在醫學探索的漫長征程中，人類對各種疾病的預防和發展一直充滿挑戰。 其中，痴呆這種嚴重影響老年人生活質量的疾病，是科學家們幾十年來一直在努力的目標。 近日，復旦大學科研團隊為我們帶來了乙個令人振奮的訊息：他們利用大規模蛋白質組學資料和人工智慧演算法，成功發現了未來可能導致痴呆風險的重要血漿生物標誌物，並能提前15年揭開痴呆的陰霾！
這項具有里程碑意義的研究已發表在《自然衰老》雜誌上，並得到了《自然》主要期刊的高度評價。 它不僅為我們提供了解決痴呆難題的新視角，也為未來的早期預防和策略指明了方向。
那麼，這項研究究竟是如何做到的呢？
該團隊從50,000多名健康成年人的血液樣本中篩選了關鍵資訊，並仔細跟蹤了他們14年。 在這漫長的歲月裡，他們就像守護者一樣，時刻關注著這些參與者的健康。 最終，他們發現其中1,417人患上了痴呆。 通過對這些患者的血液樣本進行深入分析，研究人員確定了四種與痴呆和阿爾茨海默病密切相關的蛋白質：GFAP，NEFL，GDF15和LTBP2。
令人驚訝的是，對於一些後來患上痴呆的參與者來說，他們的血液中這些蛋白質的水平在症狀出現前十多年就已經超出了正常範圍。 這一發現無疑為我們提供了乙個寶貴的機會之窗，可以在痴呆的陰影蔓延之前採取積極的干預措施。
在這四種蛋白質中，GFAP尤為引人注目。 研究發現，血液GFAP水平高的人患痴呆的可能性是其兩倍以上，患阿爾茨海默氏症的可能性幾乎是其三倍！ 這些資料無疑為我們敲響了警鐘，讓我們密切關注這種生物標誌物的變化。
然而，僅僅依靠這四種蛋白質的水平來判斷痴呆風險顯然是不夠的。 為了提高演算法的準確性和可靠性，研究人員進一步應用機器學習技術設計了一種高效的演算法。 他們將這四種蛋白質生物標誌物的水平與年齡、性別、教育水平和家族史等人口統計學因素相結合，構建了乙個綜合模型。
這個模型是如何工作的？ 研究人員用來自三分之二研究參與者的資訊對其進行了訓練，就像乙個嚴謹的導師，不斷磨練和完善其效能。 然後，他們用其餘17,549人的資料對其進行了測試，以測試其作戰能力。 結果令人興奮：該模型在提前 15 年患痴呆的風險方面準確率為 90%**！
這一成績的背後，是復旦大學類腦智慧型科學與技術研究所研究員程偉帶領的團隊的辛勤耕耘和不懈努力。 研究員程偉說：“我們團隊在早期構建的全表型痴呆模型可以將發病風險提前10年，準確率為85%，本研究進一步將發病前年數提前至15年，準確率超過90%; 本研究揭示了蛋白質組學在腦疾病早期精準干預中的重要作用，為今後的腦疾病研究提供了新的思路。 ”
這項研究的成功不僅為我們提供了預防痴呆風險的有力工具，而且還揭示了蛋白質組學在腦部疾病研究中的巨大潛力。 它向我們展示了科學的力量如何一步一步地揭開疾病的神秘面紗，並帶來更健康、更美好的未來。 讓我們在不久的將來期待更多這樣的科研成果！
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