由瑞典隆德大学领衔的国际研究团队，研发出一款新的人工智能（AI）模型。该模型仅需一份血液样本，便能精准识别多种神经退行性疾病。团队期望，该AI模型未来能实现“一次采血，多重诊断”的愿景。相关论文发表于新一期《自然·医学》杂志。
这款模型依托于全球最大的神经退行性疾病蛋白质组数据库（GNPC）。团队深入分析了库中逾1.7万名参与者（含患者与健康对照）的蛋白质检测数据，从中提炼出关键信息。
借助先进统计方法与“联合学习”算法，新模型捕捉到了一组特定蛋白质，它们构成了大脑退化疾病的共性“指纹”。凭借这一特征，模型不仅能区分不同病症，性能更超越既往技术。目前，它已能准确诊断阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化、额颞叶痴呆及中风等五类疾病。
经多个独立数据集验证，该模型给出的结果稳健可靠。研究还发现，蛋白质谱在预测认知能力下降方面，比传统临床诊断更为敏锐。即便是临床表现相似的患者，其潜在的生物亚型也可能大相径庭。
