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近(jin)日，復旦大(da)(da)學科研(yan)團隊(dui)采用大(da)(da)規模蛋(dan)白質組學數據和人工智能(neng)(neng)算法(fa)，發(fa)現(xian)了預測(ce)未來(lai)癡(chi)呆風險(xian)的重要血(xue)漿生(sheng)物(wu)標志(zhi)物(wu)，可實現(xian)提前15年(nian)預測(ce)癡(chi)呆發(fa)病(bing)(bing)風險(xian)。相(xiang)關(guan)成果(guo)發(fa)表在《自然(ran)·衰老》，《自然(ran)》主刊(kan)評價這項(xiang)研(yan)究“標志(zhi)著(zhu)向能(neng)(neng)在早期無癥狀階段檢測(ce)阿(a)爾茨(ci)海默(mo)病(bing)(bing)及(ji)其(qi)他類型癡(chi)呆的血(xue)液(ye)檢測(ce)方法(fa)邁進了一步。”
對(dui)癡(chi)呆的(de)(de)早期識別和干預(yu)能顯著(zhu)降低疾病負擔(dan)。由(you)于傳統有創或高成本(ben)檢(jian)查技(ji)術(shu)均(jun)有局限(xian)，研究(jiu)人員希望(wang)找到便捷(jie)、無創、可靠(kao)的(de)(de)生(sheng)物(wu)標志(zhi)物(wu)用于篩查。復旦(dan)大學(xue)類腦智(zhi)能科學(xue)與(yu)技(ji)術(shu)研究(jiu)院馮(feng)建峰(feng)教授/程煒研究(jiu)員團(tuan)(tuan)隊(dui)(dui)，聯合復旦(dan)大學(xue)附(fu)屬華(hua)山醫院郁金泰教授團(tuan)(tuan)隊(dui)(dui)，基于大樣(yang)本(ben)隊(dui)(dui)列數據(ju)，對(dui)52645名(ming)非(fei)癡(chi)呆社(she)區人群進行(xing)了平(ping)均(jun)超14年的(de)(de)追蹤隨訪，其中1417位參與(yu)者(zhe)(zhe)被(bei)(bei)診(zhen)斷為(wei)新發全因(yin)癡(chi)呆(ACD)、691名(ming)患者(zhe)(zhe)被(bei)(bei)診(zhen)斷為(wei)新發阿爾茨海默病(AD)、285名(ming)患者(zhe)(zhe)被(bei)(bei)診(zhen)斷為(wei)新發血管性癡(chi)呆(VaD)。通過分(fen)析(xi)1463種血漿(jiang)蛋白質數據(ju)，團(tuan)(tuan)隊(dui)(dui)發現了對(dui)癡(chi)呆預(yu)測極具價值的(de)(de)血漿(jiang)生(sheng)物(wu)標志(zhi)物(wu)。
研究團(tuan)隊表示，經(jing)過模型分析和(he)機(ji)器學習算法分析，GFAP、NEFL和(he)GDF15這三個血漿蛋(dan)白質始終與新發ACD、AD和(he)VaD的(de)風險(xian)關聯最顯(xian)著。對不(bu)同血漿蛋(dan)白水平(ping)與疾(ji)病臨(lin)床(chuang)進展風險(xian)間關聯的(de)分析發現，基線GFAP、NEFL或GDF15水平(ping)較高的(de)受試者(zhe)未(wei)來(lai)患(huan)癡呆(dai)的(de)風險(xian)大大增加。例(li)如，GFAP基線水平(ping)較高的(de)人未(wei)來(lai)患(huan)癡呆(dai)的(de)幾(ji)率是GFAP基線水平(ping)較低(di)者(zhe)的(de)2.32倍。
據介紹(shao)，此(ci)項研究(jiu)可提前(qian)15年預測癡呆(dai)發(fa)(fa)病(bing)(bing)風險且(qie)精度(du)突(tu)破90%。“這表(biao)明(ming)蛋白(bai)質組學在腦疾(ji)病(bing)(bing)早期(qi)精準(zhun)識別和(he)干預中可發(fa)(fa)揮重(zhong)要作用，為未來腦疾(ji)病(bing)(bing)研究(jiu)提供(gong)了(le)新(xin)思(si)路(lu)。”程煒說。
研究(jiu)團隊透露(lu)，下一步將圍繞我國(guo)癡呆風險人群(qun)隊列開展數(shu)(shu)據采集和交叉驗證，對相關(guan)數(shu)(shu)據作出矯(jiao)正，開發出最適合我國(guo)人群(qun)的癡呆風險預測(ce)數(shu)(shu)據模(mo)型。
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