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大阪大學的研究人員研究了一種深度學習算法，以尋找進化譜系中的物種（例如蠕蟲、老鼠和人類）共有的運動障礙特征，這可能有助于了解帕金森病。
了解不同物種所共有的運動障礙特征，可以幫助科學家研究導致運動障礙的人類神經系統疾病，包括由低多巴胺水平引起的疾病。這是因為，動物的運動數據會產生更多的信息。但是，動物和人因物種差異，其運動數據是不能直接拿來比較的。
為了克服這個問題，該團隊設計了一種深度學習算法，可以預測運動數據來自哪個物種。無法預測的物種，算法會創建一個無法區分物種但能夠識別特定疾病的網絡，從而提取疾病固有的運動特征。
他們的實驗揭示了缺乏多巴胺的蠕蟲、小鼠和人類共有的跨物種運動特征。盡管存在物種差異，他們在運動加速的時候，速度都是不穩定的。有趣的是，這些動物在多巴胺缺乏的情況下也會表現出類似的運動障礙。雖然之前的研究表明多巴胺缺乏與人類運動障礙有關，但這項研究首次確定了多巴胺缺乏會導致物種擁有共同的運動障礙特征，而不僅僅只是人類。
研究作者Takahiro Hara說：“我們的項目表明，深度學習可以成為一種強大的工具，可以研究看似差異很大而不能直接拿來比較的數據?！?br /> 前瞻經濟學人APP資訊組
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