アルツハイマー病の原因となるアミロイドβの蓄積量を予測するモデルが開発されました。本モデルの開発により、新たなバイオマーカーの開発が期待されます。
アルツハイマー病は、脳の神経細胞が変性する進行性の疾患です。主に高齢者に見られ、記憶力の低下や認知機能の障害が特徴です。
原因は完全には解明されていませんが、アミロイドβと呼ばれるタンパク質の蓄積が、アルツハイマー病の発症に関係していることがわかっています。
脳内のアミロイドβの蓄積を簡便で非侵襲に計測できるバイオマーカーがあれば、アルツハイマー病の早期発見・予防に役立つと考えられています。
しかし、従来の機械学習を用いたアミロイドβ蓄積量予測には、ペアデータ（バイオマーカーとアミロイドβ蓄積量を同じサンプルで観測したデータ）が必要で、取得に高コストと労力がかかるという問題がありました。
広島大学の研究グループは、ペアデータが限られている場合でも、アミロイドβ蓄積量の定量的予測を可能にする機械学習モデルを開発しました。
このモデルは、従来のモデルに比べて、ペアデータの量が少なくても高い精度でアミロイドβ蓄積量を予測できることが示されました。
今後、この技術を応用することで、アミロイドβ蓄積量の予測性に基づいた新たなアルツハイマー病バイオマーカーの開発が期待されます。
