Hälso- och sjukvård
Banbrytande AI-teknik för att mäta hjärnans vätskeflöde öppnar nya vägar för behandling av Alzheimers sjukdom

Artificiell intelligens (AI) fortsätter att bryta ny mark inom hälso- och sjukvårdsforskning, och det senaste framsteget lovar att förbättra vår förståelse av hjärnsjukdomar. Ett tvärvetenskapligt team från University of Rochester har utvecklat en ny AI-baserad teknik för att mäta vätskeflödet runt hjärnans blodkärl, vilket kan ha en betydande inverkan på utvecklingen av behandlingar för sjukdomar som Alzheimers.
Att förstå vätskeflöde runt cerebrala blodkärl
De utrymmen som omger våra cerebrala blodkärl, kända som perivaskulära utrymmen, transporterar vattenliknande vätskor runt hjärnan och hjälper till att eliminera avfall. Störningar i detta vätskeflöde är associerade med olika neurologiska tillstånd, såsom Alzheimers, småkärlssjukdom, stroke och traumatiska hjärnskador. Men att mäta dessa flöden in vivo har varit en betydande utmaning.
Forskningen, som leddes av docent Douglas Kelley från University of Rochesters institution för maskinteknik, syftade till att övervinna denna svårighet med hjälp av AI.
“I denna studie kombinerade vi vissa mätningar från djurmodeller med en ny AI-teknik som tillät oss att effektivt mäta saker som ingen tidigare har kunnat mäta”, säger Kelley.
Att utnyttja AI för hittills oöverträffad insikt
Kelleys team byggde vidare på tidigare forskning som utförts av studiens medförfattare Maiken Nedergaard, en av ledarna för Rochesters Center for Translational Neuromedicine. Nedergaards grupp hade lyckats genomföra tvådimensionella studier av vätskeflödet i perivaskulära utrymmen genom att injicera små partiklar i vätskan och mäta deras position och hastighet över tid. Men för att förstå den fulla komplexiteten i systemet krävdes mer detaljerade mätningar, och att studera ett sådant livsviktigt vätskesystem utgjorde betydande utmaningar.
För att navigera dessa svårigheter samarbetade teamet med George Karniadakis från Brown University för att utnyttja kraften i AI. De kombinerade befintliga 2D-data med fysikinformerade neurala nätverk, skapade högt detaljerade bilder av systemet och erbjöd forskare en hittills oöverträffad inblick på komplexiteten i vätskeflödet runt hjärnans blodkärl.
“Detta är ett sätt att avslöja tryck, krafter och tredimensionell flödeshastighet med mycket större noggrannhet än vad vi annars kan uppnå”, säger Kelley. “Trycket är viktigt eftersom ingen riktigt vet vilken pumpmekanism som driver alla dessa flöden runt hjärnan ännu. Detta är ett nytt område.”
En ny horisont inom neurovetenskap
Genombrottet i studien vid University of Rochester presenterar ett övertygande exempel på hur artificiell intelligens kan utnyttjas för att driva hälso- och sjukvårdsforskning framåt. Kombinationen av avancerade AI-algoritmer med djup vetenskaplig expertis erbjuder ett nytt angreppssätt för att övervinna tidigare oövervinnliga utmaningar. Förmågan att visualisera och mäta vätskeflöde i hjärnan i tre dimensioner är banbrytande, med tanke på att störningar i dessa flöden är associerade med en rad neurologiska tillstånd.
Såsom vi fördjupar vår förståelse av de intrikata processerna inom vår hjärna, breddar vi också horisonten för att utveckla nya behandlingsstrategier. Tillämpningen av AI i denna studie har potentialen att omdefiniera hur vi närmar oss sjukdomar som Alzheimers, stroke och traumatiska hjärnskador. Det understryker vikten av tvärvetenskapligt samarbete, som kombinerar kraften i AI med expertisen från maskintekniker, neurovetenskapsmän och datavetare för att låsa upp hittills oöverträffad insikt.
Denna forskning illustrerar också den breda potentialen för AI inom biomedicinsk forskning. Den beräkningsmässiga kraften och mönsterigenkänningsförmågan i AI kan komplettera vetenskapsmäns kunskap och intuition, möjliggöra nya metoder för undersökning och analys. Såsom vi fortsätter att integrera AI i vetenskaplig forskning, kan vi se fram emot många fler banbrytande upptäckter som kan förändra hälso- och sjukvårdens kurs för framtida generationer.












