BGU développe la plate-forme neuve d'AI pour surveiller et prévoir l'étape progressive d'ALS

La technologie améliorera également le développement et les tests cliniques de médicament pour les maladies neurodegenerative

L'université de Ben-Gurion du Negev (BGU) a développé une plate-forme neuve (AI) d'artificial intelligence pour l'étape progressive de surveillance et de prévision des maladies neurodegenerative à aider à recenser des bornes pour des soins aux patients personnalisés et à améliorer le développement de médicament.

La plate-forme, développée par prof. Boaz Lerner du service de BGU du génie industriel et du management sera au commencement utilisée pour la sclérose latérale amyotrophique (ALS) et éventuel pour Alzheimer, Parkinson et d'autres maladies neurodegenerative.

« Un des défis importants des tests cliniques de modèle et de management pour des ALS est que c'est une maladie rare, et la variabilité clinique le rend dur pour recenser des bornes pour la gravité, » dit prof. Lerner. « Comme résultat, après des décennies de recherche, il ne reste aucun remède réel pour des ALS et plusieurs autres maladies neurodegenerative exaltantes, y compris Alzheimer.

« Notre technologie neuve prévoira plus exactement la progression de la maladie, un ingrédient essentiel pour des tests cliniques, et recense mieux les corrélations entre la démographie et d'autres facteurs mesurables recensés par les inspections matérielles et la fonctionnalité patiente. »

Les ALS, également connus sous le nom de Lou Gehrig's Disease, sont une maladie neurodegenerative fatale qui entraîne la mort des neurones moteurs qui règlent les muscles volontaires. Cette atrophie musculaire mène à la faiblesse et à la paralysie graduelles, difficulté parlant, avalant et respirant. Le moment de survie moyen pour les gens qui sont type diagnostiqués entre les âges 40 60 est à deux à cinq ans du début des sympt40mes.

L'hétérogénéité de population d'ALS complique la recherche et le développement de médicament à cause de la variabilité de sympt40me au début, les régimes et les configurations de progression de la maladie, et les statistiques de survie. Cette variabilité le rend difficile de prévoir le régime et la configuration de progression de la maladie pour des personnes.

Avoir une plate-forme personnalisée fiable de prévision a pu améliorer des soins aux patients et la qualité de vie pour beaucoup de patients et leurs travailleurs sociaux. La plate-forme neuve d'AI a pu également améliorer le modèle de test clinique en recensant des bornes pour la demande de règlement variée des sous-populations patientes.

La plate-forme de BGU intègre des caractéristiques démographiques et cliniques avec des algorithmes d'apprentissage automatique et d'exploitation de données pour produire les modèles qui peuvent prévoir le régime et la configuration de l'étape progressive d'ALS, recenser les essais en laboratoire spécifiques ou les signes vitaux, et pour stratifier les sous-groupes assimilés de la diverse population d'ALS. Les algorithmes, et leur capacité de prévoir la progression de la maladie, s'amélioreront comme la caractéristique clinique est ajoutée pour chaque patient.

« Maintenant que les algorithmes exigés pour produire les modèles efficaces ont été déterminés et évalués, le financement que nous avons reçu de l'autorité d'innovation de l'Israël permettra à des chercheurs de produire un système que les patients, les médecins, les travailleurs sociaux, les sociétés pharmaceutiques, les OAM, et les assureurs peuvent employer sur des applications de bureau et mobiles pour surveiller et prévoir l'étape progressive d'ALS, » dit Itzik Mashiach aux technologies de BGN, compagnie du technologie-transfert de BGU.

« Nous recherchons maintenant un partenaire de l'entreprise davantage pour développer et commercialiser cette technologie novatrice de brevet en instance. »