新加坡国立脑神经医学院（NNI）神经科医生Crystal Yeo正带领团队利用人工智能（AI）分析大量患者数据，以更精准地预测肌萎缩侧索硬化症（ALS，俗称渐冻症）在不同患者身上的进展方式。
这一AI驱动的精准医疗方法旨在确保患者获得最适合其需求的治疗方案，让患者及其家人能够更好地规划生活。
渐冻症：难以预测的疾病
ALS是一种进行性和致命的神经退行性疾病，会破坏大脑和脊髓中的神经细胞，导致肌肉控制能力逐渐丧失。在新加坡，目前有250至400人患有ALS，NNI每年诊断30至50例新病例。
该病难以识别，因为没有单一的确诊测试，且早期症状常常模仿其他疾病。ALS的病程因人而异，目前没有任何治疗手段可以预防、逆转或阻止其进展。
亚洲患者发病更早、存活更长
Yeo医生的研究团队发现，与白人群体相比，新加坡和亚洲患者的ALS发病年龄通常早5至10年，但存活时间却可达西方患者的两倍。此外，ALS的发病类型也存在差异，如首发部位（手部、足部或舌部）有所不同。
“我们开始理解，我们所说的ALS实际上不是一种疾病，而是一组具有不同生物机制的疾病集合。因此，该领域正朝着精准医学的方向发展，即针对不同生物机制制定相应疗法，让正确的患者获得正确的治疗。”
机器学习模型助力全球患者
Yeo医生的团队使用机器学习模型分析来自国际来源的临床数据，识别ALS进展的关键预测因子，包括血液检测结果、ALS临床监测评分（测量肌力和呼吸功能等）、神经传导研究数据，以及从患者干细胞培育的运动神经元中发现的蛋白质和基因。
团队还确保这些模型及其预测不仅适用于美国人群，也适用于新加坡人群。这意味着研究结论可能对全球ALS患者都适用，帮助医生更好地监测患者并协助他们规划生活。
现年41岁的前食品技术员Huang Jing Han于2017年被确诊为ALS，她的经历也展示了AI精准预测在改善患者照护方面的巨大潜力。
来源：The Straits Times 海峡时报 | 2026年8月7日
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