анализ крови может выявить ранние признаки болезни Альцгеймера
С помощью метода измерения возраста мозга, как полагают исследователи, врачи смогут выявить биомаркеры в плазме крови на ранней стадии и предотвратить развитие нейродегенеративных и сердечно-сосудистых заболеваний.
В исследовании ученые использовали данные 53 005 человек из Биобанка Великобритании (UK Biobank), 53% из них составили женщины. Средний возраст участников составил 57 лет.
Также в работе использовался метод машинного обучения для создания различных шкал «биологического возраста». Результаты были проверены на 2 066 участниках независимого анализа Фремингемского исследования сердца (Framingham Heart Study).
В ноябре 2025 года исследователи из Индии разработали веб-платформу на основе искусственного интеллекта для диагностики другого нейродегенеративного заболевания – болезни Паркинсона. Точность обнаружения болезни, по словам ученых, составляет 93,7%, что превосходит традиционные методы диагностики. При создании платформы использовались мультимодальные данные МРТ, однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ), биомаркеры спинномозговой жидкости и клинические данные.
С помощью метода измерения возраста мозга, как полагают исследователи, врачи смогут выявить биомаркеры в плазме крови на ранней стадии и предотвратить развитие нейродегенеративных и сердечно-сосудистых заболеваний.
В исследовании ученые использовали данные 53 005 человек из Биобанка Великобритании (UK Biobank), 53% из них составили женщины. Средний возраст участников составил 57 лет.
Также в работе использовался метод машинного обучения для создания различных шкал «биологического возраста». Результаты были проверены на 2 066 участниках независимого анализа Фремингемского исследования сердца (Framingham Heart Study).
В ноябре 2025 года исследователи из Индии разработали веб-платформу на основе искусственного интеллекта для диагностики другого нейродегенеративного заболевания – болезни Паркинсона. Точность обнаружения болезни, по словам ученых, составляет 93,7%, что превосходит традиционные методы диагностики. При создании платформы использовались мультимодальные данные МРТ, однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ), биомаркеры спинномозговой жидкости и клинические данные.
