你能想象僅憑一滴血的滴血呆風檢測化驗，就能知道患上癡呆癥的提前風險有多高嗎？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。年預不久的知癡將來，人們從血檢報告單上，滴血呆風就能提前知道有多大幾率患上癡呆癥。提前
2月13日，年預這一研究成果以《血漿蛋白質組學預測健康成年人未來癡呆風險》（Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults）為題，知癡發(fā)表在《自然·衰老》（Nature Aging）。滴血呆風
Nature主刊以《早期癡呆診斷：血液蛋白標志物識別高風險個體》（Early dementia diagnosis: blood proteins reveal at-risk people）為題，提前評價這項工作“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年預血液檢測方法邁進了一步，這一目標正是知癡科學家們幾十年來一直在探尋的。”
值得一提的滴血呆風是，這一研究運用AI for science（注：人工智能驅動的提前科學研究，下文簡稱AI4S），年預對1463種血漿蛋白組學數(shù)據(jù)進行了分析和建模，從而挖掘出能夠提前15年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？
對1400多種血漿蛋白組學數(shù)據(jù)進行分析建模
忘記孩子名字，忘記家的地址，忘記最喜歡的食物……以阿爾茨海默病為代表的癡呆癥，成為嚴重影響居民健康和經濟發(fā)展的重大公共衛(wèi)生問題。患者及其家庭在心理、體力和經濟上承受巨大壓力。
在臨床癥狀出現(xiàn)前，癡呆癥存在數(shù)年甚至數(shù)十年的隱匿期，15-20年可能無癥狀，早期表現(xiàn)容易與正常老化相混淆。當患者出現(xiàn)顯著認知行為障礙等癥狀，前往醫(yī)院就診時，疾病往往已進展到中晚期，錯過干預的最佳時期，醫(yī)生也束手無策。
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(shù)據(jù)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(lián)合復旦大學附屬華山醫(yī)院郁金泰教授團隊展開聯(lián)合攻關，發(fā)現(xiàn)GFAP、NEFL和GDF15三個蛋白與新發(fā)全因癡呆（ACD）、新發(fā)阿爾茨海默病（AD）和新發(fā)血管性癡呆（VaD）三種常見癡呆類型的風險有顯著關聯(lián)，并且LTBP2也與癡呆發(fā)病關聯(lián)密切。
“我們的研究提供了一個很好的AI4S的研究范例，基于數(shù)據(jù)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”，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，復旦團隊運用大樣本、長時間的縱向數(shù)據(jù)，從中提煉有用的模式、趨勢和關聯(lián)信息，強調讓數(shù)據(jù)“說話”。
團隊使用大樣本隊列數(shù)據(jù)，對52645名非癡呆成年人的血液數(shù)據(jù)進行跨度超過中位數(shù)14年的追蹤分析，參與者中后來有1417位被診斷為新發(fā)全因癡呆（ACD），691位被診斷為新發(fā)阿爾茲海默病（AD），285位被診斷為新發(fā)血管性癡呆（VaD）。團隊通過基于抗體的Olink測定技術進行統(tǒng)一測定量化，對每個血液樣本檢測了包含心臟代謝、炎癥、神經和腫瘤四個面板上的1463種血漿蛋白，并運用生存關聯(lián)分析和機器學習算法開展建模分析，最終識別出GFAP、NEFL和GDF15等對癡呆預測極具價值的血漿生物標志物。
為進一步提高預測的準確性，團隊將蛋白質篩選過程轉化為一個優(yōu)化組合的數(shù)學問題。通過運用信息增益和輕量提升機等基于機器學習的算法，成功挖掘出對早期識別癡呆最為有效的蛋白質組合。這些算法不僅考慮了單個蛋白質的作用，還充分考慮了蛋白質之間的相互作用和協(xié)同效應，從而可實現(xiàn)更高精度的預測。為確保模型的可靠性和穩(wěn)定性，團隊在不同亞組人群中進行多重驗證，模型均表現(xiàn)出良好的預測性能，為癡呆癥的早期識別提供了有力工具。
降低治療費用、減少創(chuàng)傷，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。現(xiàn)在團隊發(fā)現(xiàn)蛋白組學與腦疾病風險間的關聯(lián)，通過驗血，就有望輔助臨床醫(yī)生盡早識別癡呆高危患者，盡早干預，提高病人的生活質量。
郁金泰說，“這次發(fā)現(xiàn)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(xiàn)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。”
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(lián)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%。
半年后有望用于普通百姓檢測
這項發(fā)現(xiàn)距離運用于普通民眾的癡呆癥風險檢測還有多遠？據(jù)介紹，如果一切順利，半年后可應用到臨床檢測，篩查出高危人群。早發(fā)現(xiàn)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(lián)系，探討將相關檢測加入體檢項目的可能性。下一步，團隊將圍繞我國的癡呆癥風險人群隊列開展數(shù)據(jù)采集和交叉驗證，針對我國人群隊列的基線水平對相關數(shù)據(jù)作出矯正，開發(fā)出最適合我國人群隊列的癡呆癥風險預測數(shù)據(jù)模型。
制圖：實習編輯：蘇堯祎責任編輯：李斯嘉
