近日,複旦大學附屬華山醫院神經內科鬱金泰教授團隊領銜,聯合複旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰/程煒團隊運用人工智能驅動的醫學研究創新思路和分析策略,終發現了對阿爾茨海默病診斷和預測具有重要價值的新型生物標誌物——YWHAG。該項研究成果日前(7月10日)已發表在國際學術期刊《自然-人類行為》(Nature Human Behavior)雜誌上。
本報訊(駐地記者 孫國根)近日,複旦大學附屬華山醫院神經內科鬱金泰教授團隊領銜,聯合複旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰/程煒團隊運用人工智能驅動的醫學研究創新思路和分析策略,納入了認知正常、輕度認知障礙和阿爾茨海默病共707名參與者,對迄今為止最大規模的高通量腦脊液蛋白質組學(6361種蛋白)數據進行分析建模,終發現了對阿爾茨海默病診斷和預測具有重要價值的新型生物標誌物——YWHAG。這些診斷的精準性能已在獨立外部隊列及屍檢病理隊列中均已獲得驗證,甚至優於經典的阿爾茨海默病腦脊液核心生物標誌物,有較高的臨床應用價值。該項研究成果日前(7月10日)已發表在國際學術期刊《自然-人類行為》(Nature Human Behavior)雜誌上。
鬱金泰介紹,近年來,針對β澱粉樣蛋白的疾病修飾治療取得了重大進展,越來越多的阿爾茨海默病靶向精準治療藥物獲批上市,為早期患者提供了新的精準治療選擇,但這些新藥主要在早期阿爾茨海默病患者中發揮藥效,因此準確識別早期患者至關重要。早期診斷是實現精準治療的關鍵,這對現有的診斷方法提出了前所未有的高要求。其次,由於這些新藥價格昂貴且仍存在一定風險,進一步改進診斷技術以確保藥物的有效應用顯得更加緊迫。
圖為腦脊液蛋白對阿爾茨海默病診斷的準確度及外部隊列驗證和屍檢病理驗證結果
於是,鬱金泰團隊運用人工智能驅動的醫學研究,采用創新的數據驅動方法和獨特的蛋白質組學分析策略,對6361種腦脊液蛋白組學數據進行了分析和建模,通過對平台檢測的腦脊液蛋白質組學數據進行深入分析挖掘,在6361個蛋白質中篩選出對阿爾茨海默病生物學診斷和臨床診斷最重要的生物標誌物,分別為YWHAG、SMOC1、TMOD2和PIGR這四個蛋白和ACHE、YWHAG、PCSK1、MMP10和IRF1這五個蛋白。與對照組相比,腦脊液YWHAG無論是在生物學定義的阿爾茨海默病組,還是在臨床診斷的阿爾茨海默病癡呆組,其差異表達均最顯著。單獨YWHAG、SMOC1和TMOD2以及上述四個和五個蛋白分別組成的對生物學和臨床定義的阿爾茨海默病均表現出良好的診斷性能。在單個蛋白中,YWHAG在識別生物學定義的阿爾茨海默病和臨床診斷的阿爾茨海默病癡呆時表現最佳,準確度分別高達96.9%和85.7%。使用四個和五個蛋白分別組成的組合進一步將診斷準確性提高到98.7%和97.5%。重要的是,YWHAG、SMOC1、TMOD2和兩種蛋白組合的精準性能不僅在獨立的外部隊列中得到了驗證,而且在區分屍檢病理證實的阿爾茨海默病與非阿爾茨海默病時也得到了驗證,甚至優於三種經典的阿爾茨海默病腦脊液核心標誌物,以及這三種經典標誌物的組合。除了精準的診斷效能,它們在預測阿爾茨海默病臨床進展方麵也表現良好,與阿爾茨海默病核心病理和認知能力下降密切相關。
據悉,該研究成果不僅為阿爾茨海默病的早期診斷和疾病預測提供了全新的生物標誌物,更在臨床應用和未來研究方麵展現了廣闊的前景,且突破了傳統阿爾茨海默病診斷標誌物的局限性,還顯著提高了診斷的準確度。如此高的診斷準確性,有望大幅提高阿爾茨海默病患者的早期識別,進而優化治療方案,延緩疾病進展,改善患者生活質量。相關成果已申請專利,具有巨大的應用空間和市場轉化潛力。
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https://www.nature.com/articles/s41562-024-01924-6
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