标准化的实验室测试是病人评估、鉴别诊断和治疗的核心。然而，这些数据的解释却缺乏定量和个性化的指标。有鉴于此，以色列魏兹曼科学研究所的Amos Tanay等研究人员，发现个性化的实验室测试模型可量化健康个体的疾病潜能。

本文要点

1）研究人员报告了对280万成年人在18年内92种不同实验室测试的21亿次实验室测量结果进行了建模。

2）在对131种慢性病和5223个药物测试对进行无监督过滤后，研究人员对健康个体的实验室测试分布进行了虚拟调查。

3）在92项测试中，仅年龄和性别就能解释其中89项测试的正态测试方差不到10%。

4）基于患者病史的个性化模型对17项测试的方差进行了60%的解释，对一半的测试进行了36%以上的解释。这可以对未来检测水平异常和随后出现的疾病的风险进行系统分层。

本文研究表明，正常范围内实验室检测的多变量模型可以很容易地实现，并作为定量评估病人的基础。

参考文献：

Netta Mendelson Cohen, et al.  Personalized lab test models to quantify disease potentials in healthy individuals. Nature Medicine, 2021.

DOI：10.1038/s41591-021-01468-6

https://www.nature.com/articles/s41591-021-01468-6