來源：新華社（記者：吳振東）、復旦大學微信公眾號、第一財經資訊、“生物世界”微信公眾號
你能想象僅憑一滴血的檢測化驗，就能知道患上癡呆癥的風險有多高嗎？通過血漿的蛋白檢測，人類可提前15年預知癡呆發(fā)病風險。不久的將來，人們從血檢報告單上，就能提前知道有多大幾率患上癡呆癥。
近日，復旦大學科研團隊采用大規(guī)模蛋白質組學數據和人工智能算法，發(fā)現了預測未來癡呆風險的重要血漿生物標志物，相關研究成果發(fā)表在《自然·衰老》（Nature Aging）?！蹲匀弧分骺u價這項研究“標志著向能在早期無癥狀階段檢測阿爾茨海默病及其他類型癡呆的血液檢測方法邁進了一步?！?/p>
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值得一提的是，這一研究運用AI for science（注：人工智能驅動的科學研究，下文簡稱AI4S），對1463種血漿蛋白組學數據進行了分析和建模，挖掘出對癡呆患病風險進行預測的關鍵生物標志物，為疾病的早干預早治療提供了可能。
AI4S如何助力腦疾病早期監(jiān)測？
以阿爾茨海默病為代表的癡呆癥患者及其家庭在心理、體力和經濟上承受巨大壓力。 研究人員指出，在患者臨床癥狀出現前，存在數年甚至數十年的隱匿期。 患者早期表現常常與正常衰老相混淆，而當患者出現顯著認知行為障礙、前往醫(yī)院就診時，疾病往往已經進展至中晚期，錯過了干預的最佳時期。
目前對癡呆沒有有效的治療方法，積極推動癡呆早期識別，從而實現早期干預、早期治療是降低疾病負擔的關鍵。2023年4月，郁金泰教授團隊在《自然》子刊《自然·人類行為》上發(fā)表的研究論文指出，生活方式、病史和社會經濟地位與大多數癡呆癥有關 估計高達47.0%–72.6%的癡呆癥病例是可以預防的，良好的居住環(huán)境、生活方式、身體指標，減少共患病和改善社會經濟狀況可以減輕遺傳帶來的癡呆癥風險。
立足AI4S，采用迄今為止全球最大規(guī)模的基于社區(qū)隊列的蛋白質組學數據和人工智能算法，復旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰教授/程煒研究員團隊聯合復旦大學附屬華山醫(yī)院郁金泰教授團隊展開聯合攻關。
馮建峰介紹道，與以往類似研究使用采用的小樣本量橫斷面設計不同，該研究運用大樣本、長時間的縱向數據，從中提煉有用的模式、趨勢和關聯信息，用數據“說話”?！拔覀兊难芯刻峁┝艘粋€很好的AI4S的研究范例，基于數據驅動的思想，我們構建出高精度的癡呆風險預測模型，這是理工醫(yī)交叉融合的突破進展，對推動精準醫(yī)療的發(fā)展具有重要意義?！瘪T建峰說。
團隊基于大樣本隊列數據，對52645名非癡呆社區(qū)人群進行了平均超14年的追蹤隨訪，其中1417位參與者被診斷為新發(fā)全因癡呆（ACD）、691名患者被診斷為新發(fā)阿爾茨海默病（AD）、285名患者被診斷為新發(fā)血管性癡呆（VaD）。通過分析1463種血漿蛋白質數據，團隊發(fā)現了對癡呆預測極具價值的血漿生物標志物。
研究團隊表示，經過模型分析和機器學習算法分析，GFAP、NEFL和GDF15這三個血漿蛋白質始終與新發(fā)ACD、AD和VaD的風險關聯最顯著。對不同血漿蛋白水平與疾病臨床進展風險間關聯的分析發(fā)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。例如，GFAP基線水平較高的人未來患癡呆的幾率是GFAP基線水平較低者的2.32倍。
價格低廉、方便無創(chuàng)，精度提高到90%
“檢測腦疾病通常很困難。由于腰穿檢查是有創(chuàng)的，影像學檢查價格昂貴，相關技術的臨床實施也受到場地等限制，難以普及。血液學檢測方便無創(chuàng)、價格低廉，可作為臨床前階段對廣大人群進行早期風險篩查的理想工具。”程煒解釋。
郁金泰說，“這次發(fā)現的重要血漿生物標志物，為血液學檢測從研究到臨床的過渡提供新的理論基礎。而且我們這次發(fā)現的血檢指標更加簡便、易獲取、易于普及，無論是短期癡呆發(fā)病風險還是十余年后的癡呆發(fā)病風險，都能做到很好地預測。”
據介紹，此項研究可提前15年預測癡呆發(fā)病風險且精度突破90%?！斑@表明蛋白質組學在腦疾病早期精準識別和干預中可發(fā)揮重要作用，為未來腦疾病研究提供了新思路?！背虩?說 ， 通過驗血，就有望輔助臨床醫(yī)生盡早識別癡呆高?；颊撸M早干預，提高病人的生活質量。
半年后有望用于普通百姓檢測
這項發(fā)現的應用，距離普通民眾還有多遠？據介紹，研究人員正在與公司進行商業(yè)化洽談，目標是把這種目前成本高達數百英鎊的檢測變得更加可及，有望半年后應用到臨床檢測，篩查出高危人群。 這為早干預，延緩甚至消除阻礙病癥的發(fā)展提供了可能。
研究團隊透露，部分體檢醫(yī)療機構已主動與團隊取得聯系，探討將相關檢測加入體檢項目的可能性。下一步將圍繞我國癡呆風險人群隊列開展數據采集和交叉驗證，對相關數據作出矯正，開發(fā)出最適合我國人群的癡呆風險預測數據模型。
復旦大學這支由頂尖腦科學、人工智能、神經醫(yī)學專家組成的跨學科團隊在2021年就已組建，并在相關領域聯合發(fā)表了十余篇頂刊文章。他們早期構建的全表型癡呆預測模型已做到提前10年預測發(fā)病風險，精度達85%，這次的研究將預測年限提前到發(fā)病前15年，預測精度突破90%。
相關數據顯示，全球目前有超過5500萬人患有癡呆癥，預計這一數字到2030年將達到7800萬。所有癡呆癥中約70%是由阿爾茨海默病引起的，其中由血管損傷引起的血管性癡呆占病例的20%。
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