2月13日，復旦大學類腦智能科學與技術研究院教授馮建峰、研究員程煒團隊聯合復旦大學附屬華山醫院教授郁金泰團隊展開聯合攻關，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標志物，可提前15年預測癡呆發病風險，對癡呆高危人群的篩查和早期干預具有重大意義，相關研究成果發表于《自然—衰老》。
研究團隊基于大樣本隊列數據，對52645名非癡呆社區人群進行了平均超14年的追蹤隨訪，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爾茨海默病（AD）、285名患者被診斷為新發血管性癡呆（VaD）。
通過對Olink平臺檢測的1463種血漿蛋白質數據進行分析，研究人員發現了對癡呆預測極具價值的血漿生物標志物。Cox模型和機器學習算法分析均表明，GFAP、NEFL和GDF15這3個蛋白與新發ACD、AD和VaD的風險關聯最顯著，此外LTBP2也與癡呆發病關聯密切。
1463種血漿蛋白質與新發ACD、AD和VaD的關聯。
ROC模型分析表明，單個蛋白的預測AUC在0.7-0.8之間，聯合血漿GFAP與基本人口學指標后預測準確度明顯提高，聯合血漿GDF15與基本人口學指標，對VaD預測的AUC可達0.912。研究人員進一步運用Kaplan-Meier曲線分析不同血漿蛋白水平與疾病臨床進展風險的關聯，發現基線GFAP、NEFL或GDF15水平較高的受試者未來患癡呆的風險大大增加。
不同血漿蛋白水平與疾病臨床進展風險的關聯。
最后，研究團隊刻畫了癡呆診斷前15年血漿蛋白的動態演變軌跡，并比較了癡呆患者與對照組同期的蛋白平均濃度。結果顯示，血漿GFAP、NEFL和GDF15水平早在ACD、AD和VaD診斷前10余年就明顯偏離了正常值，與未患癡呆的人相比，ACD患者的GFAP和NEFL水平隨著時間推移上升得更快。
癡呆診斷前15年血漿蛋白的動態演變軌跡。 圖片均來源于《自然—衰老》
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