AI 如何加速失智症研究突破，造福數千萬患者

全球目前有 5700 萬人罹患失智症。對於致力於幫助他們的科學家而言，阻礙並非缺乏努力，而是數據過多、缺乏足夠的專家來整合這些數據，以及研究進度無法跟上疾病發展的速度。

生物醫學研究與神經退化性疾病 AI 聯盟（C-BRAIN）正與 NVIDIA 合作，利用 AI 來改變這種現狀。

阿茲海默症是當今全球主要的健康挑戰之一，每年新增超過 1000 萬例失智症病例。儘管美國國家衛生研究院（National Institutes of Health）在過去 15 年間的資助增加了 7 倍，每年達到 39 億美元，但目前仍未找到能阻止、預防或逆轉該疾病的治療方法。

瓶頸在於高影響力的科學發現不足、大量數據分散在各機構的資訊孤島中，以及數據整合的速度太慢，無法跟上已發表的最新研究。

C-BRAIN 由 Randall Bateman 博士領導，並由學術界、慈善機構、製藥公司和研究組織等 18 個成員機構組成，於 2025 年 11 月成立，旨在透過加速研究，幫助科學家更快、更好地做出發現，從而實現新療法的可能性。

C-BRAIN 創辦人兼主任，同時也是聖路易華盛頓大學醫學院神經學教授 Charles F. and Joanne Knight Distinguished Professor 的 Bateman 表示：「我們有機會利用人工智慧，以一種前所未有的方式進行研究，加速發現以幫助患者。」他將他們的工作描述為「由科學家為科學家打造的 AI 工具」。

該聯盟正在建立一個系統，利用以前未被開發的阿茲海默症研究數據來支持科學家的工作。

將研究時間從數週縮短到數小時

阿茲海默症研究的重要資產是那些從未向 AI 工具或人類研究人員公開的數據集。這包括未發表的發現、負面結果以及來自成員機構受管制的專有數據。

C-BRAIN 的技術長 Ade Ojewole 博士說：「許多生命科學數據並未進入前沿模型。這樣做的後果是，我們浪費了大量的智慧。」

C-BRAIN 將這些數據稱為「暗數據」（dark data），它們減緩了阿茲海默症的研究進度。

部分暗數據直接存入安全的電腦系統，供 AI 工具存取。為了在不損害患者隱私或機構治理的情況下使用這些數據，C-BRAIN 採用了混合式的集中與聯邦學習方法，讓 AI 模型在每個機構的數據上學習，而這些數據無需離開其所在機構。這種基礎設施在技術上要求很高，且難以建立和擴展，這正是 NVIDIA 在這次合作中扮演的角色。

C-BRAIN 目前在內部運行 64 個 NVIDIA 資料中心 GPU，並結合 Microsoft Azure 上的雲端節點，隨著聯盟的目標擴大，未來還將增加 NVIDIA GPU 容量，包括 NVIDIA Blackwell 系統。

為了探索 AI 和加速運算如何在應對技術挑戰的同時推進阿茲海默症研究，C-BRAIN 正與 NVIDIA 合作，整合 NVIDIA BioNeMo 開發者平台和 MONAI 框架等技術，應用於 C-BRAIN 的研究流程。

Bateman 表示：「C-BRAIN 與 NVIDIA 的合作旨在以一種能夠帶來巨大影響和重要性的方式，釋放這些模型的潛力。」

Ojewole 說：「隨著我們突破當今空間組學機器學習架構所能建模的極限，將需要大量的優化。NVIDIA 軟體肯定會在其中發揮作用。」

C-BRAIN 的研究人員已經開發了兩款工具：OpenScientist（由 Lawrence Berkeley National Laboratory 的研究科學家 Justin Reese 領導開發）和 InsightEngine（由 387 Labs 開發）。

OpenScientist 是一個開源的代理式 AI 協同科學家，它接收科學家的研究問題和數據集，然後半自主地生成假設、執行分析並產生可驗證、可審計的洞察。InsightEngine 則是一個開源研究平台，它使用代理式 AI 來根據科學文獻測試假設，分析用戶提供的數據集，探索生物醫學知識圖譜，並檢查每個主張的證據，以在研究人員進行昂貴實驗之前捕捉幻覺。

在已發表的案例研究中，OpenScientist 在數分鐘內完成了領域科學家估計需要數週到數月才能完成的分析，每次運行的成本不到 10 美元。以 C-BRAIN 目前涵蓋超過 200 個研究團隊的規模來看，這項能力每年可釋放大量研究能量，潛在可節省超過一百萬小時。

從相關性到因果關係

展望未來，C-BRAIN 旨在建立一個多模態生物學基礎模型，該模型將在其所有數據（神經影像、多組學、體液生物標誌物和縱向臨床測量）的基礎上進行訓練。

到第三年，其目標是發現腦部老化和阿茲海默症的新因果機制，並利用所有可用的研究和數據，轉化為可測試的科學原理。

Bateman 說：「能夠思考和推理的 AI 有潛力加速發現，從而為全體人口帶來強大且可實施的預防和治療方法。」