通过人工智能，现在可以检测到与阿尔茨海默病早期阶段相关的微妙行为变化，这为早期诊断和治疗评估提供了新的可能性。研究人员使用了一种创新的机器学习工具，称为VAME（变分动物运动嵌入），发现了以前无法检测到的行为模式，这些模式可能作为疾病的早期指标。
Gladstone Institutes的一组科学家开发了一种开创性的基于视频的机器学习方法，可以识别经过基因工程改造以模拟阿尔茨海默病的小鼠的微妙行为变化。他们的研究揭示了人工智能如何能够在传统方法检测到任何认知衰退迹象之前，发现反映大脑功能非常早期阶段异常的行为。
“我们展示了机器学习在分析早期脑功能异常行为方面的潜力，”该研究的资深作者、Gladstone研究员Jorge Palop博士说，“我们利用了一个宝贵的工具，为更全面地了解毁灭性脑疾病及其起始过程打开了大门。”
科学家们利用VAME分析了小鼠在开放场地探索的视频片段。与依赖预定义任务的传统行为测试不同，VAME的深度学习平台能够捕捉自发行为的全部范围，特别是那些在疾病最早阶段出现的变化。
在人类化App敲入小鼠和阿尔茨海默病转基因小鼠模型中，AI系统识别出随着年龄增长，动物表现出更多的“混乱行为”。小鼠表现出不寻常的模式，并且在不同活动之间转换得更加频繁，这些行为变化可能与记忆和注意力缺陷有关。
令人惊讶的是，当研究人员测试了一种针对大脑炎症的潜在治疗方法时，AI系统能够检测到小鼠行为模式的改善。这表明机器学习方法可能提供新的方式来评估潜在的阿尔茨海默病治疗效果。
“类似的机器学习方法有一天可以用于研究人类的自发行为，可能为神经退行性疾病提供早期诊断，”该研究的第一作者Stephanie Miller博士说，“我设想这项技术将在诊所甚至患者家中用于评估。它为科学家和医生提供了一种解决诊断疾病前临床阶段这一难题的方法。”
关键术语词典
- VAME（变分动物运动嵌入）：一种基于AI的工具，用于分析视频片段以识别和分类微妙的行为模式
- 混乱行为：活动模式不规则且频繁在不同行为之间转换，可能指示早期认知功能障碍
- 自发行为：自然、自发的活动，而不是对特定任务或挑战的反应
- 前临床阶段：明显症状出现之前的时期，此时细微变化开始发生
快速测验
VAME相比传统行为测试有什么优势？
VAME可以捕捉自发行为变化而无需依赖预定义任务，从而能够检测到传统方法可能错过的细微变化。
AI系统在阿尔茨海默病小鼠模型中识别出的关键行为变化是什么？
该系统检测到“混乱行为”增加，包括不寻常的模式和在不同活动之间的更频繁转换。
这项技术将来可能如何应用？
这项技术可能被改编用于研究人类的自发行为，帮助更早诊断神经退行性疾病并评估治疗效果。
为什么早期检测阿尔茨海默病很重要？
早期检测允许早期干预和治疗，可能在显著的认知衰退发生之前减缓疾病的进展。
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