طور باحثون سويديون نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تشخيص عدة أمراض دماغية في خطوة واحدة، ما يمثل قفزة نوعية في فهم الاضطرابات المعرفية المرتبطة بالخرف. 
وعرض الفريق البحثي من جامعة لوند وجمعية "بايوفايندر" السويدية، بالتعاون مع التحالف الدولي للبروتيوميات العصبية GNPC، نموذجاً يعتمد على قياسات بروتينية لأكثر من 17,000 مريض ومشارك من قواعد بيانات البروتينات الأكبر عالمياً لأمراض التنكس العصبي.
واستخدم الباحثان جاكوب فوغل وليجون آن أساليب تعلم إحصائي متقدمة تُعرف بالتعلم المشترك لرصد ملامح بروتينية تتنبأ بالتدهور المعرفي بشكل أدق من التشخيص السريري التقليدي. 
تم توظيف هذا النمط في التمييز بين 6 حالات مرتبطة بالخرف: ألزهايمر، وباركنسون، والتصلب الجانبي الضموري "ALS"، والخرف الجبهي الصدغي، والسكتة الدماغية السابقة، إضافة إلى مرض أجسام ليوي.
ويؤكد الباحثون أن أداء نموذجهم يتفوق على النماذج السابقة، فضلاً عن صلاحيته المُتحقَق منها عبر مجموعات بيانات مستقلة متعددة، وهو معيار صرامة علمية نادراً ما تجتازه الدراسات المماثلة.
وكشفت الدراسة عن نتيجة لافتة، الملف البروتيني استطاع التنبؤ بالتدهور المعرفي بدقة تفوق التشخيص الإكلينيكي التقليدي، بحسب موقع "technology networks".