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关键词：AD；认知评估；居家筛查；阿尔茨海默病及相关病杂志在全球老龄化趋势加剧的背景下，阿尔茨海默病（AD）作为导致老年人痴呆的主要原因，其患病人数不断攀升，给患者、家庭及社会带来了沉重的负担。据世界卫生组织统计，全球痴呆患者已超过5500万，预计到2050年这一数字将增加三倍。在中国，60岁及以上人群中痴呆的患病人数已达1507万，其中AD患者占983万，轻度认知障碍患者更是高达3877万。尽管早期干预被认为是对抗AD的最佳策略，但全球医疗体系在早期发现AD方面的能力严重不足，目前仅有不到10%的轻度认知障碍患者在初级医疗机构中得到诊断。随着抗Aβ抗体药物的上市和长期随访研究的进展，对AD早期识别的关注迅速增加，居家筛查作为一种可能的解决方案，其重要性日益凸显。中国AD防治协会（CAAD）因此组织多领域专家团队，提出了《阿尔茨海默病居家筛查专家共识》，发表在 阿尔茨海默病及相关病杂志 上【1】。旨在通过提供专家指导意见、介绍居家筛查工具和资源、制定应对策略以及讨论生物标志物的应用，推动AD的早期识别和干预，以减轻个人、家庭和社会的负担，共同应对这一全球性健康挑战![]()
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🔷 AD 居家筛查适用人群
AD居家筛查主要面向40岁以上的一般风险人群和更早关注脑健康的高风险或特定人群。中国高风险因素包括65岁以上、女性、AD家族史、农村居住、教育水平低、独居、吸烟、高血压、心脏病等。许多风险因素可以通过健康生活方式和慢性病管理改善。AD居家筛查有助于早期识别风险，为预防和干预提供依据。
🔷 AD 居家筛查方式
临床诊断AD通常涉及使用神经精神量表评估认知功能，排除其他原因的认知障碍，并通过脑脊液或PET显像检测AD特异性生物标志物。但这些传统方法耗时且不适合居家测试。随着数字健康产品的发展，便捷的数字化认知评估工具为AD的早期发现和病程管理提供了新途径。尽管Aβ和Tau蛋白的居家检测技术仍在研发中，已有研究在血液、尿液、唾液和泪液中检测到这些标志物，显示出作为居家筛查工具的潜力。目前，一些简便的认知测试工具已在国内进行验证，并在初步识别风险人群及转诊中发挥作用。因此，建议根据个人和家庭条件，采用合适的方式进行AD居家筛查，以便早期发现和治疗。
🔷 AD 居家筛查方法的认知功能评估系统现状
AD居家筛查方法的认知功能评估系统现状包括三种主要方式：他人观察、使用居家认知功能问卷如AD8、以及数字化认知功能自测和被动测评工具。
AD8问卷通过知情者评估受试者的认知变化，适用于AD痴呆期筛查。数字化认知功能测试工具适用于早期AD居家筛查，遵循国际MCI和AD专家组提出的居家测试原则，包括帮助被试者及早发现认知问题、自我测评、耗时少、提供下一步建议、记录测试结果等。为适应不同国情和地区差异，共识建议增加测试的便捷性、多样性、自动化评分和数据存储、以及全球通用性。被动健康数据采集工具，如语言/语音特征识别、眼动、行为/情感监测等，也已成为认知功能评估的重要手段。
数字化认知功能测试工具识别MCI的AUC值在0.67～0.91之间，MoCA的AUC值在0.50～0.95之间，显示出较好的识别能力。被动健康数据采集工具，如自动语言/语音分析系统和眼动检测，也显示出较高的识别能力。这些工具的发展为AD的早期识别和管理提供了新的途径。
🔷 AD 居家筛查方法的认知功能评估流程
AD居家筛查推荐结合主动评估和被动数据采集，以适应不同人群和条件。主动评估包括自我或家属观察，而被动评估则依赖于数字化工具监测。对于无法使用数字化工具的人群，建议通过知情者问卷如AD8进行筛查。健康人群每年至少应测试一次，高风险人群则需更频繁。测试结果正常者继续维持健康生活方式，异常者应及时就医。确诊或疑似AD患者可使用数字化工具监控病情和疗效。同时，个体可根据个人偏好选择产品进行被动数据采集，以便及时发现和解决认知障碍问题。
🔷 AD 居家筛查方法的生物标志物探索和展望
在AD居家筛查的生物标志物探索中，理想的标志物需在AD早期出现，如Aβ在症状出现前20至30年累积，反映实时状况而非长期沉积，并随年龄增长而增加阳性率，且在不同地区和人种中保持一致性。美国AD协会工作组最新标准提出，疾病特异性生物标志物阳性即可确诊AD，而非必需症状。这些标准是一般原则，不提供具体临床指南。目前，未批准靶向疗法用于认知功能未受损的AD患者，不推荐在研究外进行诊断性检查。未来，若靶向疗法显示预防效果并获批用于临床前AD患者，建议可能修改。因此，本共识将继续采用现行AD筛查流程，并根据新证据调整，以实现更有效的居家筛查和早期干预。
《阿尔茨海默病居家筛查专家共识》汇集了国内外众多领域专家的智慧，旨在提供一个科学、实用的框架，以期能够帮助早期识别和干预AD，减少疾病对个人、家庭和社会的影响，而且为科研领域提供了新的方向。该共识推动了对AD早期诊断工具和生物标志物的研究，促进了数字健康产品和被动健康数据采集技术的发展，为未来AD的精准治疗和预防策略提供了科学依据。同时，也为全球AD研究贡献了中国数据和视角，期待通过这些努力，能够促进更有效的AD管理和治疗，最终改善患者的生活质量并减轻全球老龄化带来的挑战。【1】DOI: 10.3969/j.issn.2096-5516.2024.03.003本文只是分享和解读公开的研究论文及其发现，以作科学文献记录和科研启发用；并不代表作者或本公众号的观点，更不代表本公众号认可研究结果或文章。为了给大家提供一个完整而客观的信息视角，我们有时会分享有冲突或不同的研究结果。请大家理解，随着对疾病的研究不断深入，新的证据有可能修改或推翻之前的结论。作者：Amber Wang，微信号：Healsana。助理：ChatGPT征战AD公众号，以分享阿尔茨海默病领域最新研究为主旨，希望由此推动由实验室向临床应用的转化。欢迎您的投稿与合作；也希望其他医学科学家以推文的形式分享您的研究成果。运营：美国Healsan咨询公司AD项目组，专注于临床科研及临床试验的服务公司，擅长于针对阿尔茨海默病的临床科研设计及临床试验结果的报告撰写。
