KI diagnostiziert Krankheiten durch Analyse von Immunsystemdaten; Neues KI-Modell verfolgt die Geschwindigkeit der Gehirnalterung

Forscher von Stanford Medicine haben Mal-ID entwickelt, ein Tool für maschinelles Lernen, das Krankheiten durch die Analyse von B- und T-Zellrezeptorsequenzen diagnostiziert. Mal-ID wurde an fast 600 Personen getestet und identifizierte erfolgreich Erkrankungen wie COVID-19, Lupus und Typ-1-Diabetes. Das Tool könnte auch Reaktionen auf Krebsimmuntherapien verfolgen und Krankheitsunterkategorien verfeinern. Der Algorithmus verwendet Sprachmodelle, die auf Proteinen trainiert wurden, um Bedrohungserkennungsrezeptoren auf Immunzellen zu identifizieren. Unabhängig davon haben USC-Forscher ein neues KI-Modell entwickelt, das die Geschwindigkeit der Gehirnalterung mithilfe von MRT-Scans misst. Dieses Tool verfolgt Gehirnveränderungen nicht-invasiv und korreliert eine schnellere Gehirnalterung mit einem höheren Risiko für kognitive Beeinträchtigungen. Das Modell, ein dreidimensionales Convolutional Neural Network (3D-CNN), vergleicht Basislinien- und Follow-up-MRT-Scans derselben Person, um neuroanatomische Veränderungen zu identifizieren. Bei Tests an Erwachsenen korrelierten die Berechnungen des Modells mit Veränderungen der kognitiven Funktion. Es könnte auch unterschiedliche Alterungsraten zwischen Hirnregionen und zwischen Geschlechtern unterscheiden.