データ主導の戦略を使用して、科学者らは「将来の認知症予測に重要な血漿バイオマーカーを革新的に特定した」と研究チームは月曜、査読誌「Nature Aging」に掲載された論文で述べた。
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しかし、科学者たちは血液バイオマーカーツールについて、臨床症状が現れる前に患者が将来この病気を発症する可能性があるかどうかを正確に予測するために使用するなど、より大きな目標を念頭に置いている。
論文の著者らによると、認知症に治療法はなく、人が認知症を発症する可能性があるかどうかを理解できれば、早期の診断と介入が可能になる可能性があるという。
プロテオミクスとも呼ばれるタンパク質の大規模研究は、病気に対する潜在的な薬剤や診断介入を見つけたり、人体の仕組みをより深く理解するために使用できます。
しかし、血液中のタンパク質を体系的に研究することは、「技術的制約」と比較方法の欠如により困難であることが判明した、と研究チームは書いている。
この障壁を克服するために、研究チームは英国の大規模なバイオバンク コホートの支援を利用しました。このコホートには 40 歳から 69 歳までの 50,000 人以上が登録され、2000 年代半ばから追跡調査期間の中央値は 14 年でした。
バイオバンクコホートの対象者のうち、全員が生体サンプルと人口統計情報を提供した1,400人強が、最初のデータ収集から10年以内に認知症を発症した。
バイオバンクは最近、最初の摂取とフォローアップセッション中に参加者のサンプル中に見つかった1,400以上の血漿、つまり血液タンパク質の新しいデータセットを発表した。
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このデータ公開により、チームは認知症の発症に関連する血液タンパク質のプロテオミクス研究を実施する「前例のない機会」を与えられたと論文は述べている。
これにより「認知症の診断時から血漿タンパク質の軌跡を遡り、各タンパク質がいつ正常の管理値から逸脱し始めるかを評価する」ことが可能になったと研究者らは書いている。
科学者らは関連するタンパク質を数百個発見したが、認知症の臨床的発症の少なくとも10年前から発現が変化し始めていることが判明した少数の「重要なタンパク質」に研究を集中させた。
これらのタンパク質は、 人工知能 ユー氏によると、これは光勾配ブースティングマシンと呼ばれるアルゴリズムで、機械学習を利用して認知症のリスクに最も密接に関係するタンパク質やその組み合わせを選別するものだという。
機械学習アルゴリズムを使用して、どのタンパク質がより良い予測モデルを作成したかを判断し、どの被験者が認知症を発症したかを示すバイオバンクのデータと照合しました。
この研究で「重要な」役割を果たしたこのアルゴリズムは「強力なパターン認識および予測機能」を備えており、大規模なデータセットのより効率的なスクリーニングを可能にする、とYu氏は述べた。
研究チームによれば、タンパク質データそのものを予測モデルに含めることは「最高の予測精度を達成する可能性は低い」という。
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「非侵襲的で費用対効果が高く、簡単にアクセスできる最適な予測アルゴリズム」を開発するために、彼らは、認知症のリスクを2倍以上に高めることがわかったGFAPと呼ばれるタンパク質に関するデータと、年齢などの人口統計情報を組み合わせた。そしてセックス。
論文によると、彼らの最終的な複合予測モデルは、「診断の10年以上前であっても将来の認知症を正確に予測」できる可能性を示しているという。
そして、病気のリスクを検査するために使用される画像スキャンや脊椎穿刺と比較して、その方法は「かなりのコストメリットをもたらす」可能性があると論文は述べている。
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研究チームは、バイオバンク集団の90％以上が白人民族の被験者で構成されており、したがって世界を代表するものではなく、研究には依然として限界があると述べた。 調べたタンパク質には、ヒトのプロテオーム全体が関与しているわけではありません。
しかし、ユ氏は、研究チームは現在、中国人のコホートについても調査を行っており、これにより英国に拠点を置くデータベースとの類似点と相違点を調べることができると述べた。
これまでの研究は「新たな治療法や介入戦略の開発への手がかりを提供した」と同氏は述べ、研究チームはうつ病やパーキンソン病など他の脳関連疾患の検査にもバイオバンクを利用していると付け加えた。
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#中国の科学者が大規模なデータバンクと #を活用して認知症を症状が始まる #年前に予測しようとしている
2024-02-17 05:00:13