利用纵向电子健康记录对阿尔茨海默病和帕金森病进行亚型分类
本研究利用基于Transformer的无监督聚类框架,分析了来自英国两个大型队列(临床实践研究数据链和英国生物银行)超过10万患者的纵向电子健康记录,旨在识别、验证并描述阿尔茨海默病和帕金森病的亚型。研究为每种疾病识别出五种可复制的亚型,其特征分别为不同的共病模式、症状轨迹、预后和遗传特征。其中包括一种具有高死亡率的阿尔茨海默病亚型(表现为运动和心血管特征),以及一种具有遗传易感性但临床表现有韧性的帕金森病亚型。研究还发现了阿尔茨海默病和帕金森病共有的代谢-炎症和血管-精神表型,提示存在跨疾病的机制。通过将常规收集的电子健康记录数据与遗传分析相结合,本研究为早期、基于生物信息的分型提供了一个可扩展的框架,为未来神经退行性疾病的靶向干预奠定了基础。
2026-09-13 01:24:59认知障碍