浙江
近期，复旦大学华山医院郁金泰教授团队在《Cell》发表迄今最大规模蛋白质组-表型组研究[1]：纳入 53,026 人、中位随访 14.8 年，覆盖 2,920 种蛋白、406 种现患疾病、660 种新发疾病及 986 项健康相关性状，基于机器学习构建高精度诊断预测模型，发现 474 个因果蛋白及 26 个新药靶点，明确血液 GFAP 蛋白可提前 15 年预测痴呆风险。同期，该团队在《Nature Human Behaviour》[2]上利用 185,012 人、10 年随访数据，通过 AI 从 34 个食物组中筛选 7 个关键组分，创立 MODERN 膳食方案，可使痴呆风险降低 36%，并通过多组学证实MODERN 膳食调节 GFAP、NEFL 等蛋白及代谢-炎症通路发挥脑保护作用——从血液预警到生活方式干预形成闭环。
阿尔兹海默病（AD）等神经退行性疾病的血液标志物浓度极低，传统检测方法受限于灵敏度、手动操作误差及批间差异，让具有早期预警价值的蛋白极易被背景噪声淹没，难以稳定检出。
为了帮助科研人员深入了解神经退行性疾病的精准表征，并推动神经标志物在早期诊疗中的实际应用，R&D Systems 将于 5 月 19 日 19:00 开展《AI + 超敏检测：赋能 AD 血液标志物研究与精准诊疗》线上直播，特邀复旦大学附属华山医院郁金泰教授带大家系统了解 AD 从早期血液标志物筛查到多组学整合分析的完整研究思路，以及 AI 在 AD 风险评估和干预策略制定中的应用。同时，R&D Systems 现场应用科学家萨日娜博士将分享 Ella 超敏检测技术在神经退行性疾病血液标志物中的应用。现在报名直播，还有机会赢取泰迪熊玩偶，影视会员，美团代金券等 100+ 份好礼！
点击图片，立即报名！
亮点内容抢先看：
主题一：AI 赋能脑健康：阿尔兹海默病精准医学研究
主讲人：郁金泰教授 复旦大学附属华山医院
AD 早期预警技术：血液 GFAP 蛋白可提前 15 年预测痴呆风险
多图谱整合价值：蛋白质组、表型组、代谢组在 AD 诊疗中的协同作用
AI 赋能的「MODERN 膳食方案」：降低痴呆风险
主题二：Ella 超敏检测技术在神经退行性疾病血液标志物中的应用
主讲人：萨日娜博士 R&D Systems 现场应用科学家
飞克级灵敏度：精准捕获低丰度神经标志物
全自动微流控：零手动操作，消除人为误差
极速流程：从样本到数据，大幅缩短实验周期
内容策划：邹礼平
内容审核：钟可可
题图来源：图虫创意
参考文献：
[1] DENG Y T, YOU J, HE Y, et al. Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53,026 adults [J]. Cell, 2025, 188(1): 253-71 e7.
[2] CHEN S J, CHEN H, YOU J, et al. Machine learning-assisted optimization of dietary intervention against dementia risk [J]. Nat Hum Behav, 2025, 9(11): 2313-26.
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
