KI findet den Schlüssel zur Alzheimer-Krankheit im Vorstadium

Schlsselinformationen Quelle: Picower Institute at MIT Die Alzheimer-Krankheit wird am besten so frh wie mglich behandelt, idealerweise bevor Symptome sichtbar werden.

Um eine frhe, genaue Risikovorhersage sowohl fr Einzelpersonen als auch fr ganze Bevlkerungsgruppen zu ermglichen, haben ein Team , rzten und Wissenschaftlern am MIT FINGERS-7B verffentlicht, das erste KI-Grundlagenmodell, das entwickelt wurde, um Alzheimer vermeidbar zu machen.

Das Team wird das Modell auf der ICLR, einer der größten KI-Konferenzen, am 27. April in Rio de Janeiro vorstellen.

FINGERS-7B interpretiert eine einzigartige Kombination biologischer

FINGERS-7B interpretiert eine einzigartige Kombination biologischer Signale, um das Krankheitsrisiko lange bevor Symptome auftreten, aufzudecken.

Quelle: Neuroscience News FINGERS-7B integriert Lebensstil-, klinische, genomische und proteomische Daten , um multi-omische Biomarker für das präklinische Alzheimer zu entdecken.

Auf WW-FINGERS-Netzwerksdatensätzen liefert es eine 4-mal genauere präklinische Diagnose und eine 130 % bessere Responder-Stratifizierung als der Stand der Technik. Das Modell ist Open Source und im AD Workbench implementiert.

Das Modell ist Open Source

Das Modell ist Open Source und wird im AD Workbench eingesetzt, der sichere Cloud-Umgebung, die ’s Disease Data Initiative (ADDI) betrieben und FINGERS-7B mit KI-Agenten, die automatisierte multi-omische Analysen durchführen.

Das Modell wurde mit Daten , die ein erhöhtes Risiko für Alzheimer haben, und lernt gemeinsam aus Lebensstil-, klinischen, Biomarker-, genomischen und proteomischen Signalen. Das neuartige Konzept ist der multiomische Biomarker.

Anstatt einen Omics-Bereich nach dem anderen zu lesen, liest FINGERS-7B sie zusammen. Das macht eine frühere und genauere Erkennung möglich, was mit keiner einzelnen Datenquelle möglich ist.

Jeder ägt einen biologischen Fingerabdruck,

„Jeder ägt einen biologischen Fingerabdruck, im Grunde eine einzigartige Kombination , die das Krankheitsrisiko offenbaren und, wenn sie richtig verstanden werden, eine Prävention und Behandlung der Alzheimer-Krankheit ermöglichen könnten“, sagte Adrian Noriega, MIT-Novo Nordisk AI Fellow und Mit-Leiter , Forschungsstudent des Broad Institute, der das Design und das Training 7B leitete.

FINGERPRINT ist eine Discovery-Acceleration-Engine, die aus spezialisierten Agenten und neuen Foundation Models besteht, welche diese biologischen Signale interpretieren, um uns bei der Suche nach neuartigen Biomarkern, Präventionsinterventionen und Therapeutika zu helfen.

FINGERS-7B hat einen Satz neuartiger diagnostischer Biomarker für präklinische Alzheimer-Krankheit identifiziert, das Stadium, das Symptome des Gedächtnisverlusts um ein Jahrzehnt oder mehr vorwegnehmen kann.

Diese Biomarker ermöglichen eine 4× genauere

Diese Biomarker ermöglichen eine 4× genauere präklinische Diagnose und eine 130%ige Verbesserung bei der Stratifizierung der Technik.

Das Modell erstellt auch personalisierte Analysen: Bei den Daten eines Einzelnen sagt es das Risiko, den wahrscheinlichen Verlauf des kognitiven Verfalls und die Wirkung , ährungsumstellungen bis hin zu Therapeutika, voraus.

„Auch wenn Alzheimer-Forschungslabore wie unseres die Fähigkeit erlangt haben, riesige Datenmengen zu generieren, darunter genetische, epigenetische und proteomische Profile aus menschlichen Gewebeproben, sahen wir uns mit der Herausforderung konfrontiert, all dies wirklich zu integrieren, um einen umfassenden Überblick über das Risiko, das Prognose und die wahrscheinliche Behandlungsempfindlichkeit “, sagte Li-Huei Tsai, Picower Professor und Direktor des Picower Institute for Learning and Memory am MIT.

Früh wurde klar, dass FINGERPRINT ein

„Früh wurde klar, dass FINGERPRINT ein bemerkenswertes Beispiel dafür sein würde, wie KI helfen kann.“ Das Projekt baut auf der bahnbrechenden FINGER-Studie unbeeinträchtigten, aber gefährdeten älteren Erwachsenen sowie auf dem.

Diese Studien umfassen nun 40 Länder und 30.000 Teilnehmer und konzentrieren sich auf Risikofaktoren und Lebensinterventionen, die den Krankheitsbeginn verhindern können. FINGERPRINT integriert klinische und Lebensstil-Daten mit Biomarker-, Genomik- und Proteomik-Datensätzen.

Die MIT’s Aging Brain Initiative, die Tsai leitet, initiierte die Arbeit letzten Juni mit einem Zuschuss von 100.000 $ an Noriega und Giovanni Traverso, Professor für Maschinenbau. Innerhalb FINGERS-7B, lieferte die AD Workbench-Implementierung und stellte das Modell für externe Nutzung zur Verfügung.

Modellgewichte, Trainingscode und Evaluations-Pipelines sind alle

Modellgewichte, Trainingscode und Evaluations-Pipelines sind alle öffentlich. Jede Forschungsgruppe kann FINGERS-7B auf ihre eigene Kohorte anwenden und die Ergebnisse zurückmelden.

Die Implementierung in der AD Workbench bringt das Modell direkt zu Forschern und Klinikern, die bereits an der Alzheimer-Prävention arbeiten, ohne sie zu bitten, sensible Patientendaten zu verschieben oder neue Infrastruktur einzurichten. Andere Mitglieder , Traverso und Kivipelto.

Industriepartner sind Alamar Biosciences und Novo Nordisk. Zu den weiteren institutionellen Partnern gehören das Broad Institute, die Yale University, das Imperial College London und das Brigham and Women’s Hospital.

Schon vor seiner Veröffentlichung war FINGERPRINT

Schon vor seiner Veröffentlichung war FINGERPRINT bereit, einen globalen Einfluss auf die Alzheimer-Forschung zu nehmen. Im Februar kündigten das Davos Alzheimer’s Collaborative und das FINGERS Brain Health Institute eine Partnerschaft an, um FINGERPRINT zur Förderung der Forschung zur Alzheimer-Prävention einzusetzen.

Ein Hauptziel dieser Partnerschaft ist es, dies auf eine Weise zu tun, die Menschen aus der ganzen Welt umfasst und die wahre Vielfalt der Weltbevölkerung erfasst.

Das Team war außerdem einer der Finalisten, die unter etwa 200 Teams ausgewählt wurden, um letzten Monat in Kopenhagen beim AI Insights Data Prize, gesponsert , teilzunehmen. „Jemand würde den Basismodell-Stack für die Alzheimer-Prävention aufbauen“, sagte Gollwitzer.

Er sollte offen sein und es

„Er sollte offen sein und es sollte jetzt sein.“ A: Nicht unbedingt. Der gesamte Zweck 7B ist es, die präklinische Phase zu identifizieren, ein Zeitfenster von über 10 Jahren, in dem das Gedächtnis noch intakt, aber biologische Veränderungen beginnen.

Dies ist das „Präventionsfenster“, in dem Lebensstiländerungen oder frühe Therapeutika die höchste Chance haben, die Krankheit in ihrem Keim zu ersticken. A: Das Datenvolumen ist zu groß für menschliche Gehirne.

Der „Fingerabdruck“ einer Person umfasst Millionen genetischer Marker und Tausende führen automatisierte, komplexe Analysen durch, die menschlichen Forschern Monate dauern würden, und liefern sofortige Einblicke für Kliniker.

A: Derzeit ist das Modell ein

A: Derzeit ist das Modell ein Werkzeug für Forscher und Kliniker über die AD Workbench. Allerdings ist es, weil es Open Source ist, so konzipiert, dass es irgendwann in standardmäßige Gesundheitssysteme integriert werden kann, wodurch Ihr Arzt Ihre Routine-Check-up-Daten und Bluttests nutzen kann, um Ihren Gehirn-Gesundheits-"Fingerabdruck" zu überwachen.

Autor: David Orenstein Quelle: Picower Institute at MIT Kontakt: David Orenstein – Picower Institute at MIT Bild: Das Bild stammt üngliche Forschung: Die Ergebnisse werden auf ICLR präsentiert.