复旦团队发现血液标志物！可提前15年预知痴呆风险
转自：周到上海
随着人口老龄化的加剧，痴呆已成为严重影响中国民众健康、经济发展的公共卫生问题。
近日，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队展开联合攻关，采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物，可提前15年预测痴呆发病风险，对痴呆高危人群的筛查和早期干预具有重大意义。
相关研究成果以《血浆蛋白质组学预测健康成年人未来痴呆风险》为题发表在《自然·衰老》，并被编辑以《血液蛋白标志物预测15年痴呆风险》为题，选为研究简报进行报道。
Nature主刊同一天以《早期痴呆诊断：血液蛋白标志物识别高风险个体》为题对该研究工作进行重点介绍，认为这项工作“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步，这一目标正是科学家们几十年来一直在探寻的”。
众所周知，对痴呆的早期识别与干预对降低疾病负担至关重要。然而，痴呆早期识别难度大，传统有创或高成本检查技术存在局限，迫切需发展便捷、无创、可靠的生物标志物进行筛查。
复旦研究团队基于大样本队列数据，对52645名非痴呆社区人群进行了平均超14年的追踪随访。整个随访过程中，1417位参与者被诊断为新发全因痴呆（ACD），691名患者被诊断为新发阿尔茨海默病（AD），285名患者被诊断为新发血管性痴呆（VaD）。研究通过对Olink平台检测的1463种血浆蛋白质数据进行分析，发现了对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。
团队研究发现GFAP、NEFL和GDF15这三个蛋白始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著；此外，LTBP2也与痴呆发病关联密切。
本研究共同通讯作者、复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授表示：“本研究基于数据驱动的思想，利用人工智能算法对1400多种血浆蛋白组学数据进行分析和建模，挖掘出能够提前十五年对痴呆患病风险进行预测的关键生物标志物，并构建出高精度的痴呆风险预测模型，是理工医交叉融合的突破进展，对推动精准医疗的发展具有重要意义。”
“我们团队前期构建的全表型痴呆预测模型可提前10年预测发病风险，精度达85%，本研究进一步将预测年限提前到发病前15年且预测精度突破90%；该研究表明蛋白组学在脑疾病早期精准干预中的重要作用，为未来脑疾病研究提供新的思路。”本研究共同通讯作者、复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员表示。
本研究共同通讯作者、复旦大学附属华山医院郁金泰教授指出：“本研究发现了对未来痴呆预测具有高度准确性和特异性的重要血浆生物标志物，为血液学检测从研究到临床的过度提供了新的理论基础，对痴呆高危人群的筛查和早期干预意义重大。”