华盛顿大学医学院（WashU Medicine）的研究人员开发出一种阿尔茨海默病血液检测症状预测模型，该模型可估计个体何时可能开始出现疾病症状。
这种新方法能在三到四年的时间窗口内预测症状的出现。
该研究是国立卫生研究院生物标志物联盟基金会发起项目的一部分。华盛顿大学医学院是该公私合作项目的成员。
基于单次血液检测，这一预测模型可在未来预防性阿尔茨海默病治疗的临床试验中发挥作用，并支持早期识别最可能从新兴疗法中受益的候选者。
研究团队的模型利用血液中磷酸化tau217（p-tau217）蛋白的水平来估计症状出现的年龄。在此项研究中，研究人员分析了来自两个阿尔茨海默病研究队列的数据：克奈特阿尔茨海默病研究中心（Knight Alzheimer Disease Research Center）和阿尔茨海默病神经影像学倡议（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）。
本研究涉及603名在社区中独立生活的老年人。
血液中p-tau217的测量使用了C2N诊断公司（C2N Diagnostics）的PrecivityAD2等检测方法以及其他获得美国食品药品监督管理局批准的检测手段。
研究结果表明，在60岁时p-tau217水平升高的个体，大约20年后出现症状；而80岁时水平较高的个体，则在11年后出现症状。
该模型的所有代码已公开发布，可供进一步优化。
华盛顿大学医学院神经病学系副教授苏珊娜·辛德勒（Suzanne Schindler）表示："我们的工作表明，使用血液检测来预测阿尔茨海默病症状的出现是可行的，这种检测方法比脑部成像扫描或脑脊液检测要便宜得多且更容易获取。在近期，这些模型将加速我们的研究和临床试验。最终目标是能够告知个体患者他们可能在何时出现症状，这将帮助他们及其医生制定预防或减缓症状的计划。"
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