基于生成对抗网络的脑脊液压力预测模型：血浆-cfRNA与CSF生物标志物合成配对研究

为解决太空飞行中颅内压(ICP)监测难题，研究人员利用NASA开放科学数据，开发了结合支持向量机(SVM)、梯度提升回归(GBR)和岭回归的集成模型，通过生成对抗网络(GAN)将样本从29例扩增至279例，实现血浆cfRNA与脑脊液(CSF)生物标志物关联预测(MSE=0.0044)，为无创ICP监测提供新范式。

　　

在太空微重力环境下，传统有创颅内压(Intracranial Pressure, ICP)监测技术面临严峻挑战。这项突破性研究另辟蹊径，通过分析NASA开放科学数据库中的血浆和脑脊液(Cerebrospinal Fluid, CSF)生物标志物数据，构建了"三重奏"机器学习模型——支持向量机(Support Vector Machine, SVM)捕捉非线性特征，梯度提升回归(Gradient Boosting Regressor, GBR)优化预测精度，岭回归(Ridge Regression)防止过拟合。

面对仅29例样本的数据困境，研究团队祭出生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)这一"数据魔术师"，合成出250组高度逼真的血浆-CSF生物标志物配对，使数据集膨胀近10倍。这些"AI创造"的数据不仅完美复现真实生物标志物分布，更让模型在测试中交出0.0044的优异均方误差(Mean Squared Error, MSE)成绩单。

特别值得注意的是，血浆中的细胞游离RNA(cell-free RNA, cfRNA)与CSF指标展现出惊人相关性，这为诊断太空飞行相关神经眼综合征(Spaceflight-Associated Neuro-ocular Syndrome, SANS)和特发性颅内高压提供了"抽血知脑压"的可能性。该研究犹如在生物标志物宇宙中架设起"星际桥梁"，既解决了太空医学监测难题，又为地面创伤性脑损伤患者带来福音。不过研究者也提醒，在临床落地前还需跨越人群验证、合成数据伦理等"小行星带"。