遗传风险大于年龄：机器学习模型对阿尔茨海默病的预测风险进行排序

研究表明，遗传易感性取代年龄成为 65 岁以上成年人的危险因素。

根据最近的一项研究，一旦个体达到 65 岁，即阿尔茨海默病发病的阈值，他们的遗传风险可能在决定他们是否会患上致命的脑部疾病方面发挥更大的作用，而不仅仅是他们的年龄.

这项最近发表在《科学报告》杂志上的研究利用机器学习模型对患阿尔茨海默病的风险因素进行排序。这是通过使用近 50 万人的遗传风险评分、非遗传信息和电子健康记录数据实现的。这项研究首次将这些数据源结合起来，并根据与阿尔茨海默氏病的关联强度对风险因素进行排名。

研究人员使用这些模型对来自英国生物银行的两个人群的预测风险因素进行排名：40 岁及以上的白人，以及 65 岁或以上的一部分成年人。

结果显示，年龄——根据阿尔茨海默氏症协会的数据，到 85 岁时占总风险的三分之一——是整个人群中阿尔茨海默氏症的最大风险因素，但对于老年人来说，遗传风险由多基因风险评分确定更具预测性。

“我们都知道阿尔茨海默病是一种迟发性疾病，因此我们知道年龄是一个重要的风险因素。但是，当我们只考虑 65 岁或以上人群的风险时，多基因风险评分捕获的遗传信息排名高于年龄，”主要研究作者、俄亥俄州眼科和视觉科学以及生物医学信息学副教授 Xiaoyi Raymond Gao 说。州立大学医学院。“这意味着在我们研究阿尔茨海默病时，考虑遗传信息非常重要。”

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