分析血液中DNA与RNA后发现……阿尔茨海默病患者识别能力提升
盆唐首尔大学医院 Park Yeongho、Pyeon Jeongmin 教授团队开发基因组·转录组联合模型
在美国 ADNI 与韩国患者群分析中确认性能一致
提出可早期筛查高风险人群的可能性
研究结果显示，若同时分析血液中的基因组（DNA）与转录组（RNA）信息，能够更准确地区分阿尔茨海默病患者。
（左起）盆唐首尔大学医院神经科 Park Yeongho 教授、Pyeon Jeongmin 教授、Hwang Jiyun 研究员，印第安纳大学 Noh Gwangsik 教授。盆唐首尔大学医院供图
View original image盆唐首尔大学医院神经科 Park Yeongho 教授、Pyeon Jeongmin 教授与 Hwang Jiyun 研究员，以及美国印第安纳大学 Noh Gwangsik 教授研究团队22日表示，已确认若对体现先天遗传风险的 DNA 信息与反映当前基因活性状态的 RNA 信息进行整合分析，便可有效区分阿尔茨海默病患者。
阿尔茨海默病是典型的退行性脑疾病，其特征是大脑中淀粉样β和异常 Tau 蛋白不断堆积，导致记忆力与认知功能逐渐下降。迄今为止，医学界仍难以完全阻止病情进展，或逆转已经受损的认知功能，现有治疗主要以缓解症状和延缓进展为主。
问题在于，当认知功能下降开始明显出现时，与阿尔茨海默病相关的大脑退化和损伤可能已经持续了很长时间。这类变化可能早在明显症状出现前数年，最长甚至可追溯至20年前就已开始。因此，尽可能在早期阶段筛查出患者，被视为一项重要课题。
然而，目前可对阿尔茨海默病进行精准诊断的正电子发射断层扫描（PET）和脑脊液检查，分别存在费用高昂和具有侵入性等现实限制，难以面向全体人群实施。这也正是需要一种更简便、更低成本方式来筛查高风险人群的原因。
近年来，利用血液检测获得的基因相关信息来区分阿尔茨海默病患者的研究持续推进。其中，研究团队认为，若将基于 DNA、显示先天遗传风险的基因组信息，与基于 RNA、显示当前基因活性的转录组信息一并分析，或可提升区分能力。在韩国，整合这两类信息的研究较为少见，而既有仅单独使用其中一种信息的方法，性能也较为有限。
研究团队以美国阿尔茨海默病神经影像 Initiative（ADNI）313名参与者，以及盆唐首尔大学医院173名研究参与者，共计486人的血液基因组·转录组检测结果为基础，将其换算并整合为阿尔茨海默病风险评分，用作区分疾病的指标开展研究。
分析结果显示，在基因组和转录组两项风险评分均较高的高风险组中，阿尔茨海默病患者占比在 ADNI 中为56%，在盆唐首尔大学医院中为80%；而在两项评分均较低的低风险组中，实际患者占比分别仅为17%和14%，显示出该方法能够有效区分患者。
即便在剔除年龄等变量后的分析中，两项评分均高的群体相比两项评分均低的群体，被诊断为阿尔茨海默病的可能性（校正后比值比）在 ADNI 中高出2.53倍，在盆唐首尔大学医院中高出3.39倍，说明基因组·转录组联合模型较单独使用任一模型具有更高的区分能力。
此次研究证明了通过血液检测整合分析个体自出生起具有的遗传脆弱性与当前基因活性的有效性。由于在种族背景不同的两个群体中，均确认了区分能力的一致提升，未来有望发展为阿尔茨海默病高风险人群的早期筛查技术。
Park Yeongho 教授表示：“基因组信息可以说是先天的基因设计图，而转录组信息则可视为观察这些基因当前如何表达的基因活动模式。”他解释称：“研究确认，与仅分析其中一种相比，同时分析两者的模型在区分真实患者方面更为有效。”他还表示：“要早期发现阿尔茨海默病，首先需要能够判断自己是否属于高风险人群的线索。今后我们将继续研究，基因组·转录组联合模型能否作为筛选精准检查对象的工具加以应用。”
此次研究已发表于国际学术期刊《Alzheimer's & Dementia》。
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