復旦大學科研團隊采用大規(guī)模蛋白質組學數(shù)據(jù)和人工智能算法，發(fā)現(xiàn)了預測未來癡呆風險的重要血漿生物標志物，可實現(xiàn)提前15年預測癡呆發(fā)病風險。

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，基于大樣本隊列數(shù)據(jù)，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?。ˋD）、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(shù)據(jù)，團隊發(fā)現(xiàn)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(jīng)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(lián)最顯著。對不同血漿蛋白水平與疾病臨床進展風險間關聯(lián)的分析發(fā)現(xiàn)，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。

相關成果發(fā)表在《自然·衰老》。 此項研究可提前15年預測癡呆發(fā)病風險且精度突破90%。這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。