阿茲海默癥（AD），也被稱為老年癡呆癥，是一種起病隱匿的進行性發(fā)展的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，患者平均生存期為5.5年。盡管這一疾病多見于70歲以上的老年人，但事實上早在中年階段就開始出現(xiàn)癥狀和反應(yīng)。目前，阿茲海默癥尚無治愈方法，因此早期的發(fā)現(xiàn)和治療是應(yīng)對該疾病的關(guān)鍵。

近日，美國藥物巨頭輝瑞公司及IT巨頭IBM公司共同在《The Lancet EClinicalMedicine》發(fā)表了一篇題為Linguistic markers predict onset of Alzheimer's disease的文章，為阿茲海默癥的早期發(fā)現(xiàn)帶來了一種智能化的選擇。文章指出，由兩家公司共同打造的人工智能（AI）模型可以根據(jù)語言樣本以71％的準確度幫助人們預(yù)測阿爾茨海默氏病的最終發(fā)作，或許將改變阿茲海默癥診療及藥物研發(fā)現(xiàn)狀。

doi.org/10.1016/j.eclinm.2020.100583

此前，IBM公司已經(jīng)測試過人工智能識別蛋白質(zhì)以預(yù)測β淀粉樣蛋白濃度的可靠性，也有其他研究正在著手設(shè)計能夠預(yù)測阿爾茨海默病進展的方法。而IBM和輝瑞的這項研究與此前研究的不同之處在于，它是基于受試者首次出現(xiàn)認知障礙癥狀之前收集的數(shù)據(jù)，同時還評估了普通人群而非高危人群患老年癡呆癥的風(fēng)險。

具體而言，這項研究旨在測試人們在單個時間節(jié)點上的語言表達能力能夠在多大程度上用作其今后向AD轉(zhuǎn)化的預(yù)后指標。研究人員使用了始于1948年的美國Framingham心臟研究的數(shù)據(jù)，分析了涵蓋270名參與者的703個樣本。在進行語言分析時，納入了包括拼寫錯誤、冗長、詞匯豐富性和重復(fù)性等87個變量，同時考慮了年齡、性別、教育程度、視覺空間和執(zhí)行推理等方面的評估。

病例與對照選擇以及預(yù)測模型設(shè)置的方法

在參與者顯示出認知能力下降的跡象之前，研究人員對來自80位研究對象的語音樣本進行了測試。最終結(jié)果顯示，這些參與者中有一半在85歲之前患上了AD，與預(yù)測AD發(fā)作關(guān)聯(lián)度最高的語言變量是電報語音（語法存在問題）、重復(fù)性和拼寫錯誤，從認知正常到輕度AD診斷的平均時間為7.59年，從認知正常到認知障礙發(fā)作的平均時間為3.93年。

研究人員認為，這種測試并不一定能取代當(dāng)今的臨床標準，但是可以將其用作推薦進行腦部掃描的早期程序。另外，這項研究或許在幫助開發(fā)新的AD療法中起著關(guān)鍵作用，有助于藥物開發(fā)人員設(shè)計更好的阿爾茨海默氏癥試驗。

IBM研究員、IBM醫(yī)療保健和生命科學(xué)研究副總裁Ajay Royyuru說：“回顧以往阿茲海默癥藥物研發(fā)失敗的案例可以發(fā)現(xiàn)，招募的多為處于疾病發(fā)展過程中的患者，而可以定量評估一個人疾病進展的數(shù)字生物標記物無疑將為阿爾茨海默氏癥臨床試驗提供更好的助力。”

參考資料：

[1] Linguistic markers predict onset of Alzheimer's disease.

[2] Could a language test diagnose Alzheimer's? IBM is laying the groundwork.