MIT老龄大脑计划自2015年起认为阿尔茨海默等神经退行性疾病是系统性失调，需要多学科合作。9月25日的“老龄大脑创新”研讨会展示了六位科学家的最新进展。
Giovanni Traverso等人开发的人工智能系统FINGERS-7B整合临床试验、生活史和多组学数据，训练集达8万亿token，用于预测个体阿尔茨海默进程并匹配最佳预防干预，同时可帮助临床试验精准定位目标人群。
Earl K. Miller与Emery N. Brown合作的闭环麻醉系统利用脑电波相位失调的特征监测失意识，实时调节麻醉剂量，降低老年患者术后谵妄风险。
机械工程副教授Ritu Raman构建含神经、血管的肌肉组织模型，使用患者来源的诱导多能干细胞模拟ALS等神经肌肉疾病，观察神经肌肉接点并筛选潜在药物。
化学助理教授Oleta Johnson的实验聚焦于阻止 intrinsically disordered proteins（如Aβ、α‑synuclein）聚集，通过化学手段识别并调控蛋白构象，提前干预病理形成。
Alan Jasanoff开发磁共振化学探针，使胆碱酯酶和脂质等分子在MRI中可视化，并通过基因编码的探针提升脑活动成像分辨率。
Laura Kiessling与Ed Boyden研究细胞表面糖基（糖胺聚糖）在阿尔茨海默中的作用，发现不同序列的糖胺聚糖可组织在膜上招募特定蛋白，为靶向治疗提供新思路。
海报环节展示了十余个项目，涵盖从大规模AI数据到细胞糖链的多样研究，体现MIT在老龄大脑健康领域的跨学科创新。
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