研究背景与目的

随着全球超过5000万人受认知障碍病症影响，预计这一数字到2050年将翻倍。阿尔茨海默病（AD）是最常见的痴呆形式，其特征是脑部形成淀粉样β（Aβ）胞外斑块和tau蛋白内部聚集。过去二十年间，AD领域聚焦于使用生物标志物来支持诊断和预断，而不单靠临床症状。本研究旨在利用脑脊液（CSF）生物标志物构建一个对AD进行分期的稳健生物学模型。

研究来源

本研究由Gemma Salvadó等多位学者完成，他们来自于多个国家和地区的多个研究机构，例如瑞典隆德大学、华盛顿大学医学院和荷兰阿姆斯特丹VU大学医学中心等。该研究成果发表于2024年5月的《Nature Aging》杂志上。

研究设计与方法

本研究包括426名来自Biofinder-2项目和222名来自Knight阿尔茨海默病研究中心的参与者。研究者采用subtype and stage inference（SUSTAIN）算法对多种CSF生物标志物的数据进行排序，构建分期模型。使用的生物标志物包括：Aβ42/40、p-tau（如pt217/t217、pt205/t205）和其他tau蛋白（如mtbr-tau243和non-phosphorylated mid-region tau）。通过这一模型分析，研究者能够将AD发展过程中的生物标志物变化与标记性病理学特征对齐，并预测临床下降的风险。

主要研究结果

SUSTAIN算法鉴定出单一生物标志物序列，并揭示五个CSF生物标志物，依次为Aβ42/40、pt217/t217、pt205/t205、mtbr-tau243和非磷酸化中段tau，构成可靠的分期模型。这些CSF分期（0-5）与其他AD相关生物标志物异常如Aβ-PET和Tau-PET相关，并与AD进展过程中的纵向生物标志物变化一致。更高的基线CSF阶段与提高的临床下降风险有关。这一临床研究强调AD病理生理学背后存在一个共通的分子通路，表明单次CSF采样就足以准确指示AD病理和表征疾病进展阶段。提出的分期模型对增强诊断和预断评估以及临床试验设计具有深远影响。

研究结论与意义

该CSF基础生物标志物模型对于AD的疾病分期具有显著的科学价值，并为AD的诊断和预后评估提供了实用价值。研究提出的分期模型强调了解决问题的重要性，所使用的研究方法或工作流程的新颖性，以及研究目标的特殊性。此外，该模型的应用价值在于将来可能用于临床实践和临床试验中，以选择最佳的参与者，并作为替代性的预后测量工具。

研究亮点与其他信息

研究的亮点在于对AD进行生物学分期的新模型表现出高度的准确性和稳定性，并成功在独立样本中进行了复现。该研究还证明了新模型在预测AD病理变化、认知功能衰退的风险以及评估临床进展方面的实际应用潜力。此外，研究中使用了多种先进算法和生物标志物分析方法，这对于整个研究领域来说是领先的。对于有价值的其他内容，研究中还提到了CSF标志物与实验室影像学指标如摄取值比率和皮层厚度的关系。