與阿爾茨海默氏病相關的基因組學，神經影像學和認知數據之山幾乎肯定是開辟一些可靠的方法來預測，預防和/或治療它的關鍵。

但是，這些字節(jié)的累積速度太快，以至于任何人都無法連接隱藏在巨大混亂中的任何點。在擁有AI的11個站點和近1800萬美元的NIH新資金中輸入40名研究人員。

這項名為AI 4 AD的研究正式稱為“超大規(guī)模機器學習，可幫助阿爾茨海默氏病生物庫發(fā)現”，這項研究由南加州大學的研究人員領導。

南加州大學神經影像與信息學研究所所長，項目負責人Paul Thompson博士在項目摘要中寫道，數據分析部分將尋求開發(fā)“可轉換的AI方法，用于高通量分析下一代測序以及相關的阿爾茨海默氏病生物標志物和認知數據?！?/p>

他補充說，分布式的工作將使思想和機器梳理所有的數據，以“提取和優(yōu)先處理對解決阿爾茨海默氏癥預防和藥物發(fā)現的基本障礙至關重要的功能?！?/p>

在USC自己對這一發(fā)展的報道中，神經科學家湯普森表示，他有信心將AI與全基因組數據和先進的腦部掃描相結合，將勝過目前用于預測那些患阿爾茨海默氏病進程的方法。

他說，此外，新的研究技術“將幫助我們確定每位患者正在發(fā)生的變化，以及我們可以用新藥靶向的DNA中這些過程的驅動因素?！?/p>

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