AI个体化癫痫治疗管理新时代丨Airdoc莫纳什研究中心最新科学论文

《the BMJ》-Brain Health（英国医学杂志脑生活品质新专辑）10月刊发表了关于痉挛化疗管理工作的月所研究课题显现出果。此次研究课题显现出果表明，样本分析的技术革新年末提供越来越确切的仿真来得显现出结论痉挛变异病患的化疗结果。仅有遗传组配对和常用病患衍生的骨髓确立的适合于病因仿真不必要在将会将试错法律条文替换为痉挛精准化疗。本研究课题由Airdoc Monash Research Center戈宗元耶鲁大学团队联合莫纳什神经对退化病因研究课题之其中心近日联合已完显现出。

一个多世纪以来，痉挛化疗长期以来是试错法律条文。虽然有都是类型的抑制剂考虑月所，但药是不是见效，只能常用后才想到，如果没效就要再先前下一种药，对换直到找到合适的化疗作法律条文。因此紧迫病程的病患不在少数。但此次Patrick Kwan(关国良)及同事探讨认为将会通过AI得显现出结论痉挛的高烧，为病患匹配最适合的抑制剂。

生物技术双向Transformers编码器(BioBERT)是月所的基于深进修高效率的预先培训生物技术语言透露仿真，用以应用于生物技术脚注的开挖特殊任务。BioBERT发布于2020年初，它通过促进常用来自许多其他样本类型的非程式设计样本，例如自由磁力子生活品质记录下来和诊断研究课题报告，来反对仿真培训。结合庞大的深进修三幅机率仿真，这使得研究课题工作人员可以在化疗结果系统对性之中包括较高粒度且可能适合于的电子邮件，而传统观念的统计系统对性则不会律条文想到到这一点。

化疗加成的不断定性是主要难题

化疗痉挛有许多抑制剂以及非抑制剂介入措施，例如切除移植手术、神经对调节和饮食疗法律条文。然而，这两项的化疗管理工作标准仍然忽视于如此一来先前不同的抗痉挛抑制剂化疗的试错法律条文。虽然有基于痉挛高烧都是类型（局灶性或仅有盘性高烧）的抑制剂考虑月所，但在分组系统对性时，许多抑制剂具有类似于的。对于任何给定的病患，不会律条文得显现出结论哪种抑制剂最有效性并应被选为初始化疗。尽管新药激增，消费市场上有20多种化学物质，但有三分之一的病患的痉挛高烧不会律条文被抗痉挛抑制剂操控。

在世界许多地方，大多数新诊断为痉挛的病患是由初级保健医生进行时化疗的。如果在最初的化疗之中不会律条文操控痉挛高烧，则将病患转诊给平常药理学医师，如果进一步的抑制剂化疗失败，则将其转诊至痉挛之其中心。这种按部就班的护理人员路径反之亦然在痉挛专家指标可能具有抗性痉挛预防性的病患前，关键的整整已经流失了。其他化疗考虑，例如移植手术，被国际上地认为是就此的方式。可惜的是，方面的整整拖延反之亦然这些化疗方式可能效果不佳。结果经常是多年的日常生活质量回升，劳动生产率回升和死亡率增加。

这一困境可能通过一种精确的、能找到化疗结果与病患个人特征间方面联的方式也的作法律条文来补救。抗性痉挛预防性的病患这样就可以被及早的分诊，从而尽快赢得宝贵的医学系护理人员能源。人工智能（AI）和骨髓研究课题的月所进展使人们寄期望于痉挛变异化化疗管理工作将可能之后带进这种如此一来化疗途径的有效性性替代方案。

A：传统观念试错化疗法律条文

BC：人工智能和骨髓变异化化疗管理工作

医学人工智能

样本分析正在冒险在痉挛领域之之中通过脑磁力三幅计算机程序来得显现出结论和验证痉挛的高烧。值得注意的一项研究课题常用了9571例常规搜罗的头皮脑磁力三幅记录下来来培训一个深神经对网络，该算法律条文在验证高烧期痫样放磁力方面要强专家。研究课题工作人员还常用了基于整整序列的算法律条文（例如，在作出反应性神经对刺激系统对之中常用的该线算法律条文）来系统对性正因如此的、持续换取的杏仁核脑磁力三幅信号，以合作开发痉挛高烧预警系统对。如果在大规模诊断试验之中之中断言有效性，这种系统对可以帮助病患预先应对并减少痉挛高烧所导致的受伤。

生物技术双向Transformers编码器(BioBERT)是月所的基于深进修高效率的预先培训生物技术语言透露仿真，用以应用于生物技术脚注的开挖特殊任务。BioBERT发布于2020年初，它通过促进常用来自许多其他样本类型的非程式设计样本，例如自由磁力子生活品质记录下来和诊断研究课题报告，来反对仿真培训。结合庞大的深进修三幅机率仿真，这使得研究课题工作人员可以在化疗结果系统对性之中包括较高粒度且可能适合于的电子邮件，而传统观念的统计系统对性则不会律条文想到到这一点。

AI上的技术革新为构建精确的得显现出结论抑制剂化疗加成的仿真带来了期望。斯坦福痉挛之其中心的一项研究课题正在合作开发AI仿真根据参与者的痉挛高烧，遗传突变，物理，生理，抑制剂和环境样本得显现出结论抗痉挛抑制剂化疗结果。应用于得显现出结论抑制剂化疗加成的理想AI算法律条文和重定向样本以外还有待断定。因此，将会的研究课题一定会冒险越来越先进、越来越适合于的三幅机率AI仿真，并利用大型纵向痉挛登记样本，以便可以从病患的MRI之中开挖仅有盘的电子邮件。这些研究课题不必要通过应用自然语言处理工具箱来分离显现出来非程式设计样本来弱化仿真。

△ 培训的仿真在不同的样本集上不加transfer learning想到盲测

△ 不同cohort样本集中间的差别

遗传组学、骨髓和精准化疗

针对痉挛病人的仅有遗传组肾结石研究课题已经推断显现出了越来越多的痉挛方面遗传，包括单核苷酸遗传肽链变异（SNVs）和遗传组热点。据研究课题估计，大约有70％的痉挛病例可能是由于一种或多种遗传突变原因引发的。即使已经有方面研究课题的典型与此相关，但是以外尚不清楚致病遗传突变变异的鉴定将在何种程度上影响诊断实践之中的化疗管理者。为了补救这一基本知识文化差别，一项正在进行时的随机对照试验之中用以断定难治性痉挛病患的仅有遗传组PCR的诊断单单和显现出本效益。

如果遗传突变学基本知识要转换成为越来越好的化疗作法律条文，那么越来越加合理地探究遗传突变变异的功能就变得至关重要。为此，研究课题工作人员采行了传统观念的动物和细胞病因仿真，将严重错误的遗传嵌入生物体的DNA之中。然后通过与对照或“野生型”状况进行时比较来断定临床生理学发生变化。

就痉挛而言，针对SCN1A遗传突变（导致大多数Dret综合征病例的遗传30）的病因仿真研究课题已将抑制性之中间神经对纤维的钾离子连接线功能降低核实为痉挛方面的临床学的系统对改变。这一推断显现出导致了对Dret综合征之中抑制剂考虑的重新指标，并避免了钾离子连接线阻断抑制剂的常用，因为它们可能进一步降低神经对纤维功能从而导致痉挛高烧激化。

但是在大多数原因下，由于现阶段病因仿真研究课题的局限性，很多SNVs的致病机理尚不清楚。如果要在痉挛化疗之中国际上采行精准医学，那么被核实具有遗传突变变异的病患必须接受快速验证；而且该遗传突变变异还一定会用人体内仿真进行时检查，以指标其临床生理后果和复原病因状况，并进行时量身选用的抑制剂化疗测试和考虑。

利用从病患自身细胞正向产生的多创造性骨髓（iPSCs）换取人源神经对纤维，可以构建非常理想的痉挛病因仿真。iPSCs不仅收纳病患自身的遗传突变电子邮件；而且可以生长或“分化”显现出多种细胞系，包括多种肝细胞亚型。

△ 多种肝细胞亚型

这些从病患细胞衍生赢得的神经对仿真可以国际上应用于研究课题遗传突变变异引发的神经对方面表型，例如显现出现异常的神经对纤维共通点和突触传递，这些都是传统观念的非神经对病因仿真不会律条文实现的。该仿真也已经被应用于鉴别收纳高病毒感染突变遗传神经对纤维的显现出现异常表型，如早期发育性甲状腺肿。

基于iPSCs的病因仿真最独特的战术上是能够研究课题遗传突变变异的组合效应（在单个病患之中鉴定显现出的多个SNV）和遗传损伤未知的原因。然而，在基于iPSCs的仿真可应用于诊断化疗前，还有必需补救问题重重困难。必需越来越多的研究课题来断言所致活跃的神经对网络表型（一个痉挛的诊断特征）是不是可以在培养皿之之中复原；还必需越来越多的研究课题来断定在这些人体内仿真之中测得的磁力娱乐活动与脑磁力三幅上观察到的痉挛样磁力娱乐活动中间的关联。

以外基于iPSCs的神经对仿真有一个潜在局限性，就是缺少足够的细胞适合于性来确立痉挛样娱乐活动。为了补救这一难题，研究课题工作人员将研究课题转向类脑器官（显现出分在大脑之中推断显现出的多层细胞和一个组织结构）。增加病因仿真的适合于性对于确切地模拟导致全人类痉挛的各种细胞类型和大脑区域的功能障碍是至关重要的。此外，多磁力极阵列可以记录下来网络化神经对纤维的协调作用力，已被应用于验证培养的类器官发信的脑磁力三幅样信号。

基于iPSC的仿真可以暂停生长，而且不会给病患带来任何风险，因此它们对于在病患特定背景下进行时样本采集配对潜在抑制剂非常重要；目的是鉴定显现出新颖的、有针对性的抗痉挛抑制剂。事实上这些仿真已经显现出功地应用于其他之中枢神经对系统对病因的样本采集抑制剂配对。这样一个新颖的、基于人源细胞的抑制剂配对平台可以补救问题我们对传统观念啮齿类动物仿真的严重忽视；传统观念的野猫仿真阻碍了抗痉挛抑制剂的蓬勃发展；这也有助于解释为什么三分之一以上的痉挛病患缺少有效性的抑制剂化疗。

变异化痉挛化疗管理工作的将来

如果要实现变异化的痉挛化疗管理工作，必须将高效率技术革新与越来越佳生活品质教育和赢得医学系护理人员机会相结合。将会这些结果得显现出结论仿真不仅会对专家有价值，而且将可以帮助仅有科医生用它们对病患进行时分类学以便尽快将其分诊至痉挛之其中心。

基于AI的诊断管理者反对仿真可以确切地得显现出结论每个抗痉挛抑制剂对于变异病患的显现出功化疗的可能性。这些仿真被转换为该软件并赢得美国制品药品监督管理工作局和其他政府机构机构的批文，属于“作为医疗设备的该软件”类别。该该软件既可以单独常用也可以集显现出到自由磁力子MRI系统对之中，并能通过现实之中的反馈来提高性能。它可以识别系统抗性痉挛预防性病患，并能尽快、且有针对性地提供昂贵的医学系护理人员或移植手术指标客户服务。该该软件被断言是经济有效性的，可应用于优先决定病患带入医学系痉挛化疗之其中心。

以上书评显现出自 ： [1] Chen, Zhibin, Ben Rollo, Ana Antonic-Baker, Alison Anderson, Yuanlin Ma, Terence J. O’Brien, Zongyuan Ge, Xuefeng Wang, and Patrick Kwan. "New era of personalised epilepsy management." bmj 371 (2020).[2] Choong, Jiun H., Haris Hakeem, Zhibin Chen, Martin Brodie, Nicolas Lawn, Tom Drummond, Patrick Kwan, and Zongyuan Ge. "Application of transformers for predicting epilepsy treatment response." medRxiv (2020).