STM：组合拳出击！科学家发现更精确的阿尔茨海默病诊断获预测方法！

埃默里大学医学院Nicholas T. Seyfried、Thomas S. Wingo、Allan I. Levey等人对706名AD患者脑脊液样本中的48种蛋白质进行了分析，证明这组蛋白质作为标志物有助于进行临床AD诊断，并且可以改善对认知衰退和痴呆疾病进展的预测。与传统AD生物标志物联用还可以进一步提高准确率。

研究发表在《科学·转化医学》杂志上。

在之前的研究中，研究团队基于脑脊液蛋白质组学研究，挑选出48种蛋白质，通过测量CSF 48的水平来识别AD/ADRD（AD相关痴呆）病理生理学变化。在此次研究中，他们对CSF 48蛋白质组的诊断和预测效用进行了测试。

所有参与者均来自阿尔茨海默病神经影像学倡议研究，并且具备基线脑脊液蛋白组学数据。最终纳入符合标准的参与者共706名，平均年龄72.2岁，48%为女性。参与者分为认知正常（31%）、轻度认知障碍（MCI，53%）和AD（16%）三组。根据脑脊液蛋白质定量（Aβ42＜980pg/ml和pTau181＞21.8pg/ml）分为A+T+（36%）、A+T-（18%）、A-T+（16%）、A-T-（30%）四组。

不同生物标志物对临床AD痴呆的预测曲线

在基线水平分析，与对照组相比，AD组患者有18种蛋白质水平显著升高，4种蛋白质水平显著降低。CSF 48预测临床AD痴呆的曲线下面积（AUC）为0.94，经典CSF标志物（Aβ42、pTau181和tTau）的AUC为0.90。而将CSF 48与经典标志物结合，AUC可以达到0.96。

研究人员还对CSF 48与AD病理变化之间的联系进行了评估。结果显示，有20种蛋白质与脑葡萄糖代谢率（FDG PET）有关，15种蛋白质与FDG PET和海马体积有关。CSF 48预测FDG PET和海马体积的回归模型相关系数分别为0.57和0.54，CSF 48结合经典标志物的相关系数为0.60和0.55，均优于经典标志物。

CSF蛋白与MoCA、CDR-SB、海马体积变化的相关性热图

用蒙特利尔认知评估量表（MoCA）和临床痴呆评分量表（CDR-SB）评估患者认知功能和痴呆症状严重程度，CSF 48的关联性也高于经典标志物，有24种蛋白质与MoCA分数有关，有19种蛋白质与CDR-SB有关。

同时，CSF 48还表现出良好的预测效果。研究人员评估了参与者MoCA、CDR-SB和海马体积的变化轨迹，发现CSF 48分别有24、20、3种蛋白质与认知、痴呆和海马体积变化有关，其中CSF pTau181与年MoCA和CDR-SB变化相关性最强，CSF Aβ42与年海马体积变化相关性最强。多元线性回归模型显示，CSF 48与经典标志物结合对MoCA、CDR-SB、海马体积变化的预测效果最佳。

CSF 48预测AT（N）曲线图

除此之外，CSF 48还显示出对AT（N）的预测能力。分析显示，有34种蛋白质在A+T+中明显增加，根据CSF 48水平可以区分A+T+和A-T-患者。

总的来说，CSF 48改进了现有的AT（N）标志物，可以预测与AD/ADRD有关的多种病理生理机制，并且改善了对AD疾病进展、痴呆严重程度和海马体积变化的预测能力。