AI聯袂蛋白質分析：有望提前15年預測癡呆風險

本文轉自：科技日報

一個人患上癡呆的風險有多大？現在一項最新研究顯示，依靠血液檢測或許能提前15年給出預測結果。日前，復旦大學附屬華山醫院神經內科教授鬱金泰團隊，復旦大學類腦智能科學與技術研究院教授馮建峰、研究員程煒團隊與英國華威大學的科學家合作，利用AI算法，對1463種血液蛋白展開分析，識別出幾種標誌物，並可藉此提前15年預測一個人罹患癡呆的風險。相關論文發表在《自然·衰老》雜誌上。

鬱金泰和馮建峰在接受科技日報記者採訪時強調，最新研究結果對癡呆高危人羣的篩查和早期干預意義重大。這一研究有望催生新的血液測試方法，儘早檢測出阿爾茨海默病和其他形式的癡呆。此外，AI與蛋白質分析的“強強聯手”，對推動精準醫療的發展也具有重要意義。

靠機器學習找出標誌物

世界衛生組織的數據顯示，全球每年罹患癡呆的人數超過5500萬人。這種疾病非常“狡猾”，患者被確診時或許已經患病很多年。“癡呆的病程長，在發病前數年甚至數十年就會出現病理改變。到確診時，往往已經錯過最佳治療時間窗口。因此，急需尋找癡呆的早期預測方法，識別癡呆高風險人羣。”鬱金泰解釋說。

爲了鑑別出可揭示癡呆“蛛絲馬跡”的蛋白質，團隊利用了英國生物銀行數據庫在2006年至2010年間採集並冷凍的52645名健康參與者的血液樣本。在約15年的隨訪時間裡，這些人中有1417人罹患癡呆。馮建峰介紹：“在癡呆患者的血液中，某些特定蛋白質的水平會發生變化。我們利用機器學習方法分析了1463種蛋白，發現其中GFAP、NEFL和GDF15的水平升高與癡呆有關。我們使用機器學習算法，將上述生物標誌物與受試者的年齡、性別、教育和家族史等人口統計學因素相結合。結果顯示，在不同驗證策略下，該模型預測包括阿爾茨海默病在內的3種癡呆亞型發病率的準確率約爲90%。”

GFAP能夠爲星形膠質細胞提供結構支持，此前已被科學家提議作爲診斷阿爾茨海默病的生物標誌物。鬱金泰補充說，最新研究發現，血液中GFAP水平高的人，罹患阿爾茨海默病的可能性是正常水平的人的2.91倍。

“與以往的確診時間相比，我們可以相當可靠地提前15年預測這類疾病的風險。”馮建峰說。

或將催生新血液檢測方法

鬱金泰認爲，這一發現可用於開發新型血液檢測方法，以儘早識別出有癡呆風險的人羣。通過簡單的驗血來檢查血液中是否存在疾病標誌蛋白，這種方法相對於其他具有侵入性或更高成本的檢測方法（如腰椎穿刺、影像學檢查等）來說更加經濟、易於實施。這也表明蛋白質組學在未來癡呆早期篩查領域具有廣闊的應用前景。

鬱金泰進一步解釋：“我們的研究採用了迄今爲止最大的血液蛋白質組學和社區人羣隊列，大樣本、長時間的縱向隨訪保證了研究發現的可靠性和研發模型的穩定性。更重要的是，我們的數據源於社區隊列，這使研究結果更貼近癡呆早期篩查的實際應用情況。這一點對於未來模型的應用至關重要。”馮建峰也說，希望未來能開發出新藥，與研究中確定的蛋白相互作用。

儘管上述研究結果讓人們對癡呆的早期診斷和儘早治療燃起新的希望，但也有研究人員強調，新發現的這些標誌物還需進一步驗證，才能作爲臨牀篩查工具。“儘管基於血液學檢測的癡呆預測從科學研究到臨牀應用的過渡已成爲趨勢，但它仍處於研究階段且存在一些挑戰和限制。”鬱金泰介紹，首先是要解決標準化問題。目前科學家尚未建立統一的血液蛋白標誌物評估標準，不同研究可能使用的方法和標準不同。

馮建峰也認爲，血液蛋白水平受多種因素影響，包括年齡、性別、健康狀況、藥物使用等，因此需要充分考慮這些因素的影響。目前，仍需大規模和長期的研究，來驗證血液蛋白標誌物在癡呆預測中的準確性和可靠性。（記者 劉 霞）