香港科大利用人工智能为阿尔茨海默病作早期风险预测准确率逾70%

6月7日电 香港科技大学7日表示，由该校领导的国际研究团队近日开发了一套人工智能模型，利用遗传信息为阿尔茨海默病作出早期风险预测。

由香港科大校长叶玉如以及香港科大大数据研究所主任陈雷带领的团队，建立了深度学习模型，用于评估欧洲人群以及中国人群患上阿尔茨海默病的多基因风险。该项研究将新型深度学习模型与基因检测相结合，可评估个人在其一生中患阿尔茨海默病的风险，准确率超过70%。

据香港科大介绍，阿尔茨海默病是一种遗传性疾病，可归因于遗传变异。由于阿尔茨海默病由多个风险基因位点引起，单凭检测一个风险基因可能不足以识别出高风险人士。因此，开发一种整合多个阿尔茨海默病风险基因信息的测试，对准确评估个人在其一生中患上阿尔茨海默病的相对风险至关重要。

叶玉如表示，他们的研究证明了深度学习方法在遗传研究和阿尔茨海默病风险预测方面的有效性。这将加快阿尔茨海默病的大规模风险筛查以及风险分级，为该疾病的致病和恶化机制提供新的研究思路。

陈雷表示，这项研究展示了将人工智能应用在生物科学中，能为生物医学和疾病相关研究带来裨益。

该项研究由香港科大与中国科学院深圳先进技术研究院、伦敦大学学院的科研人员以及香港两家公立医院的医生合作进行，有关研究成果近日已在《医学通讯》上发表。