想象一下，不是按章节而是逐个字母阅读一本书。如果只关注字母表，将很难全面理解作品的情节、人物和主题。
几十年来，科学家们一直以类似方式在人类DNA中寻找与阿尔兹海默症相关的标记。
"你的DNA有30亿个字母，"南加州大学凯克医学院神经退行性疾病Popovich讲席教授Paul Thompson表示，"在传统的基因组测序中，遗传密码的每一个字母都是单独评估的——缺乏整体的理解。"
传统方法已经发现了如APOE ε4等对阿尔兹海默症风险有重大影响的基因。但现在，Thompson和他的合作者开发的一种强大的人工智能工具——称为"基因组语言模型"——将能够同时检测数千个基因中更为微妙的影响。这些发现将指导开发针对基因缺陷的新药物，从而治疗甚至预防阿尔兹海默症。
"基因组语言模型会筛查来自数十万人的整部庞大的'DNA之书'，"Thompson说，"该模型将发现驱动大脑衰老和特定生物过程的更复杂模式——这些是非常复杂的人类无法识别的模式。"
Thompson负责管理ENIGMA联盟，这是一个以南加州大学为基础的全球研究者网络，利用成像和基因组学来推进对脑部疾病的认识。ENIGMA的AI4AD（用于阿尔兹海默症的人工智能）计划专注于使用AI方法解决阿尔兹海默症研究中的关键挑战。
该计划是南加州大学研究人员领导的众多研究项目之一，利用AI和其他先进计算技术加速阿尔兹海默症的发现。这些软件和硬件创新为更好地理解这种复杂疾病、更早更精确的诊断方法、更快的药物发现和新的治疗选择开辟了新的前景。阿尔兹海默症研究人员对AI的跨学科应用展示了南加州大学校长Beong-Soo Kim的首要任务之一：让大学在AI领域领先并创新。
"这就像拥有一台新望远镜来探索宇宙，"Thompson谈到AI时说，"这将带来全新的发现前景。"
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