【阿尔茨海默病预测取得突破性进展：AI提前7年预警】
    近日，《自然·衰老》杂志发布了一项来自加州大学洛杉矶分校科研团队的重大研究成果。该团队利用UCSF医学中心庞大的电子健康记录（EHR）数据库，成功开发出一种针对阿尔茨海默病（AD）的AI预测模型，这一疾病是65岁以上老年人群中最常见的痴呆症类型，其带来的医疗负担极为沉重。
    此项研究的关键在于，AI模型能够提前7年精准预测AD发病，其工作特征曲线下面积（AUROC）高达0.72，显著提高了早期诊断的可能性。研究中，科学家们识别出了包括高血压、高血脂、维生素D缺乏等在内的通用风险因子，以及如男性特异性的前列腺功能障碍和女性特异性的骨质疏松等性别相关的预测因子。
    深入挖掘数据后，研究者还发现了AD与这些预测因子背后的生物学联系，通过SPOKE医疗知识引擎解析发现APOE、AKT1、INS、ALB、IL1B、TNF、IL6、SOD1等基因以及阿托伐他汀、辛伐他汀、麦角钙化醇、黄体酮、雌激素、氰钴胺素和叶酸等化合物在AD发病机制中的重要作用。
    其中，高血脂症被证实是一个尤为关键的预测指标，在研究覆盖的加州大学系统五家医院的数据中，诊断为高血脂症的个体发展为AD的风险明显增高，风险比高达1.52。同时，研究揭示了AD与高血脂症之间存在遗传关联，并在APOE基因位点上找到了有力证据。对于女性患者，MS4A6A基因则成为了AD与骨质疏松之间的重要遗传关联位点。
    这项研究成果不仅彰显了AI技术在预测难以诊断疾病方面的巨大潜力，也为未来更早地干预并治疗阿尔茨海默病提供了全新思路。基于此方法论，研究人员期望能进一步拓展应用至狼疮、子宫内膜异位症等其他复杂疾病的预测领域。