Artificial intelligence for neurodegenerative experimental models

https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/alz.13479

1 本研究の学術的背景は、神経変性病研究で必要な実験モデルについてで、その翻訳や人間での臨床試験で成功することが大いに難しい課題があります。また、その研究課題の核心は、「AIや機械学習の技術が前臨床認知症研究における種間やモデル間の翻訳性をどのように改善できるか」という問いに対する答えを見つけることです。

2 本研究の目的は、AIと機械学習（ML）を使用した前臨床研究におけるデータの再現性と解釈可能性の改善を促進するためのベストプラクティスと資源を示し、効果的な翻訳方法を評価することです。これにより、実験医学へのAIとMLの適用が人間の生物学への翻訳とモデル間の再現性を向上させるための手段として提案されます。

3 本研究は、認知症研究における前臨床実験モデルから得られた意義深い見解と薬物の人間での臨床試験に至るまでの翻訳が非常に困難であるという課題に対処するためのものです。これはAIとMLを活用することにより、神経変性疾患に対する新しい治療法の開発を促進するための新たな進歩を生み出す可能性があると考えられます。

4 本研究では、AIとMLのアプローチがどのようにして前臨床研究と人間の生物学への翻訳を強化し、生物学的な解釈可能性を維持しつつ、再現性と問題の翻訳性に対処する最良の実践と資源を明らかにしました。

5 本研究では、実験データの再現性と堅牢性が行われており、これに基づいてAIとMLのアプローチが評価されました。また、その問題点と解決法についても確認しました。