阿尔茨海默病的遗传风险评估

阿尔茨海默病（AD）是一种复杂的神经系统退行性疾病，其发病受到多种遗传因素的影响。以下是关于阿尔茨海默病遗传风险评估的一些关键信息。

遗传风险基因

阿尔茨海默病的遗传风险主要与载脂蛋白E（APOE）基因有关。APOE ε4等位基因是家族性晚发型AD、散发性AD和血管性痴呆的主要遗传风险因素。APOE基因多态性与阿尔茨海默症的相关性密切，其中ε3纯合人群的AD发病率设为基准，含有APOE4人群的AD发病率均高于APOE3纯合人群，且两种杂合含ε4/ε2和ε4/ε3患病概率分别是APOE3纯合的2.6和3.6倍；而纯的ε4/ε4的AD发病率则猛增到15倍。

遗传风险评估

阿尔茨海默病的遗传风险评估不仅考虑APOE基因，还需要考虑其他可能的遗传风险因素。例如，11p11.2基因座位于11号染色体短臂上，长度约为1.5兆，覆盖400多个阿尔茨海默病相关变异和约50个基因，是最为复杂的AD风险相关基因座之一。在这个基因座内，阿尔茨海默病相关变异位于多个彼此独立且效应方向不同的遗传连锁群，并与多个基因表达相关。

近年来，研究人员已经确定了与阿尔茨海默病相关的75个基因组区域，其中42个区域是新发现的，这意味着它们以前从未与这种疾病有关联。这些发现为治疗和诊断开辟了新途径，并为进一步研究阿尔茨海默病的遗传机制提供了新的视角。

风险基因座内多变异-多基因协同

阿尔茨海默病的风险基因座内存在多变异-多基因协同的现象，这意味着一个统计信号提示的风险基因座内有多个功能变异，调控了该基因座内多个基因的表达改变，进而协同导致阿尔茨海默病发病风险。

遗传风险预测的方法

研究人员正在探索利用遗传信息来评估罹患阿尔茨海默病的风险的方法。例如，叶玉如和港科大大数据研究所主任陈雷教授所带领的研究团队，从人工智能模型入手，探索深度学习模型能否利用遗传信息来评估罹患阿尔茨海默病的风险。他们建立了首批深度学习模型，用于评估欧洲和中国人群患上阿尔茨海默病的多基因风险。这些模型不仅能更准确地辨识出阿尔茨海默病患者，还可以量化评估遗传风险对各种生物过程的影响，并根据各种与生物过程变化相关的疾病风险对个体进行分级分层。

结论

阿尔茨海默病的遗传风险评估是一个复杂的过程，需要考虑多个遗传风险因素及其相互作用。通过深入研究这些风险因素，我们可以更准确地预测个人患阿尔茨海默病的风险，并采取相应的预防和干预措施。随着科学研究的不断进步，我们有望开发出更精确的遗传风险评估工具，为预防和治疗阿尔茨海默病提供有力的支持。