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Brain:华人科学家首次揭示成年人脑脊液和影像学AD生物标志物随时间变化规律

来源:奇点糕 2022-09-16 14:47

众所周知,阿尔茨海默病(AD)病理过程诡谲漫长,甚至早在症状出现的几十年前就已经“默默”埋下了种子。可真正能够改变AD进展的治疗方案依然屈指可数。天下苦AD久矣!

众所周知,阿尔茨海默病(AD)病理过程诡谲漫长,甚至早在症状出现的几十年前就已经“默默”埋下了种子。可真正能够改变AD进展的治疗方案依然屈指可数。天下苦AD久矣!

 

目前我国AD患者已突破1300万,而且随着中国老年化程度不断加深,患病人口正在快速增加[1]。正因如此,精准制定预防策略一直以来都是核心问题,弄清楚何时出现AD症状以及确定预防时间节点自然便是重中之重。

 

近日,华盛顿大学医学院Xiong Chengjie教授团队的相关研究成果在著名期刊Brain上发表[2]。他们首次揭示了从18岁开始成年人的脑脊液和影像学生物标志物随时间变化规律和相对顺序,通过了解它们何时开始加速变化来预测AD疾病进展。

 

具体来说,与基线年龄18-45岁区间相比,45-50岁区间人群的脑脊液Aβ42和Aβ42/Aβ40比值出现纵向加速降低,总tau蛋白水平(Tau)和磷酸化的Tau181(pTau181)纵向加速增加。随年龄增长,50-55岁区间人群中可观察到用于检测脑内Aβ沉积的正电子发射断层扫描(PET)标准摄取值比率(PiB SUVR)加速增加;55-60岁区间海马体积加速减少;65-70岁区间,皮质厚度加速减少和认知能力加速下降;70岁之后,海马体积(减少)和认知能力(下降)持续加速变化。另外,研究团队还发现载脂蛋白E(APOE ɛ4)比预期更早地(在18-45岁开始)调节生物标志物。

 

以上结果表明了可能出现AD神经病理变化的最早年龄区间,为相关试验设计给出了精确启示,临床意义重大。

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研究论文首页

临床上,通过测定Aβ42、Aβ42/Aβ40比值、Tau、pTau181和PET扫描Aβ斑块成像、磁共振(MRI)扫描大脑结构等数据,可综合评估与神经退行性病变和认知衰退相关的Aβ沉积老年斑和神经纤维缠结情况,以此来识别早期神经病理事件。

 

今年有研究发现,Aβ在AD早期就已沉积在神经元细胞内,随后形成的老年斑块,其实是神经元凋亡后的残骸[3]。这就提示,标记物的变化可能发生在更年轻的18-45岁阶段(甚至18岁以前),但如今预防/治疗AD症状的临床试验,大都集中在基线年龄为65岁及以上的老年人,对18-45岁认知正常年轻人群的研究,目前仍非常匮乏。可偏偏这些信息对确定最早可能发生的AD变化至关重要。就问这尴不尴尬?

 

所以,大部分参与者在试验期间都不会(来不及)出现明显症状,从而造成大量的资源被白白浪费,无效试验时有发生,很多AD新药折戟沉沙,众多药企纷纷退场。这让原本就已充满“路障”的AD赛道变得越来越荆棘。

 

面对如此扑朔迷离的AD,研究团队计划先从年龄(最大危险因素)和APOE ɛ4(最大遗传危险因素)着手,旨在找到生物标志物随时间变化的规律/相对顺序和揭示APOE ɛ4潜在效应,这样一来,就有可能精准“搜索”到只在未来几年出现症状的人,才有机会建立起合理的纳入/排除标准,使试验效率大大提高,让更佳治疗/预防方案破冰成为可能。

 

研究团队之前已根据年龄和PET扫描数据开发出了一种新型算法,可评估现在认知正常的人何时会出现AD症状,并可预估出现认知障碍之前的时间[4]。结合以上,研究团队再利用正在进行的8个纵向研究,形成一个大型的生物标志物和认知数据库,共纳入了2703名参与者,基线年龄从18岁到103岁,平均年龄约66岁,女性比例约60%,APOE ɛ4携带者比例高于30%。并按年龄分为18-45、45-50、50-55、55-60、60-65、65-70、70-75、75-104岁8个合理区间,中位随访时间为5-6年。

 

筛选掉不满足3次连续观察的参与者后,研究团队将参与者按标志物类型分为认知队列(2137名)、MRI队列(544名,海马体积和皮质厚度)、PET PiB队列(285名,平均皮质和楔前叶SUVR)以及脑脊液队列(249名,Aβ42、Aβ42/Aβ40比值、Tau和pTau181),并利用线性混合效应(LME)模型,分别比较不同年龄区间的标志物变化率,来推断生物标志物随时间变化规律/相对顺序和揭示APOE ɛ4如何改变纵向轨迹。

 

对于“加速”,研究团队也给出了特别解释:它并不代表参与者内部变化率的加速,而是指从一个较年轻的基线年龄区间与下一个较年长年龄区间的生物标志物平均变化率的增加/减少。这样对于研究逻辑的理解非常有助益。

 

研究团队首先探讨基线年龄在18-45岁区间的纵向轨迹,在认知列队复合分析中,学习能力的年变化率具有统计学差异(P=0.0093);Aβ42和Aβ42/Aβ40比值的年变化率分别为9.03 pg/ml(P=0.0028)和0.0002(P=0.0077);MRI皮质厚度随着时间的推移而减少,具有显著性差异(P<0.0001);PiB SUVR、Tau和pTau181也观察到有减少趋势(P>0.05)。

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主要AD生物标志物年变化率及其相对于基线年龄区间的95% CIs

对于基线年龄超过45岁的参与者,在脑脊液列队中,唯一能观察到Aβ42显著加速减少的年龄区间是45-50岁(P=0.0055);Aβ42/Aβ40比值的年变化率在45-50岁和65-70岁区间均产生加速下降(P<0.0001);Tau和pTau181的变化率在所有年龄区间呈正值趋势,并在45-50岁和65-70岁区间显示出统计学差异(P<0.05)。

 

在PET PiB队列中,平均皮质和楔前叶的SUVR均在基线年龄50-55岁区间,首次被观察到显著性加速增加(P<0.05),直至65-70岁区间后变化开始放缓。

 

在MRI列队中,基线年龄55-60岁区间的海马体积比上一个年龄区间减少了两倍以上(P=0.008),并在60-75岁三个区间持续加速减少(P<0.0001)。皮质厚度仅在65-70岁区间出现首次/唯一一次出现显著加速减少(P<0.0001)。

 

最后,认知能力在基线年龄65-70岁区间出现首次显著加速下降,年下降速率比60-65岁区间增快了两倍以上(P<0.0001),随后便一直持续下降。

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不同基线年龄区间的主要生物标志物纵向轨迹(实线)

数据点和线是基于LME模型拟合的AD生物标记物的平均表达

黑色的虚线曲线是在整个年龄跨度内的立方样条平滑曲线

另外APOE ɛ4可能会改变Aβ代谢和神经元损伤的纵向轨迹,对AD预防试验设计也有重要意义。其潜在的效应机制非常值得探究,因此研究团队建立APOE ɛ4携带者和非携带者的单独LME模型,并将APOE ɛ4状态作为协变量,独立地重复了上述类似的分析。

 

结果发现,在18-45岁区间,仅APOE ɛ4非携带者可观察到Aβ42和Aβ42/Aβ40比值显著增加以及PiB SUVR显著减少;一旦基线年龄超过45岁,两者的差异更为凸显,APOE ɛ4携带者所有脑脊液标志物、PiB SUVR和认知能力的变化率均显著大于非携带者,并在45-50/50-55岁年龄区间发生了第一个加速纵向变化,而在这两个相同的年龄区间内,非携带者只有PiB SUVR皮质厚度和认知能力出现了最早的纵向加速变化。

 

原本以为APOE ɛ4对于生物标志物的纵向调节效应可能发生在老年(65岁及以上)之后,以上结果提示,APOE ɛ4要比预期更早地(在18-45岁区间)开始调节生物标志物了。

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不同基线年龄区间的APOE ɛ4携带者(红色)和非携带者(绿色)的纵向轨迹(实线)

数据点和线是基于LME模型拟合的AD标记物的平均表达

虚线:在整个年龄跨度内的立方样条平滑曲线(黑色代表APOE ɛ4携带者,深紫色代表APOE ɛ4非携带者)

最后,经过Benjamini-Hochberg敏感性校正分析,得出Aβ42(FDR P=0.0386)、Aβ42/Aβ40比值(FDR P=0.0015)在基线年龄45-50岁区间发生加速减少,Tau发生加速增加(FDR P=0.0551),PiB平均皮质SUVR发生加速升高(FDR P=0.0551);海马体积在55-60岁区间发生加速减少(FDR P=0.03);皮质厚度(FDR P<0.0001)和认知能力(FDR P<0.0001)均在65-70岁区间加速下降;另外在65-70岁区间,MRI标记物(FDR P<0.0001)和认知能力(FDR P<0.0013)发生额外的显著性加速变化。

 

当然,本研究也存在一些不足,比如研究对象并没有纳入小于18岁的人群,这有可能会错过此年龄段生物标志物变化的潜在机制;另外样本量和纵向随访时长仍然有限,高加索人种占比较高,纳入人种较为单一。

但瑕不掩瑜,总的来说,本研究解决了之前一些横断面研究的“老大难问题”,比如随访时间短、样本量相对较小等。最关键的是本研究有可能为试验方案提示精确的最佳时间窗口。例如,针对Aβ和Tau的一级预防试验可能需要从45-55岁区间开始;如果要针对已有生物标志物呈阳性结果的个体,对其开展认知能力二级预防试验,那么从65-70岁区间开始更为合适。

 

希望在不久的将来,“脑中的橡皮擦”再也擦不掉任何美好和生命的痕迹!“困在时间里的人”能因为上述研究所得出的标志物时间变化规律,看到一丝新的曙光。

参考文献:

1. 《中国阿尔茨海默病报告2021》(AD报告).

2. Luo J, Agboola F, Grant E, et al. Accelerated longitudinal changes and ordering of Alzheimer disease biomarkers across the adult lifespan [published online ahead of print, 2022 Aug 4]. Brain. 2022;awac238. doi:10.1093/brain/awac238.

3. Ju YH, Bhalla M, Hyeon SJ, et al. Astrocytic urea cycle detoxifies Aβ-derived ammonia while impairing memory in Alzheimer's disease. Cell Metab. 2022;34(8):1104-1120.e8. doi:10.1016/j.cmet.2022.05.011.

4. Schindler SE, Li Y, Buckles VD, et al. Predicting Symptom Onset in Sporadic Alzheimer Disease With Amyloid PET. Neurology. 2021;97(18):e1823-e1834. doi:10.1212/WNL.0000000000012775.

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