近日，復旦大學科學研究團隊採用大規模蛋白質體學數據和人工智慧演算法，發現了預測未來癡呆風險的重要血漿生物標記物，可實現提前15年預測癡呆症發病風險。相關成果發表在《自然楣I老》，《自然》主刊評價這項研究“標誌著向能在早期無症狀階段檢測阿茲海默症及其他類型癡呆的血液檢測方法邁進了一步。”
對癡呆的早期識別和介入能顯著降低疾病負擔。由於傳統有創或高成本檢查技術均有局限，研究人員希望找到便春藥
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捷、非侵入性、可靠的生物標記物進行篩檢。復旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰教授/程煒研究員團隊，聯合復旦大學附屬華山醫院鬱金泰教授團隊，基於大樣本隊列數據，對52645名非癡呆社區人群進行了平均超14年的追?隨訪，其中1417位參與者被診斷為新發全因癡呆（ACD）、691名患者被診斷為新發阿茲海默症（AD）、285名患者被診斷為新發血管性失智症（VaD） 。透過分析1463种血漿蛋白質數據，團隊發現了對癡呆預測極具價值的血漿生物標記。
研究團隊表示，經過模型分析和機器學習演算法分析，GFAP、NEFL和GDF15這三個血漿蛋白質始終與新發ACD、AD和VaD的風險關聯最顯著。不同血漿蛋白水平與疾病臨床進展風險間關聯的分析發現，基線GFAP、NEFL或GDF15水平較高的受試者未來罹患失智症乖乖水
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的風險大大增加。例如，GFAP基線水準較高的人未來罹患失智症的幾率是GFAP基線較低者的2.32倍。
據介紹，此項研究可提前15年預測失智症發病風險且精確度突破90%。「這顯示蛋白質體學在腦疾病早期精準識別和介入中可發揮重要作用，為未來腦疾病研究提供了新思路。」程煒說。
研究團隊透露，下一步將圍繞我國癡呆風險族群隊列進行資料收集和交叉驗證，對相關資料作出矯正，發展出最適合我國人群的失智症風險預測資料模型。
