新型一体化计算流程为阿尔茨海默病机制和潜在药物靶点提供见解

哥伦比亚大学梅尔曼公共卫生学院的研究人员开发了一种新型计算流程，旨在识别与阿尔茨海默病 (AD) 等复杂疾病相关的蛋白质生物标志物。这种创新工具可分析可诱导蛋白质 3D 结构变化的生物标志物，为了解疾病机制提供重要见解，并突出治疗干预的潜在目标。

该研究结果发表在《细胞基因组学》杂志上，可能有助于推动阿尔茨海默病的早期检测和治疗策略的进步，这种疾病长期以来一直缺乏有效的治疗方法。

“阿尔茨海默病的定义是脑内淀粉样β蛋白斑块和tau神经纤维缠结，这些斑块和缠结在症状出现前几十年就积累起来了。目前的早期诊断要么耗费大量资源，要么是侵入性的。此外，目前针对淀粉样β蛋白的阿尔茨海默病疗法可以缓解一些症状，并可能减缓病情进展，但无法完全阻止病情发展，”哥伦比亚梅尔曼学院生物统计学助理教授、高级研究员刘忠华博士说。

“我们的研究强调了迫切需要找到侵入性更小、更易于早期发现阿尔茨海默病的血液蛋白生物标志物。此类进展可以揭示该疾病的潜在机制，并为更有效的治疗铺平道路。”

治疗阿尔茨海默病的新方法

研究小组利用来自英国生物银行的数据(其中包括 54,306 名参与者)和一项涉及455,258 名受试者(71,880 例 AD 病例和 383,378 例对照)的全基因组关联研究(GWAS)，确定了七种关键蛋白质——TREM2、PILRB、PILRA、EPHA1、CD33、RET 和 CD55——它们表现出与阿尔茨海默病风险相关的结构改变。

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