de.wedoany.com-Bericht: Ein Forschungsteam der schwedischen Universität Lund hat in der Fachzeitschrift „Nature Medicine“ Forschungsergebnisse veröffentlicht und ein neues KI-Modell auf Basis der Proteomik vorgestellt. Dieses Modell kann durch einen einzigen Bluttest gleichzeitig fünf neurodegenerative Erkrankungen identifizieren: Alzheimer, Parkinson, Amyotrophe Lateralsklerose, Frontotemporale Demenz sowie frühere Schlaganfälle. Damit wird ein Engpass in der frühen klinischen Diagnose von kognitivem Abbau überwunden, bei dem ähnliche Symptome schwer zu unterscheiden sind.
Die KI-Modell-Studie stützt sich auf die Globale Proteomik-Allianz für neurodegenerative Erkrankungen (GNPC) und nutzt die weltweit größte Proteomik-Datenbank für ihre Entwicklung. Die Forscher sammelten Proteinmessdaten von mehr als 17.000 Patienten und Kontrollteilnehmern. Durch den Einsatz fortschrittlicher statistischer Lernmethoden und eines „Federated Learning“-Prozesses gelang es ihnen, einen Satz universeller Proteinmuster zu identifizieren, die degenerative Veränderungen im Gehirn charakterisieren.
In Bezug auf die technische Leistung zeigte das KI-Modell eine bessere Performance als herkömmliche Einzelerkrankungs-Diagnosewerkzeuge. Validierungsdaten zeigen, dass die Proteom-Analyse des Modells die Vorhersagefähigkeit für kognitiven Abbau bereits über die traditionellen klinischen Diagnosestandards hinausgeht. Die Studie fand heraus, dass die Proteinprofile einiger klinisch als Alzheimer diagnostizierter Personen tatsächlich auf andere biologische Subtypen hindeuten, was eine Datenbasis für die Präzisionsmedizin bei neurodegenerativen Erkrankungen liefert.
Der Projektleiter der Universität Lund, Jacob Vogel, wies darauf hin, dass der nächste Forschungsschwerpunkt auf der Einführung der Massenspektrometrie-Analyse liegt, um mehr Proteomik-Marker einzubeziehen und die einzigartigen Muster jeder Krankheit zu identifizieren. Das Kernziel dieses Technologie-Roadmaps ist die zuverlässige Diagnose über Krankheitsgrenzen hinweg und die Verringerung der Abhängigkeit von teuren klinischen Bildgebungsgeräten. Derzeit wurden die Ergebnisse bereits in mehreren unabhängigen Datensätzen kreuzvalidiert, was einen neuen Reifegrad der Anwendung von Blutprotein-Tests im Bereich der Neurowissenschaften markiert.
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