几次登上腾讯WE大会的阿尔茨海默研究，会是未来医疗的探路者吗？

在每年的腾讯WE大会上，数字医疗基本都是保留项目。在以往几期大会中，曾经讨论过减缓大脑衰老速度、用细胞疗法治疗癌症、人工虹膜帮助盲人复明等等话题。

今年以“雅努斯之门”为主题的WE大会，则邀请了美国西奈山伊坎医学研究所所长Joel Dudley ，分享了他通过大数据和人工智能挖掘阿尔兹海默症治疗新思路的历程。

一直对WE大会有所关注的人应该知道，这已经不是阿尔兹海默症第一次出现在议题中了。其实在整个数字医疗乃至科技圈里，阿尔兹海默症都是一个出现频率颇高的词。

到底是什么原因，让阿尔兹海默症成了科技与医疗交汇的最大标的？

阿尔兹海默症的俗称，就是我们常说的老年痴呆。患病者大脑功能衰退，失语、失认乃至失忆，甚至最后死于感染并发症。

阿尔兹海默症起病缓慢而隐匿，而且病因不明，是目前全球范围几种非常罕见的让人束手无策的疾病之一。

可怕的是随着人类寿命的增长，阿尔兹海默症的患病率也大大增加。就拿中国来说，2016年的数据显示中国65岁以上的老年人占总人口的8％，其中痴呆的患病率约为5％，即大约有600万患有不同类型的痴呆；而75岁以上的患病率为11.5％，85岁以上高于30％。

于是阿尔兹海默症集齐了让科技力量参与的几个条件：

首先，阿尔兹海默症具有极高的普遍性和随机性。也就是那种不论你的生活方式多么健康、身体多么强健，都有可能在六七十岁时突然找上门来的疾病。在大众语境里唤起了高度的相关性，让科技产业这样貌似关联程度不高的产业也投身研发。像比尔盖茨就因为个人经历，号召更多科技企业去关注阿尔兹海默症。

基于以上，阿尔兹海默症的研究收益相比其他疾病多的多。用一句不客气的话说，既得利益者们总是希望自己活的久一点，还要清醒的活着。号召大家关注阿尔兹海默症的比尔盖茨，就真金白银的投入了一亿美元来投资相关研究所。而关于阿尔茨海默症药物研发的投资也数额高昂，相关医药企业投融资的价格动辄就是几亿美金。

当然，最重要的还是阿尔茨海默症作为与大脑密切相关的神经系统疾病，与数据挖掘、图像识别等等技术天然有着更紧密的联系。

目前用技术手段功课阿尔茨海默病的，一般有以下几个角度。

·数据挖掘

最普遍的，是利用数据挖掘寻找阿尔茨海默病和其他体征之间的关联，来寻找阿尔茨海默病的病因。

这次腾讯WE大会中邀请的Joel Dudley提到了一个概念，在古老的中医概念中医生会依靠望闻问切多种体征来为患者诊断，而现代医学则为疾病定下了清晰又独立的数据指标。但现在利用上丰富的传感器和强大的算力，我们又可以用量化的方式建立疾病与那些看似不相关的体征的联系。

Joel Dudley就是利用这种方式，在今年得出了疱疹病毒可能是阿尔茨海默病因的重要研究成果。

同时还有很多研究者通过数据挖掘将阿尔茨海默病和基因之间建立起联系，像波士顿大学医学院就得出研究结果，称那些拥有ApoE4基因又身患慢性炎症的患者，相比其他人更容易患上阿尔茨海默病。

·大脑模拟

我们在大脑中发现的第一个阿尔茨海默病的可检测迹象，就是淀粉样蛋白的增多。可二十年来研究者们试图依靠消除斑块来进行治疗，然而300多种药物、2000多个临床实验都失败了。在今天，研究者可以通过利用超级计算机对健康和患病的大脑进行建模，进一步探寻阿尔茨海默病在大脑中的产生的迹象。

蒙特利尔神经病学研究所的研究人员，就通过对大脑中78个区域淀粉样蛋白浓度，葡萄糖代谢，脑血流，功能活动和脑萎缩的模式进行数据模拟，最终得出结论称大脑中血流量的变化发生的比淀粉样蛋白更早，而未来结合这些大脑不同区域和状态的综合性研究，或许是推动阿尔茨海默治愈的重要方式。例如发现异常蛋白如何跨神经元传播、尝试通过对细胞的电磁刺激来为淀粉化的细胞重建神经网络等等这些研究尝试，都是建立在大脑模拟之上的。

·AI预测

AI之于阿尔茨海默病的应用，更多是在预测方面。例如通过学习核磁共振影像和遗传数据，与人的认知能力变化对应建模，用算法计算出患者是否会在未来五年内恶化为阿尔茨海默病。在学科期刊Radiology上，也提出了利用卷积神经网络捕捉大脑微妙的代谢变化，在具体症状出现的几年前就能给预测阿尔茨海默病的算法。

不过这些预测方法往往不着手于解决问题，而是让患病可能性无限精确化，让人们尽早采用一些预防方法。或许等这些算法预测方式得到更广泛的应用之后，AI才可以进一步寻找哪些预防方法更有效。

看了上面这些研究成果，是不是觉得科技手段对阿尔茨海默病卓有成效、人类距离攻克这一疾病也不远了？

实际上阿尔茨海默病的研究远没有想象中那么乐观。就在今年年初，全球最大制药公司辉瑞发表声明，结束了关于阿尔茨海默病新药研发的临床试验，今年年中，英国制药巨头阿斯利康、美国礼来公司和美国强生也分别宣布了对几款新药停止研发。

也就是说尽管我们不断的在用科技手段寻找到阿尔茨海默和病毒、基因、大脑之间的种种关联，究竟该如何治愈和预防这种疾病，仍然发展得非常缓慢。而即使有一天寻找到了治疗方案，由于前期投入太过巨大，很可能会像今天的艾滋病药物一样，研究成本高导致售价上升，一般人无法消受。

难道这意味着对于阿尔茨海默病的研究毫无意义吗？显然不是。多种科技手段的参与，不仅推动着阿尔茨海默病的研究，也在搭建数字医疗整体发展的“手脚架”。