痴呆发病预测新进展 我国科学家发现重要生物标志物

痴呆发病预测新进展 我国科学家发现重要生物标志物 近日，复旦大学科研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，可实现提前15年预测痴呆发病风险。相关成果发表在《自然·衰老》，《自然》主刊评价这项研究“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步。” 对痴呆的早期识别和干预能显著降低疾病负担。由于传统有创或高成本检查技术均有局限，研究人员希望找到便捷、无创、可靠的生物标志物用于筛查。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，基于大样本队列数据，对52645名非痴呆社区人群进行了平均超14年的追踪随访，其中1417位参与者被诊断为新发全因痴呆（ACD）、691名患者被诊断为新发阿尔茨海默病（AD）、285名患者被诊断为新发血管性痴呆（VaD）。通过分析1463种血浆蛋白质数据，团队发现了对痴呆预测极具价值的血浆生物标志物。 研究团队表示，经过模型分析和机器学习算法分析，GFAP、NEFL和GDF15这三个血浆蛋白质始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著。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。例如，GFAP基线水平较高的人未来患痴呆的几率是GFAP基线水平较低者的2.32倍。 据介绍，此项研究可提前15年预测痴呆发病风险且精度突破90%。“这表明蛋白质组学在脑疾病早期精准识别和干预中可发挥重要作用，为未来脑疾病研究提供了新思路。”程炜说。 研究团队透露，下一步将围绕我国痴呆风险人群队列开展数据采集和交叉验证，对相关数据作出矫正，开发出最适合我国人群的痴呆风险预测数据模型。 标签: #痴呆病 #阿尔滋海默 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

复旦团队发现重要血浆生物标志物 可提前15年预知痴呆风险

复旦团队发现重要血浆生物标志物 可提前15年预知痴呆风险 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展开联合攻关，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，可提前15年预测痴呆发病风险，对痴呆高危人群的筛查和早期干预具有重大意义。北京时间2024年2月13日凌晨，这一研究成果以《血浆蛋白质组学预测健康成年人未来痴呆风险》（Plasma proteomic profiles predict future dementia in healthy adults）为题，发表在《自然·衰老》（Nature Aging）。 ... PC版： 手机版：

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密 该工具由 KAUST 生物信息学研究员 Maxat Kulmanov 及其同事开发，在预测蛋白质功能方面优于现有的分析方法，甚至能够分析现有数据集中没有明确匹配的蛋白质。该模型被称为 DeepGO-SE，它利用了类似于 Chat-GPT 等生成式人工智能工具所使用的大型语言模型。然后，它根据蛋白质工作方式的一般生物学原理，利用逻辑蕴含得出关于分子功能的有意义的结论。从本质上讲，它通过构建部分世界模型（在本例中为蛋白质功能），并根据常识和推理推断出在这些世界模型中应该发生的事情，从而赋予计算机逻辑处理结果的能力。一种新的人工智能（AI）工具能对未知蛋白质的功能进行逻辑推理，有望帮助科学家揭开细胞内部的奥秘。图片来源：© 2024 KAUST; Ivan Gromicho他补充说："这种方法有很多应用前景，"KAUST 生物本体论研究小组负责人罗伯特-霍恩多夫（Robert Hoehndorf）说，"特别是当需要对神经网络或其他机器学习模型生成的数据和假设进行推理时。"库尔曼诺夫和霍恩多夫与KAUST的斯特凡-阿罗德（Stefan Arold）以及瑞士生物信息学研究所的研究人员合作，评估了该模型破译那些在体内作用未知的蛋白质功能的能力。该工具成功地利用了一种鲜为人知的蛋白质的氨基酸序列数据及其与其他蛋白质的已知相互作用，并精确地预测了其分子功能。该模型非常精确，在一次国际功能预测工具竞赛中，DeepGO-SE 在 1600 多种算法中名列前 20 位。KAUST 团队目前正在利用这一工具研究在沙特阿拉伯沙漠极端环境中生长的植物中发现的神秘蛋白质的功能。他们希望这些发现将有助于确定生物技术应用中的新型蛋白质，并希望其他研究人员也能使用这一工具。库尔曼诺夫解释说："DeepGO-SE分析未表征蛋白质的能力可以促进药物发现、代谢通路分析、疾病关联、蛋白质工程、筛选感兴趣的特定蛋白质等任务。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家揭示对基因组健康至关重要的145个基因

科学家揭示对基因组健康至关重要的145个基因 2月14日，《自然》杂志发表了一项新研究，通过对近千个转基因小鼠品系进行系统筛选，发现了一百多个与DNA损伤有关的关键基因。这项工作为癌症进展和神经退行性疾病提供了见解，也为蛋白质抑制剂提供了潜在的治疗途径。基因组包含生物细胞内的所有基因和遗传物质。当基因组稳定时，细胞就能准确地复制和分裂，将正确的遗传信息传递给下一代细胞。尽管基因组非常重要，但人们对影响基因组稳定性、保护、修复和防止 DNA 损伤的遗传因素知之甚少。突破性研究及其影响在这项新研究中，威康-桑格研究所的研究人员与剑桥大学英国痴呆症研究所的合作者一起，着手更好地了解细胞健康的生物学特性，并找出维持基因组稳定性的关键基因。研究小组利用一组转基因小鼠品系，确定了 145 个在增加或减少异常微核结构的形成中起关键作用的基因。这些结构表明基因组不稳定和 DNA 损伤，是衰老和疾病的常见标志。当研究人员敲除DSCC1基因时，基因组不稳定性的增加最为显著，异常微核的形成增加了五倍。缺乏该基因的小鼠具有与人类凝聚素病症患者相似的特征，这进一步强调了这项研究与人类健康的相关性。通过 CRISPR 筛选，研究人员发现DSCC1缺失引发的这种效应可以通过抑制蛋白质 SIRT1 得到部分逆转。这些发现有助于揭示影响人类基因组一生健康和疾病发展的遗传因素。该研究的资深作者、剑桥大学英国痴呆症研究所的加布里埃尔-巴尔穆斯（Gabriel Balmus）教授说："继续探索基因组不稳定性对于开发针对遗传根源的定制治疗方法至关重要，其目标是改善各种疾病的治疗效果和患者的整体生活质量。我们的研究强调了SIRT抑制剂作为治疗粘连蛋白病和其他基因组疾病途径的潜力。它表明，早期干预，特别是针对 SIRT1 的干预，有助于在基因组不稳定性发展之前减轻与之相关的生物变化。"这项研究的第一作者、威康桑格研究所的大卫-亚当斯（David Adams）博士说："基因组稳定性是细胞健康的核心，影响着从癌症到神经变性等一系列疾病，但这一直是一个探索相对不足的研究领域。这项工作历时15年，体现了从大规模、无偏见的基因筛选中可以学到什么。所发现的 145 个基因，尤其是那些与人类疾病相关的基因，为开发治疗癌症和神经发育障碍等基因组不稳定疾病的新疗法提供了有希望的靶点。"研究要点：对基因组造成损害的各种来源包括辐射、化学接触以及 DNA 复制或修复过程中的错误。微核是一种小的异常结构，通常被称为"突变工厂"，其中含有错位的遗传物质，而这些物质本应在细胞核中。它们的存在意味着患癌症和发育障碍等疾病的风险增加。凝聚蛋白病是一组因凝聚蛋白功能障碍而导致的遗传病，凝聚蛋白对细胞分裂过程中染色体的正常组织和分离至关重要。这可能导致一系列发育异常、智力障碍、独特的面部特征和生长迟缓。当 SIRT1 蛋白被抑制时，DNA 损伤就会减少，它们就能挽救与内聚力破坏相关的DSCC1缺失所带来的负面影响。这种作用是通过恢复一种名为 SMC3 的蛋白质的化学水平实现的。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

牛津大学科学家发现早期癌症检测的关键蛋白质 确诊前7年多就可检测到

牛津大学科学家发现早期癌症检测的关键蛋白质 确诊前7年多就可检测到 由英国癌症研究中心（Cancer Research UK）资助、牛津人口健康中心（Oxford Population Health）开展的两项研究发现，血液中的蛋白质有可能在癌症确诊前七年就提醒人们癌症的存在。研究人员确定了与19种不同癌症类型相关的618种蛋白质，其中包括在癌症确诊前至少7年采集血样的人体内发现的107种蛋白质。研究小组发现，这些蛋白质可能在癌症的最早期阶段就参与其中，从而可以预防癌症。他们认为，其中一些蛋白质可用于比目前更早地检测癌症。将来，这将有助于在更早的阶段治疗或完全预防癌症。英国癌症研究中心正在资助研究人员寻找癌症的最早征兆，这也是该中心通过研究预防癌症的长期战略的一部分。在这些研究中，研究小组使用了一种名为蛋白质组学的强大技术。蛋白质组学使科学家能够在一个时间点上分析组织样本中的大量蛋白质，了解它们之间的相互作用，并发现不同组织样本中蛋白质的重要差异。在第一项研究中，科学家们分析了英国生物库中的血液样本，这些样本来自 44000 多人，其中有 4900 多人后来被诊断出患有癌症。研究小组利用蛋白质组学分析了每人一份血液样本中的 1463 种蛋白质。他们比较了被确诊为癌症和未被确诊为癌症的人的蛋白质，寻找他们之间的重要差异，并找出哪些蛋白质与癌症风险有关。科学家们还发现了癌症确诊前三年血液中存在差异的 182 种蛋白质。在第二项研究中，科学家们研究了 30 多万个癌症病例的基因数据，深入探讨了哪些血液蛋白与癌症的发展有关，哪些可以成为新疗法的目标。科学家发现，血液中的 40 种蛋白质会影响一个人罹患 9 种不同癌症的风险。虽然改变这些蛋白质可能会增加或减少人们患癌的几率，但科学家们也发现，在某些情况下，这可能会导致意想不到的副作用。不过，研究小组强调，他们还需要做进一步的研究，以找出这些蛋白质在癌症发展中的确切作用、哪些蛋白质是最可靠的检测指标、可以开发哪些检测方法来在临床上检测这些蛋白质，以及哪些药物可以靶向这些蛋白质。牛津人口健康研究所高级营养流行病学家、第一项研究的共同第一作者凯伦-帕皮尔（Keren Papier）博士说："为了挽救更多癌症患者的生命，我们需要更好地了解癌症早期发生了什么。来自数千名癌症患者的数据揭示了血液中的蛋白质如何影响我们的癌症风险，这确实令人兴奋。现在，我们需要深入研究这些蛋白质，看看哪些蛋白质可以可靠地用于预防。"共同第一作者约书亚-阿特金斯博士说："我们与生俱来的基因以及由这些基因产生的蛋白质对癌症的发生和发展有着巨大的影响。感谢成千上万向英国生物库提供血液样本的人，我们正在建立一幅更全面的图景，了解基因如何在多年内影响癌症的发展。"牛津人口健康研究所高级分子流行病学家、第一篇论文的资深作者和第二篇研究报告的第一作者卡尔-史密斯-伯恩博士说："我们已经预测了人体可能对针对特定蛋白质的药物做出的反应，包括许多潜在的副作用。在进行任何临床试验之前，我们已经掌握了一些早期迹象，知道哪些蛋白质可能会因为意外的副作用而成为我们避免使用的靶点。这项研究让我们离利用靶向药物预防癌症的目标更近了一步这曾经被认为是不可能的，但现在却更容易实现了。"牛津大学人口健康研究所高级分子流行病学家、这两项研究的资深作者露丝-特拉维斯（Ruth Travis）教授说："要想预防癌症，我们就必须了解导致癌症早期发展的因素。这些研究非常重要，因为它们提供了许多有关多种癌症的病因和生物学特性的新线索，包括对癌症确诊前几年发生的事情的深入了解。我们现在拥有的技术可以对数千个癌症病例中的数千种蛋白质进行研究，确定哪些蛋白质在特定癌症的发展过程中起作用，哪些蛋白质可能对多种癌症类型有共同的影响"。英国癌症研究中心研究与创新执行主任 Iain Foulkes 博士说："预防癌症意味着要注意疾病最早的预警信号。这意味着要进行深入细致的研究，找到我们应该密切关注的分子信号。这项研究的发现是向提供预防性疗法迈出的关键性的第一步，而预防性疗法是让人们过上更长、更美好的生活，远离癌症恐惧的最终途径。"编译来源：ScitechDailyDOI: 10.1038/s41467-024-48017-6DOI: 10.1038/s41467-024-46834-3 ... PC版： 手机版：

新发现的生物标志物可以通过一次简单的血液化验确定糖尿病风险

新发现的生物标志物可以通过一次简单的血液化验确定糖尿病风险 目前用于预测 2 型糖尿病风险的最常用炎症生物标志物是高敏 C 反应蛋白（CRP）。然而，新的研究表明，联合评估生物标志物，而不是单独评估每一种生物标志物，将提高预测糖尿病风险和糖尿病并发症的几率。ECU研究员吴丹（Dan Wu）的一项研究调查了系统性炎症（通过联合累积高敏CRP和另一种称为单核细胞与高密度脂蛋白比值MHR的生物标志物评估）与2型糖尿病发病之间的联系。这项研究对 40800 多名非糖尿病参与者进行了近十年的跟踪研究，其中 4800 多人在此期间患上了糖尿病。吴说，在这些罹患2型糖尿病的患者中，观察到MHR与CRP之间存在显著的交互作用。"具体来说，在每个 CRP 层中，MHR 的增加都会增加 2 型糖尿病的风险；MHR 和 CRP 的同时增加会显著提高糖尿病的发病率和风险。此外，慢性炎症（由MHR和CRP的联合累积暴露量反映）与糖尿病发病之间的关联具有高度的年龄和性别特异性，并受高血压、高胆固醇或糖尿病前期的影响。在临床风险模型中加入MHR和CRP能显著改善对糖尿病发病的预测，"吴说。女性风险最高研究发现，女性因 CRP 和 MHR 的共同增加而患 2 型糖尿病的风险更大，性激素可能是造成这些差异的原因。研究结果证实了慢性炎症参与导致早发糖尿病，值得特别关注。"流行病学证据表明，早发糖尿病的发病率持续上升，尤其是在发展中国家。"她补充说："利用慢性炎症与2型糖尿病之间的这种年龄特异性关联，可能是实现早期识别高危青壮年并制定个性化干预措施的一种很有前景的方法。"吴指出，糖尿病的慢性进展性和后续并发症的巨大负担进一步凸显了解决这一关键健康问题的迫切需要。虽然衰老和遗传是不可改变的风险因素，但其他风险因素可以通过改变生活方式来改变。炎症受生活活动和代谢状况（如饮食、睡眠紊乱、慢性压力、葡萄糖和胆固醇失调）的影响很大，因此监测与风险相关的代谢状况具有潜在的益处。吴说，累积 MHR 和 CRP 具有成本效益和在当前临床环境中广泛可用的双重优势，这使得这些指标作为预测糖尿病风险的便捷工具得到广泛应用。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：