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一滴血检测，提前15年预知痴呆风险！

发布者：IVD资讯

发布时间：2024-02-20

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来源：新华社（记者：吴振东）、复旦大学微信公众号、第一财经资讯、“生物世界”微信公众号

你能想象仅凭一滴血的检测化验，就能知道患上痴呆症的风险有多高吗？通过血浆的蛋白检测，人类可提前15年预知痴呆发病风险。不久的将来，人们从血检报告单上，就能提前知道有多大几率患上痴呆症。

近日，复旦大学科研团队采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法，发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物，相关研究成果发表在《自然·衰老》（Nature Aging）。《自然》主刊评价这项研究“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步。”

图片来源：复旦大学微信公众号

值得一提的是，这一研究运用AI for science（注：人工智能驱动的科学研究，下文简称AI4S），对1463种血浆蛋白组学数据进行了分析和建模，挖掘出对痴呆患病风险进行预测的关键生物标志物，为疾病的早干预早治疗提供了可能。

AI4S如何助力脑疾病早期监测？

以阿尔茨海默病为代表的痴呆症患者及其家庭在心理、体力和经济上承受巨大压力。研究人员指出，在患者临床症状出现前，存在数年甚至数十年的隐匿期。患者早期表现常常与正常衰老相混淆，而当患者出现显著认知行为障碍、前往医院就诊时，疾病往往已经进展至中晚期，错过了干预的最佳时期。

目前对痴呆没有有效的治疗方法，积极推动痴呆早期识别，从而实现早期干预、早期治疗是降低疾病负担的关键。2023年4月，郁金泰教授团队在《自然》子刊《自然·人类行为》上发表的研究论文指出，生活方式、病史和社会经济地位与大多数痴呆症有关，估计高达47.0%–72.6%的痴呆症病例是可以预防的，良好的居住环境、生活方式、身体指标，减少共患病和改善社会经济状况可以减轻遗传带来的痴呆症风险。

立足AI4S，采用迄今为止全球最大规模的基于社区队列的蛋白质组学数据和人工智能算法，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授/程炜研究员团队联合复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队展开联合攻关。

冯建峰介绍道，与以往类似研究使用采用的小样本量横断面设计不同，该研究运用大样本、长时间的纵向数据，从中提炼有用的模式、趋势和关联信息，用数据“说话”。“我们的研究提供了一个很好的AI4S的研究范例，基于数据驱动的思想，我们构建出高精度的痴呆风险预测模型，这是理工医交叉融合的突破进展，对推动精准医疗的发展具有重要意义。”冯建峰说。

团队基于大样本队列数据，对52645名非痴呆社区人群进行了平均超14年的追踪随访，其中1417位参与者被诊断为新发全因痴呆（ACD）、691名患者被诊断为新发阿尔茨海默病（AD）、285名患者被诊断为新发血管性痴呆（VaD）。通过分析1463种血浆蛋白质数据，团队发现了对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。

研究团队表示，经过模型分析和机器学习算法分析，GFAP、NEFL和GDF15这三个血浆蛋白质始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著。对不同血浆蛋白水平与疾病临床进展风险间关联的分析发现，基线GFAP、NEFL或GDF15水平较高的受试者未来患痴呆的风险大大增加。例如，GFAP基线水平较高的人未来患痴呆的几率是GFAP基线水平较低者的2.32倍。

价格低廉、方便无创

精度提高到90%

“检测脑疾病通常很困难。由于腰穿检查是有创的，影像学检查价格昂贵，相关技术的临床实施也受到场地等限制，难以普及。血液学检测方便无创、价格低廉，可作为临床前阶段对广大人群进行早期风险筛查的理想工具。”程炜解释。

郁金泰说，“这次发现的重要血浆生物标志物，为血液学检测从研究到临床的过渡提供新的理论基础。而且我们这次发现的血检指标更加简便、易获取、易于普及，无论是短期痴呆发病风险还是十余年后的痴呆发病风险，都能做到很好地预测。”

据介绍，此项研究可提前15年预测痴呆发病风险且精度突破90%。“这表明蛋白质组学在脑疾病早期精准识别和干预中可发挥重要作用，为未来脑疾病研究提供了新思路。”程炜说，通过验血，就有望辅助临床医生尽早识别痴呆高危患者，尽早干预，提高病人的生活质量。

半年后有望用于普通百姓检测

这项发现的应用，距离普通民众还有多远？据介绍，研究人员正在与公司进行商业化洽谈，目标是把这种目前成本高达数百英镑的检测变得更加可及，有望半年后应用到临床检测，筛查出高危人群。这为早干预，延缓甚至消除阻碍病症的发展提供了可能。

研究团队透露，部分体检医疗机构已主动与团队取得联系，探讨将相关检测加入体检项目的可能性。下一步将围绕我国痴呆风险人群队列开展数据采集和交叉验证，对相关数据作出矫正，开发出最适合我国人群的痴呆风险预测数据模型。

复旦大学这支由顶尖脑科学、人工智能、神经医学专家组成的跨学科团队在2021年就已组建，并在相关领域联合发表了十余篇顶刊文章。他们早期构建的全表型痴呆预测模型已做到提前10年预测发病风险，精度达85%，这次的研究将预测年限提前到发病前15年，预测精度突破90%。

相关数据显示，全球目前有超过5500万人患有痴呆症，预计这一数字到2030年将达到7800万。所有痴呆症中约70%是由阿尔茨海默病引起的，其中由血管损伤引起的血管性痴呆占病例的20%。

图片来源：复旦大学微信公众号