这项针对常染色体显性阿尔茨海默病（ADAD）的高通量蛋白质组学研究旨在识别脑脊液（CSF）中的早期生物标志物，以用于疾病监测和治疗策略。研究团队比较了286名携带突变基因（MCs）和177名未携带突变基因（NCs）的个体的CSF蛋白质。通过开发多层回归模型，研究人员发现了两组之间具有不同轨迹的蛋白质。他们使用独立的ADAD和散发性阿尔茨海默病（AD）数据集来验证这些发现，并运用机器学习来开发和验证预测模型。
研究的主要发现包括：
1.蛋白质轨迹差异：在MCs和NCs之间发现了137种CSF蛋白质的轨迹存在差异。
2.早期变化：这些蛋白质的变化开始于症状出现前15至20年。
3.功能分组：这些蛋白质被分为三个阶段：早期（应激反应、谷氨酸代谢、神经元线粒体损伤）、中期（神经元死亡、凋亡）和晚期前症状阶段（小胶质细胞变化、细胞通讯）。
4.预测模型：研究开发了一个包含六种蛋白质的子集的预测模型，该模型在区分MCs和NCs方面比传统生物标志物更有效。
这项研究为早期诊断和监测ADAD提供了新的生物标志物，并可能有助于开发新的治疗策略。
小编碎碎念：很有意义的研究，不过只有大佬有资源有能力搞这么大的多中心、遗传性、罕见亚型的队列，嫉妒让我发狂_(:з」∠)_
