阿爾茨海默�。ˋlzheimer’s disease，AD）是一種發病機制復雜的神經退行性疾病。囊泡運輸異常與 AD 緊密相連，因此識別相關生物標志物至關重要。研究人員從 GEO 數據庫下載 AD 的芯片數據，將其作為訓練集和測試集。分析差異表達的囊泡運輸相關基因，接著構建蛋白質 - 蛋白質相互作用（protein - protein interaction，PPI）網絡，運用機器學習識別重要生物標志物，并開展包括受試者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲線分析、調控網絡構建等多種分析。研究共鑒定出 149 個差異表達的囊泡運輸相關基因。經過多項分析，獲得了 5 個關鍵基因（KIF22、ACTR10、TUBB2A、TUBA3C 和 DCTN1 ）。此外，還預測了潛在的微小核糖核酸（microRNA，miRNA）調控網絡和候選藥物，并對 AD 亞型進行了特征描述。這項研究成功鑒定出與 AD 囊泡運輸相關的新型生物標志物，這些發現為深入理解細胞內運輸功能障礙在 AD 發病機制中的作用提供了新的思路。