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我院临床医学研究中心李炳副研究员团队的最新研究成果Integrated bioinformatics-based identification of diagnostic markers in Alzheimer disease于2022年11月10日发表在Frontiers in Aging Neuroscience杂志上（IF=5.702）。

该研究通过机器学习构建了阿尔茨海默病（AD）的诊断预测模型，发现SYP和RGS4可作为AD潜在的诊断标志物，并且与AD发病过程中的免疫微环境及神经炎症的密切相关，为AD的诊断和免疫治疗提供新的靶点。

阿尔茨海默病的诊断主要基于Aβ淀粉样斑块形成和tau蛋白过度磷酸化的神经原纤维缠结的病理改变。AD中Aβ和神经原纤维缠结渐进性积累的机制尚不清楚。研究表明免疫细胞参与AD发生发展过程中的神经炎症和Aβ清除。因此，识别新的分子标志物用于AD的早期诊断，阐明免疫细胞在AD发病中的作用非常重要。

本研究共筛选出107个AD相关的差异表达基因，其中上调28个，下调79个。通过随机森林树算法构建了AD诊断预测模型，筛选出AD潜在的诊断标志物突触素(SYP)和G蛋白信号调节因子4 (RGS4)。在外部数据集中，ROC曲线分析验证了SYP联合RGS4具有较高的诊断价值(ROC曲线下面积= 0.909)。此外，免疫细胞浸润分析结果发现自然杀伤细胞、B细胞、单核细胞、内皮细胞和成纤维细胞与AD的发生发展有关，并且SYP和RGS4的表达水平与这些免疫细胞浸润程度呈负相关，提示SYP和RGS4可能通过影响免疫微环境参与AD的发病。

本研究成果是在国家自然科学基金面上项目82174522的资助下完成。复旦大学附属金山医院硕士研究生陈丹梅为该论文的共同第一作者，复旦大学附属金山医院临床研究中心李炳研究员为通讯作者。