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澳大利亚西悉尼大学的研究团队近日取得重大突破，成功开发出一款创新型人工智能工具，有望彻底改变 1 型糖尿病（T1D）的诊断与治疗模式。这项突破性技术不仅能评估疾病风险，还可预测治疗效果，为临床决策提供重要参考。
该工具的核心在于其创新的动态风险评分系统（DRS4C）。通过分析血液中的微小 RNA 分子（microRNAs），系统能够精准捕捉 T1D 的风险变化，将个体准确分类为患病或未患病。这一技术的出现恰逢其时，因为目前已有能够延缓 T1D 进展的疗法获得认可并投入使用。
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“T1D 的早期诊断尤为重要，特别是对于 10 岁以下的儿童患者。早发性 T1D 不仅病情严重，还与多达 16 年的预期寿命缩短相关。” 西悉尼大学医学院和转化健康研究所的首席研究员 Anand Hardikar 教授强调，” 准确预测疾病进展将为医生提供更早干预的有力工具。”
研究团队在《自然医学》期刊发表的文章中详细介绍了这项技术。他们分析了来自印度、澳大利亚、加拿大、丹麦、香港、新西兰和美国等地的 5,983 份研究样本的分子数据，以此开发 DRS4C 系统。通过人工智能技术的应用，研究人员进一步优化了风险评分，并在 662 名参与者中进行了验证。令人瞩目的是，在治疗仅一小时后，系统就能预测哪些 T1D 患者将保持无胰岛素状态。
除了评估 T1D 风险和预测药物疗效外，该系统还能有效区分 1 型糖尿病和 2 型糖尿病。西悉尼大学医学院和转化健康研究所的另一位首席研究员 Mugdha Joglekar 博士解释了遗传标记与动态风险标记的区别。她指出，基因检测提供的是风险的静态视图，而动态风险评分则能实时反映当前风险状况。
“ 遗传标记识别的是终身风险，就像知道某人生活在洪水区一样。而动态风险评分则提供了对水位上升的实时监测，”Joglekar 博士解释道，” 它反映的是当前风险，而非终身判决，允许进行及时和适应性监测，同时避免了传统诊断可能带来的污名化问题。”
这项技术的应用前景广阔，不仅能够提高 T1D 的诊断准确率，还能为个性化治疗方案提供科学依据。随着人工智能技术的不断发展，医疗领域将迎来更多突破性创新，为患者带来更精准、更有效的治疗方案。
