科学家们使用新的数据挖掘策略来确定高阿尔茨海默病的风险

DURHAM，NC - 推动开发阿尔茨海默病的治疗在过去二十年中一直是一个有希望和令人失望的努力，对疾病有更多的了解，但仍然没有产生成功的新药。

不幸的是，许多未定义的轻度认知障碍亚型是阿尔茨海默病的前兆。

杜克健康精神病学教授，神经认知障碍计划主任P. Murali Doraiswamy博士说：“人人都认为阿尔茨海默病是一种疾病，但不是这样。” “有很多小组。如果您将所有不同类型的人纳入试验，但是您的药物只针对一种生物学途径，当然没有这种异常的人也不会对药物做出反应，而试验将会失败。 ”

但是如果科学家将具有相似类型的认知障碍的人分组，则可以更精确地测试研究药物的影响，根据自然研究出版社“科学报告”杂志7月28日发表的文章。

这项研究由德拉甘·詹姆伯格博士联合领导，德国，克罗地亚鲁德博斯科维奇研究所的人工智能专家和多拉斯瓦米。

为了确定类似的疾病类型，该团队使用多层聚类算法对来自阿尔茨海默病神经影像学计划的两个大型研究中的数十个数据点进行分类。研究数据包括562名轻度认知障碍患者的认知测试，脑扫描和脊髓液生物标志物，其中随访5年。

出现两组兴趣 - 那些认知明显下降的人群和症状几乎没有下降的人群。240名所谓的“急速下降者”的大脑扫描显示，184名慢性疾病患者的萎缩率为两倍。分析显示，快速下降者也从轻度认知障碍进展为痴呆，为慢性疾病患者的5倍。

该团队进一步设计出一种更简单的方式，科学家们可以使用现有的纸笔和铅笔认知测试在未来的研究中识别这两个不同的群体。

研究人员可以使用这些发现来创建更均匀的试验组，这将使科学家能够设计更短的试验，并获得更好的实验疗法效果见解，Gamberger说。

该团队将继续深入研究快速下降者，以评估性别，生活方式和遗传因素等因素的影响，以了解可能导致其认知如此迅速的螺旋形式。

“研究结果对未来试验的设计有直接的影响，”Doraiswamy说。“我们已经知道这些信息的一些细节 - 有几十种基因使人处于危险之中，或者某些大脑变化使人们处于危险之中 - 但是使用无偏见的工具，如使用这种新颖算法的数据挖掘，我们可以将所有这些信息放在一起，以确定真正处于最大风险的人。“

除了Gamberger和Doraiswamy，研究作者还包括Nada Lavrac博士，Shantanu Srivatsa和Rudolph E. Tanzi博士。

Doraiswamy得到了治疗阿尔茨海默病基金会和Karen L. Wrenn信托基金的支持。Gamberger得到欧盟委员会，克罗地亚科学基金会和鲁德博斯科维奇研究所的支持。该项目的数据收集和共享由阿尔茨海默病神经影像学计划和美国国防部ADNI资助。手稿中详细介绍了额外的资金细节和披露。

（注：转载时请注明复诊网）