遗传风险大于年龄:机器学习模型将阿兹海默症的预测风险排名
阿兹海默症是一种逐渐恶化的神经系统疾病,是全球数百万人最常见的痴呆症。这种毁灭性疾病侵蚀人们的记忆、认知能力,并最终影响人们的日常生活能力。虽然阿兹海默症主要与衰老有关,但其遗传、环境和生活方式等因素的交互作用十分复杂。
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研究表明,在65岁以上的成年人中,遗传倾向超越了年龄作为风险因素。最近的一项研究显示,一旦个体年满65岁,也就是阿兹海默症发病门槛,他们的遗传风险可能在决定是否罹患这种致命的脑部疾病方面发挥较大作用,而不仅仅是年龄。
该研究最近发表在《Scientific Reports》杂志上,利用机器学习模型对阿兹海默症的风险因素进行了排名。研究人员使用了遗传风险分数、非遗传信息和来自近50万人的电子健康记录数据来实现这一目标。这项研究是首次结合这些数据来排名风险因素,并根据其与阿兹海默症之间的关联强度进行排序。
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研究人员使用这些模型对来自英国生物银行的两个人群的预测风险因素进行排名:40岁及以上的白人和其中65岁或以上的成年人的子集。结果显示,根据美国阿兹海默症协会的统计数据,年龄在整个人群中的风险占三分之一,是阿兹海默症最大的风险因素,但对于老年人而言,多基因风险分数确定的遗传风险更具有预测性。
《俄亥俄州立大学医学院》的眼科和视觉科学以及生物医学信息学的副教授以及人类遗传学师资的成员兼首席作者谭晓怡表示:“我们都知道阿兹海默症是晚发性疾病,因此我们知道年龄是一个重要的风险因素。但是,当我们仅考虑65岁或以上的人的风险时,遗传信息分数排名比年龄更高,这意味着在研究阿兹海
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