全新模型提前十年預測阿爾茲海默病發病風險

　　本報訊 （記者 姜澎）如何提早應對阿爾茲海默病這類病因至今未完全明確的疾病？復旦大學類腦智慧科學與技術研究院馮建峰教授/程煒團隊與復旦大學附屬華山醫院鬱金泰教授臨床研究團隊組建學科交叉攻關團隊，利用生物醫學大數據以及人工智慧算法開發全新的認知障礙風險預測模型——UKB-DRP，能對個體在五年、十年甚至更長時間內是否有全因癡呆及其主要亞型阿爾茲海默病的發病風險進行精準預測。

　　癡呆是一種起病隱匿、進行性發展的神經系統退行性疾病，一旦患病，大腦的記憶力、思維能力等功能會像被“橡皮擦”一樣清除掉，成為老年人群致死和致殘的主要疾病之一，已列為21世紀全球重大健康難題。

　　隨著社會老齡化加快，2050年全球罹患癡呆的人數預計將從2019年的5700萬增加至1.53億。癡呆病程長，年輕化趨勢明顯，發病前20年已出現病理改變，但臨床診斷時往往已錯過最佳治療時間窗，早期預測、早期干預的研究迫在眉睫。

　　聯合團隊利用英國生物樣本庫隊列，隨訪了425159名40-69歲的非癡呆人群，在中位隨訪時長達11.9年的過程中，5287位參與者被診斷為新發癡呆。

　　研究納入參與人群的認知、生化、行為和基因等多維度健康相關指標，基於臨床經驗對這些指標進行嚴格篩選和質控。隨後運用機器學習算法，計算每個指標對癡呆預測模型的重要程度，最終選出排名前十的指標作為預測因子，構建了UKB-DRP癡呆預測模型。

　　這十個預測因子包括：年齡、載脂蛋白E（ApoE）基因、認知配對測試時長、腿部脂肪百分比、服藥數量、認知反應測試時長、呼氣峰流量、母親死亡年齡、慢性疾病和平均紅細胞體積。

　　UKB-DRP癡呆預測模型對未來五年、十年甚至更長時間的全因癡呆和阿爾茲海默病的預測效能均較高，其中全因癡呆的預測AUC值為0.85，阿爾茲海默病的預測AUC值更高，可達0.86-0.89。而且這一癡呆預測模型與國際上已發表的預測模型，如CAIDE、DRS、ANUADRI等相比，預測精度顯著更高。

　　UKB-DRP癡呆預測模型的優勢在於，其納入的十個預測因子可以從問卷調查、簡單查體和常規血液檢查中快速獲取。相比其他基於昂貴全基因組測序、有創腰椎穿刺或PET影像等複雜預測因子建立的模型，該模型可廣泛應用於各級醫療單位早期篩查。

　　相關成果發表于《柳葉刀》子刊《eClinicalMedicine》（《臨床醫學》）。研究團隊還研發了UKB-DRP癡呆預測模型的網頁版應用，使用者可在線輸入待測個體的相關信息，獲取癡呆發病風險信息。

　　這是復旦大學類腦智慧科學與技術研究團隊與華山醫院臨床研究團隊近年組建的醫理跨學科交叉團隊圍繞重大腦疾病臨床防治問題合作深耕的又一突破。合作團隊的前期工作圍繞阿爾茲海默病及癡呆的早期防治開展研究，通過對多組學表型數據的深入挖掘，確認了握力與步速、體脂和炎症等一系列新型風險因素，並深入探究運動與睡眠、抗抑鬱治療、白內障治療及戶外日照等對降低癡呆風險的重要作用。聯合研究團隊基於所挖掘的生物標誌物，繪製其自然變化軌跡，並結合多模態腦影像進一步揭示其神經影像機制，為開展保護性治療提供新靶點。團隊已在頂級期刊發表相關論文10余篇。