この記事では、神経変性疾患におけるバイオマーカー間の相互作用を理解することが、疾患進行のメカニズムを解明する上で重要であると述べています。特にアルツハイマー病について、従来の病理的モデルは有毒タンパク質の地域的なレベルが脳の接続性に基づいて相互に作用する様子を描写しますが、現在の手法はこの複雑な関係を過度に単純化しているため、長期的な進行期間の病理の拡散を正確に予測できないと指摘します。この記事では、新しい枠組みとして、大規模言語モデル（LLM）を用いて地域変数の相互作用を専門家のガイドとして活用することで、患者の長期的なデータから疾病進行を学習する方法を提案しています。この新しいアプローチは、アルツハイマー病コホートのtau-PET画像データを使用して病理の伝播を推定し、従来の方法に比べて予測精度と解釈可能性が優れていることを示しました。