基于大数据分析的新研究有助于解释阿尔茨海默病的进展并预测其严重程度。
阿尔茨海默病一直有其困惑和矛盾。对于 太平洋西北国家实验室 (PNNL) 研究员 Vladislav Petyuk 来说，他对这种 与年龄有关的进行性疾病的研究 跨越了十多年，其中一些困难来自“我们一次只能将两个点连接起来”的研究。
Petyuk 的研究涉及 PNNL 的生物和计算科学的多个领域 。他发表了数十篇关于阿尔茨海默病的文章。但现在他看到针正朝着正确的方向移动。
“在过去的 10 年里，”Petyuk 说，“研究已经从单一的药物靶点转向更多地关注在认知弹性中起作用的蛋白质。”
认知弹性是衡量大脑即使在通常会产生标志性痴呆症的高阿尔茨海默病神经病理学情况下继续工作的能力的指标。这意味着，在某些人中，大脑会出现疾病症状，但不会影响人的功能。是什么让一些大脑敏感，而一些大脑有弹性，这是一个悬而未决的问题。
Petyuk 最近与一个多机构团队合作进行了一项研究，该研究检查了 1800 多人的大型阿尔茨海默病队列。研究人员利用先前收集的血液样本和脑组织，以及大规模大数据分析来寻找疾病早期识别、预防和治疗的中心主题。
发表在《 科学进展》(2022 年 11 月)上的研究结果 有助于解释每位患者阿尔茨海默相关痴呆症的进展。此外，研究结果概述了一个多层次的生物分类系统，可以预测疾病的严重程度和未来的神经系统症状。
Petyuk 说：“对患者的大脑和血液蛋白质以及其他生物分子的评估揭示了一些模式，然后可以针对这些模式进行量身定制的干预。”
这一发现特别及时，因为 11 月是阿尔茨海默病宣传月。在美国，540 万 65 岁及以上的人患有阿尔茨海默病。随着人口老龄化，这一数字每年都在增长。
在正确的时间、正确的地点使用正确的工具
这些类型的大规模研究，探索蛋白质和蛋白质相关数据通常被称为蛋白质组学研究。
PNNL 的蛋白质组学研究涉及分析非常大的数据集的能力等。检查、鉴定和发现蛋白质可以回答有关它们在疾病中的作用的特定生物学问题，以及在对抗阿尔茨海默氏病和相关痴呆症的斗争中鉴定多个新药物靶点。
利用 PNNL 先进的蛋白质组学平台功能来回答这些重大问题以填补知识空白，Petyuk 仅在今年就为六项已发表的研究做出了贡献。这项工作验证了 PNNL 蛋白质组学平台发现的力量，以及来自世界各地的 Petyuk 同事协作努力的力量。
大数据：拼凑阿尔茨海默氏症的拼图
这种疾病的一些症状是由于蛋白质的错误折叠造成的。蛋白质需要具有特定的形状才能正常发挥作用，就像烤蛋糕一样，改变配方可能会导致产品变形。阿尔茨海默病会导致蛋白质配方发生变化。
这项研究增加了与疾病相关的认知衰退相关蛋白质的新兴工作体系 。这些蛋白质可能 表明药物治疗的潜在新目标。
即使有如此大量的工作使用大数据，这个难题仍然只能一次拼凑在一起，其中有许多有意义的小部分，但更大的视野有待发现。
Petyuk 与 麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所 的 团队负责人 Yasser Iturria-Medina 一起 继续开展工作，以加深我们对一种复杂且具有破坏性的疾病的理解。这预示着新的发现和新的部分将添加到阿尔茨海默氏病的谜团中。