IT 之家 2 月 17 日消息，近日，複旦大學科研團隊采用大規模蛋白質組學數據和人工智能算法發現了預測未來癡呆風險的重要血漿生物标志物，可提前 15 年預測癡呆發病風險。
IT 之家獲悉，相關研究成果發表在《自然・衰老》，《自然》主刊評價這項研究 " 标志着向能在早期無症狀階段檢測阿爾茨海默病及其他類型癡呆的血液檢測方法邁進了一步，這一目标正是科學家們幾十年來一直在探尋的。"
研究人員篩選了 50,000 多名健康成年人的血液樣本并進行了長達 14 年的追蹤，其中 1,417 人患上了癡呆。通過篩選來自 52,645 人的血液樣本中的 1,463 種蛋白質，研究人員發現 GFAP，NEFL，GDF15 和 LTBP2 水平升高與癡呆和阿爾茨海默病有關。對于一些患有癡呆的參與者，這些蛋白質的血液水平在症狀發作前十多年超出正常範圍。
最新研究發現，血液中 GFAP 水平高的人患癡呆的可能性是正常水平的人的兩倍多，患阿爾茨海默氏症的可能性幾乎是其三倍。
研究人員使用機器學習來設計預測算法，将四種蛋白質生物标志物的水平與年齡、性别、教育水平和家族史等人口統計學因素相結合。他們根據來自三分之二研究參與者的信息訓練了該模型，并使用其餘 17,549 人的數據測試了其性能。
複旦大學類腦智能科學與技術研究院程炜研究員表示，" 我們團隊前期構建的全表型癡呆預測模型可提前 10 年預測發病風險，精度達 85%，本研究進一步将預測年限提前到發病前 15 年且預測精度突破 90%；該研究表明蛋白組學在腦疾病早期精準幹預中的重要作用，爲未來腦疾病研究提供新的思路。"
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