《JAMA》:阿尔茨海默病,血液检测是否已经准备就绪?

文摘   2024-07-31 21:29   江苏  

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阿尔茨海默病(AD),是痴呆的一种最常见亚型和病因。全球范围内,约有4700万人患有痴呆症。随着年龄的增长,阿尔茨海默病的发病率越来越高。尤其是老年人,据估计,2011年美国有约450万65岁以上的老年人患有AD;预计到2050年,美国这一数字将上升至1380万人,全球将超过1.3亿人。在大多数发达国家,痴呆症的年龄标准化患病率介于5%至7%之间。我国目前有AD患者约983万,但由于低诊断率,AD流行率存在低估。随着我国人口老龄化进程,AD发病将不断增加。AD及相关痴呆病已是导致我国人群死亡的第五大原因。

AD的标志性神经病理学改变是:细胞外β-淀粉样物质沉积,以及由过度磷酸化的tau蛋白在细胞内聚集而构成的神经原纤维缠结
虽然疾病负担日益沉重,但好消息是AD也正在逐渐被视为可以管理和治疗的慢性疾病,目前在学术领域强调针对AD的①早期诊断和②疾病修饰治疗(例如已获批的抗淀粉样蛋白抗体Donanemab、Lecanemab)。
在诊断方面,重要进展包括1990年代开始的脑脊液检测、2000年代早期的淀粉样蛋白PET扫描以及2010年的tau蛋白PET扫描。但PET扫描的价格昂贵并且无法广泛使用。其他方法还包括采用MRI检测神经退行性病变和基于血液生物标志物的检测等等。
证据表明,血液中淀粉样蛋白和磷酸化tau蛋白的浓度,与CSF中的相应浓度以及淀粉样蛋白-PET或tau-PET扫描结果相关。此外,其他基于血液的神经退行性疾病的生物标志物,如神经丝轻链和胶质纤维酸性蛋白,似乎能够提供疾病进展的信息以及监测治疗效果的潜力。
在最近的《JAMA》主刊上,有两篇围绕AD病理血液检测的研究。让我们在此做简单的解读。


这是瑞典的一项前瞻性队列研究,涉及初级护理(相当于国内一级医院,社区或基层诊所等)和二级护理(相当于国内二级、三级医院)机构。研究纳入自2020年2月至2024年1月期间因认知症状接受临床评估的1213名患者。根据患者认知测试结果和临床评估,将患者分类为主观认为的认知下降、轻度认知障碍或痴呆。研究用于确定AD的生物标志物的临界值已在独立队列中预先确定。接下来研究将参与者分为2个批次进行验证。来自初级护理机构的307名患者和来自二级护理机构的300名患者参与了单批分析;来自初级护理机构的208名患者和来自二级护理机构的398名患者参与了前瞻性双周分析。每位患者采集1个血浆样本,样本在采集后两周内进行分析。研究的主要暴露是通过质谱分析血浆中的磷酸化tau 217和非磷酸化tau 217的比例,以p-tau217的百分比表示;以及淀粉样蛋白β42和淀粉样蛋白β40的比例(APS2)。研究主要结果:AD病理,通过异常的脑脊液Aβ42/Aβ40比例和p-tau217水平确定。次要结果是临床AD。统计分析包括:计算阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)、诊断准确性和曲线下面积(AUC)。

研究问题是否可以通过基于血浆的磷酸化tau 217和非磷酸化tau 217的比例(以p-tau217百分比表示)以及淀粉样蛋白β42和β40的比例(以淀粉样蛋白概率得分2[APS2]表示)来准确识别初级护理和二级护理中预定义的阿尔茨海默病?
患者经由医生依据国际公认的AD诊断标准,以及CT扫描和认知测试判断是否患有AD。同时,患者接受研究所采纳的血液检测(APS2和p-tau217)。将这些筛查方法的结果与阿尔茨海默病的“金标准”测试——脑脊液测试和寻找大脑中淀粉样蛋白和tau蛋白的PET扫描)进行比较。
患者队列平均年龄74.2岁,48%为女性;23%为主观认知下降,44%轻度认知障碍,33%痴呆。在初级护理队列和二级护理队列中,均有50%的患者具有AD病理特征。
接下来,来看血液检测的诊断性能。
APS2血液诊断的性能显著高于医生的临床诊断。与基层医生61%的准确率相比,ASPS2在识别AD患者方面的准确率达到了91%。这甚至超过了痴呆症专科医生的诊断准确率,痴呆症专科医生的诊断准确率仅为73%。
APS2与p-tau217比例的比较,不论是在单批分析中还是在前瞻性双周分析中,APS2和p-tau217比例在两种护理环境中的诊断准确性相似,均在90%左右。这也表明血液生物标志物在不同时间点和不同护理环境中均表现出足够的稳定性。
研究结论使用APS2和p-tau217比例的血液检测在初级和二级护理中对诊断AD具有高准确性,并显著优于标准的临床(医生)评估。


美国一项基于社区动脉粥样硬化风险(ARIC)队列的回顾性分析,纳入1525名来自ARIC的参与者,使用1993-1995年(平均年龄58.3岁)和2011-2013年(平均年龄76.0岁)采集的血浆样本进行分析,并随访至2016-2019年(平均年龄80.7岁)。研究评估了中年风险因素(高血压、糖尿病、血脂、冠心病、吸烟和身体活动)与血浆生物标志物随时间变化的相关性。并且,在2011-2013年期间无痴呆,在1993-1995年和2011-2013年期间进行生物标志物测量的亚组人群(n=1339)中,评估了生物标志物与全因痴呆发病率之间的关联。主要暴露包括:淀粉样蛋白β42与淀粉样蛋白β40的比例(Aβ42/Aβ40),p-tau181,神经丝轻链(NfL),胶质纤维酸性蛋白(GFAP)。研究的主要结果是全因痴呆的发生。研究使用线性混合效应模型估计中年风险因素与标准化血浆生物标志物变化率的关联,使用Cox回归模型估计血浆生物标志物与全因痴呆发生的关联,调整年龄、性别、种族、中心和其他协变量。

研究问题从中年到老年,血浆生物标志物(Aβ42/β40比例,p-tau181,神经丝轻链[NfL],胶质纤维酸性蛋白[GFAP])的变化与全因痴呆的关联是什么?
研究参与者(N=1525)平均年龄58.3岁(标准差5.1岁),59.9%为女性。16.5%的参与者(252人)在随访期间发展为痴呆。
从中年到晚年,研究观察到,随着年龄增长,Aβ42/Aβ40比例下降,p-tau181、NfL和GFAP增加,携带APOEε4等位基因的参与者生物标志物变化更为迅速

中年风险因素对血浆生物标志物变化的影响:

  • 中年高血压与每十年NfL增加0.15标准差和GFAP增加0.08标准差相关。

  • 中年糖尿病与每十年NfL增加0.11标准差和GFAP增加0.15标准差相关。

中年的AD特异性生物标志物与晚年痴呆的关联:

  • 中年的Aβ42/Aβ40比例降低与晚年痴呆显著相关(每降低1标准差,风险比为1.11,95% CI:1.02~1.21)。

  • 中年的p-tau181水平增加与晚年痴呆显著相关(每增加1标准差,风险比为1.15,95% CI:1.06~1.25)。
晚年的所有血浆生物标志物(包括Aβ42/Aβ40比例、p-tau181、NfL和GFAP)均与晚年痴呆显著相关。其中,NfL表现出最大的关联(每增加1标准差,风险比为1.92,95% CI:1.72~2.14)。
研究结论AD相关的血浆生物标志物(Aβ42/Aβ40比例、p-tau181、NfL和GFAP)从中年到晚年发生显著变化,并且这些变化与已知的痴呆风险因素(如高血压和糖尿病)相关。尤其是中年的Aβ42/Aβ40比例和p-tau181水平与晚年的全因痴呆发生显著相关,而晚年所有测量的生物标志物均与痴呆发生显著相关,其中NfL表现出最大的关联

AD的研究在近年来取得了显著进展,特别是在早期诊断和生物标志物检测方面。AD在症状出现之前有一个被称为临床前阿尔茨海默的较长时间的无症状阶段,一些生物标志物的变化,如淀粉样斑块的沉积,在表现出认知下降之前的1520年就已经开始。如果有便捷、准确的检测方案,如血液检查,对于AD的早期诊断,高危患者的监测,风险控制和预防无疑是有重大意义的。上述两项研究均为此提供了依据。当前的问题是,何时以及如何将这些血液生物标志物应用于AD的临床实践?或许,我们不需要等太久。(完)

*文章不构成任何诊疗相关建议,仅供医(药)学背景小伙伴参考学习

参考文献

1. 徐勇 , 王军 ,王虹峥 ,王延江 ,刘肇瑞 ,郁金泰 ,周知 ,彭丹涛 ,顾栢俊 ,李坤成 ,侯清华 ,马辛 ,王晓明 ,王志稳 ,王惠芳 ,汤彬. 2023中国阿尔茨海默病数据与防控策略. 阿尔茨海默病及相关病杂志. 2023, 6(3): 175-192 https://doi.org/10.3969/j.issn.2096-5516.2023.03.001

2. Palmqvist S, Tideman P, Mattsson-Carlgren N, et al. Blood Biomarkers to Detect Alzheimer Disease in Primary Care and Secondary Care. JAMA. Published online July 28, 2024. doi:10.1001/jama.2024.13855

3. Lu Y, Pike JR, Chen J, et al. Changes in Alzheimer Disease Blood Biomarkers and Associations With Incident All-Cause Dementia. JAMA. Published online July 28, 2024. doi:10.1001/jama.2024.6619

4. Teunissen CE, Verberk IMW, Thijssen EH, et al. Blood-based biomarkers for Alzheimer's disease: towards clinical implementation. Lancet Neurol. 2022;21(1):66-77. doi:10.1016/S1474-4422(21)00361-6

主创、编辑:Mr. Cat

审核:Miss Aya, ChatGPT 4o


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