中新網(wǎng)香港3月12日電 香港大學醫(yī)學院(簡稱“港大醫(yī)學院”)12日公布，該校藥理及藥劑學系研究團隊利用人工智能(AI)技術，研發(fā)出一套心血管疾病風險預測框架CardiOmicScore，只需一次血液檢測，即可預測患者罹患六種主要心血管疾病的風險，并在病發(fā)前15年發(fā)出預警訊號。相關研究成果已在國際期刊《自然-通訊》上發(fā)表。

　　據(jù)介紹，該團隊利用AI深度學習技術整合基因組、代謝組與蛋白質(zhì)組等多組學資料。通過分析血液中包含的2920種蛋白質(zhì)和168種代謝物，團隊發(fā)現(xiàn)這些生物信號能敏銳捕捉免疫系統(tǒng)、新陳代謝及血管健康的細微變化，并據(jù)此建構出一套風險預測框架。

　　研究結(jié)果顯示，該框架在結(jié)合常規(guī)臨床資料后，能將多組學數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為個人化風險評分。相較于傳統(tǒng)的多基因風險評分，能大幅提升六種常見心血管疾病的預測準確度，包括冠心病、中風、心臟衰竭、心房顫動、外周動脈疾病及靜脈血栓，甚至能在患者出現(xiàn)癥狀前15年發(fā)出預警。

　　港大醫(yī)學院藥理及藥劑學系副教授張清鵬表示，基因決定人體的健康基礎與先天風險，但蛋白質(zhì)和代謝物才能真正反映身體當下的健康狀況。他指出，新研發(fā)的框架正是為分析這些復雜訊號而設計，能夠幫助醫(yī)生和病人在病發(fā)前掌握預警訊號，并及早通過調(diào)整生活方式或早期干預來改寫疾病的發(fā)展。(完)