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“一滴血”提前15年预测痴呆症--复旦大学团队利用蛋白质组和AI的最新研究成果
发布时间:2024-04-09 点击率:

老年痴呆症是一种临床综合症,以神经细胞的破坏和大脑损伤为主要特征,通常会导致认知功能、情绪情感控制以及行动能力的退化。痴呆症目前是世界第七大死因,也是造成全球老年人能力丧失和依赖他人的主要原因之一。据世界卫生组织公布的数据,目前,全世界有超过5500万人患痴呆症,痴呆症造成的全球经济损失达1.3万亿美元(2019年),其中约一半的费用用于提供病人的日常护理,这主要是由非医护人员(例如家庭成员和亲密朋友)提供的日常护理。

俗话说,病向浅中医。但是,痴呆症患者往往在出现明显的记忆问题或其他症状时才会被诊断出来。然而,到那时,疾病可能已经发展了数年甚至数十年,进入晚期阶段而不可逆转。因此,如果能开发出痴呆症的早期诊断方法,就可以实现早筛查、早发现和早干预,从而减少或延缓痴呆的发生。近日,复旦大学附属华山医院的郁金泰教授团队与复旦大学类脑智能科学与技术研究院的程炜研究员/冯建峰教授团队取得了重大突破。他们通过对一滴血的检测化验结果进行分析,成功地预测痴呆症的发生---甚至在病发前15年即可实现预测。该研究论文“Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults”发表在顶级医学杂志《Nature Aging》上。

该研究对52645名健康成年人进行了平均超14年的追踪随访(其中1417人最终患痴呆症),检测其血液样本中的1463种蛋白质,获得大规模血液蛋白质组学数据,再通过人工智能算法筛选分析,发现了4种可预测痴呆风险的血浆蛋白质:GFAP、NEFL、GDF15和LTBP2。在痴呆患者血液中,这些蛋白质的含量在症状出现前十多年就已经超出正常范围。研究团队进一步开发了一个人工智能算法模型,将这四种蛋白质与人口统计学因素(年龄、性别、教育程度和家族史等)结合起来,使用三分之二的研究参与者的数据来训练算法模型,并使用剩下的17549人的数据来测试算法的准确性。研究结果显示,即使是使用痴呆症患者被正式诊断前十多年的血液样本数据,该算法模型也成功预测了包括阿尔茨海默病在内的三种常见痴呆症的发病,准确率约为90%。“这表明蛋白质组学在脑疾病早期精准识别和干预中可发挥重要作用,为未来脑疾病研究提供了新思路。”程炜研究员表示,通过验血,有望辅助临床医生尽早识别痴呆高危患者,并进行早期干预,从而提高病人的生活质量。

这项研究的应用,距离普通民众还有多远?据介绍,研究人员正在与公司进行商业化洽谈,目标是降低数百英镑的高成本检测,使其更加普及和可及。预计半年后,这种检测方法有望应用于临床检测,用于筛查高危人群。这为早干预、延缓病情发展甚至消除痴呆病提供了可能。据研究团队透露,已经有部分体检医疗机构主动与他们取得联系,探讨将相关检测纳入体检项目中的可能性。下一步研究团队将围绕我国痴呆风险人群队列开展数据采集和交叉验证工作,对相关数据进行调整和校正,开发出适合我国人群的痴呆风险预测数据模型。


原文链接:https://www.nature.com/articles/s43587-023-00565-0


                                                 作者:黄杰庭

                                                 校稿:许茹