阿尔茨海默病（AD）的诊断，又取得了新的进展。近日，由德国波鸿鲁尔大学蛋白质诊断中心Klaus Gerwert教授领衔的研究团队，在Alzheimer"s & Dementia上发表重要成果[1]。
研究者们发现，结构生物标志物β淀粉样蛋白（Aβ）错误折叠，在AD临床症状出现前的17年内，可以准确预测患AD的风险；而在三个浓度生物标志物中，胶质纤维蛋白（GFAP）预测效果最好，其次是神经原纤维（NfL）和磷酸化tau 181（P-tau181）。此外，Aβ错误折叠联合GFAP，可以在无症状阶段进一步提高预测AD的准确性。
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AD是引起痴呆的最主要原因，据世界卫生组织统计，全球已有超过5500万人患有痴呆症，预计到2050年，这一数字将上升到1.39亿。2019年，全球痴呆症估算相关的公共卫生成本为1.3万亿美元[2]。而我国目前约有1000万AD患者，预计到2050年将增加到3000万[3]。
因此，AD的早发现、早治疗尤为重要。近年来，使用生物标志物预测AD的研究越来越多，而基于血液的生物标志物是一种非侵入性，且具有较好成本效益的不错选择。
目前基于生物标志物状态的ATN分类系统，可以作为AD的诊断标准[4]。该分类系统中的生物标志物包括Aβ（A），过度磷酸化tau（T）和神经变性（N），可通过影像学、脑脊液检查及PET来进行检测，但由于成本高、具有一定的侵入性等缺陷，应用受到一定的限制。
另外还有一些基于浓度的血液生物标志物，包括Aβ1-42/Aβ1-40比率、磷酸化 tau（P-tau）、NfL和GFAP等，可通过免疫测定或基于质谱的方法进行量化，用于辅助AD早期诊断。最新研究还显示，血浆生物标志物可在AD临床症状出现的十多年前，就表现出病理变化[5,6]，这提示为了AD的早诊早治，仍迫切需要开发新的早期诊断标志物。
疾病初期Aβ错误折叠，就被确定为基于结构的AD生物标志物[7]，且可通过免疫红外传感器技术直接测量血浆中Aβ错误折叠[8]。已有研究发现，在基于人群的队列研究中，血浆Aβ错误折叠能够提前14年预测确诊为AD的风险[9,10]；而在包含主观认知能力下降的参与者队列研究中，也可以提前6年进行预测[8]。因此，Aβ错误折叠在预测AD风险方面具有潜在的应用价值。
本研究基于一项针对德国老年人的巢式病例对照研究（ESTHER），共纳入68例AD患者（17年内确诊为AD），和240例对照者（经全科医生确认的无痴呆症诊断），并采集基线时四种血浆生物标志物的测量值。
研究人群的基线特征显示：AD患者的平均年龄为69岁，而对照者的平均年龄为 66岁，且63%AD患者和53%对照者是女性。此外，49%的AD患者和28%的对照者APOE ε4基因型呈阳性。
研究人员利用免疫红外测量Aβ错误折叠，结果显示AD患者的平均酰胺I最大频率为1641cm-1（SD±4cm-1），而对照者的平均酰胺I最大频率为1646cm-1（SD±4cm-1）。与对照组相比，AD患者组的免疫红外传感器读数值显著降低，表明在17年内诊断为AD的受试者在基线时，其血浆中的Aβ错误折叠程度更高。
接下来，研究人员发现AD患者P-tau181的平均水平为2.3pg/mL（SD± 1.4pg/mL），显著高于对照组的1.9pg/mL（SD±1.0pg/mL）。AD患者GFAP平均浓度为159.0pg/mL（SD±111.1），也显著高于对照组的99.6pg/mL（SD±46.7pg/mL）；与基线时的对照组（18.9pg/mL，SD±9.4pg/mL）相比，AD受试者的NfL浓度同样显著增加（23.9pg/mL，SD±11.8pg/mL）。
Logistic回归分析结果显示：每SD减少的Aβ错误折叠预测AD的比值比（OR）最高，为4.24（95%CI：2.68-6.67），其次是每SD增加的APOE（2.36，95%CI：1.32-4.24）和GFAP（2.08，95% CI：1.44-3.01）。相比之下，NfL（1.37，95%CI：0.98-1.91） 和P-tau181（1.25，95%CI：0.93-1.68）OR较低。
受试者操作曲线（ROC）分析结果显示，在所有生物标志物中，Aβ错误折叠的曲线下面积（AUC）最高，为0.78（95%CI：0.71-0.85）；而在浓度标志物中，GFAP的AUC最高为0.74（95%CI：0.67-0.82），其次是NfL（AUC 0.68, 95% CI：0.61-0.75）和P-tau181（AUC 0.61, 95%CI：0.53-0.70）。
此外，GFAP和Aβ错误折叠联合可以进一步提高预测准确度，AUC增加至0.83（95%CI：0.76-0.89），而添加APOE并没有进一步改善AUC。
值得注意的是，本研究中痴呆症的诊断可能不够准确，因为并非所有受试者都看过神经科医生或者其他专家。另外，Aβ1-40和Aβ1-42浓度值未能测量，进而无法分析Aβ的结构和浓度变化之间的可比性，仍有待于进一步研究。
参考文献：
[1] Beyer L, Stocker H, Rujescu D, et al. Amyloid-beta misfolding and GFAP predict risk of clinical Alzheimer"s disease diagnosis within 17 years [published online ahead of print, 2022 Jul 19]. Alzheimers Dement. 2022;10.1002/alz.12745. doi:10.1002/alz.12745
[2] Greenblatt C, World Health Organization. Dementia. [September 28,2021]; Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia
[3] 王英全,梁景宏,贾瑞霞,徐勇.2020-2050年中国阿尔茨海默病患病情况预测研究[J].阿尔茨海默病及相关病,2019,2(01):289-298.
[4] Jack CR Jr, Bennett DA, Blennow K, et al. NIA-AA Research Framework: Toward a biological definition of Alzheimer"s disease. Alzheimers Dement. 2018;14(4):535-562. doi:10.1016/j.jalz.2018.02.018
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[7] Nabers A, Hafermann H, Wiltfang J, Gerwert K. Aβ and tau structure-based biomarkers for a blood- and CSF-based two-step recruitment strategy to identify patients with dementia due to Alzheimer"s disease. Alzheimers Dement (Amst). 2019;11:257-263. Published 2019 Mar 12. doi:10.1016/j.dadm.2019.01.008
[8] Stockmann J, Verberk IMW, Timmesfeld N, et al. Amyloid-β misfolding as a plasma biomarker indicates risk for future clinical Alzheimer"s disease in individuals with subjective cognitive decline [published correction appears in Alzheimers Res Ther. 2021 Jan 15;13(1):25]. Alzheimers Res Ther. 2020;12(1):169. Published 2020 Dec 24. doi:10.1186/s13195-020-00738-8
[9] Nabers A, Perna L, Lange J, et al. Amyloid blood biomarker detects Alzheimer"s disease. EMBO Mol Med. 2018;10(5):e8763. doi:10.15252/emmm.201708763
[10] Stocker H, Nabers A, Perna L, et al. Prediction of Alzheimer"s disease diagnosis within 14 years through Aβ misfolding in blood plasma compared to APOE4 status, and other risk factors. Alzheimers Dement. 2020;16(2):283-291. doi:10.1016/j.jalz.2019.08.189
