L'IA diagnostica le malattie estraendo dati dal sistema immunitario; un nuovo modello di intelligenza artificiale traccia la velocità di invecchiamento del cervello

I ricercatori di Stanford Medicine hanno sviluppato Mal-ID, uno strumento di apprendimento automatico che diagnostica le malattie analizzando le sequenze dei recettori delle cellule B e T. Testato su quasi 600 persone, Mal-ID ha identificato con successo condizioni come COVID-19, lupus e diabete di tipo 1. Lo strumento potrebbe anche tracciare le risposte alle immunoterapie antitumorali e perfezionare le sottocategorie di malattie. L'algoritmo utilizza modelli linguistici addestrati su proteine per identificare i recettori di riconoscimento delle minacce sulle cellule immunitarie. Separatamente, i ricercatori dell'USC hanno creato un nuovo modello di intelligenza artificiale che misura la velocità di invecchiamento del cervello utilizzando la risonanza magnetica. Questo strumento traccia i cambiamenti cerebrali in modo non invasivo e correla l'invecchiamento cerebrale più rapido con un rischio maggiore di deterioramento cognitivo. Il modello, una rete neurale convoluzionale tridimensionale (3D-CNN), confronta le scansioni di risonanza magnetica di base e di follow-up dello stesso individuo per individuare i cambiamenti neuroanatomici. Quando testato su adulti, i calcoli del modello erano correlati con i cambiamenti nella funzione cognitiva. Potrebbe anche distinguere diverse velocità di invecchiamento tra le regioni del cervello e tra i sessi.