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方法來了!Nature子刊:血漿磷酸化tau與其他方法結合可預測阿爾茨海默氏癥ture子刊:血漿磷酸化tau與其他方法結合可預測阿爾茨海默氏癥


  市場動態(tài)     |      2021-07-12
阿爾茨海默征(AD)是一種中樞神經退行性病變,大多表現(xiàn)為進行性認知功能障礙和行為損害,但其病因尚不明確,目前仍無法治愈,只能通過綜合治療來減輕病情、延緩發(fā)展。所以正確判斷一個有輕微認知癥狀(如記憶力下降)的患者是否患有前驅或臨床前阿爾茨海默病,并在不久的將來發(fā)展為阿爾茨海默病性癡呆,是臨床醫(yī)生面臨的一個挑戰(zhàn)。
目前針對AD的生物標志物以及檢查點都有不錯的進展,其中血漿磷酸化tau181和磷酸化tau217在區(qū)分AD癡呆和其他神經退行性疾病方面顯示出特別高的診斷性能,但無法達到高的潛在預測準確性,不僅如此,成本較高、有侵入性等問題也限制了其在臨床中的應用。
2021年5月24日,瑞典隆德大學Oskar Hansson、Sebastian Palmqvist等研究人員合作在《自然—醫(yī)學》雜志上在線發(fā)表了題為“Prediction of future Alzheimer's disease dementia using plasma phospho-tau combined with other accessible measures”的文章,發(fā)現(xiàn)血漿磷酸化tau與其他方法的結合可預測阿爾茨海默氏癥。
DOI: 10.1038/s41591-021-01348-z
DOI: 10.1038/s41591-021-01348-z
研究發(fā)現(xiàn),血漿P-tau217能在BioFINDER中準確預測了AD。此外,研究結果還表明使用腦脊液P-tau、Aβ42/Aβ40和神經絲輕鏈代替血漿生物標志物并不能顯著提高準確性。文章還建立了一個交叉驗證的模型,將其作為預測個體進展為AD癡呆癥風險的在線工具(http://predictAD.app)。
納入隊列研究的基線特征
納入隊列研究的基線特征
為了篩選出用于預測AD癡呆的較佳模型,該研究團隊進行了數據驅動的模型選擇。篩選的變量包括關鍵人口統(tǒng)計數據、APOE ε4等位基因的數量、來自四個認知域的簡易測試、磁共振成像(MRI)測量和血漿生物標志物,同時通過在程序中逐一去除變量來檢驗模型的性能。
各種算法的交叉驗證和實現(xiàn)
各種算法的交叉驗證和實現(xiàn)
研究發(fā)現(xiàn),血漿P-tau217能在BioFINDER中準確預測了AD。此外,研究結果還表明使用腦脊液P-tau、Aβ42/Aβ40和神經絲輕鏈代替血漿生物標志物并不能顯著提高準確性。文章還建立了一個交叉驗證的模型,將其作為預測個體進展為AD癡呆癥風險的在線工具(http://predictAD.app)。
方法來了!Nature子刊:血漿磷酸化tau與其他方法結合可預測阿爾茨海默氏癥
總之,本篇文章表明血漿P-τ,結合簡短的認知測試和APOE基因分型,可能會大大提高對阿爾茨海默病的診斷預測,并促進阿爾茨海默病試驗的招募工作。