记忆丧失可能指向多种方向。
一位患者可能看似符合阿尔茨海默病，但同时又表现出帕金森病或既往中风的迹象。在许多老年人中，这些疾病可能在大脑内重叠存在，这有助于解释为什么诊断常常混乱、缓慢，有时甚至错误。瑞典隆德大学的一项新研究表明，一份血液样本，加上人工智能，未来或许能帮助厘清这种混乱。
研究人员在《自然·医学》杂志上撰文，描述了一种名为ProtAIDe-Dx的AI系统，该系统利用血液中的蛋白质模式同时检测多种神经退行性疾病。该模型基于全球神经退行性蛋白质组学联盟（GNPC）在19个研究中心收集的17,187名参与者的血浆蛋白质组数据构建而成。
“我们未来的希望是，能够通过一次血液检测，同时准确诊断多种疾病，”领导这项研究的隆德大学雅各布·沃格尔（Jacob Vogel）说。
这一想法之所以重要，是因为诊断仍然是脑部疾病护理中的主要障碍。论文指出，即使在专门的痴呆症诊所，误诊率也约为25%至30%，在初级保健中甚至可能超过50%。随着年龄增长，问题变得更加棘手，因为80岁或以上的患者中，70%可能同时携带多种神经退行性病理。
隐藏在数千种蛋白质中的模式
该团队没有逐一寻找每种疾病的标志物，而是将其模型训练于血液中测量的7,595种蛋白质上。采用“联合学习”方法，系统学习了多种疾病中的共享模式，同时仍为每种疾病生成独立的概率。这使得它能够标记同一个人身上可能存在的多种疾病。
该模型旨在分类阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症、额颞叶痴呆、既往中风或短暂性脑缺血发作，以及认知功能正常的对照组。重要的是，研究人员仅使用了蛋白质组信息，没有向模型输入人口统计学、认知、诊断或研究中心信息。
ProtAIDe-Dx在整体上优于多个对比模型，包括随机森林、XGBoost和TabPFN。对于ALS，其中位平衡分类准确率达到95%；对于帕金森病，达到92%；阿尔茨海默病为81%；额颞叶痴呆为72%；中风或TIA为70%。除中风或TIA预测外，该模型在所有任务上的曲线下面积值均超过0.8。
这仍然不足以使其独立用于临床。但结果暗示，血液可能携带比研究人员曾经认为的更广泛的脑部疾病信号。
诊断并非总与生物学一致
最引人注目的发现之一是，当团队超越“是/否”标签时观察到的结果。
该研究的第一作者安丽君（Lijun An）表示，蛋白质图谱“预测认知能力下降的效果优于临床诊断”，并补充说，接受相同诊断的人可能携带不同的生物学亚型。
一些被诊断为阿尔茨海默病的患者，其蛋白质模式看起来更像其他脑部疾病。沃格尔认为，这可能意味着几件事：可能同时存在多种疾病过程，阿尔茨海默病可能通过不同的生物学途径发展，或者最初的临床诊断可能是错误的。
该模型还在难以分类的群体中捕捉到了信号，包括轻度认知障碍或主观认知下降的患者。这些病例散布在疾病图谱上，而非落入单一聚类，表明该系统可能比标准诊断更早地识别出潜在病理。
在一个名为BioFINDER-2的外部记忆诊所数据集中（包含1,786名参与者以及生物标志物支持下的诊断），模型概率与预期的疾病生物学特征相符。一些非阿尔茨海默病但携带β-淀粉样蛋白和tau病理的病例中，阿尔茨海默病概率升高。白质高信号负荷较重的病例中，中风概率升高。在认知功能正常的人群中，如果他们已经显示出阿尔茨海默病、路易体病或神经血管病理，模型将其归类为健康的可能性较低。
有用，但还不够
研究人员谨慎地不过度宣传该系统。
沃格尔表示，目前的血液蛋白质测量本身不足以诊断多种疾病。论文也反复强调了这一点。当团队测试模型从一个研究中心推广到另一个研究中心的表现时，性能有所下降，这表明研究中心效应和数据差异仍然是一个严峻挑战。此外，由于样本分布不均或临床诊断标签缺乏生物标志物支持，某些疾病更难分类。
作者还指出，许多脑部相关蛋白质可能永远不会以易于测量的方式进入血液，部分原因是血脑屏障的存在。药物效应也可能扭曲蛋白质水平。而且，由于许多训练诊断来自常规临床工作，而非尸检或生物标志物确认，一些“假阳性”预测可能并非虚假。
即便如此，当ProtAIDe-Dx与常见的临床指标（如年龄、性别、MMSE、皮质厚度、血浆p-tau217和血浆NEFL）结合使用时，它增加了价值。在BioFINDER-2样本中，这种组合模型改善了诊断，尤其是对于非阿尔茨海默病痴呆。该系统在根据未来认知能力下降分离患者方面，也比基线诊断更有效。
沃格尔说，下一步是扩大蛋白质组标记物，包括通过质谱法，寻找当前工具可能遗漏的疾病特异性模式。
研究的实际意义
这项研究并未提供一种能够取代影像学、脑脊液检测或专家临床工作的简单血液检测。
它所提供的，是对一个更实用未来的 glimpse：未来，一次抽血就能帮助医生梳理重叠的脑部疾病，识别需要后续检查的患者，并更早地发现隐藏的病理。
随着更多疾病修饰疗法接近常规使用，这对治疗决策、药物试验和护理规划可能具有重要意义。
研究结果已在线发表在《自然·医学》期刊上。
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