FINGERS-7B, dezvoltat pentru a combate simptomele Alzheimer
Boala Alzheimer trebuie abordată cât mai devreme posibil, ideal înainte ca simptomele să devină evidente.
Pentru a permite o predicție timpurie și precisă a riscurilor atât pentru indivizi, cât și pentru populații, o echipă de cercetători în AI, medici și oameni de știință de la MIT a lansat FINGERS-7B, primul model AI de bază creat pentru a face boala Alzheimer prevenibilă.
Echipa va prezenta modelul la ICLR, una dintre cele mai mari conferințe de AI, pe 27 aprilie 2026, la Rio de Janeiro.
FINGERS-7B integrează date de stil de viață, clinice, genomi și proteomi de la zeci de mii de indivizi cu risc, pentru a descoperi biomarkeri multi-omic pentru Alzheimer preclinic. Pe seturile de date ale rețelei WW-FINGERS, modelul oferă o diagnosticare preclinic mai precisă de 4 ori și o stratificare a respondenților cu 130% mai bună decât metodele anterioare. Modelul este open source și implementat în AD Workbench.
FINGERPRINT asociază FINGERS-7B cu agenți AI care efectuează analize multi-omic automatizate. Modelul a fost antrenat pe datele a zeci de mii de persoane cu risc pentru Alzheimer și învață în mod simultan din semnalele de stil de viață, clinice, biomarkeri, genomi și proteomi. Conceptul nou este biomarkerul multi-omic. În loc să analizeze un singur domeniu omic deodată, FINGERS-7B le citește împreună. Aceasta este ceea ce face posibilă detectarea timpurie și mai precisă, acolo unde o singură sursă de date nu poate.
Fiecare dintre noi poartă o amprentă biologică, o combinație unică de semnale care dezvăluie riscul de boală și, dacă este înțeleasă corect, ar putea permite prevenirea și tratamentul bolii Alzheimer. FINGERPRINT este un motor de accelerare a descoperirii, compus din agenți specializați și noi modele de bază care interpretează aceste semnale biologice pentru a ne ajuta să găsim biomarkeri noi, intervenții de prevenire și terapii.
FINGERS-7B a identificat un set de biomarkeri diagnostici noi pentru Alzheimer preclinic, stadiul care poate precede simptomele de memorie cu un deceniu sau mai mult. Acești biomarkeri permit o diagnosticare preclinic mai precisă de 4 ori și o îmbunătățire de 130% în stratificarea respondenților, comparativ cu metodele anterioare. Modelul produce, de asemenea, analize personalizate: având datele unui individ, prezice riscul, cursul probabil al declinului cognitiv și efectul intervențiilor candidate, de la schimbări dietetice până la terapii.
„Chiar dacă laboratoarele de cercetare în Alzheimer, cum ar fi al nostru, au câștigat capacitatea de a genera volume enorme de date, inclusiv profiluri genetice, epigenetice și proteomice din probe de țesut uman, ne-am confruntat cu provocarea de a integra cu adevărat toate acestea pentru a obține o viziune cuprinzătoare asupra riscului, prognosticului și răspunsului probabil la tratament al indivizilor”, a declarat Li-Huei Tsai. „De la început, a devenit clar că FINGERPRINT va fi un exemplu remarcabil de cum AI ar putea ajuta.”
Proiectul se bazează pe studiul emblematic FINGER condus de Miia Kivipelto, care a fost realizat pe adulți în vârstă, cognitivi neafectați, dar cu risc. Aceste studii acum se desfășoară în 40 de țări și cu 30.000 de participanți, concentrându-se pe factorii de risc și intervențiile de stil de viață care pot preveni debutul bolii. FINGERPRINT integrează datele clinice și de stil de viață cu seturile de date ale biomarkerilor, genomi și proteomi din laboratoarele și partenerii din industrie colaboratori.
Inițiativa de Îmbătrânire a Creierului de la MIT, pe care Tsai o conduce, a sprijinit efortul anul trecut cu o subvenție de 100.000 de dolari pentru Noriega și Giovanni Traverso. În termen de zece luni, echipa a antrenat FINGERS-7B, a implementat AD Workbench și a deschis modelul pentru utilizare externă.
Ponderile modelului, codul de antrenament și canalele de evaluare sunt toate publice. Orice grup de cercetare poate aplica FINGERS-7B pe cohorta sa și poate contribui cu rezultate înapoi. Implementarea în AD Workbench pune modelul direct în fața cercetătorilor și clinicianilor care lucrează deja la prevenirea Alzheimerului, fără a le solicita să mute datele sensibile ale pacienților sau să dezvolte o nouă infrastructură.
Alți membri ai FINGERPRINT includ Tsai, Traverso și Kivipelto. Partenerii din industrie includ Alamar Biosciences și Novo Nordisk. Partenerii instituționali suplimentari includ Broad Institute, Universitatea Yale, Imperial College London și Brigham and Women’s Hospital.
Chiar înainte de lansarea sa publică, FINGERPRINT s-a dovedit a fi pregătit să aibă un impact global asupra cercetării în Alzheimer. În februarie, Davos Alzheimer’s Collaborative și FINGERS Brain Health Institute au anunțat un parteneriat pentru a utiliza FINGERPRINT în avansarea cercetării asupra prevenției Alzheimer. Un obiectiv cheie al acestui parteneriat este de a o face într-un mod care să cuprindă oameni din întreaga lume, captând adevărata diversitate a populației globale. Echipa a fost, de asemenea, finalistă selectată din aproximativ 200 de echipe pentru a concura luna trecută la Copenhaga pentru premiul AI Insights Data Prize, sponsorizat de ADDI și Gates Ventures.
„Cineva urma să construiască stiva de modele de bază pentru prevenția Alzheimerului”, a spus Gollwitzer. „Ar trebui să fie deschis, și ar trebui să fie acum.”
