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全球痴呆症患者数量庞大，其中阿尔茨海默病（AD）尤为常见。然而，由于对早期病理生理学分析不足，痴呆症的早期诊断面临挑战，许多患者往往在症状显现后才被确诊，这限制了早期预防和治疗的可能性。

上海复旦大学的科学家们在《自然·衰老》杂志上发表了一项突破性研究，该研究顺利获得血液样本分析，有望在痴呆症状出现前10年预测高风险个体。研究团队分析了英国生物银行中52645名未患痴呆症的成年人血浆蛋白数据，经过14.1年的随访，发现其中1417人后来确诊为痴呆症。顺利获得机器学习技术，研究人员设计了一种预测算法，该算法不仅考虑了多达1463种血浆蛋白水平，还结合了年龄、性别、教育水平和家族史等因素。

研究发现，GFAP、NEFL、GDF15和LTBP2四种血浆蛋白与全因痴呆（ACD）、阿尔茨海默病和血管性痴呆（VaD）有显著相关性，这些蛋白质在预测模型中的重要性排名靠前。特别是GFAP和GDF15，将它们的水平数值与群体统计数据结合，可以有效地预测个体未来患痴呆症的风险，模型预测ACD、AD和VaD的准确率（AUC）分别达到了0.891、0.872和0.912。此外，GFAP和LTBP2在痴呆症确诊前至少10年就已发生变化，显示出高度特异性。

这项研究为痴呆症的早期诊断和干预给予了新的希望。伦敦大学学院的神经科学专家Amanda Heslegrave博士强调，尽管这项研究具有重要的转化潜力，但在应用于临床实践前，还需要进行更多的验证工作，以确保结果的可重复性。未来，顺利获得简单的血液检测筛查痴呆症，可能成为现实，从而为更广泛的人群带来福祉。
 

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