用于痴呆相关六种病症诊断的深度联合学习蛋白质组学模型
本研究提出ProtAIDe-Dx,一种基于血浆蛋白质组学的深度联合学习模型,可在17,187名参与者中同时诊断阿尔茨海默病、帕金森病、额颞叶痴呆、肌萎缩侧索硬化症、卒中/短暂性脑缺血发作及认知正常六种状态,平衡分类准确率达70-95%,曲线下面积>78%。模型通过多任务学习揭示共病理亚群,并在外部记忆门诊样本中验证了与病理特异性生物标志物的关联。解释性分析鉴定出多种疾病共享与特异的蛋白网络,包括已知和新型鉴别蛋白。该模型显著改善了基于生物标志物的鉴别诊断,为单次采血实现个体化痴呆诊断提供了可行方案。

