中国青年报客户端讯（李沁园 中青报·中青网记者王烨捷）近日，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，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，可提前15年预测痴呆发病风险。相关研究成果以《血浆蛋白质组学预测健康成年人未来痴呆风险》为题发表在《自然·衰老》（Nature Aging），并被编辑以《血液蛋白标志物预测15年痴呆风险》为题，选为研究简报进行报道。Nature主刊也对该研究工作进行重点介绍，认为这项工作“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，这一目标正是科学家们几十年来一直在探寻的。”

　　图为Nature Aging发表该论文的页面。本文图片均由研究团队提供。

　　人类血液蛋白质组学可整合遗传、环境、生活方式等的影响和相互作用，实现对数千种蛋白的同时检测和无偏颇评估，提供关于人类健康状况的整体解读。研究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。整个随访过程中，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）。研究通过对Olink平台检测的1463种血浆蛋白质数据进行分析，发现了对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。

　　团队研究发现GFAP、NEFL和GDF15这三个蛋白始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著；此外，LTBP2也与痴呆发病关联密切。

　　本研究共同通讯作者、复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授介绍，该研究主要是“基于数据驱动的思想”，利用人工智能算法对1400多种血浆蛋白组学数据进行分析和建模，才挖掘出能够提前十五年对痴呆患病风险进行预测的关键生物标志物。研究还构建出高精度的痴呆风险预测模型，是理工医交叉融合的突破进展。

　　随后，研究团队运用机器学习算法对上述得到的与痴呆风险有显著关联的蛋白进行重要度排序，发现仍旧是GFAP、NEFL和GDF15这三个蛋白排名最靠前，即对痴呆预测的贡献最大。

　　研究团队进一步运用ROC模型分析了前面筛选得到的重要蛋白的预测准确度。结果发现，联合血浆GFAP与基本人口学指标（包括年龄、性别、教育和APOEε4），预测准确度明显提高。联合血浆GDF15与基本人口学指标，对VaD预测的准确度也很高，同样可以很好地预测未来10余年的痴呆发病风险。

　　“我们团队前期构建的全表型痴呆预测模型可提前10年预测发病风险，精度约为85%。这次研究进一步将预测年限提前到发病前15年且预测精度突破90%。”本研究共同通讯作者、复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员说。

　　研究团发现基线GFAP、NEFL或GDF15水平较高的受试者，未来患痴呆（包括ACD、AD和VaD）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基线倍。此外，还发现GFAP和LTBP2与疾病临床进展风险的关联只在痴呆结局中显著，而在非痴呆结局中不显著，表明这两个蛋白可能对痴呆具有特异性。

　　最后，研究团队刻画了痴呆诊断前15年血浆蛋白的动态演变轨迹，并比较了痴呆患者与对照组同期的蛋白平均浓度。如图5所示，血浆GFAP、NEFL和GDF15水平早在ACD、AD和VaD诊断前10余年就明显偏离了正常值。与未患痴呆的人相比，ACD患者的GFAP和NEFL水平随着时间推移上升得更快。

　　复旦大学附属华山医院博士生郭钰、复旦大学类脑智能科学与技术研究院的博士后尤佳、复旦大学附属华山医院博士生张一为共同第一作者。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，复旦大学附属华山医院郁金泰教授为论文共同通讯作者。

　　该研究得到了科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目、国家自然科学基金、国家重点研发计划、上海市市级科技重大专项等经费支持。

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