AI个体化帕金森氏症治疗管理新时代丨Airdoc莫纳什研究中心最新论文

《the BMJ》-Brain Health（英国中医杂志脑保健专辑）10月刊发表了关于痉挛外科动手术监管的最新的研究者再加果。此次研究者再加果表明，人工智能的突飞猛进更进一步将才会提供更是准确的假设来统计数据分析方法痉挛个体病患的外科动手术结果。以外基因突变物质组择优和应使用病患衍生的胚胎建立联系的繁杂适度疾病假设有可能才会在更进一步将试错通则附加为痉挛精准外科动手术。本研究者由Airdoc Monash Research Center戈宗元博士团队联合莫纳什神经系统退化适度疾病研究者中都心近日联合完再加。

一个多世纪以来，痉挛外科动手术多年来是试错通则。虽然有大体类型的口服选项概要，但解毒确实见效，不能应使用后才知道，如果没效就要再试图下一种解毒，以此类推直到认出合适的外科动手术分析方法方通则。因此耽误病程的病患不在少数。但此次Patrick Kwan(关国良)及同事探讨指出更进一步通过AI统计数据分析方法痉挛的痉挛，为病患匹配最适合的口服。

生物中医双向Transformers编码器(BioBERT)是最新的的基于厚度研习技术的自行培训生物中医语法表示假设，用以使用生物中医注释的掘出任务。BioBERT面世于2020年初，它通过促成应使用来自许多其他统计模板的非非标准统计数据，事例如带铁粒子保健据信和外科份文件，来支持假设培训。混合强悍的厚度研习图随机适度假设，这使得研究者技术人员可以在外科动手术结果分析方法中都除此以外更是颇高粒度且有可能有用的的资讯，而传统文化的粗略则并不需要够这一点。

外科动手术反应会当的不确定适度是主要缺陷

外科动手术痉挛有许多口服以及非口服干预措施，事例如切除动手术、神经系统调节和饮食疗通则。然而，局限的外科动手术监管标准仍然贫乏于循序试图不尽相同的抗痉挛口服外科动手术的试错通则。虽然有基于痉挛痉挛大体类型（局灶适度或以外面适度痉挛）的口服选项概要，但在分组分析方法时，许多口服具有相似的。对于任何给定的病患，并不需要统计数据分析方法哪种口服最有效并应当入选为初始外科动手术。尽管新的解毒激增，市场竞争上有20多种解毒剂，但有三分之一的病患的痉挛痉挛并不需要被抗痉挛口服控制。

在在世界上许多地方，大多数新的诊断为痉挛的病患是由初级保健外科医生同步进行外科动手术的。如果在原先的外科动手术中都并不需要控制痉挛痉挛，则将病患转诊给普通精神病学医师，如果必要适度的口服外科动手术失败，则将其转诊至痉挛中都心。这种按部就班的卫生路径意味着在痉挛科学家评估有可能具有HIV痉挛颇持续适度的病患在此之后，关键的整整之前萎缩了。其他外科动手术选项，事例如动手术，被广为地指出是最后的目的。好在的是，之外的整整拖延意味着这些外科动手术目的有可能效果不佳。结果往往是多年的生活质量降低，生产力降低和死亡率减低。

这一困境有可能通过一种可靠的、能认出外科动手术结果与病患个人形态间之外联的方式也的分析方法方通则来解决。HIV痉挛颇持续适度的病患这样就可以被及早的分诊，从而尽快得到宝贵的普通科卫生资源。人工智能（AI）和胚胎研究者的最新的进展使人们寄希望于痉挛理论化外科动手术监管将有可能之后再加为这种循序外科动手术途径的可行适度替代方案。

A：传统文化试错外科动手术通则

BC：人工智能和胚胎理论化外科动手术监管

中医人工智能

人工智能正在探险在痉挛各个领域里通过人脑方式也识别来统计数据分析方法和定期检查痉挛的痉挛。值得注意的一项研究者应使用了9571事例常规利用的头皮人脑据信来培训一个厚度神经系统网络，该算通则在定期检查痉挛期痫样放铁方面远胜科学家。研究者技术人员还应使用了基于整整序列的算通则（事例如，在拥护当适度神经系统诱发系统设计中都应使用的线长算通则）来分析方法受控的、年中利用的颅内人脑信号，以开发新痉挛痉挛预警系统设计。如果在大规模外科试验中都断言有效，这种系统设计可以帮助病患自行管控并减少痉挛痉挛所导致的伤及。

生物中医双向Transformers编码器(BioBERT)是最新的的基于厚度研习技术的自行培训生物中医语法表示假设，用以使用生物中医注释的掘出任务。BioBERT面世于2020年初，它通过促成应使用来自许多其他统计模板的非非标准统计数据，事例如带铁粒子保健据信和外科份文件，来支持假设培训。混合强悍的厚度研习图随机适度假设，这使得研究者技术人员可以在外科动手术结果分析方法中都除此以外更是颇高粒度且有可能有用的的资讯，而传统文化的粗略则并不需要够这一点。

AI上的突飞猛进为相结合可靠的统计数据分析方法口服外科动手术反应会当的假设促使了希望。斯坦福痉挛中都心的一项研究者正在开发新AI假设根据行动者的痉挛痉挛，基因突变，化学，生理，口服和环境统计数据统计数据分析方法抗痉挛口服外科动手术结果。使用统计数据分析方法口服外科动手术反应会当的理想AI算通则和匹配统计数据现今还有待确定。因此，更进一步的研究者应当该探险更是先进、更是繁杂的图随机适度AI假设，并利用大型主干痉挛注册统计数据，以便可以从病患的指纹中都掘出以外面的的资讯。这些研究者有可能才会通过应当用自然语法妥善处理用以来提取非非标准统计数据来增强假设。

△ 培训的假设在不尽相同的统计数据集上不加transfer learning来作盲测

△ 不尽相同cohort统计数据集之间的差异

分子生物学、胚胎和精准外科动手术

针对痉挛病人的以外基因突变物质组外科研究研究者之前推断出了越来越多的痉挛之外基因突变物质，除此以外单核苷酸基因突变物质肽链基因突变物质突变（SNVs）和基因突变物质组热点。据研究者估计，左右有70％的痉挛发病有可能是由于一种或多种基因突变诱因引起的。即使之前有之外研究者的典型案事例，但是现今尚不相符感染适度基因突变基因突变物质的深入研究将在何种程度上诱因外科实践中都的外科动手术执行者。为了解决这一基本知识鸿沟，一项正在同步进行的随机对照试验用以确定难治适度痉挛病患的以外基因突变物质组颇数据处理的外科效用和再加本效益。

如果基因突变学基本知识要升华为更是好的外科动手术分析方法方通则，那么更是加充分地了解基因突变基因突变物质的新功能就变得至关最重要。为此，研究者技术人员引入了传统文化的动物和肝细胞适度疾病假设，将错误的基因突变物质插入微生物的DNA中都。然后通过与对照或“野生型”长时间同步进行比较来确定解剖生理学改变。

就痉挛而言，针对SCN1A基因突变物质突变（导致大多数Dret肉瘤发病的基因突变物质30）的适度疾病假设研究者已将诱导中都间神经系统的钠离子闸口新功能降低确指出痉挛之外的解剖学必要改变。这一推断出导致了对Dret肉瘤中都口服选项的重新的评估，并避免了钠离子闸口抑制口服的应使用，因为它们有可能必要适度降低神经系统新功能从而导致痉挛痉挛缓和。

但是在大多数完全，由于现阶段适度疾病假设研究者的局限，很多SNVs的感染适度机理尚不相符。如果要在痉挛外科动手术中都广为引入精准中医，那么被认定具有基因突变基因突变物质的病患必须接受快速定期检查；而且该基因突变基因突变物质还应当该用胃假设同步进行定期检查，以评估其解剖生理后果和复原适度疾病长时间，并同步进行精心定制的口服外科动手术测试和选项。

利用从病患自身肝细胞诱导产生的多潜能胚胎（iPSCs）利用人源神经系统，可以相结合并不理想的痉挛适度疾病假设。iPSCs不仅携带病患自身的基因突变的资讯；而且可以栖息于或“分化”再加多种肝细胞系，除此以外多种神经系统肝细胞亚型。

△ 多种神经系统肝细胞亚型

这些从病患肝细胞衍生得到的神经系统假设可以广为使用研究者基因突变基因突变物质引起的神经系统之外基因突变，事例如异常的神经系统形体和动作铁位传递，这些都是传统文化的非神经系统适度疾病假设并不需要发挥作用的。该假设也之前被使用鉴别携带颇高感染适度适度突变基因突变物质神经系统的异常基因突变，如早期发育适度脑病。

基于iPSCs的适度疾病假设最独特的优势是并不需要研究者基因突变基因突变物质的混搭效应当（在单个病患中都深入研究出的多个SNV）和基因突变物质损伤未知的情况。然而，在基于iPSCs的假设可使用外科外科动手术在此之后，还有须要克服重重困难。须要更是多的研究者来断言以致于出名的神经系统网络基因突变（一个痉挛的外科形态）确实可以在培养皿里复原；还须要更是多的研究者来确定在这些胃假设中都测得的铁社区活动与人脑上观察到的痉挛样铁社区活动之间的关联。

现今基于iPSCs的神经系统假设有一个潜在局限，就是缺失必要的肝细胞繁杂适度来建立联系痉挛样社区活动。为了解决这一缺陷，研究者技术人员将研究者转向类脑器官（带有在小脑中都推断出的多层肝细胞和组织结构）。减低适度疾病假设的繁杂适度对于准确地模拟导致人类痉挛的各种肝细胞类型和小脑范围的新适度疾病是至关最重要的。此外，多铁极阵列可以据信网络化神经系统的协调铁磁场，已被使用定期检查培养的类器官发出的人脑样信号。

基于iPSC的假设可以无限期栖息于，而且不想给病患促使任何风险，因此它们对于在病患特定背景下同步进行颇数据处理择优潜在口服并不最重要；目的是深入研究出新的颖的、有针对适度的抗痉挛口服。事实上这些假设之前再加功地使用其他中都枢神经系统系统设计适度疾病的颇数据处理口服择优。这样一个新的颖的、基于人源肝细胞的口服择优SDK可以克服我们对传统文化啮齿类动物假设的严重贫乏；传统文化的啮齿动物假设阻碍了抗痉挛口服的工业发展；这也有助于解释为什么三分之一以上的痉挛病患缺失有效的口服外科动手术。

理论化痉挛外科动手术监管的有朝一日

如果要发挥作用理论化的痉挛外科动手术监管，必须将技术突飞猛进与改善保健教学和得到普通科卫生机才会相混合。更进一步这些结果统计数据分析方法假设不仅才会对科学家有价值，而且将可以帮助以外科外科医生用它们对病患同步进行分类以便尽力将其分诊至痉挛中都心。

基于AI的外科执行者支持假设可以准确地统计数据分析方法每个抗痉挛口服对于个体病患的再加功外科动手术的有可能适度。这些假设被转换为软件并得到加拿大食品解毒品监督监管局和其他监管机构的批准，属于“作为卫生设备的软件”类别。该软件既可以单独应使用也可以集再加到带铁粒子指纹系统设计中都，并能通过现实中都的反馈来提颇高适度能。它可以识别HIV痉挛颇持续适度病患，并能尽力、且有针对适度地提供高昂的普通科卫生或动手术评估服务。该软件被断言是经济有效的，可使用优先安排病患离开普通科痉挛外科动手术中都心。

以上文章出自 ： [1] Chen, Zhibin, Ben Rollo, Ana Antonic-Baker, Alison Anderson, Yuanlin Ma, Terence J. O’Brien, Zongyuan Ge, Xuefeng Wang, and Patrick Kwan. "New era of personalised epilepsy management." bmj 371 (2020).[2] Choong, Jiun H., Haris Hakeem, Zhibin Chen, Martin Brodie, Nicolas Lawn, Tom Drummond, Patrick Kwan, and Zongyuan Ge. "Application of transformers for predicting epilepsy treatment response." medRxiv (2020).