大分大学とエーザイは2月14日、年齢・性・喫煙歴・既往歴などの背景データ、一般血液検査データ、Mini-Mental State Examination（MMSE）の各項目を組み合わせることで脳内アミロイドベータ（Aβ）蓄積を予測する機械学習モデルを開発したと発表した。（関連記事「リストバンド型センサー用いAβ蓄積を予測」） 現在、脳内Aβの蓄積の検出にはアミロイドPET検査や脳脊髄液（CSF）検査が用いられているが、高額な費用および侵襲性などが課題とされていた。 今回の機械学習モデルの開発により、かかりつけ医が日常診療でアルツハイマー病（AD）の重要な病理である脳内Aβ蓄積を予測し、簡便かつ早期にADをスクリーニングすることが可能になることが期待される。