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當(dāng)阿爾茨海默被科技與醫(yī)療一同“懸賞”

作者: 編輯 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間:2018-11-25

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【編者按】阿爾茲海默癥的俗稱老年癡呆,主要指患病者大腦功能衰退,失語(yǔ)、失認(rèn)乃至失憶,甚至最后死于感染并發(fā)癥。針對(duì)阿爾茨海默,大數(shù)據(jù)、AI、超算能發(fā)揮什么“超能”作用?

本文為投稿文章,作者腦極體;經(jīng)大健康編輯,供行業(yè)人士參考。

有一種疾病有兩張面孔,一張叫“老年癡呆”,它出現(xiàn)在大街小巷的尋人啟事里,另一張叫“阿爾茨海默病”,出現(xiàn)在與它相關(guān)的學(xué)術(shù)新聞中。它好像是一種特別“接地氣兒”的疾病,回想起來(lái),我們認(rèn)識(shí)的人里面好像總能找到這樣一位不記事、會(huì)走丟的老人??伤彩呛透鞣N尖端科技聯(lián)系最緊密的疾病,在很多關(guān)于前沿科技的會(huì)議中,阿爾茨海默常常是議題???,和它相關(guān)的研究也常常和基因療法、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)這些最先進(jìn)的技術(shù)關(guān)聯(lián)起來(lái)。

其實(shí)在整個(gè)數(shù)字醫(yī)療乃至科技圈里,阿爾茲海默癥都是一個(gè)出現(xiàn)頻率頗高的詞。

到底是什么原因,讓阿爾茲海默癥成了科技與醫(yī)療交匯的最大標(biāo)的?

每個(gè)人的潛在威脅,醫(yī)學(xué)研究的重金懸賞

阿爾茲海默癥的俗稱,就是我們常說(shuō)的老年癡呆。患病者大腦功能衰退,失語(yǔ)、失認(rèn)乃至失憶,甚至最后死于感染并發(fā)癥。

阿爾茲海默癥起病緩慢而隱匿,而且病因不明,是目前全球范圍幾種非常罕見的讓人束手無(wú)策的疾病之一。

可怕的是隨著人類壽命的增長(zhǎng),阿爾茲海默癥的患病率也大大增加。就拿中國(guó)來(lái)說(shuō),2016年的數(shù)據(jù)顯示中國(guó)65歲以上的老年人占總?cè)丝诘?%,其中癡呆的患病率約為5%,即大約有600萬(wàn)患有不同類型的癡呆;而75歲以上的患病率為11.5%,85歲以上高于30%。

于是阿爾茲海默癥集齊了讓科技力量參與的幾個(gè)條件:

首先,阿爾茲海默癥具有極高的普遍性和隨機(jī)性。也就是那種不論你的生活方式多么健康、身體多么強(qiáng)健,都有可能在六七十歲時(shí)突然找上門來(lái)的疾病。在大眾語(yǔ)境里喚起了高度的相關(guān)性,讓科技產(chǎn)業(yè)這樣貌似關(guān)聯(lián)程度不高的產(chǎn)業(yè)也投身研發(fā)。像比爾蓋茨就因?yàn)閭€(gè)人經(jīng)歷,號(hào)召更多科技企業(yè)去關(guān)注阿爾茲海默癥。

基于以上,阿爾茲海默癥的研究收益相比其他疾病多的多。用一句不客氣的話說(shuō),既得利益者們總是希望自己活的久一點(diǎn),還要清醒的活著。號(hào)召大家關(guān)注阿爾茲海默癥的比爾蓋茨,就真金白銀的投入了一億美元來(lái)投資相關(guān)研究所。而關(guān)于阿爾茨海默癥藥物研發(fā)的投資也數(shù)額高昂,相關(guān)醫(yī)藥企業(yè)投融資的價(jià)格動(dòng)輒就是幾億美金。

當(dāng)然,最重要的還是阿爾茨海默癥作為與大腦密切相關(guān)的神經(jīng)系統(tǒng)疾病,與數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別等等技術(shù)天然有著更緊密的聯(lián)系。

對(duì)付阿爾茨海默,大數(shù)據(jù)、AI、超算齊上陣

目前用技術(shù)手段功課阿爾茨海默病的,一般有以下幾個(gè)角度。

1、數(shù)據(jù)挖掘

最普遍的,是利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)ふ野柎暮D『推渌w征之間的關(guān)聯(lián),來(lái)尋找阿爾茨海默病的病因。

這次騰訊WE大會(huì)中邀請(qǐng)的Joel Dudley提到了一個(gè)概念,在古老的中醫(yī)概念中醫(yī)生會(huì)依靠望聞問(wèn)切多種體征來(lái)為患者診斷,而現(xiàn)代醫(yī)學(xué)則為疾病定下了清晰又獨(dú)立的數(shù)據(jù)指標(biāo)。但現(xiàn)在利用上豐富的傳感器和強(qiáng)大的算力,我們又可以用量化的方式建立疾病與那些看似不相關(guān)的體征的聯(lián)系。

Joel Dudley就是利用這種方式,在今年得出了皰疹病毒可能是阿爾茨海默病因的重要研究成果。

同時(shí)還有很多研究者通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)柎暮D『突蛑g建立起聯(lián)系,像波士頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院就得出研究結(jié)果,稱那些擁有ApoE4基因又身患慢性炎癥的患者,相比其他人更容易患上阿爾茨海默病。

2、大腦模擬

我們?cè)诖竽X中發(fā)現(xiàn)的第一個(gè)阿爾茨海默病的可檢測(cè)跡象,就是淀粉樣蛋白的增多。可二十年來(lái)研究者們?cè)噲D依靠消除斑塊來(lái)進(jìn)行治療,然而300多種藥物、2000多個(gè)臨床實(shí)驗(yàn)都失敗了。在今天,研究者可以通過(guò)利用超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)健康和患病的大腦進(jìn)行建模,進(jìn)一步探尋阿爾茨海默病在大腦中的產(chǎn)生的跡象。

蒙特利爾神經(jīng)病學(xué)研究所的研究人員,就通過(guò)對(duì)大腦中78個(gè)區(qū)域淀粉樣蛋白濃度,葡萄糖代謝,腦血流,功能活動(dòng)和腦萎縮的模式進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬,最終得出結(jié)論稱大腦中血流量的變化發(fā)生的比淀粉樣蛋白更早,而未來(lái)結(jié)合這些大腦不同區(qū)域和狀態(tài)的綜合性研究,或許是推動(dòng)阿爾茨海默治愈的重要方式。例如發(fā)現(xiàn)異常蛋白如何跨神經(jīng)元傳播、嘗試通過(guò)對(duì)細(xì)胞的電磁刺激來(lái)為淀粉化的細(xì)胞重建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等這些研究嘗試,都是建立在大腦模擬之上的。

3、AI預(yù)測(cè)

AI之于阿爾茨海默病的應(yīng)用,更多是在預(yù)測(cè)方面。例如通過(guò)學(xué)習(xí)核磁共振影像和遺傳數(shù)據(jù),與人的認(rèn)知能力變化對(duì)應(yīng)建模,用算法計(jì)算出患者是否會(huì)在未來(lái)五年內(nèi)惡化為阿爾茨海默病。在學(xué)科期刊Radiology上,也提出了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉大腦微妙的代謝變化,在具體癥狀出現(xiàn)的幾年前就能給預(yù)測(cè)阿爾茨海默病的算法。

不過(guò)這些預(yù)測(cè)方法往往不著手于解決問(wèn)題,而是讓患病可能性無(wú)限精確化,讓人們盡早采用一些預(yù)防方法。或許等這些算法預(yù)測(cè)方式得到更廣泛的應(yīng)用之后,AI才可以進(jìn)一步尋找哪些預(yù)防方法更有效。

未來(lái)醫(yī)療的科技通路:并不成功的阿爾茨海默研究還教會(huì)了我們什么?

看了上面這些研究成果,是不是覺得科技手段對(duì)阿爾茨海默病卓有成效、人類距離攻克這一疾病也不遠(yuǎn)了?

實(shí)際上阿爾茨海默病的研究遠(yuǎn)沒(méi)有想象中那么樂(lè)觀。就在今年年初,全球最大制藥公司輝瑞發(fā)表聲明,結(jié)束了關(guān)于阿爾茨海默病新藥研發(fā)的臨床試驗(yàn),今年年中、英國(guó)制藥巨頭阿斯利康、美國(guó)禮來(lái)公司和美國(guó)強(qiáng)生也分別宣布了對(duì)幾款新藥停止研發(fā)。

也就是說(shuō)盡管我們不斷的在用科技手段尋找到阿爾茨海默和病毒、基因、大腦之間的種種關(guān)聯(lián),究竟該如何治愈和預(yù)防這種疾病,仍然發(fā)展的非常緩慢。而即使有一天尋找到了治療方案,由于前期投入太過(guò)巨大,很可能會(huì)像今天的艾滋病藥物一樣,研究成本高導(dǎo)致售價(jià)上升,一般人無(wú)法消受。

難道這意味著對(duì)于阿爾茨海默病的研究毫無(wú)意義嗎?顯然不是。多種科技手段的參與,不僅推動(dòng)著阿爾茨海默病的研究,也在搭建數(shù)字醫(yī)療整體發(fā)展的“手腳架”。

首先,以阿爾茨海默病為起因建設(shè)的龐大醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù),其實(shí)在很多疾病上的通用的。廣泛的數(shù)據(jù)累積,尤其是基因、蛋白質(zhì)序列等等這些較新的數(shù)據(jù),正在幫助我們不斷的了解人體,同時(shí)在推進(jìn)精準(zhǔn)醫(yī)療、基因治療以及醫(yī)保系統(tǒng)的建設(shè)上都有著重要的作用。

Joel Dudley就舉了這樣一個(gè)例子,通過(guò)數(shù)據(jù)之間的互相關(guān)聯(lián),我們或許可以發(fā)現(xiàn)某一種二型糖尿病患者在心臟病上的患病幾率更高,這樣的患者就可以進(jìn)行一些針對(duì)性的防護(hù),醫(yī)保系統(tǒng)也可以更加個(gè)性化和高效。

同時(shí)對(duì)于大腦的研究不僅推動(dòng)著我們?nèi)チ私獍柎暮D?,也在幫助我們了解帕金森、心理疾病、記憶乃至意識(shí)這些至關(guān)重要的信息。在我們以前的文章中也曾經(jīng)提到,很多研究者試圖以“復(fù)制”大腦或“模擬”大腦的方式來(lái)推動(dòng)人工智能發(fā)展。

在前文提到的蒙特利爾神經(jīng)病學(xué)研究所,在除了利用大腦數(shù)據(jù)模擬阿爾茨海默病之外,也利用相同方式推動(dòng)著帕金森、腦卒中等等疾病的的預(yù)防和治療。

更重要的,還是以上所有的新方式方法,對(duì)于醫(yī)學(xué)界、藥學(xué)界的啟發(fā)。像是AI預(yù)測(cè)之于阿爾茨海默病的應(yīng)用,某種程度上也推動(dòng)了數(shù)據(jù)眾包競(jìng)賽這類原本應(yīng)用在AI研究上的方法更多的進(jìn)入到醫(yī)學(xué)研究。在癲病上,就有醫(yī)療設(shè)備企業(yè)舉辦了在線競(jìng)賽,開放了人類和犬只的腦電數(shù)據(jù),讓那些幾乎沒(méi)有醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員來(lái)研發(fā)癲病預(yù)測(cè)算法,并且為優(yōu)勝者提供15000美元的獎(jiǎng)金。

雖然最后的優(yōu)勝者只在犬只癲病預(yù)測(cè)中達(dá)到70%的準(zhǔn)確度,但企業(yè)所花費(fèi)的成本卻大大降低,也打破了以往因醫(yī)療-數(shù)據(jù)跨專業(yè)人才不足的禁錮,得出了沒(méi)有醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)的算法專家也能促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究的結(jié)論。

被科技和醫(yī)療一同“懸賞”的阿爾茨海默病,好像是遙遠(yuǎn)海域中的寶藏。無(wú)數(shù)不同的角色一起向它的方向攀登探險(xiǎn),其實(shí)我們都知道或許很多人根本找不到寶藏,即使找到了,能窺見寶藏真面目的人也不多。但就像海賊王的故事一樣,精彩之處并不只是寶藏本身,而是航行過(guò)程中的發(fā)現(xiàn)。

或許短時(shí)間之內(nèi)我們還無(wú)法找到阿爾茨海默病有效的治療方法,但在研究過(guò)程中,一定能慢慢勾勒出未來(lái)醫(yī)療新方式的模樣。

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