fa تحلیل مقایسه‌ای تکنیک‌های تشخیصی در بیماری آلزایمر: نقش هوش مصنوعی، نشانگرهای زیستی و روش‌های نقشه برداری مغز علوم اعصاب شناختی Cognitive Neuroscience مروری Review --- Open Access, CC-BY-NC <strong>مقدمه:</strong> هدف اصلی این مقاله بررسی انتقادی و مقایسه روش‌های تشخیصی مرسوم بیماری آلزایمر با تأکید ویژه بر پتانسیل پیشگامانه نشانگرهای زیستی و روش‌های نقشه‌برداری مغز است. با توجه به افزایش جهانی موارد آلزایمر، نیاز فوری به رویکردهای تشخیصی نوآورانه ای وجود دارد که فراتر از روش های سنتی است، که اغلب فاقد دقت و صحت پیش بینی هستند. این مطالعه به بررسی جامعی از ابزارهای تشخیصی پیشرفته از جمله هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، روشهای نقشه برداری مغز مانند الکتروانسفالوگرافی و تصویر برداری تشدید مغناطیسی ، و نشانگرهای زیستی مانند پروتئین تاو و بتا آمیلوئید می‌پردازد که می‌توان آن‌ها را از طریق روش‌های نوآورانه بصری و دستی شناسایی کرد. این تحقیق همچنین اهمیت ایجاد پروتئین اولیه در خون بیماران آلزایمر را که قبل از شروع علائم رخ می‌دهد، بررسی می‌کند و فرصتی حیاتی برای مداخله زودهنگام فراهم می‌کند که می‌تواند تاثیر زیادی بر نتایج درمان داشته باشد. <strong>نتیجه گیری:</strong> نتیجه‌گیری بر پتانسیل تحول‌آفرین ترکیب روش‌های نقشه‌برداری مغز با تحلیل دستی تأکید دارد. این رویکرد امکان شناسایی تغییرات ساختاری و فعالیت مغز مرتبط با آلزایمر را فراهم می‌کند و تشخیص زودهنگام و دقیق‌تر را تسهیل می‌کند. همچنین مطالعات نشان میدهد که سطح پروتئین‌های مشتق از مغز در مایع مغزی نخاعی به طور قابل‌توجهی بالاتر از خون است، جایی که آنها توسط پروتئین‌های پلاسما فراوان مانند آلبومین و ایمونوگلوبولین‌ها رقیق می‌شوند. این کشف نگرانی‌هایی را در مورد قابلیت اطمینان تشخیص‌های بالینی فعلی ایجاد می‌کند و بر نیاز به اعتبارسنجی شاخص‌های تشخیصی جدید از طریق تکنیک‌های دستی مبتنی بر هوش مصنوعی در برابر استانداردهای آسیب‌شناسی عصبی تأکید می‌کند. در پایان، مطالعات نشان میدهد ادغام ارزیابی‌های شناختی، نشانگرهای زیستی، روش های نقشه برداری مغزی و تست‌های مولکولی با بهره گیری از هوش مصنوعی میتواند پیشرفت قابل‌توجهی را در دقت و صحت تشخیصی نشان دهد که میتواند برای مدیریت و درمان بیماران آلزایمر بسیار ضروری باشد.<br> &nbsp; <strong>Introduction: </strong>The primary aim of this article is to critically assess and compare conventional diagnostic methods for Alzheimer&#39;s disease (AD), with a particular focus on the promising capabilities of biomarkers and brain mapping techniques. As the incidence of AD rises globally, novel diagnostic strategies are needed to improve upon traditional methods, which often lack predictive accuracy and precision. This study provides an in-depth review of advanced diagnostic tools, including Artificial Intelligence (AI) applications (e.g., machine learning and deep learning), brain mapping techniques (e.g., electroencephalography and Magnetic Resonance Imaging), and biomarkers (e.g., tau protein and beta-amyloid), which can be identified through innovative visual and manual techniques. Additionally, the research explores the potential of identifying precursor proteins in the blood of patients with AD before symptom onset, presenting a significant opportunity for early intervention that could greatly impact treatment outcomes. <strong>Conclusion:</strong> The findings underscore the potential of combining brain mapping methods with manual analysis to facilitate transformational advancements in the diagnostics of AD. This combined approach enhances the detection of structural and functional brain changes associated with AD, contributing to more accurate and earlier diagnoses. Furthermore, brain-derived proteins are present at significantly higher levels in cerebrospinal fluid than in blood, where they are diluted by abundant plasma proteins, such as albumin and immunoglobulins. This observation raises questions about the reliability of current clinical diagnostic practices and emphasizes the importance of validating new diagnostic markers with AI-based manual techniques against neuropathological standards. Finally, the study concludes that AI, when used in conjunction with cognitive assessments, biomarkers, brain mapping approaches, and molecular testing, can substantially enhance diagnostic accuracy and reliability, which are essential for managing and treating patients with AD effectively.<br> &nbsp; الکتروانسفالوگرافی, زوال عقل, ایمونوگلوبولین‌ها, هوش مصنوعی Electroencephalography, Dementia, Immunoglobulins, Artificial Intelligence 91 102 http://shefayekhatam.ir/browse.php?a_code=A-10-896-5&slc_lang=fa&sid=1 elias mazrooei الیاس مزروعی راد elias_mazrooei@yahoo.com 100319475328460027671 100319475328460027671 Yes Department of Biomedical Engineering, Khavaran Institute of Higher Education, Mashhad, Iran گروه مهندسی پزشکی، موسسه آموزش عالی خاوران، مشهد، ایران Mohammad reza Dastury محمدرضا دستوری mohammadreza.dastouri2022@gmail.com 100319475328460027672 100319475328460027672 No Department of Biomedical Engineering, Khavaran Institute of Higher Education, Mashhad, Iran گروه مهندسی پزشکی، موسسه آموزش عالی خاوران، مشهد، ایران Seyyed Ali Zendehbad سید علی زنده باد ali.zendebad@gmail.com 100319475328460027673 100319475328460027673 No Department of Biomedical Engineering, Mashhad Branch, Islamic Azad University, Mashhad, Iran گروه مهندسی پزشکی، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران