IT|国际研究小组开发血液测试可在精神疾病出现前数年就预测其存在
据外媒报道，一个国际研究小组利用机器学习制作了一种新型血液测试，可以在精神分裂症等精神障碍疾病发病前数年预测年轻人患精神障碍的风险 。只有大约四分之一的年轻人在早期表现出轻度、短暂的精神病症状，最终会发展成严重的精神障碍 。例如，精神分裂症一般在一个人到了20多岁时才会被临床诊断出来 。然而，已知这种情况会出现一些症状和体征，而不是在临床诊断所需的全面精神病发作之前 。
精神病的早期临床前阶段通常被称为前驱期 。就精神分裂症而言，近四分之三的患者在精神病首次发作前5年内就会出现前驱期症状 。
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【IT|国际研究小组开发血液测试可在精神疾病出现前数年就预测其存在】来自爱尔兰皇家外科医生学院的分子精神病学家、新研究的资深作者David Cotter建议，早期发现那些最有可能发展成精神病的人对于实施预防性治疗至关重要 。Cotter表示：“理想情况下，我们希望能够预防精神病性疾病，但这需要能够准确识别出谁是最有风险的人 。”
新研究首先考察了一些被列为精神病临床高危人群的12岁儿童的血液样本 。近年来，研究人员已经开发出了几种工具来识别患精神病风险最高的青少年受试者 。12岁的受试者一直被跟踪到18岁左右，因此研究人员能够区分那些继续遭受精神病发作的受试者和没有遭受精神病发作的受试者的血液样本 。利用机器学习，研究人员发现了一种独特的蛋白质模式，将那些最终发展成精神病的人区分开来 。
十种特定的蛋白质被确定为最具预测性的蛋白质，该测试随后在一个单独的数据集中进行了验证 。利用最准确的蛋白质模式，研究人员能够正确地确定哪些高危受试者会在18岁之前发展成精神病性障碍，准确率为93% 。
该测试在预测那些12岁的高危人群在18岁前没有继续发展成精神病的准确性较低 。然而，考虑到只有16%到35%被认为是临床高危的年轻人最终会过渡到全面的精神病，即使这种低水平的准确率也可能对那些更有可能发展成精神病的年轻患者进行区分 。
“我们的研究表明，在机器学习的帮助下，对血液样本中的蛋白质水平进行分析，可以预测谁是真正的高危人群，并有可能从预防性治疗中获益，”Cotter说 。“我们现在需要在其他精神病高危人群中研究这些标志物，以证实这些发现 。”
这项新研究提供的另一个令人信服的见解是发现这些预测精神病的蛋白质标记物中有许多与炎症过程有关 。此前一些研究发现精神病和自身免疫性疾病之间的联系，这表明系统性炎症可以影响一些精神疾病 。
这项新的研究发表在《美国医学会精神病学》杂志上 。
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