研究確定了可以指導阿爾茨海默病精準醫療的生物標志物

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研究確定了可以指導阿爾茨海默病精準醫療的生物標志物
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亞利桑那大學(UniversityofArizona)健康科學中心的一項研究發現 , APOE基因的一種特定基因型 , 即眾所周知的阿爾茨海默病風險基因 , 能夠顯著影響代謝變化 , 并能壓倒阿爾茨海默病男女之間的性別差異 。
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亞利桑那大學4月28日消息
這一發現可能為與晚發型阿爾茨海默病相關的個性化醫療提供重要見解 , 這是一種復雜的神經退行性疾病 , 其特征是包括認知能力下降在內的多個進展階段 。
“我們的研究中最有趣的發現之一是確定了代謝途徑的關鍵驅動因素 , 當患者組按性別和APOE基因型分開時 , 這些代謝途徑可以區分阿爾茨海默病和認知正常的個體 , ”亞利桑那大學健康科學腦科學創新中心成員、該研究的主要作者RuiChang博士說 , “這些患者特異性代謝目標將有助于發現針對阿爾茨海默病患者的精準治療方法 , 這在以前的研究中從未做過 。 ”
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RuiChang博士
這篇題為“預測代謝網絡揭示性別和APOE基因型特異性代謝特征以及阿爾茨海默病精準醫療的驅動因素”(PredictivemetabolicnetworksrevealsexandAPOEgenotype-specificmetabolicsignaturesanddriversforprecisionmedicineinAlzheimer’sDisease)的論文近日發表在阿爾茨海默病協會雜志《阿爾茨海默病與失智癥》(Alzheimers&Dementia)上 。
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研究于2022年4月28日發表在《Alzheimers&Dementia》(最新影響因子:21.566)雜志上
APOE基因參與制造一種蛋白質 , 這種蛋白質有助于在血液中攜帶膽固醇和其他類型的脂肪 。 基于個體遺傳的特定基因變異 , APOE有幾種基因型或變異 。 APOEe4基因型已被確定為阿爾茨海默病的危險因素 。
Chang博士和研究團隊將代謝網絡模型與先進的機器學習方法相結合 , 對阿爾茨海默病神經影像學計劃(Alzheimer’sDiseaseNeuroimagingInitiative , ADNI)提供的1,517個血清樣本進行計算分析 。
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首先 , 他們確定了晚發型阿爾茨海默病的常見代謝特征 。 接下來 , 他們按性別將網絡分成簇以識別性別特異性代謝變化 , 并按基因型識別受APOEe4基因型影響的其他代謝特征 。
最后 , 他們通過性別和APOEe4狀態的交叉對患者進行分層 , 發現APOEe4基因型能夠顯著影響代謝變化 , 同時壓倒男性和女性的性別特異性差異 。
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此外 , 他們確定了基于血清的代謝生物標志物組 , 這些生物標志物組可預測疾病狀態并與按性別和/或APOEe4狀態分層的八個患者亞組中的每一個的臨床認知功能相關 。
這些新的患者特異性代謝組確定了晚發型阿爾茨海默病的關鍵代謝驅動因素 , 可以作為治療靶點進行評估 。 這些發現有可能大大加快阿爾茨海默病的藥物開發 , 同時為臨床試驗提供結果衡量標準 。
“Chang博士的研究為開發針對阿爾茨海默病的個性化和精準治療邁出了最初但關鍵的一步 , ”腦科學創新中心主任兼藥理學教授RobertaDiazBrinton博士說 , “這項研究提供了通過整合臨床認知評估、代謝分析和計算網絡模型來為患者確定靶向治療方法 , 從而提供了實現這一目標的操作策略 。 ”
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