在医学探索的漫长征程中，人类对各种疾病的预防和发展一直充满挑战。 其中，痴呆这种严重影响老年人生活质量的疾病，是科学家们几十年来一直在努力的目标。 近日，复旦大学科研团队为我们带来了一个令人振奋的消息：他们利用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法，成功发现了未来可能导致痴呆风险的重要血浆生物标志物，并能提前15年揭开痴呆的阴霾！
这项具有里程碑意义的研究已发表在《自然衰老》杂志上，并得到了《自然》主要期刊的高度评价。 它不仅为我们提供了解决痴呆难题的新视角，也为未来的早期预防和策略指明了方向。
那么，这项研究究竟是如何做到的呢？
该团队从50,000多名健康成年人的血液样本中筛选了关键信息，并仔细跟踪了他们14年。 在这漫长的岁月里，他们就像守护者一样，时刻关注着这些参与者的健康。 最终，他们发现其中1,417人患上了痴呆。 通过对这些患者的血液样本进行深入分析，研究人员确定了四种与痴呆和阿尔茨海默病密切相关的蛋白质：GFAP，NEFL，GDF15和LTBP2。
令人惊讶的是，对于一些后来患上痴呆的参与者来说，他们的血液中这些蛋白质的水平在症状出现前十多年就已经超出了正常范围。 这一发现无疑为我们提供了一个宝贵的机会之窗，可以在痴呆的阴影蔓延之前采取积极的干预措施。
在这四种蛋白质中，GFAP尤为引人注目。 研究发现，血液GFAP水平高的人患痴呆的可能性是其两倍以上，患阿尔茨海默氏症的可能性几乎是其三倍！ 这些数据无疑为我们敲响了警钟，让我们密切关注这种生物标志物的变化。
然而，仅仅依靠这四种蛋白质的水平来判断痴呆风险显然是不够的。 为了提高算法的准确性和可靠性，研究人员进一步应用机器学习技术设计了一种高效的算法。 他们将这四种蛋白质生物标志物的水平与年龄、性别、教育水平和家族史等人口统计学因素相结合，构建了一个综合模型。
这个模型是如何工作的？ 研究人员用来自三分之二研究参与者的信息对其进行了训练，就像一个严谨的导师，不断磨练和完善其性能。 然后，他们用其余17,549人的数据对其进行了测试，以测试其作战能力。 结果令人兴奋：该模型在提前 15 年患痴呆的风险方面准确率为 90%**！
这一成绩的背后，是复旦大学类脑智能科学与技术研究所研究员程伟带领的团队的辛勤耕耘和不懈努力。 研究员程伟说：“我们团队在早期构建的全表型痴呆模型可以将发病风险提前10年，准确率为85%，本研究进一步将发病前年数提前至15年，准确率超过90%; 本研究揭示了蛋白质组学在脑疾病早期精准干预中的重要作用，为今后的脑疾病研究提供了新的思路。 ”
这项研究的成功不仅为我们提供了预防痴呆风险的有力工具，而且还揭示了蛋白质组学在脑部疾病研究中的巨大潜力。 它向我们展示了科学的力量如何一步一步地揭开疾病的神秘面纱，并带来更健康、更美好的未来。 让我们在不久的将来期待更多这样的科研成果！
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