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近期，药明奥测与上海交通大学附属第六人民医院以及复旦大学附属华山医院的专家团队合作，在Nature子刊《Communications Medicine》上发表了一项关于阿尔茨海默病（AD）的研究成果。该研究基于中国人群队列研究，利用人工智能算法整合血液生物标志物和认知评估等指标，成功实现了对阿尔茨海默病患者脑部β-淀粉样蛋白病理状态的准确预测，将铺平AD血液检测“筛、诊、治”的临床应用之路。
研究表明，在阿尔茨海默病的防控中，轻度认知功能障碍（MCI）阶段是关键窗口期。该研究实现了轻度认知功能障碍较高的准确度预测，为中国人群早期筛查和诊断提供了坚实的基础。药明奥测首席科学官兼首席技术官方焯博士表示，这是药明奥测与临床专家合作在脑科学领域取得的创新成果，人工智能整合血液生物标志物方案将为阿尔茨海默病的早期筛查、诊断和用药监测提供强有力的技术支持。
据悉，阿尔茨海默病的主要病理特征之一是脑部β-淀粉样蛋白的异常沉积。虽然正电子发射断层扫描（PET）和脑脊液检测可以评估β-淀粉样蛋白的水平，但在面对大规模患者时存在一定的限制。因此，本研究率先采用人工智能整合血液标志物和认知评估，准确预测阿尔茨海默病患者的β-淀粉样蛋白病理状态，并与临床金标准Aβ-PET结果有强关联。
研究团队还建立了三个精度和复杂度级别的整合模型，适用于不同场景，包括药物开发、早期筛查、临床诊断和预后评估等。这些模型中的最佳模型仅需少量关键检测指标和临床信息即可提供较高的准确率，有助于早期识别阿尔茨海默病患者，提高经济效益；而精简模型则适用于大规模社区筛查，只需使用至多3个血液生物标志物即可初步预测Aβ状态。
可以说，该研究成果为AD血液检测的产品开发和应用奠定了基础，并将为药企、临床、体检和社区等领域提供支持，共同推动实现“健康中国2030”的目标。
值得一提的是，此项研究基于药明奥测先进的整合诊断系统（WINS），并得到了大型中国人群队列的支持和国际ADNI队列的验证，证明了其高准确性结果。未来，药明奥测将继续加速推动临床迈向数字化诊疗新纪元，其去年获批的“阿尔茨海默病生物标志物处理软件”（WINS+AD）也将发挥更大的作用。
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