日本一个科学家小组报告了深度学习和iPS细胞技术在肌萎缩侧索硬化(ALS)诊断中的结合使用。该研究成果发表于《神经病学年鉴》。
对于许多毁灭性的神经疾病，如阿尔茨海默氏病和肌萎缩侧索硬化(ALS)，患者只有在出现症状后才能得到诊断。然而，只有在疾病发展到不可逆的状态后，才能看到记忆和肌肉丧失的证据。因此，研究人员正在探索在患者出现症状之前识别患者的方法，这可能会有更广泛的临床选择。
研究人员使用从15名健康供体和15名肌萎缩侧索硬化症患者的诱导多能干细胞制备的运动神经元图像来训练卷积神经网络。仅基于运动神经元的图像，该网络可以用超过0.97的曲线下面积(AUC)来预测其他供体是健康的还是肌萎缩侧索硬化症患者。另一方面，传统的机器学习使用相同的图像，聚焦于胞体大小、神经突起长度和细胞数量，呈现出大约0.97的AUC。
研究人员表示，“iPS细胞能够制备与患者具有相同遗传背景的运动神经元。利用深度学习来分析这些细胞，可以在疾病的不同阶段预测肌萎缩侧索硬化症。”
深度学习作为一种细胞成像诊断工具，已经在几种类型的癌症上取得了显著的进展。研究人员希望ALS的应用将有利于新的诊断。
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