复旦大学研究登上《自然》子刊,创新突破!提前15年预警痴呆症风险。

2024-02-18 生活常识 关注公众号
    【IT之家 2月17日讯】近日,复旦大学科研团队在痴呆症预测研究领域取得了突破性进展,他们通过大规模蛋白质组学数据与尖端人工智能算法的深度融合,成功挖掘出一种能够提前15年精准预测痴呆发病风险的关键血浆生物标志物。这一科研成果不仅登载于国际权威期刊《自然·衰老》,而且得到了《自然》主刊的高度评价,被誉为科学家们数十年来探寻早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆血液检测方法的重要里程碑。
可提前 15 年预测痴呆发病风险,复旦大学研究登《自然》子刊    据悉,该研究团队对超过5万名健康成年人进行了长达14年的追踪研究,并筛选了52,645份血液样本中的1,463种蛋白质。其中,GFAP、NEFL、GDF15和LTBP2这四种蛋白质水平的升高被证实与痴呆症及阿尔茨海默病的发生具有显著关联。令人震惊的是,在部分最终发展为痴呆的参与者中,这些蛋白质早在病症显现前十多年就已经超出正常范围。
    最新科研发现揭示,血液中GFAP水平偏高的人群患痴呆的风险是正常人的两倍以上,而罹患阿尔茨海默氏症的可能性更是接近其三倍。
    为了提升预测精度,研究人员运用机器学习技术构建了一套预测算法,将上述四种蛋白质生物标志物的浓度与年龄、性别、教育背景以及家族病史等人口统计学变量相结合。在模型训练阶段,研究者利用三分之二参与者的详尽数据进行优化;而在测试阶段,则以剩余17,549名参与者的资料评估模型性能,结果显示其预测能力强大且准确。
    复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员指出:“我们团队先前研发的全表型痴呆预测模型已实现提前10年预测发病风险,精确度高达85%,而本次研究在此基础上更进一步,将预测窗口提前至发病前15年,并一举突破了90%的预测精度大关。这一研究成果有力地证明了蛋白组学在脑疾病早期精准干预中的核心作用,为未来脑疾病的研究开辟了崭新的思路和方向。”

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生活常识 11.23