研究发现：1463种血浆蛋白质与新发ACD、AD和VaD的关联。
采用人工智能技术，分析1463种血浆蛋白组学数据
研究团队指出，以阿尔茨海默病为代表的痴呆症，已成为严重影响居民健康和经济发展的重大公共卫生问题。在临床症状出现前，痴呆症存在数年甚至数十年的隐匿期，15-20年可能无症状，早期表现容易与正常老化相混淆。当患者出现显著认知行为障碍等症状，前往医院就诊时，疾病往往已进展到中晚期，错过干预的最佳时期，医生也束手无策。
在这项研究中，团队研究运用AI for science（注：人工智能驱动的科学研究，下文简称AI4S），采用迄今为止全球最大规模的基于社区队列的蛋白质组学数据和人工智能算法，对1463种血浆蛋白组学数据进行了分析和建模，发现GFAP、NEFL和GDF15三个蛋白与新发全因痴呆（ACD）、新发阿尔茨海默病（AD）和新发血管性痴呆（VaD）三种常见痴呆类型的风险有显著关联，并且LTBP2也与痴呆发病关联密切。
"我们的研究提供了一个很好的AI4S的研究范例，基于数据驱动的思想，我们构建出高精度的痴呆风险预测模型，这是理工医交叉融合的突破进展，对推动精准医疗的发展具有重要意义，"冯建峰介绍，与以往类似研究使用采用的小样本量横断面设计不同，此次复旦团队运用大样本、长时间的纵向数据，从中提炼有用的模式、趋势和关联信息，强调让数据"说话"。
