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研究により、疾患を15年前に検出する血液バイオマーカーが特定される
上海の科学者らは、大規模なデータバンクと人工知能を利用して、認知症を症状が始まる15年前に予測できる血漿中のバイオマーカーを発見した。
研究者らは、彼らの研究結果は、この疾患を発症するリスクが高い健康な成人に対する早期介入において重要な役割を果たす可能性があると述べた。
復丹大学脳知能科学技術研究所と同大学華山病院のチームが実施した研究に関する論文が、2月13日付けのNature Aging誌に掲載された。
同じ日にネイチャー誌に掲載された社説は、研究者らの研究は「 [the development of] 科学者たちが何十年も探し求めてきたツール、それはアルツハイマー病やその他の認知症を、発症前の非常に早い段階で検出できる血液検査だ。」
医師らによると、脳疾患の診断は難しい場合が多いという。 腰椎穿刺は侵襲的であり、脳画像検査には費用がかかります。 対照的に、血液検査は便利で非侵襲的で費用対効果が高いと、論文の共著者であり同研究所の研究員であるチェン・ウェイ氏は述べた。
復丹大学の科学者らは、認知症の可能性を予測するための血液検査が6カ月以内に臨床現場に応用できると期待していると述べた。 この疾患の早期発見は早期介入への扉を開き、その進行を遅らせたり、さらには止める可能性をもたらします。
世界保健機関によると、世界中で 5,500 万人以上が認知症に罹患しており、その数は今後も増加すると予想されています。 認知症は、無症候性の段階から完全に発現する臨床症候群まで、10 年以上かけてゆっくりと進行します。
「患者が認知行動上の問題を示し始める頃には、障害はすでに中期または後期に進行している可能性があり、最適な介入時期を逃している可能性がある」と復旦大学研究所の計算生物学者であり、もう一人の共同研究者であるFeng Jianfeng氏は述べた。 -論文の著者。
研究者らは、52,600人以上の健康な成人を登録し、追跡期間中央値14年を設けた大規模な英国バイオバンクコホートの支援を利用した。 このうち、1,417人が全原因型認知症、691人がアルツハイマー病、285人が血管性認知症と診断された。
各参加者について、心臓代謝、炎症、神経学、腫瘍学に関連する血漿中の 1,463 個のタンパク質がテストされ、研究者らは生存関連分析と機械学習アルゴリズムを使用してモデリング分析を実行しました。
彼らは、GFAP、NEFL、GDF15 という 3 つのタンパク質と、これら 3 種類の認知症のリスクとの重要な関連性を発見しました。 彼らはまた、タンパク質LTBP2がこの障害の発症に関与していることも発見した。
これらのバイオマーカーは、年齢、性別、教育レベル、遺伝学などの従来の危険因子と同様に、90% を超える高精度の予測モデルを促進するために使用されました。
「私たちの研究は、AIがどのように学際的な協力を促進する研究パラダイムを促進できるかを示す素晴らしい例を提供しています」とFeng氏は述べた。 「機械学習を活用し、大規模なデータセットから組み合わせを抽出・最適化し、タンパク質ベースの高精度認知症予測モデルを確立しました。」
チームは今後、中国の認知症リスクのある集団間のデータ収集と相互検証の実施に重点を置く。 関連データを収集することで、中国人の人口特性に合わせて認知症リスク予測モデルを調整する予定だ。
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#科学者が認知症を予測する方法を発見
2024-02-19 01:13:00