几次登上腾讯WE大会的阿尔茨海默研究会是未来医疗的探路者吗？.docx

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1、几次登上腾讯WE大会的阿尔茨海默研究，会是未来医疗的探路者吗？在每年度的腾讯WE大会上数字医疗根本都是保存工程。在以往几期大会中曾经讨论过减缓大脑衰老速度、用细胞疗法治疗癌症、人工虹膜帮助盲人复明等等话题。今年度以“雅努斯之门为主题的WE大会那么邀请了美国西奈山伊坎医学研究所所长JoelDudley共享了他通过大数据以及人工智能挖掘阿尔兹海默症治疗新思路的历程。一直对WE大会有所关注的人应该知道这已经不是阿尔兹海默症第一次出如今议题中了。其实在整个数字医疗乃至科技圈里阿尔兹海默症都是一个出现频率颇高的词。到底是什么原因让阿尔兹海默症成了科技与医疗交汇的最大标的每个人的潜在威胁医学研究的重金悬赏

2、阿尔兹海默症的俗称就是我们常讲的老年度痴呆。患病者大脑功能衰退失语、失认乃至失忆甚至最后死于感染并发症。阿尔兹海默症起病缓慢而隐匿而且病因不明是目前全球范围几种非常罕见的让人束手无策的疾病之一。可怕的是随着人类寿命的增长阿尔兹海默症的患病率也大大增加。就拿中国来讲2016年度的数据显示中国65岁以上的老年度人占总人口的8其中痴呆的患病率约为5即大约有600万患有不同类型的痴呆而75岁以上的患病率为11.585岁以上高于30。于是阿尔兹海默症集齐了让科技力量介入的几个条件首先阿尔兹海默症具有极高的普遍性以及随机性。也就是那种不管你的生活方式多么安康、身体多么强健都有可能在六七十岁时突然找上门来的

3、疾病。在群众语境里唤起了高度的相关性让科技产业这样貌似关联程度不高的产业也投身研发。像比尔盖茨就因为个人经历号召更多科技企业去关注阿尔兹海默症。基于以上阿尔兹海默症的研究收益相比其他疾病多的多。用一句不客气的话讲既得利益者们总是祈望自己活的久一点还要清醒的活着。号召大众关注阿尔兹海默症的比尔盖茨就真金白银的投入了一亿美元来投资相关研究所。而关于阿尔茨海默症药物研发的投资也数额高昂相关医药企业投融资的价格动辄就是几亿美金。当然最重要的还是阿尔茨海默症作为与大脑亲密相关的神经系统疾病与数据挖掘、图像识别等等技术天然有着更严密的联络。对付阿尔茨海默大数据、AI、超算齐上阵目前用技术手段功课阿尔茨海默

4、病的一般有以下几个角度。数据挖掘最普遍的是利用数据挖掘寻找阿尔茨海默病以及其他体征之间的关联来寻找阿尔茨海默病的病因。这次腾讯WE大会中邀请的JoelDudley提到了一个概念在古老的中医概念中医生会依靠望闻问切多种体征来为患者诊断而当代医学那么为疾病定下了明晰又独立的数据指标。但如今利用上丰富的传感器以及强大的算力我们又可以用量化的方式建立疾病与那些看似不相关的体征的联络。JoelDudley就是利用这种方式在今年度得出了疱疹病毒可能是阿尔茨海默病因的重要研究成果。同时还有很多研究者通过数据挖掘将阿尔茨海默病以及基因之间建立起联络像波士顿大学医学院就得出研究结果称那些拥有ApoE4基因又身患

5、慢性炎症的患者相比其别人更容易患上阿尔茨海默病。大脑模拟我们在大脑中发现的第一个阿尔茨海默病的可检测迹象就是淀粉样蛋白的增多。可二十年度来研究者们试图依靠消除斑块来进展治疗然而300多种药物、2000多个临床实验都失败了。在今天研究者可以通过利用超级计算机对安康以及患病的大脑进展建模进一步探寻阿尔茨海默病在大脑中的产生的迹象。蒙特利尔神经病学研究所的研究人员就通过对大脑中78个区域淀粉样蛋白浓度葡萄糖代谢脑血流功能活动以及脑萎缩的形式进展数据模拟最终得出结论称大脑中血流量的变化发生的比淀粉样蛋白更早而将来结合这些大脑不同区域以及状态的综合性研究或者许是推动阿尔茨海默治愈的重要方式。例如发现异常

6、蛋白怎样跨神经元传播、尝试通过对细胞的电磁刺激来为淀粉化的细胞重建神经网络等等这些研究尝试都是建立在大脑模拟之上的。AI预测AI之于阿尔茨海默病的应用更多是在预测方面。例如通过学习核磁共振影像以及遗传数据与人的认知才能变化对应建模用算法计算出患者是否会在将来五年度内恶化为阿尔茨海默病。在学科期刊Radiology上也提出了利用卷积神经网络捕捉大脑微妙的代谢变化在详细病症出现的几年度前就能给预测阿尔茨海默病的算法。不过这些预测方法往往不着手于解决问题而是让患病可能性无限准确化让人们尽早采用一些预防方法。或者许等这些算法预测方式得到更广泛的应用之后AI才可以进一步寻找哪些预防方法更有效。将来医疗的

7、科技通路并不成功的阿尔茨海默研究还教会了我们什么看了上面这些研究成果是不是觉得科技手段对阿尔茨海默病卓有成效、人类间隔攻克这一疾病也不远了实际上阿尔茨海默病的研究远没有想象中那么乐观。就在今年度年度初全球最大制药公司辉瑞发表声明完毕了关于阿尔茨海默病新药研发的临床试验今年度年度中英国制药巨头阿斯利康、美国礼来公司以及美国强生也分别宣布了对几款新药停顿研发。也就是讲尽管我们不断的在用科技手段寻找到阿尔茨海默以及病毒、基因、大脑之间的种种关联终究该怎样治愈以及预防这种疾病仍然开展得非常缓慢。而即使有一天寻找到了治疗方案由于前期投入太过宏大很可能会像今天的艾滋病药物一样研究本钱高导致售价上升一般人无

8、法消受。难道这意味着对于阿尔茨海默病的研究毫无意义吗显然不是。多种科技手段的介入不仅推动着阿尔茨海默病的研究也在搭建数字医疗整体开展的“手脚架。首先以阿尔茨海默病为起因建立的庞大医疗数据库其实在很多疾病上的通用的。广泛的数据累积尤其是基因、蛋白质序列等等这些较新的数据正在帮助我们不断的解析人体同时在推进精准医疗、基因治疗和医保系统的建立上都有着重要的作用。JoelDudley就举了这样一个例子通过数据之间的相互关联我们或者答应以发现某一种二型糖尿病患者在心脏病上的患病几率更高这样的患者就可以进展一些针对性的防护医保系统可以以更加个性化以及高效。同时对于大脑的研究不仅推动着我们去解析阿尔茨海默病

9、也在帮助我们解析帕金森、心理疾病、记忆乃至意识这些至关重要的信息。在我们以前的文章中也曾经提到很多研究者试图以“复制大脑或者“模拟大脑的方式来推动人工智能开展。在前文提到的蒙特利尔神经病学研究所在除了利用大脑数据模拟阿尔茨海默病之外也利用一样方式推动着帕金森、脑卒中等等疾病的的预防以及治疗。更重要的还是以上所有的新方式方法对于医学界、药学界的启发。像是AI预测之于阿尔茨海默病的应用某种程度上也推动了数据众包竞赛这类本来应用在AI研究上的方法更多的进入到医学研究。在癫病上就有医疗设备企业举办了在线竞赛开放了人类以及犬只的脑电数据让那些几乎没有医疗经历的技术人员来研发癫病预测算法并且为优胜者提供15000美元的奖金。固然最后的优胜者只在犬只癫病预测中到达70%的准确度但企业所花费的本钱却大大降低也打破了以往因医疗-数据跨专业人才缺乏的禁锢得出了没有医疗经历的算法专家也能促进医学研究的结论。被科技以及医疗一同“悬赏的阿尔茨海默病好似是遥远海域中的宝藏。无数不同的角色一起向它的方向攀登探险其实我们都知道或者许很多人根本找不到宝藏即使找到了能窥见宝藏真面目的人也不多。但就像海贼王的故事一样精彩之处并不只是宝藏本身而是航行经过中的发现。或者许短时间之内我们还无法找到阿尔茨海默病有效的治疗方法但在研究经过中一定能渐渐勾勒出将来医疗新方式的模样。脑极体