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阿尔茨海默病（AD）诊断存在有创、昂贵等局限，需无创早期标志物。本研究运用 AI 及机器学习整合蛋白质组学与转录组学数据，筛选出 13 个关键枢纽基因、9 个常见 miRNA 及 8 个分子轴，为 AD 早期检测奠定基础。
阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）如同隐匿的记忆小偷，正悄然吞噬着全球数以千万计老人的认知能力。据全球疾病负担（GBD）数据库预测，到 2050 年，痴呆患者将从 5700 万激增至 1.53 亿，其中 AD 占比达 60-80%。当前，AD 诊断依赖有创的脑脊液（CSF）分析或昂贵的正电子发射断层扫描（PET），基层医疗难以普及，且多数患者确诊时已处于中晚期，错失早期干预黄金窗口。如何在症状出现前精准捕获疾病信号，开发低成本、易获取的无创诊断工具，成为破解 AD 诊疗困局的关键。
在这样的背景下，伊朗国家遗传工程和生物技术研究所的研究人员开展了一项具有突破性的研究，相关成果发表在《Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of Disease》。他们试图通过整合多组学数据，借助人工智能（AI）挖掘隐藏在基因与蛋白网络中的早期预警信号，为 AD 的超早期诊断开辟新路径。
研究团队采用的核心技术方法包括：首先利用 AI 工具（如 ChatGPT）检索并筛选 7 个权威 AD 相关数据库（KEGG、GeneCards、UniProt、STRING、ADVP 等），提取脑、脑脊液、血浆等多组织的蛋白质组学和转录组学数据；随后通过蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络构建与中心性分析，识别关键枢纽基因；结合通路富集分析，解析基因功能聚类；最后整合多维度数据筛选共表达基因、 miRNA 及分子轴。研究过程中纳入了多源临床样本数据，但未详细披露具体样本队列来源。
脑内早期与进展期 AD 的共同基因与通路
研究从 7 个数据库中提取到 4198 个 AD 相关基因，通过对比早期与进展期 AD 的基因列表，筛选出 13 个共同枢纽基因，包括淀粉样前体蛋白（APP）、14-3-3 蛋白家族成员（YWHAE、YWHAH）、超氧化物歧化酶 1（SOD1）、线粒体复合体相关蛋白（UQCRFS1、ATP5F1B）、衔接蛋白（AP2M1）等。这些基因广泛参与氧化磷酸化、代谢通路和突触传递等生物学过程，其中 APP 作为淀粉样蛋白级联反应的核心分子，其异常剪切与 Aβ 斑块形成直接相关；SOD1 的氧化应激调控功能失调则可能加剧神经元损伤。
关键信号通路与分子机制解析
通路富集分析显示，氧化磷酸化通路在 AD 进展中显著激活，提示线粒体能量代谢紊乱是 AD 的核心特征之一。代谢通路的异常则涉及脂肪酸 β- 氧化（如 HADHB）和氨基酸代谢，反映了 AD 患者脑内能量供需失衡的病理状态。突触传递相关通路的失调进一步印证了 NFTs 对神经元通信的破坏作用，为 “突触功能丧失是认知障碍直接诱因” 的理论提供了组学证据。
miRNA 与分子轴的跨阶段关联
研究还识别出 9 个常见 miRNA（如调控 APP 表达的关键 miRNA）及 8 个关键分子轴（如 YWHAE 与 tau 蛋白磷酸化调控轴），这些分子模块在早期与进展期 AD 中呈现持续性表达异常，提示其可能作为连接疾病不同阶段的分子桥梁。例如，YWHAE 通过结合磷酸化 tau 蛋白抑制其聚集，其表达下调可能加速神经原纤维缠结的形成，而 miRNA 通过靶向调控这些枢纽基因，形成复杂的转录后调控网络。
研究结论表明，整合 AI 与多组学技术可系统解析 AD 的分子异质性，筛选出的 13 个枢纽基因、9 个 miRNA 及相关信号通路，不仅揭示了 AD 从早期病理改变到临床症状显现的动态分子轨迹，更提供了潜在的血液 / 脑脊液无创检测靶点（如血浆中 SOD1、CD63 的水平变化）。这些发现为开发 “一管血测 AD” 的早期筛查试剂盒奠定了理论基础，未来若通过前瞻性队列研究验证其临床效能，有望革新 AD 的诊疗流程，使大规模人群筛查和早期干预成为可能。同时，研究识别的氧化磷酸化通路等关键节点，也为开发延缓疾病进展的代谢调控药物提供了新方向。
值得注意的是，尽管本研究通过多数据库整合提升了结果的可靠性，但缺乏独立临床队列的验证，且部分基因在不同组织中的表达特异性仍需深入探究。然而，其建立的 “AI 驱动 - 多组学整合 - 跨阶段分子网络解析” 研究范式，为复杂疾病的生物标志物发现提供了可复制的方法论，彰显了数据科学与生命医学交叉融合的巨大潜力。随着 AI 算法的迭代和液体活检技术的进步，这些基础研究成果向临床应用的转化或将迎来加速期，为破解 AD 这一 “世纪难题” 带来曙光。
