不再需要等待数月甚至一年以上才能确诊肌萎缩侧索硬化症？
核心要点
- 一种46基因血液测试以近90%的准确率识别肌萎缩侧索硬化症患者，即使在研究人员从未接触过的完全独立患者群体中测试也表现优异。
- 当前肌萎缩侧索硬化症诊断需5至15个月，但该测试经针对模拟ALS症状疾病的验证后，最终有望加速诊断流程。
- 同一血液分析预测了患者生存期分组，比仅使用临床信息更能有效区分短期、中期和长期生存者。
- 计算机分析识别出8种潜在药物候选物，包括一些已获美国食品药品监督管理局批准用于其他疾病的药物，但需大量实验室测试才能考虑用于ALS治疗。
一次简单的抽血未来可能帮助医生更快确认肌萎缩侧索硬化症。如果在临床环境中得到验证，这一新方法有望彻底改变面对医学界最具毁灭性疾病之一的患者的护理方式。密歇根大学研究人员开发出一种基于基因的血液测试，在识别肌萎缩侧索硬化症患者方面达到近90%的准确率，即使在团队从未分析过的完全独立患者群体中测试也表现优异。
这一突破解决了关键问题：肌萎缩侧索硬化症通常在症状首次出现后需5至15个月才能确诊，部分患者等待确诊时间长达19个月。在此期间，疾病持续进展。患者辗转于各专科医生之间，接受一系列测试，同时承受诊断不确定性。每月的延迟都至关重要，因为现有治疗在更早启动时效果更好，且多数临床试验排除疾病进展过远的患者。
根据发表在《自然通讯》的研究，确诊肌萎缩侧索硬化症的中位时间为5至15个月，具体取决于亚型。患者表现出类似更常见疾病的症状，导致医生在确定真正病因前频繁误诊和错误。
检测血液样本中的基因活性
研究团队于2011年至2021年间在密歇根大学Pranger ALS诊所收集了422名肌萎缩侧索硬化症患者和272名健康对照者的血液样本。研究人员没有测量单一蛋白质或生物标志物，而是使用先进的RNA测序技术同时追踪22,000多个基因的活性，创建出每个人血细胞内部活动的全面分子图谱。
肌萎缩侧索硬化症患者反映了典型疾病人口特征：中位年龄65岁，男性多于女性（58%对42%），87%报告无已知家族史。患者涵盖所有主要疾病亚型，其中26%表现为影响言语和吞咽的延髓起病型，32%为手臂和肩膀起病的颈髓起病型，39%为腿部起病的腰髓起病型。其功能障碍程度各异，标准肌萎缩侧索硬化症评分量表中位得分为48分中的37分。
比较肌萎缩侧索硬化症患者与对照者的基因活性，发现3,640个基因表达显著不同：1,999个在患者中活性更高，1,641个活性更低。许多基因与免疫系统功能相关，这与免疫功能障碍促进肌萎缩侧索硬化症进展的证据日益增多相吻合。部分变化最显著的基因涉及细胞回收废物、运输物质、维持肌肉功能或执行程序性细胞死亡。
团队随后训练七种不同机器学习算法识别血液基因表达数据中的肌萎缩侧索硬化症模式。表现最佳的XGBoost算法达到0.91的曲线下面积，其中1.0代表完美准确，0.5代表随机猜测。
实际临床应用需将数千个基因缩小为可管理的检测组合。研究人员创建了三个简化版本，分别包含27、29和30个基因，以及一个合并的46基因组合。这些较小组合至关重要，因为它们最终可能转化为类似现有癌症筛查组合的商业诊断测试。在内部验证数据上，所有组合表现优异：准确率在91.1%至91.2%之间，敏感度达93.2%至94.2%，特异度为86.0%至87.9%。
独立测试中保持准确性
真正的验证来自团队在另一研究小组的完全独立数据集上测试其分类器：86名肌萎缩侧索硬化症患者和46名对照者，他们此前从未接触过。合并的46基因组合达到0.894的曲线下面积，表明测试在完全独立群体中仍保持准确性。早期基于血液的肌萎缩侧索硬化症基因表达测试在外部验证中准确率低得多，约63%，敏感度60%，特异度67%，远低于临床效用阈值。
研究不仅限于诊断，还延伸至生存期预测。通过将基因表达数据与症状起病年龄、性别和初始症状位置等标准临床变量结合，团队开发出模型，可将患者分为短期、中期和长期生存组。在独立数据集上测试时，结合基因特征的模型比仅用临床变量更能清晰区分生存组。虽然尚未准备好用于临床，但此方法未来可能为患者提供更明确的疾病进程预期。
肌萎缩侧索硬化症中受损的生物通路
分析肌萎缩侧索硬化症患者血液中受干扰最严重的生物通路揭示了与疾病相关的进程。肌萎缩侧索硬化症相关通路本身在调整患者与对照者间免疫细胞比例差异后，成为受干扰最严重的通路之一。其他受损通路包括氧化磷酸化（细胞产生能量的方式）、蛋白质处理系统，以及与帕金森病和亨廷顿病等其他神经退行性疾病共享的通路。
研究人员进一步推进分析，识别出不仅在血液中改变、也在ALS直接累及的神经组织中改变的“核心基因”。将血液基因表达数据与来自肌萎缩侧索硬化症患者脊髓组织和携带ALS相关基因变化的实验室培养神经元的已发表数据比较后，他们 pinpointed 在不同组织类型中对疾病过程至关重要的基因。
这些核心基因成为利用大型数据库进行药物发现分析的基础，该数据库追踪不同化合物如何影响基因表达。计算筛选识别出八种潜在药物候选物，可能逆转ALS相关基因表达变化。部分药物已获FDA批准用于其他疾病，包括ibrutinib（用于某些血癌）和trifluoperazine（抗精神病药物）。其他为实验性化合物，此前与ALS无关联，开辟了全新研究途径。这些结果仅基于计算机分析；在考虑用于治疗前，需进行长期实验室测试。
相比单一生物标志物方法的优势
肌萎缩侧索硬化症患者当前的中位生存期仅为确诊后2至4年。诊断延迟的每个月都意味着治疗启动和试验入组的宝贵时间丧失，也让患者更少时间处理个人事务。加速诊断的血液测试即使仅缩短数月，也能显著改善每年数千名患者的护理质量和生活质量。
与测量神经丝轻链（一种在多种神经系统疾病中升高而不仅限于ALS的单一生物标志物）不同，基因表达组合在临床验证后可能提供更好的ALS诊断特异性。
将这些发现转化为临床实践的技术已存在。类似基因表达组合如PAM50已获FDA批准用于乳腺癌亚型分类，证明了该方法的商业和监管可行性。一种用于从体液样本诊断高级别前列腺癌的18基因组合最近已进入临床使用，进一步验证了基因组合策略。
研究团队更大的样本量、先进的RNA测序技术和严格的机器学习方法，克服了早期开发基于血液的肌萎缩侧索硬化症基因表达测试的局限。他们在独立患者群体中保持高准确性的成就表明，该方法可能已准备好针对模拟ALS症状的疾病和ALS致病基因突变的无症状携带者进行下一阶段测试。
论文要点
局限性
本研究未包括具有ALS模拟症状疾病的患者或ALS致病基因突变的无症状携带者。在临床实践中，诊断测试需能区分ALS与产生类似症状的相似疾病。使用了血液而非更直接受累的组织如运动神经元或脊髓，但研究人员通过调整免疫细胞组成差异的分析解决了这一点。生存预测模型相比仅用临床变量仅在数值上显示更高准确率，但改善了生存组间的区分。通过计算分析识别的药物候选物需大量实验室和临床测试才能考虑实际治疗。
资金与披露
研究获得美国国家神经疾病和中风研究所（R01NS127188、R01NS120926）、国家ALS登记库/CDC/ATSDR（1R01TS000289、R01TS000327）、美国国家环境健康科学研究所（P30ES017885、R01ES030049）、国家推进转化科学中心（UL1TR002240）、美国国家老龄化研究所院内研究计划（ZIA AG000933）、ALS协会（20-IIA-532）以及多个私人基金会包括James和Margaret Hiller基金、Eric和Linda Novak、Coleman治疗发现基金、Peter R. Clark ALS研究基金等的支持。若干作者持有ALS相关诊断和治疗方法的专利。部分作者收到制药公司的研究资金或保持咨询关系，报告称与本工作无关。
出版详情
Zhao, Y., Savelieff, M.G., Li, X., Guo, K., Wang, K., Li, M., Li, B., Iyer, G., Sakowski, S.A., Zhao, L., Teener, S.J., Bakulski, K.M., Dou, J.F., Traynor, B.J., Karnovsky, A., Batterman, S.A., Hur, J., Goutman, S.A., Sartor, M.A., & Feldman, E.L. (2025). 全血基因表达特征预测肌萎缩侧索硬化症病例状态和生存期. 《自然通讯》, 16, 9631.
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