通过数据共享策略和人工智能创新赋能神经退行性疾病的精准医疗

精准医疗在治疗和预防神经退行性疾病方面具有巨大的潜力。随着全球人口老龄化，阿尔茨海默病和帕金森病等疾病的发病率正在上升，这迫切需要更有效、个性化的治疗方法。人工智能和机器学习与多组学数据分析的结合为理解疾病机制、识别生物标志物和开发靶向疗法开辟了新的途径。然而，精准医疗在神经退行性疾病研究中的全部潜力仍然受到数据共享、数据协调和跨数据类型集成等方面的挑战限制。

目前已有多个主要的数据共享倡议，包括AD知识门户、AMP-PD知识平台和西雅图阿尔茨海默病脑细胞图谱。分析代码的存储库也已存在。重要的数据协调工作包括阿尔茨海默病测序项目表型协调联盟和RNAseq协调研究。资助机构和期刊发布了数据和分析方法共享指南。然而，政策环境和数据格式标准的碎片化阻碍了稳健的数据共享生态系统的创建。需要创新策略来解决这些限制，同时促进互操作性和公众参与。通过利用新兴技术和促进数据共享策略，研究人员可以加速将精准医疗方法从实验室转化为临床应用，最终改善神经退行性疾病患者的治疗效果。

本研究主题旨在探讨数据共享和人工智能如何在神经退行性疾病背景下赋能精准医疗。通过促进多学科对话，这一系列文章旨在突出大数据、机器学习和协作数据基础设施如何加速这些领域的发展。我们欢迎涉及精准医疗、数据共享和人工智能各个方面的投稿，包括但不限于：

• 支持大规模、多机构研究的新数据共享平台和合作；

• 用于神经退行性疾病早期诊断、预后和个性化治疗策略的人工智能驱动方法；

• 整合基因组、临床和真实世界数据以增强疾病建模和治疗开发；

• 在精准医疗中使用人工智能和数据共享的伦理、法律和社会考虑；

• 展示在临床实践中成功应用人工智能和数据共享的案例研究；

• 神经退行性疾病研究中与数据隐私、安全和互操作性相关的挑战和解决方案。

本研究主题旨在汇集研究人员、临床医生和政策制定者，共同推进我们对数据共享和人工智能创新如何提升精准医疗的理解，最终改善神经退行性疾病患者的生活质量。我们邀请原创研究、综述、案例研究和观点文章，为这一重要领域做出贡献。通过汇聚多样化的视角和前沿研究，这一系列文章将成为未来对抗神经退行性疾病创新的起点。

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