近日，人工智能（AI）在医疗领域有了新的突破。科学家们通过训练人工智能，使其进一步判别帕金森氏症的亚型，并使得个性化的治疗得以在接下来获得实现，为不同背景的患者提供针对性治疗。
一项由弗朗西斯·克里克研究所(The Francis Crick Institute) 和伦敦大学玛莉皇后学院神经病学研究所的研究人员所共同执行的研究，其结果显示经训练后的人工智能对帕金森氏症的四种亚型得以进行判别，且其中一种亚型的判别准确率达到令人印象深刻的95%。
事实上，帕金森氏症是一种神经退行性疾病，其特征是身体不自觉地颤抖、运动缓慢以及肌肉僵硬、不灵活。而产生该疾病的关键，是因为蛋白质的错误折叠和有缺陷的线粒体清除功能障碍所造成，而清除有缺陷的线粒体对于细胞内的能量产生至关重要。
当前，帕金森氏症通常发生在50岁以上的人身上，目前仅在美国就有大约100万人患有帕金森氏症，每年约有90,000人被诊断出患有该疾病。而针对判别帕金森氏症亚型的研究，这项研究的相关科学家与科技公司Faculty AI合作，利用人工智能来预测该疾病的亚型，而相关的研究结果也发表在《自然机器智慧》期刊上。
在这项研究之前，没有准确的方式来区分帕金森氏症的亚型，因此，人们经常接受非差异性的诊断，并且无法获得有针对性的治疗、辅助或护理。然而，在这项研究中，研究人员藉由从取得患者细胞中的干细胞，在培养皿中创建了帕金森氏症的人类模型。然后，他们用化学方法诱发了四种不同的帕金森氏症的亚型，借此来训练执行人工智能的超级电脑进行判别。
克里克研究所神经退化性生物学实验室助理研究主任兼组长Sonia Gandhi 在一份报告中指出，虽然我们了解人类大脑中导致帕金森氏症的许多过程，但是，当病患还存活时，我们就无法正确知道他正在发生哪种状况，借以进一步提供精确的治疗，这也使得针对帕金森氏症迄今无法有更巨大的治疗进展。所以，这次透过患者自身神经元建构的模型，并将其与大量图像相结合，训练生成了一种演算法来针对帕金森氏症的亚型进行分类。如此一种强大的方法，可以为辨识生活中的疾病亚型打开大门。
Sonia Gandhi更进一步表示，我们的平台将允许我们首先在干细胞模型中测试药物，并在参加临床试验之前预测患者的脑细胞是否可能对药物产生反应，希望有一天这能够提供个性化医疗带来根本性的改变。
在这项研究中人工智能能使科学家们能够评估更多的细胞特征，并通过评估这些特征进一步辨别疾病的亚型。尤其，使用人工智能能够从图像中获得比传统图像分析更多的讯息。而希望这种方法，了解这些细胞机制如何影响帕金森氏症的其他亚型。
据悉，研究小组的下一步，则是了解具有其他基因突变的人类疾病亚型，并确定是否可以以类似的方式对当前广案的帕金森氏症病例（也就是没有基因突变案例）进行分类。
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