血液检测或可提前数年预测阿尔茨海默病症状发作时间Blood test could predict when Alzheimer's symptoms will start years in advance

环球医讯 / 认知障碍来源:www.msn.com美国 - 英语2026-03-03 00:50:59 - 阅读时长4分钟 - 1691字
美国圣路易斯华盛顿大学医学院研究人员在《自然·医学》杂志发表的突破性研究显示,通过测量血液中p-Tau217蛋白水平可预测阿尔茨海默病症状的发作时间点,误差范围为3-4年。该研究分析了600多名老年人的长期数据,发现该蛋白水平在记忆丧失开始前就呈现"异常一致"的上升模式,且发病速度与年龄密切相关——60岁左右出现蛋白异常者约20年后发病,而80岁左右异常者仅10年后发病。虽然目前检测结果尚不能用于临床诊断,但这一发现有望革新临床试验设计,帮助医生在认知能力下降前几年识别高风险人群,两项大型临床试验正在测试莱卡奈单抗和多纳单抗两种药物对早期干预的效果,未来通过结合其他生物标志物有望进一步提高预测准确性。
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血液检测或可提前数年预测阿尔茨海默病症状发作时间

一项简单的血液检测不仅能预测一个人患阿尔茨海默病的风险,还能预测症状开始的具体年份。

圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员着手确定血液中一种特定蛋白的水平是否可用作"生物时钟",以预测该疾病症状的出现时间。

这种特定蛋白被称为p-Tau217,它在大脑中形成"缠结",干扰神经细胞之间的通信。在健康的大脑中,tau蛋白有助于稳定神经细胞的结构。

在某些情况下,诊断阿尔茨海默病时可以使用脑部扫描来检测这些缠结。初步研究表明,相同的方法可用于确定病情进展的时间线。

由于这些成像测试通常复杂且昂贵,研究团队希望探索血液检测是否能监测相同的蛋白并产生类似结果。

发表在《自然·医学》杂志上的这项研究分析了来自两个长期阿尔茨海默病研究项目的600多名老年人的数据。

根据一份新闻稿,通过将血液样本与参与者多年的认知能力进行比较,研究团队发现p-Tau217水平在记忆丧失开始前就呈现"异常一致"的上升模式。

研究团队随后创建了一个模型,利用患者的年龄和蛋白水平来估计症状出现的时间,误差范围为三到四年。

"我们证明,测量p-Tau217的单一血液检测可以粗略估计一个人可能发展出阿尔茨海默病症状的时间,"圣路易斯华盛顿大学神经病学讲师、主要作者Kellen K. Petersen博士告诉福克斯新闻数字版。

他指出,研究人员发现,老年人在p-tau217变得异常后,症状发展得要快得多。

Petersen说:"例如,那些在60岁左右首次出现异常p-Tau217水平的人约20年后才出现阿尔茨海默病症状,而那些在80岁左右首次出现异常p-Tau217水平的人仅约10年后就出现症状。"

研究者得出结论,年龄和与疾病相关的大脑变化可能影响阿尔茨海默病症状变得明显的速度。

"这可能会改变研究人员设计临床试验的方式,并最终改变临床医生识别在认知能力下降开始前几年就面临阿尔茨海默病相关认知能力下降最高风险人群的方式,"阿尔茨海默病协会科学参与副总裁、芝加哥的Rebecca M. Edelmayer博士告诉福克斯新闻数字版。

"血液检测通常比脑部扫描或脊髓液检测便宜得多,也更容易实施。未来,它可以帮助医生和研究人员识别可能从早期治疗中受益的人群,"未参与这项研究的Edelmayer补充道。

该研究确实存在一些局限性和注意事项。

Petersen分享道:"我们只能对p-Tau217水平落在特定范围内(尽管范围相当广泛)的个体做出预测。这些模型是在相对健康、教育程度较高且不够多样化的研究队列中开发的,因此结果可能不适用于更广泛的人群。"

尽管研究人员在本研究中提到了居家血液检测,但他们告诫人们不要自行寻求并进行这些检测。

"此时,我们不建议任何认知能力未受损的个体进行任何阿尔茨海默病生物标志物检测,"该研究的合著者、华盛顿大学神经科医生Suzanne Schindler博士在新闻稿中表示。

Petersen承认,这些结果仍处于实验阶段,有待改进。

"目前的估计对于临床使用或个人医疗决策来说还不够准确,但我们预计将能够创建更准确的模型,"他告诉福克斯新闻数字版。

Schindler表示,展望未来,研究团队希望通过研究其他与阿尔茨海默病相关的蛋白来改进检测,缩小误差范围。还需要更多样化的参与者来确认结果。

两项大型临床试验目前正在进展中,旨在确定在症状出现前,p-Tau217蛋白水平高的人是否可以从两种阿尔茨海默病药物中的一种治疗中获益。

莱卡奈单抗和多纳单抗是唯一获批的旨在降低与阿尔茨海默病相关的大脑斑块水平的药物。研究人员希望,及早治疗可能提高这些药物的有效性。

Petersen说:"我们可以将血浆p-Tau217与其他许多血液和影像学生物标志物以及认知测试结合起来,以提高预测症状发作的准确性。我们希望这项工作将带来更有用的更好模型。"

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