加速診斷過程並預示未來治療契機的生物標記
在雲端資料分析以及 AI 的助力下，蛋白質已不再是當前巴金森氏症潛在生物標記研究的唯一方向。Icometrix 公司正運用 AI 影像解決方案，對腦組織體積的變化展開監測，並深入探索這些變化與疾病進展之間的關聯。借助 AWS 雲端基礎設施，Icometrix 重構其深度學習推理流程，在大幅縮短運算時間的同時，也顯著提升準確率。
Icometrix 技術長 Dirk Smeets 表示：「與 AWS 的合作，使我們能夠開發、訓練並部署深度學習演算法，這些演算法能協助臨床醫師更深入理解每位巴金森氏症患者的獨特臨床特徵及疾病過程—包括其運動及認知面向背後的神經學基礎。我們懷抱著共同的使命，就是透過尖端科技改善人們的生活，並為臨床醫師提供能夠幫助他們做出關鍵決策的實質洞察。」
繪製大腦細胞圖譜，識別治療標的
將大腦內部的變化，與患者外在所經歷的症狀和行為變化建立連結，對於深入理解巴金森氏症而言，無疑是重大的突破。然而，即使運用核磁共振掃描等先進技術，仍難以全面捕捉大腦內部所發生的各種細微變化。繪製出大腦中 2000 億個細胞的變化圖譜，是艾倫研究所大腦知識平台（Brain Knowledge Platform）的目標之一，該平台正在 AWS 打造全球規模最大的腦細胞開源資料庫。透過將 AWS 的高效能運算資源、AI與ML服務（如Amazon SageMaker）相結合，大腦知識平台得以對不同腦細胞類型的特徵進行解碼，並監測在神經系統疾病發展過程中，這些細胞所發生的變化。
艾倫研究所腦科學資深研究員 Ed Lein 博士解釋：「藉著大腦知識平台，我們開始著手收集有關阿茲海默症中易受損細胞群的各項特徵資訊，包括這些細胞的形態特徵、功能機制，以及它們在疾病過程中流失可能帶來的影響。我們可以設想，這些細胞如今已成為預防其退化的治療標的。對這些細胞越深入且全面的瞭解，將為新治療方法的研發提供方向。這種研究思路同樣適用於其他各類腦部疾病。」
在 AWS 的技術支援下，大腦知識平台將成為一個神經學資料的開放註冊中心，對全球醫師和研究人員開放使用。舉例而言，它能協助醫師更為精準地診斷如巴金森氏症這類複雜的神經系統疾病，並為新療法的探索開闢更廣闊的空間，有助於預防導致多巴胺分泌神經元流失的變化，從根本上解決疾病問題。
AI 結合 DBS 與患者大腦共同運作
精確繪製患者的大腦圖譜，能夠開拓藥物治療以外更為多元的治療途徑。深腦刺激（DBS）透過對特定大腦區域進行精細的電刺激，用以治療神經運動障礙。而 AI 與雲端技術的融合，可使該治療更為精準、侵入性更低，同時降低副作用，造福更廣泛的患者群體。其中，AI 能根據每位患者獨特的大腦活動模式，對刺激療法進行個人化調整。
借助 AI 與雲端運算減輕巴金森氏症負擔
若要減輕巴金森氏症對患者造成的負擔，並改善其生活品質，需要從多個面向同步著手。更深入的疾病認知有助於實現早期的診斷、拓展治療方式，進而顯著提升患者生活品質。廣泛提升疾病知識的普及程度，則有助於消除社會對該疾病的偏見，並提升公眾對相關支援技術的關注。此外，透過推動臨床試驗與各項研究計畫，凝聚各界力量，強化患者的參與感，將有助於加速實現巴金森氏症的治癒目標。
在巴金森氏症研究與治療的各個領域中，巴金森氏症患者及其家人、照護人員和醫護人員的共同努力正在進行令人矚目的進展。隨著雲端運算與AI技術的導入，群體中的每一位參與者，都看見自己能藉助先進科技，做得更多、走得更遠。
作者介紹
Rowland Illing博士現任 AWS 醫療長及全球醫療健康與非營利組織總監，負責全球醫療健康及非營利領域客戶（涵蓋醫療服務機構、支付方和醫療科技企業）的策略合作。
Rowland 特別關注人工智慧等技術在推動健康平權與永續發展領域創新上的應用，並協助醫療機構善用資料資源，提升效率並造福患者。
Rowland 是一名學術介入性診療放射科醫師，曾就任於倫敦大學學院醫院並擔任該院介入腫瘤科主任。目前他仍擔任倫敦大學學院外科與介入科學系榮譽副教授，身兼英國皇家外科醫學院會員、英國醫學領導與管理學會會士等學術職務。Rowland持續在學術領域發表演講及出版專著，並擔任世界衛生組織數位健康專家名單成員，以及歐盟委員會歐洲人工智慧聯盟成員。
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