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  • Nat Hum Behav丨郁金泰团队应用AI分析蛋白质组学数据发现阿尔茨海默病诊断新指标

    Nat Hum Behav丨郁金泰团队应用AI分析蛋白质组学数据发现阿尔茨海默病诊断新指标
    近期，由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的 冯建峰/程炜 团队运用AI for Medicine （AI4M，人工智能驱动的医学研究） 创新思路和分析策略， 对迄今为止最大规模的高通量脑脊液蛋白质组学 （6361种蛋白） 数据进行分析建模，发现了对阿尔茨海默病（AD）诊断和预测具有重要价值的新型生物标志物——YWHAG 。 结果显示，YWHAG在识别生物学定义的AD和临床诊断的AD痴呆时的准确度分别高达96.9%和85.7%，联合四个 （YWHAG、SMOC1、TMOD2和PIGR） 和五个 （ACHE、YWHAG、PCSK1、MMP10和IRF1） 蛋白的组合进一步将诊断准确性提高到98.7%和97.5%。 这些卓越的诊断性能在独立外部队列及尸检病理队列中均得到了验证，甚至优于经典的AD脑脊液核心生物标志物Aβ42和P-Tau181。
    BioArtMED
    SMOC1 复旦大学 阿尔茨海默病
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    3个月前
  • 阿尔茨海默病诊断新指标！有望帮助实现早诊断，早治疗

    阿尔茨海默病诊断新指标！有望帮助实现早诊断，早治疗
    结果显示，YWHAG在识别生物学定义的AD和临床诊断的AD痴呆时的准确度分别高达96.9%和85.7%，联合四个（YWHAG、SMOC1、TMOD2和PIGR）和五个（ACHE、YWHAG、PCSK1、MMP10和IRF1）蛋白的组合进一步将诊断准确性提高到98.7%和97.5% 。 近年来，针对β淀粉样蛋白（Aβ）的疾病修饰治疗取得了重大进展，越来越多的AD靶向精准治疗药物获批上市，为早期AD患者提供了新的精准治疗选择。 早期诊断是实现精准治疗的关键，这对现有的诊断方法提出了前所未有的高要求。
    学术经纬
    SMOC1 Aβ 阿尔茨海默病
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    4个月前