一项新的研究表明，一旦成年人达到65岁(阿尔茨海默病发病的阈值年龄)，他们的遗传风险程度可能会超过年龄，成为他们是否会患上这种致命的脑部疾病的预测因素。
的研究该研究最近发表在该杂志上科学报告他是第一个用遗传风险评分、非遗传信息和来自近50万人的电子健康记录数据构建机器学习模型的人，根据风险因素与疾病最终发展的关联程度对风险因素进行排名阿尔茨海默病。
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了排名:40岁及以上的白人，以及65岁及以上的成年人。
结果表明，年龄——其中构成总风险的三分之一到85岁这是整个人群中患阿尔茨海默氏症的最大风险因素，但对于老年人来说，由多基因风险评分确定的遗传风险更具预测性。
“我们都知道阿尔茨海默病是一种晚发性疾病，所以我们知道年龄是一个重要的风险因素。但当我们只考虑65岁或以上人群的风险时，多基因风险评分所捕获的遗传信息的排名高于年龄。高晓毅俄亥俄州立大学医学院眼科学、视觉科学和生物医学信息学副教授。“这意味着当我们研究阿尔茨海默病时，考虑遗传信息真的很重要。”
家庭收入低也是一个重要的风险因素，排在年龄和基因影响之后的第三或第四位。
“与收入相关的发现非常非常有趣，”高说，他也是俄亥俄州立大学人类遗传学系的一员，他的实验室使用生物医学大数据和人工智能来研究阿尔茨海默氏症和眼部疾病背后的遗传学。“我们都希望拥有健康的生活，收入是决定你能吃得起什么、住得起哪里、教育水平、获得医疗服务的一个重要因素，所有这些都可能导致阿尔茨海默病。”
在英国生物银行样本的457936名参与者中，2177人患有阿尔茨海默病，455759人没有，88309人年龄在65岁或以上。
一些非遗传风险因素在阿尔茨海默病(AD)患者和非AD患者之间存在差异:结果显示，在AD患者中，较高的收缩压和较低的舒张压更为常见，糖尿病更为普遍，家庭收入和受教育程度较低，最近跌倒、听力困难和母亲患有AD的历史较高。
所有成人样本的前20名风险因素还包括高血压、尿路感染、抑郁发作、昏厥、不明原因的胸痛、定向障碍和体重异常下降。65岁及以上人群中排名前20位的其他风险因素包括高胆固醇和步态异常。这些发现显示了将电子健康记录中的状态代码添加到模型中的力量。
高说:“机器学习可以探索所有这些特征或变量之间的关系，选择重要的特征，并将某些特征排在首位，这些特征比其他特征对阿尔茨海默病的风险贡献更大。”“通常情况下，高度肥胖是不好的，但我们也看到，较低的身体质量指数也不好。高血压通常是不好的，但这里我们看到舒张压较低也是不好的。这些模型揭示了一些有趣的模式。”
构建模型分为两步。研究小组首先利用来自美国的数据进行了全基因组关联研究阿尔茨海默病遗传学协会以确定与患阿尔茨海默病的总体风险相关的基因变异，以及特定年龄后该疾病的发展。这些单独的变异集合被用来建立两个多基因风险评分，它将整个基因组的遗传效应汇总为每个个体的单一风险衡量标准。
这些分数被应用于英国生物银行参与者的DNA数据，并结合生物银行关于性别、教育、体重指数和血压等传统风险因素的信息，以及个人记录中引用的11,000多个电子健康记录状态代码。
该团队还使用了一种算法来解释模型的输出，以确保在分析中客观地加权风险因素变量。
他说:“我们生来就有患病的遗传风险，但是关于其他健康和社会经济因素如何影响我们患阿尔茨海默氏症的风险的信息——以及高也研究的青光眼——给了我们采取预防措施的力量。”
“如果人们对风险因素了解得更多，他们就有可能调整自己的生活方式。阿尔茨海默病和青光眼都无法治愈，所以预防很有帮助。”“我也希望构建模型来做出这些预测，可以帮助药物开发和有效、低成本的筛查项目。”
这项工作得到了美国国立卫生研究院的支持。
合著者包括俄亥俄州立大学的Marion Chiariglione、Ke Qin和Douglas Scharre;杜克大学李一菊;以及迈阿密大学的卡伦·努伊特曼斯和伊登·马丁。
