このページにあなたのバナーを表示し、成功のためにのみ支払うには、ここをクリックしてください

ワイヤーニュース

新しいデジタルパソロジーが初期段階のパーキンソン病を検出

著者 エディタ

ニューヨーク州ニューヨークのマウントシナイヘルスシステムから最近スピンアウトしたPreciseDxは、形態的特徴の分析を通じて患者固有のリスク情報を提供する唯一のがんリスク層別化企業です。 同社は本日、AI対応のデジタルパソロジー技術により、重度の症状が現れる前に、生きている患者のパーキンソン病(PD)を正確に診断できることを発表しました。

パーキンソン病の診断は、さまざまな症状、併存症、および模倣状態のためにすべての段階で困難であり、確定診断は死後にのみ行われます。 この画期的な研究により、PreciseDxのAI対応テクノロジーは、パーキンソン病の確定診断を容易にし、早期治療のための重要な情報を提供できることがわかりました。

「これらの調査結果は、パーキンソン病の診断に役立つテクノロジーの可能性を示しています」と、マイケルJ.フォックスパーキンソン研究財団(MJFF)の研究リソース担当シニアバイスプレジデントであるジェイミーエバーリング博士は述べています。 「特に病気の初期の客観的な診断ツールは、ケアの決定を推進し、より良い治療と治療に向けた試験を設計するために重要です。」

MJFFは、AI分析に部分的に資金を提供し、データを提供する研究(全身シヌクレインサンプリング研究)を後援しました。

PreciseDx研究では、唾液腺の末梢神経内のα-シヌクレインのIHC検出[すなわち、末梢レビー型シヌクレイノパチー(LTS)]に、同社のAIアルゴリズム(Morphology FeatureArray™)を適用しました。トレーニングサンプルの専門家の病理学者の注釈に基づいて、初期のパーキンソン病生検標本のLTSを正確に区別します。 トレーニングに続いて、確認された生検標本の別のセットを使用して、アルゴリズムテストが検証されました。

PreciseDxのAIMorphologyFeature Arrayは、専門家の注釈付きグラウンドトゥルースと比較して、99%の感度と99%の特異性で生検サンプルからの画像パッチでパーキンソン病を検出することができました。 AIは、パーキンソン病の臨床状態の予測において、0.69対0.64の精度で人間の病理学者を追い抜きました。

特徴抽出と分析に対するPreciseDxのMFAアプローチにより、新しいアルゴリズムを開発し、臨床評価項目に対して検証することができます。 これは、新しい診断テスト、正確で再現性のある診断、予後、幅広い状態に対する患者の治療法の選択を作成するために非常に価値があります。

「従来、病理学評価システムは、診断を行うためにいくつかの形態要素を調べます。 他の人力によるグレーディング方法とは異なり、PreciseDxのAI Morphology Feature Array(MFA)は、何千もの異なる機能を調べ、それらの間の関係を活用できます」と、病理学、神経科学の教授であるJohn F. Crary、MD-PhDは述べています。マウントサイナイ医科大学の人工知能と人間の健康。 「この業界を変える研究は、病理学についての考え方を活性化し、PDなどの病気をより正確に検出するためにAIを使用することに傾倒する必要があることを示しています。 これにより、業界は、病気を正確に特定して検出するという観点から、計算病理学がどのように医学を真に進歩させることができるかについての直接的なケーススタディを得ることができます。」

「パーキンソン病を含む複数の疾患の病理学でAIプラットフォームを利用する可能性を探るPreciseDxと協力することを楽しみにしています」と、Mount SinaiInnovationPartnersの社長兼エグゼクティブバイスプレジデント兼最高商業イノベーション責任者であるErikLium博士は述べています。マウントシナイヘルスシステム。

がんリスク層別化技術は、シナイ山の教員によって開発され、PreciseDxにライセンス供与された知的財産に基づいています。 シナイ山とシナイ山の教員は、PreciseDxに経済的利害関係を持っています。 シナイ山は、Lium博士を含むPreciseDxの取締役会にも参加しています。

関連ニュース

著者について

エディタ

eTurboNewの編集長はLindaHohnholzです。 彼女はハワイのホノルルにあるeTN本社を拠点としています。

コメント

共有する...