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记者15日获悉，中国的专家团队运用人工智能驱动的医学研究创新思路和分析策略，发现了对阿尔茨海默病诊断和预测具有重要价值的新型生物标志物——YWHAG。其诊断的精准性已获得验证，甚至优于经典的阿尔茨海默病脑脊液核心生物标志物，有较高的临床应用价值。

复旦大学附属华山医院神经内科郁金泰教授团队领衔，联合复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰/程炜团队获得的这项研究成果发表在国际学术期刊《自然——人类行为》杂志上。

郁金泰教授15日对记者介绍，近年来，针对β淀粉样蛋白的疾病修饰治疗取得了重大进展，越来越多的阿尔茨海默病靶向精准治疗药物获批上市，为早期患者提供了精准治疗选择。但这些新药主要在早期阿尔茨海默病患者中发挥药效，因此准确识别早期患者至关重要。这位专家表示，这对现有的诊断方法提出了前所未有的高要求。同时，新药的价格昂贵且存在一定风险，进一步改进诊断技术以确保药物有效应用显得更加紧迫。

郁金泰团队采用创新的数据驱动方法和独特的蛋白质组学分析策略，对6361种脑脊液蛋白组学数据进行了分析和建模。研究人员筛选出多个对阿尔茨海默病生物学诊断和临床诊断有意义的生物标志物。通过进一步研究，专家们发现，脑脊液YWHAG无论在生物学定义的阿尔茨海默病组，还是在临床诊断的阿尔茨海默病痴呆组，其差异化表达均最显著。在单个蛋白中，YWHAG在识别生物学定义的阿尔茨海默病和临床诊断的阿尔茨海默病痴呆时表现最佳，准确度分别高达96.9%和85.7%。

据悉，该研究成果不仅为阿尔茨海默病的早期诊断和疾病预测提供了全新的生物标志物，还突破了传统阿尔茨海默病诊断标志物的局限性，显著提高了诊断的准确度，在临床应用和未来研究方面展现了广阔的前景。

郁金泰教授指出，该研究成果有望在大幅提高阿尔茨海默病患者早期识别率的同时，优化治疗方案，延缓疾病进展，改善患者生活质量。相关成果已申请专利，具有巨大的应用空间和市场转化潜力。