▎药明康德内容团队报道
8月8日，一家初创公司宣布，其开发的AI产品的临床研究结果在阿尔茨海默病协会国际会议（AAIC 2022）上发表。AAIC是世界上专注于失智症科学研究的最大型且最具影响力的国际会议之一。这家初创公司名为Beacon Biosignals，该公司的机器学习平台可以结合标准的脑电图数据来检测大脑中的电干扰，从而能够识别处于快速进展期的阿尔茨海默病患者。
最近的科学研究表明，tau蛋白和β淀粉样蛋白等蛋白质的积累不仅会导致神经元细胞死亡，还会在大脑中产生异常的电活动。随着神经元开始异常放电，它们会启动一连串不断增加的电活动，导致细胞因电激发而死亡。这种电活动可以通过脑电图测量为癫痫样放电，可能会产生恶性循环，导致一些患者的细胞加速死亡和恶化。
Beacon Biosignals公司致力于开发脑电图AI平台以解锁神经和精神疾病的精准治疗。该公司开发了一种机器学习算法，经过训练可以检测阿尔茨海默病患者的这类癫痫样活动，从而有可能预测患者认知能力下降，并解释阿尔茨海默病患者的病程变化。
在这项研究中，研究人员检测了90名被诊断为阿尔茨海默病的受试者，和39名接受常规脑电图检查的轻度认知障碍的受试者。所有受试者的脑电图均通过Beacon平台，使用机器学习的间歇癫痫样放电（IED）检测算法进行分析。于此同时，由委员会认证的审核员也对IED进行了可视化分析。结果表明，AI自动分析脑电图数据是一种很有潜力的方法，能够用广泛可用的临床脑电图检测癫痫样活动，从而对患者进行分层以及识别出更具侵袭性的阿尔茨海默病患者。
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Beacon Biosignals公司新闻稿表示，该公司经过验证的算法可以复制多名训练有素的癫痫学家的共识解释，同时在数小时或数天的记录中超过人类的能力。Beacon平台目前正在被研发用于神经退行性疾病、癫痫、睡眠障碍和精神疾病等治疗领域，它为发现可靠的定量神经生物标志物提供了架构基础。
Beacon Biosignals公司医学总监Jay Pathmanathan博士表示，阿尔茨海默病患者每天都面临着保持独立和执行日常任务的挑战，目前为止还没有一个可靠的方法能识别可能会加速疾病进展的患者。本次研究结果表明，AI代表一种可靠手段，可以高效、可重复及详细地检测阿尔茨海默病患者脑电图中电活动，为识别病情可能恶化更快的患者提供了有价值的数据来源，能够改善患者的护理和治疗进程。
参考资料：
[1] Research from Beacon Biosignals Presented at Alzheimer's Association International Conference. Retrieved Aug 08，2022, from https://www.prnewswire.com/news-releases/research-from-beacon-biosignals-presented-at-alzheimers-association-international-conference-301601094.html
[2] Beacon Biosignals公司官网. From https://beacon.bio/
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