神经退行性疾病
一项新研究利用机器学习模型，分析患者的生物医学数据，帮助预测认知正常或轻度认知障碍患者阿尔茨海默病的进展速度和时间。这项研究有助于早期发现阿尔茨海默病，为不同风险群体提供更好的治疗选择。
麻省理工学院的研究人员开发了一种机器学习工具，能够识别神经退行性疾病如ALS、阿尔茨海默病和帕金森病的新衰退模式。这种工具有助于更好地了解这些疾病的进展，为临床试验、疾病原因的发现和可能的干预和治疗提供分析。
体内电穿孔是一种有效的药物和基因传递技术，可以用于治疗多种疾病，包括癌症、病毒感染和神经退行性疾病。该技术已经在临床试验中得到广泛应用，并且具有巨大的健康和经济影响。
研究人员利用人工智能技术分析脑组织的结构和特征，探寻阿尔茨海默病的潜在病因。通过深度学习算法，研究人员发现低卢索尔快速蓝染色水平与认知障碍有关，这一发现有望成为脑损伤的有价值的测量单位，为阿尔茨海默病等相关疾病的诊断和治疗提供新思路。
Labcorp推出一款可以直接检测神经退行性疾病和神经元损伤的检测测试，可帮助医生更快、更准确地诊断和治疗病人。
