アルツハイマー病(AD)の予防や治療介入、臨床試験を成功に導くためには、いかに早い段階で発見するかが最も重要視されている。初めて機械学習を用いたAD発症リスクの予測モデルが開発され、有力な予測因子である脳脊髄液(CSF)中アミロイドβ(Aβ)の異常を、血中の蛋白質を指標として捉えることに成功した。オーストラリアIBM Research AustraliaのNoel G. Faux氏らのグループによる研究成果で、2019年3月11日のScientific Reports誌オンライン版に掲載された。

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