復旦大学の科学研究チームはこのほど、大規模プロテオミクスデータ及び人工知能（AI）アルゴリズムを採用し、将来の認知症のリスクを予測する重要な血漿バイオマーカーを発見した。認知症の発症リスクを15年前から予測することを実現できる。これに関連する成果は「Nature Aging」に掲載された。「ネイチャー」誌はこの研究を、「早期の無症状の段階でのアルツハイマー及びその他のタイプの認知症検査の血液検査方法に向かい一歩前進した」と評価した。新華社が伝えた。

認知症の早期発見と介入は、疾患の負担を大幅に軽減できる。従来の侵襲的または高コストの検査技術にはいずれも限界があることから、研究者はスクリーニングに用いるスムーズ、無侵襲、信頼できるバイオマーカーを求めてきた。復旦大学脳型知能科学・技術研究院の馮建峰教授・程煒研究員のチームは復旦大学附属華山病院の郁金泰教授のチームと協力し、大標本データに基づき5万2645人の健常者を対象に平均14年以上の追跡訪問を行った。うち1417人の被験者が全原因認知症（ACD）、691人がアルツハイマー症（AD）、285人が血管性認知症（VaD）と診断された。1463種の血漿タンパク質データの分析を通して、チームは認知症の予測にとって極めて価値ある血漿バイオマーカーを発見した。

研究チームによると、モデル分析及び機械学習アルゴリズム分析の結果、GFAP、NEFL、GDF15という3種の血漿タンパク質が常に、ACD、AD、VaDのリスクと最も顕著な関連性を示した。異なる血漿タンパク質水準と疾患の臨床進行リスクとの間の関連性の分析により、GFAP、NEFLまたはGDF15の基準値が高い被験者は、将来的に認知症を発症するリスクが大幅に上昇する。例えばGFAPの基準値が高い人が将来的に認知症を発症する確率は低い人の2.32倍になる。

この研究は15年前から認知症の発症リスクを予測できる上、その精度は90％を超える。程氏は、「これはプロテオミクスが脳疾患の早期の正確な識別と介入において重要な役割を担えることを物語っており、将来の脳疾患の研究に新たなアプローチを提供している」と述べた。

研究チームは、「今後は中国の認知症発症リスクを持つ人のデータ収集と相互検証を行い、関連データを修正し、中国人に最も適した認知症リスク予測データモデルを開発する」と明かした。