使用大型语言模型和知识图谱的阿尔茨海默病多模态整合分析

本研究提出了一种新颖的框架，用于整合阿尔茨海默病研究中的碎片化多模态数据，克服了传统多模态分析需要匹配患者ID的限制。通过将MRI、基因表达、生物标志物、EEG和临床指标整合到知识图谱中，我们发现了潜在的代谢风险因素与tau蛋白异常之间的联系，以及额叶EEG通道与特定基因表达谱之间的意外关联，为进一步理解阿尔茨海默病的病理学提供了新视角。

本研究提出了一种新框架，整合阿尔茨海默病的多模态数据，克服传统分析中患者ID匹配的限制，揭示代谢风险因素与tau蛋白异常之间的关系。

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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。
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