NatureMedicine|人工智慧如何改變阿爾茨海默病的未來？

Bringing medical advances from the lab to the clinic.

關鍵詞：AD；AI；Nature Medicine

阿爾茨海默病（AD）是當前醫學領域最具挑戰性的疾病之一，其複雜性和對患者及家庭的深遠影響促使我們不斷尋求創新的解決方案。近年來，人工智慧（AI）在醫學領域的應用逐漸展現出巨大的潛力，尤其是在加速疾病診斷和治療研發方面【1】。

2024年4月1日，Sandrine Andrieu等研究學者在期刊 Nature Medicine上發表題為 Harnessing artificial intelligence to transform Alzheimer’s disease research的文章【2】。本文提出利用AI開發早期診斷生物標誌物、建立研究生態系統、加速臨床試驗和增加高影響力發現，以顯著提升AD研究的效率和成果轉化，改善患者生活質量。

（如需原文，請加微信healsana獲取，備註20250401NM）

主要研究結果

本文並非傳統意義上的實驗研究，而是基於專家討論和共識的行動呼籲。作者們提出了四個優先方向：

🔷 開發AI驅動的生物標誌物：

利用AI分析多種資料（如流體生物標誌物、認知測試、語音模式、神經影像和可穿戴感測器輸出）有望開發出新的非侵入性數字生物標誌物，這些標誌物不僅易於獲取且成本效益高，可能徹底改變早期檢測，改善患者分層，並顯著提高臨床試驗的效率。

🔷 建立AI研究生態系統：

建立一個AI驅動的研究平臺，整合多模態資料集，促進隱私合規的國際資料共享，提供公平的訪問機會，加速跨學科和全球合作。

🔷 AI加速臨床試驗：

利用AI最佳化患者招募、分層和保留，透過即時資料分析提高試驗效率，降低成本，並使用“數字孿生（digital twin）”模擬（患者的虛擬副本）來模擬個體化的疾病進展和治療反應，從而在臨床實施前個性化治療策略。

🔷 增加高影響力發現：

利用AI整合智慧系統，加速AD研究的發現和轉化，透過AI科學家助手協助假設生成、實驗設計、結果語義學習和資料解釋，以提高研究效率。

編者按：

臨床意義和科研啟發：

本文強調了AI在AD研究中的巨大潛力，提出了具體的行動方向，以推動這一領域的變革。透過AI驅動的生物標誌物開發、研究生態系統的建立、臨床試驗的加速以及高影響力發現的增加，我們可以顯著提升AD研究的效率和成果轉化。此外，AI工具的開發和部署必須以患者及其家庭的需求和體驗為核心，確保倫理考量（如透明度、資料隱私和包容性）貫穿AI開發和應用的每一個階段。

實現AI在AD研究中的全部潛力需要跨學科和跨行業的共同努力。作者呼籲利益相關者協調投資，促進開放資料和方法共享，並建立穩健的倫理框架來指導AI應用。透過圍繞這些優先方向團結起來，我們可以加速治療發現，提高臨床試驗的效率，最終改善受AD影響者的生活。AI與AD研究的融合標誌著一個關鍵時刻，為我們重新定義應對這個時代最緊迫健康挑戰的方法提供了機會。

原文連結：

【1】Livingston, G. Lancet 404, 572–628 (2024).

【2】https://doi.org/10.1038/s41591-025-03632-8

宣告：

本文只是分享和解讀公開的研究論文及其發現，以作科學文獻記錄和科研啟發用；並不代表作者或本公眾號的觀點，更不代表本公眾號認可研究結果或文章。

為了給大家提供一個完整而客觀的資訊視角，我們有時會分享有衝突或不同的研究結果。請大家理解，隨著對疾病的研究不斷深入，新的證據有可能修改或推翻之前的結論。

作者：Amber Wang，微訊號：Healsana。助理：ChatGPT

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運營：美國Healsan諮詢公司AD專案組，專注於臨床科研及臨床試驗的服務公司，擅長於針對阿爾茨海默病的臨床科研設計及臨床試驗結果的報告撰寫。

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