發(fā)布日期：2018-07-13

　　個性化療法可以根據(jù)患者病情的不同，來提供專門針對某位患者獨特生理機能的療法。而這種特性也讓個性化療法成為了研究人員和醫(yī)生長期以來的研究重點。近日，一項新的研究新鮮出爐，致力于使用人工智能技術(shù)，為神經(jīng)疾病患者提供個性化療法。

　　來自加拿大麥吉爾大學(xué)（McGill University）的研究人員開發(fā)了一種名為個性化治療干預(yù)指紋（personalized Therapeutic Intervention Fingerprint，pTIF）的技術(shù)，可以對大腦中靶向特定生物因子（如腦淀粉樣蛋白/tau沉積、炎癥、神經(jīng)元功能失調(diào)等）的藥物控制患者疾病進展效果進行預(yù)測。

　　研究人員利用計算腦建模和人工智能技術(shù)，分析了331名阿茲海默病患者和由健康人群組成的對照組的神經(jīng)學(xué)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括正電子放射斷層造影術(shù)（PET）和核磁共振圖像（MRI）的多種不同模式。在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，研究人員根據(jù)特異性干預(yù)措施的效果，將患者分成不同的pTIF亞型。

研究人員使用了多種不同模式的大腦圖像，作為研究數(shù)據(jù)（圖片來源：Yasser Iturria Medina）

　　通過將這些亞型與患者的個體基因譜進行比較，研究人員驗證了亞型的相關(guān)性。他們發(fā)現(xiàn)，相同pTIF亞型的患者具有相似的基因表達，這意味著基因影響生理機能的機制是相似的。由于控制疾病進展的藥物必須同時修改基因表達和大腦特性，所以因不同pTIF亞型而異的藥物，比那些用于治療所有阿茲海默病患者的藥物更加有效。

　　這是第一項直接將患者的大腦活動、預(yù)測治療反應(yīng)以及分子和認知變化聯(lián)系到一起的研究。 使用pTIF亞型的數(shù)據(jù)，可以針對患者獨特的基因表達譜和表型大腦腦特征來設(shè)計藥物。這標(biāo)志著個性化療法的一大進步。如果將這項研究用于患者篩選，它還可以提高篩選的有效性，并降低臨床藥物試驗的成本。

　　“這項研究可以讓治療更加有效，同時減少不必要的副作用，并大幅降低與臨床試驗相關(guān)的藥物及試驗成本，從而加速創(chuàng)新藥物的評估周期，”該研究的負責(zé)人，麥吉爾大學(xué)神經(jīng)病學(xué)與神經(jīng)外科學(xué)副教授Yasser Iturria-Medina博士表示： “未來，我們的工作將集中于將PTIF應(yīng)用于其他神經(jīng)系統(tǒng)疾病之中，并對其進行廣泛驗證。更重要的是，我們會將開發(fā)出的分析工具通過開放式訪問平臺，提供給國際社會的廣大用戶使用。”

　　我們希望，該技術(shù)在未來能夠得到更加廣泛的應(yīng)用，從而造福神經(jīng)疾病患者。

來源：藥明康德AI