遺傳風險大于年齡：機器學習模型對阿爾茨海默病的預測風險進行排序

研究表明，遺傳易感性取代年齡成為 65 歲以上成年人的危險因素。

根據(jù)最近的一項研究，一旦個體達到 65 歲，即阿爾茨海默病發(fā)病的閾值，他們的遺傳風險可能在決定他們是否會患上致命的腦部疾病方面發(fā)揮更大的作用，而不僅僅是他們的年齡.

這項最近發(fā)表在《科學報告》雜志上的研究利用機器學習模型對患阿爾茨海默病的風險因素進行排序。這是通過使用近 50 萬人的遺傳風險評分、非遺傳信息和電子健康記錄數(shù)據(jù)實現(xiàn)的。這項研究首次將這些數(shù)據(jù)源結合起來，并根據(jù)與阿爾茨海默氏病的關聯(lián)強度對風險因素進行排名。

研究人員使用這些模型對來自英國生物銀行的兩個人群的預測風險因素進行排名：40 歲及以上的白人，以及 65 歲或以上的一部分成年人。

結果顯示，年齡——根據(jù)阿爾茨海默氏癥協(xié)會的數(shù)據(jù)，到 85 歲時占總風險的三分之一——是整個人群中阿爾茨海默氏癥的最大風險因素，但對于老年人來說，遺傳風險由多基因風險評分確定更具預測性。

“我們都知道阿爾茨海默病是一種遲發(fā)性疾病，因此我們知道年齡是一個重要的風險因素。但是，當我們只考慮 65 歲或以上人群的風險時，多基因風險評分捕獲的遺傳信息排名高于年齡，”主要研究作者、俄亥俄州眼科和視覺科學以及生物醫(yī)學信息學副教授 Xiaoyi Raymond Gao 說。州立大學醫(yī)學院。“這意味著在我們研究阿爾茨海默病時，考慮遺傳信息非常重要。”

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