痴呆早期识别非常困难。一般来讲，到医院就诊的患者都是中期或者晚期，因此早期发现痴呆非常重要。

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，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。如果一切顺利，半年后或仅凭一滴血的检测化验，就能提前15年预知痴呆风险，为疾病的早干预早治疗提供了可能。

一滴血提前15年预知痴呆风险

日前，这一研究成果以《Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults》为题，在线发表在《Nature Aging》上。

在临床症状出现前，痴呆症往往存在数年甚至数十年的隐匿期，而当患者出现显著认知行为障碍等症状前往就诊时，疾病往往已进展至中晚期，错过干预的最佳时期。

立足AI4S（AI for science，人工智能驱动的科学研究），采用迄今为止全球最大规模的基于社区队列的蛋白质组学数据和人工智能算法，复旦大学科研团队发现，GFAP、NEFL和GDF15三个蛋白与新发全因痴呆（ACD）、新发阿尔茨海默病（AD）和新发血管性痴呆（VaD）的风险有显著关联，并且LTBP2也与痴呆发病关联密切。

复旦研究团队使用大样本队列数据，对52645名非痴呆成人的血液数据进行跨度超过中位14年的追踪分析。结果发现，参与者中后来有1417名被诊断为新发ACD，691名被诊断为新发AD，285名被诊断为新发VaD。

研究团队对每个血液样本检测了包含心脏代谢、炎症、神经和肿瘤四个面板上的1463种血浆蛋白，并运用生存关联分析和机器学习算法开展建模分析，最终识别出GFAP、NEFL和GDF15等对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。

对不同血浆蛋白水平与疾病临床进展风险间关联的分析发现，基线GFAP、NEFL或GDF15水平较高的受试者，未来患痴呆的风险大大增加。

为确保模型的可靠性和稳定性，复旦团队在不同亚组人群中进行多重验证，模型均表现出良好的预测性能，为痴呆症的早期识别提供了有力工具。

半年后有望用于临床检测

相关数据显示，目前，在全世界范围内，老年痴呆患者超过5500万人，其中有超过1000万患者分布在中国。

而老年痴呆人群正在快速扩大，据世卫组织推测，全球每3秒钟就有一位痴呆症患者产生；到2030年全球患者将突破7800万人，而2050年可能达到1.39亿人。

痴呆症的发病机制仍然不被世人知晓，药物研发也处于瓶颈期。而如果通过血液检测就能提前15年预知痴呆风险，这无疑是无数潜在病患的福音。

那么，这项研究发现距离运用于普通民众的痴呆症风险检测还有多远呢？

据悉，如果一切顺利，半年后可应用到临床检测，筛查出高危人群。团队透露，部分体检医疗机构已主动与团队取得联系，探讨将相关检测加入体检项目的可能性。

或许，在不久后，通过验血，就有望辅助临床医生尽早识别痴呆高危患者，以便尽早干预，提高患者的生活质量。

 （环球医学编辑：常路）

参考资料：
Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38347190/
AI for science，一滴血提前15年预知痴呆风险
https://news.fudan.edu.cn/2024/0214/c5a139217/page.htm