復(fù)旦大學(xué)の科學(xué)研究チームはこのほど、大規(guī)模プロテオミクスデータ及び人工知能（AI）アルゴリズムを採用し、將來の認(rèn)知癥のリスクを予測する重要な血漿バイオマーカーを発見した。認(rèn)知癥の発癥リスクを15年前から予測することを?qū)g現(xiàn)できる。これに関連する成果は「Nature Aging」に掲載された。「ネイチャー」誌はこの研究を、「早期の無癥狀の段階でのアルツハイマー及びその他のタイプの認(rèn)知癥検査の血液検査方法に向かい一歩前進(jìn)した」と評価した。新華社が伝えた。

「Nature Aging」で発表された同論文のページ。畫像提供は研究チーム。

認(rèn)知癥の早期発見と介入は、疾患の負(fù)擔(dān)を大幅に軽減できる。従來の侵襲的または高コストの検査技術(shù)にはいずれも限界があることから、研究者はスクリーニングに用いるスムーズ、無侵襲、信頼できるバイオマーカーを求めてきた。復(fù)旦大學(xué)脳型知能科學(xué)?技術(shù)研究院の馮建峰教授?程煒研究員のチームは復(fù)旦大學(xué)附屬華山病院の郁金泰教授のチームと協(xié)力し、大標(biāo)本データに基づき5萬2645人の健常者を?qū)澫螭似骄?4年以上の追跡訪問を行った。うち1417人の被験者が全原因認(rèn)知癥（ACD）、691人がアルツハイマー癥（AD）、285人が血管性認(rèn)知癥（VaD）と診斷された。1463種の血漿タンパク質(zhì)データの分析を通して、チームは認(rèn)知癥の予測にとって極めて価値ある血漿バイオマーカーを発見した。

研究チームによると、モデル分析及び機(jī)械學(xué)習(xí)アルゴリズム分析の結(jié)果、GFAP、NEFL、GDF15という3種の血漿タンパク質(zhì)が常に、ACD、AD、VaDのリスクと最も顕著な関連性を示した。異なる血漿タンパク質(zhì)水準(zhǔn)と疾患の臨床進(jìn)行リスクとの間の関連性の分析により、GFAP、NEFLまたはGDF15の基準(zhǔn)値が高い被験者は、將來的に認(rèn)知癥を発癥するリスクが大幅に上昇する。例えばGFAPの基準(zhǔn)値が高い人が將來的に認(rèn)知癥を発癥する確率は低い人の2.32倍になる。

「ネイチャー」誌の同研究を重點(diǎn)的に推薦するページ。畫像提供は研究チーム。

この研究は15年前から認(rèn)知癥の発癥リスクを予測できる上、その精度は90％を超える。程氏は、「これはプロテオミクスが脳疾患の早期の正確な識別と介入において重要な役割を擔(dān)えることを物語っており、將來の脳疾患の研究に新たなアプローチを提供している」と述べた。

研究チームは、「今後は中國の認(rèn)知癥発癥リスクを持つ人のデータ収集と相互検証を行い、関連データを修正し、中國人に最も適した認(rèn)知癥リスク予測データモデルを開発する」と明かした。（編集YF）

「人民網(wǎng)日本語版」2024年2月19日