Using Artificial Neural Networks and Plasma Extracellular Vesicles as Biomarkers to Diagnose and Predict the Association and Progression between Cognitive Dysfunction in Parkinson'S Disease (1/3)

Project: A - Government Institutionb - Ministry of Science and Technology

Project Details

Description

本研究將以血漿胞外體作為生物標記, 檢驗並追蹤三年,每年抽血檢驗一次巴金森患者及對照組胞外體之α-synuclein,β-amyloid,tau之數值,並每年評估一次受試者認知功能分數及症狀嚴重度,找尋胞外體和巴金森病進展的關聯性,並利用類神經網路建立機器學習之診斷及預測模型。 本團隊近年已針對不同神經系統常見疾病,建立了高正確性的機器學習預測模型。針對巴金森患者橫斷面研究建立的類神經網路模型,預測認知功能障礙的準確性達到91.3%。目前相關研究已進行兩年的追蹤,如果能進行更長期的縱向研究,對胞外體與巴金森病的發生及進展的相關性,將能夠得到更進一步的臨床驗證,並建立更精準之機器學習預測模型。
StatusActive
Effective start/end date8/1/227/31/23

Keywords

  • artificial neural network
  • cognition
  • extracellular vesicle
  • machine learning
  • Parkinson’s disease
  • prediction
  • tau
  • α-synuclein
  • β-amyloid