香港科大利用人工智能為阿爾茨海默病作早期風險預測準確率逾70%

香港科技大學7日表示，由該校領導的國際研究團隊近日開發了一套人工智能模型，利用遺傳信息為阿爾茨海默病作出早期風險預測。

由香港科大校長葉玉如以及香港科大大數據研究所主任陳雷帶領的團隊，建立了深度學習模型，用於評估歐洲人群以及中國人群患上阿爾茨海默病的多基因風險。該項研究將新型深度學習模型與基因檢測相結合，可評估個人在其一生中患阿爾茨海默病的風險，準確率超過70%。

據香港科大介紹，阿爾茨海默病是一種遺傳性疾病，可歸因于遺傳變異。由於阿爾茨海默病由多個風險基因位點引起，單憑檢測一個風險基因可能不足以識別出高風險人士。因此，開發一種整合多個阿爾茨海默病風險基因信息的測試，對準確評估個人在其一生中患上阿爾茨海默病的相對風險至關重要。

葉玉如表示，他們的研究證明了深度學習方法在遺傳研究和阿爾茨海默病風險預測方面的有效性。這將加快阿爾茨海默病的大規模風險篩查以及風險分級，為該疾病的致病和惡化機制提供新的研究思路。

陳雷表示，這項研究展示了將人工智能應用在生物科學中，能為生物醫學和疾病相關研究帶來裨益。

該項研究由香港科大與中國科學院深圳先進技術研究院、倫敦大學學院的科研人員以及香港兩家公立醫院的醫生合作進行，有關研究成果近日已在《醫學通訊》上發表。

新華社香港電