阿尔茨海默病实验室诊断技术的研究进展

车伯琛 阴慧娟 吴金鹏 李迎新

中国医学科学院生物医学工程研究所，天津300192

0 引 言

阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）起病隐匿，早期易出现记忆障碍，进而其他认知域功能不断恶化。据估计，2050 年中国AD 患者可达2 800 万[1]。AD 可致患者出现失认、失语、失用，抽象思维、视空间定向受损，甚至伴有行为改变[2]，从而加重了患者的经济和精神负担。

关于AD 的病因机制，当前多认为是由于脑神经元淀粉样变和后续的神经元纤维互相缠结所致。若能通过实验室检验开展早期诊断，就可对其及时进行干预或治疗。因此发掘有效标志物，结合多模影像检查建立早诊体系，可改善AD 患者的生活质量，减轻其负担。本文就此作一综述，以期为AD 的早期诊断提供依据。

1 神经心理评估

轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）是AD 的临床前期。神经心理学量表可检测并评定认知损害程度。其中，简易智能状态量表（mini-mental state examination,MMSE）敏感度高、操作方便，适于大样本调查，但其分值易受评估对象的学历影响。MMSE 不适于低学历人群，其用于高学历人群亦可能出现假阴性或假阳性[1]。与MMSE 相比，蒙特利尔认知评估量表（Montreal cognitive assessment,MocA）具有更高的灵敏度和特异度，评定的认知领域更广，可筛查MCI 确诊但MMSE 分值正常的患者[1-2]。而记忆与执行功能筛查量表（memory and executive screening scale, MES）的评定内容广，可鉴别MCI 和AD[1，3-4]，耗时短，灵敏度和特异度高，不易受学历影响，更易被医患接受。

综上所述，MMSE 操作方便，但易受学历影响，不适于早筛；MocA 评定范围广，受学历影响小，可用于早期诊断；MES 对不同程度的认知障碍患者均能较好鉴别。在临床工作中，医生应知晓不同量表的功能差异，灵活选择以进行精准筛查。

2 神经影像技术

神经影像技术的特点在于可体外无创监测脑结构和功能的变化。功能性磁共振成像（functional MRI,fMRI）和正电子发射计算机断层显像（positron emission tomography,PET）既可分析脑解剖结构，还能检测脑相关区域的代谢变化；而结构神经成像，包括CT 与MRI，可测量大脑皮层的形态学指标（如厚度、体积）。

2.1 结构影像技术

AD 患者脑萎缩常见于海马、内侧颞叶、内嗅皮质、杏仁核等部位，易扩散至颞侧新皮质区[5]。AD 前期海马区已有萎缩，并随病程进展而加重，表明采用脑形态学测量技术可评估AD 进展。笔者认为将多种标志物相结合，能更有效地鉴别MCI 和AD。将结构性磁共振成像（structural MRI,sMRI）中的基于体素的形态学测量、弥散张量成像（diffusion tensor imaging,DTI）测量和脑脊液蛋白成分分析相结合，能鉴别91%的遗忘型MCI[6-8]。因此，测量海马体积可有效评估预判AD 的进展。

sMRI 通过测量脑萎缩来评估AD 进展，常用方法包括结构分析（体素）和表征分析（皮层表面），主要基于密度图（灰质、白质、脑脊液）和皮层表面（顶点形态）特征提取。使用全脑灰质密度图和支持向量机（support vector machines,SVM）对AD 患者和健康人群分类时，可见AD 患者海马密度偏低[7]。Li 等[9]计算了脑表面顶点区域维度，包括皮层厚度、脑沟深度、曲率等指标，以区分MCI 患者与健康群体。在区分AD 和行为变异型额颞叶痴呆时，也可运用类似方法，其准确度达80%[10-11]。Liu 等[12]采用了另一种思路，即将图像在不同模板中配准，从模板中提取区域特征，以原图为主数据源，其他匹配图为辅助源，再采用SVM 对每组提取特征单独训练，用多数投票法进行融合。这种降维法在区分进展型与稳定型MCI 时准确度达78.88%。由此衍伸出结构化深度学习手段，即以多层卷积神经网络从影像数据提取变维信息[13]，下文将述及此内容。

2.2 功能影像技术

2.2.1 MRI

目前，血氧水平依赖的静息态fMRI（restingstate fMRI,rs-fMRI）已用于分析AD 患者的脑功能。Ogawa 和Lee[14]阐述了其成像基础：神经元兴奋时，局部激活区域血流量的增加大于耗氧量的增加，激活区的去氧血红蛋白较非激活区减少，而具有顺磁性的去氧血红蛋白可缩短T2*的作用，故激活区相对于非激活区T2*WI 呈高信号，激活则反映了该区域血流量和氧水平的增加。rs-fMRI 可检测脑内自发神经活动，定位默认网络区（空间活动相对一致且功能相似的脑区组成的功能网域），该区在静息态时保持高水平活动，在任务态时水平减低[15-16]。AD可破坏默认网络内的脑区活动，切断脑区间的功能连接[17-18]。此现象早于临床症状，故rs-fMRI 可用于检测AD 患者早期的脑功能异常[19]。磁共振波谱分析技术可对某些生化成分进行定量分析。在AD 早期，脑内代谢物水平变动早于形态改变，相应指标包括N-乙酰天门冬氨酸（N-acetylaspartate, NAA）、肌酸复合物（creatine，Cr）、胆碱和肌醇。与健康组比较，MCI 组和AD 组海马部位的NAA/Cr 比值降低；左脑半球肌醇/Cr 比值和NAA/肌醇比值亦存在组间差异。这说明磁共振波谱分析可在一定程度上辅助鉴别MCI 与AD。

DTI 可用于监测脑组织中水分子的弥散度。AD患者脑白质纤维完整性易受损，利用DTI 分析弥散度参数，可鉴别MCI 与AD。该技术主要基于纤维束成像、判别体素选择及结构连接网络测量。Nir 等[20]利用纤维束成像计量了最大密度路径基准的各向异性分数和平均弥散率，以区分MCI 与AD；Wee等[21]从脑区的纤维量入手，构建了白质纤维连接网用于鉴别MCI；而Dyrba 等[22]通过选择体素、降低DTI 数据维度来计算所选体素的各向异性分数和平均弥散率，以鉴别MCI 与AD。

Tang 等[23]以sMRI 测量海马，并联合DTI 来分类AD，用主成分分析减少噪音特征，通过判别分析、SVM 构建分类器。Schouten 等[24]则测量了脑靶区局部体积、弥散度及rs-fMRI 特征,以逻辑弹性架构鉴别77 例AD 患者和173 名健康对照人群，其分类准确性、特异度和灵敏度分别达89.6%、92.7%和82.6%。sMRI 是此类研究的主要模式，还有研究人员将其与PET 矢量、认知评估分值、脑脊液分析相结合，构建AD、MCI 分类器，准确度达87%[25-28]。

2.2.2 PET

PET 主要是利用针对AD 病理靶点的显像剂对AD 进行筛查。其中糖代谢显像剂18F 标记的脱氧葡萄糖（18F-2-fluora-deoxy-D-glucose,18F-FDG）和β 淀粉样蛋白（β-amyloid protein,Aβ）显像剂最为常用。18F-FDG PET 可显示脑区的葡萄糖代谢改变，AD 患者葡萄糖代谢减低的脑区涉及颞顶区、颞叶内侧和后扣带回，受累区常随病程进展而增加[29]。因此18FFDG PET 可用于评价AD 疗效和预后。与稳定型MCI相比，进展型MCI 患者脑后扣带回与顶叶区域的代谢活性明显减低[29-30]。Aβ 显像剂专门针对脑内淀粉样蛋白显像，以匹兹堡复合物B（Pittsburgh complex-B,PiB）最具代表性，11C 标记的PiB 可与淀粉样蛋白特异性结合，在MCI 阶段即可识别AD 患者[30]。但AD 患者Aβ 沉积在早期即已饱和，故脑淀粉样蛋白沉积量与AD 进展无正相关，即PiB PET 不适于衡量病情进展。18F-FDG PET 虽可反映病情进展，但有时难以将AD 与其他非典型额颞叶痴呆及路易体痴呆相鉴别，而淀粉样蛋白对额颞叶痴呆及路易体痴呆影响较小，故PiB PET 可用于AD 鉴别诊断。总之，18F-FDG PET 和PiB PET 可在AD 早期诊断中相互辅助，PiB PET 可筛查AD 高危人群，18F-FDG PET则可评估诊疗进展和预后，两者联合使用更利于精准诊断。

2.3 基于MRI 的人工智能在AD 诊断中的应用

关于是否可从影像学角度预判MCI 向AD 的转化，已有研究人员从sMRI、PET 和部分非成像模态入手进行研究，结果显示MRI 可预测分析MCI向AD 转化的概率[31-40]。Ritter 等[31]建立了特征集，包含多个成像、非成像方式特征，如sMRI、FDG PET、脑脊液成分、神经心理评估、既往史、基线信息和神经科检查。特征选择后以SVM 设计分类器，预测分类了3 年内86 例转化为AD 的MCI 患者及151 例未转化的MCI 患者，再将同一模态提取特征封装内核分类器，保留单模完整性并分析模态间差异。Luo等[32]利用3D 卷积神经网络从sMRI 图像探析亚皮层结构。Hosseini-Asl 等[33]应用3D 饱和嵌入架构的卷积神经网络模式鉴别AD、MCI 与健康人群，准确度高达90%。Zhang 等[34]集合sMRI、PET 与脑脊液检测数据，用多核学习架构MCI 患者与健康对照人群的分类器，分类18 个月内转化与未转化为AD 的MCI 患者；当运用10 倍交叉验证法时，分类器的特异度为66%，灵敏度为81.8%。还有研究人员尝试以不同手段预测MCI 转化，如增加辅助元数据、采用多任务学习模式[35]、并行分析纵向多模态图像数据的推演[36]以及利用MCI 患者以外数据[41-42]。

3 生物标志物检测

AD 患者的生物标志物与病理表现密切相关，其在AD 早期诊断、预测MCI 向AD 转化及诊疗评估中发挥重要作用，主要包括外周血、脑脊液和尿液生物标志物。

3.1 血液生物标志物

3.1.1 Aβ

AD 患者脑组织中聚集大量的Aβ，若发展为斑块可引起神经元变性，这是AD 的病理基础。在β 蛋白肽链C 端含有42 个氨基酸的蛋白称为Aβ42。Aβ42较其他蛋白更早出现聚集，常作为AD 诊断的标志物[3]。但动物模型血液中的Aβ42浓度变化较人体更为明显。

3.1.2 同型半胱氨酸

同型半胱氨酸（homocysteine,Hcy）为蛋氨酸去甲基产生的一种含硫氨基酸中间代谢产物。维生素B 缺乏及遗传因素可使Hcy 升高，而血清Hcy 升高具有神经毒性，可导致神经元凋亡并引起认知功能受损。有临床试验结果表明，AD 患者血清Hcy 升高与认知功能障碍严重程度正相关，提示其可能为AD 患者的高危因素[43]。

3.1.3 S100B 蛋白

S100B 蛋白存在于脑组织中，由神经胶质细胞合成和分泌，为细胞内部信息的传递中介。生理情况下，低水平的S100B 蛋白保护神经元；病理情况下，高水平的S100B 蛋白通过炎症激活产生细胞毒而致损神经元。研究结果发现，与健康人群相比，AD 患者的血清S100B 蛋白水平显著升高[44-47]。由此可推断，高水平的S100B 蛋白与AD 的发展可能互为因果。

3.2 脑脊液生物标志物

3.2.1 Aβ42

脑脊液与神经元直接接触，坏死的神经元会与脑脊液交换代谢产物，因此检测脑脊液标志物可相对直接地反映神经元的损伤程度。据报道，部分AD患者脑脊液中的Aβ42水平较低，并与脑内斑块数量呈负相关。淀粉样斑块沉积是Aβ42减少的病理基础。脑脊液中的总Aβ42水平可作为评估斑块负荷的潜在标志物。但因脑脊液取材有创，患者难以接受，致其尚未在临床推广。AD 患者体内的Aβ42会随病情加重逐渐聚留于脑组织中，而外周血中的Aβ42大部分由骨骼肌等组织分泌，其水平受肝代谢影响，因此诸多因素会干扰Aβ42对AD 的诊断[48-50]。

3.2.2 tau 蛋白与磷酸化tau 蛋白

总tau（t-tau）蛋白是含磷酸基的微管蛋白，可维持神经元微管稳定。AD 患者脑脊液的t-tau 蛋白水平升高[51]。脑脊液t-tau 蛋白水平的动态变化可反映大脑神经元的急慢性损伤程度，高水平t-tau 蛋白与认知功能下降及AD 死亡率相关，此外t-tau 蛋白水平的增值还可预判MCI 向AD 的转化。

p-tau 蛋白是过度磷酸化的tau 蛋白，AD 患者中的p-tau 蛋白易聚合为成对的螺旋细丝，从而促进了神经纤维缠结现象的出现。神经纤维缠结和神经元变性是AD 的基本病理特征，脑脊液p-tau 蛋白与神经纤维缠结更紧密相关，因此更具特异性，可用于鉴别AD 与其他神经退行性疾病。就MCI 患者而言，高浓度脑脊液p-tau 蛋白与认知功能受损相关[52]，因而又可用于分析MCI 向AD 的转化概率。

脑脊液标志物p-tau 蛋白与Aβ42联合能更好地反映疾病的进展阶段[53-54]。t-tau/Aβ 比值具有较稳定的范围，通过适当设定阈值可预测MCI 转化为AD 的概率。t-tau 蛋白和Aβ42虽可用于AD 诊断，但缺乏特异性，而p-tau 蛋白可较准确地预测MCI 转化为AD的概率，有利于鉴别诊断。上述3 种脑脊液标志物在AD 早期诊断、预判转化概率及鉴别诊断中各有所长，3 者组合运用可能具有更高的诊断准确度[55-56]。

3.3 尿液生物标志物

脑脊液中含有多种标志物，且部分属类具有诊断特异性，但脑脊液检测有创，患者接受程度低，故人们试图寻找其他体液指标。AD 相关神经丝蛋白（Alzheimer disease related neural thread protein,AD7c-NTP）由神经元合成，聚集于神经元轴突部。当tau蛋白过度磷酸化时，若神经元出现变性坏死，会释放AD7c-NTP至脑脊液中，此时脑脊液中的AD7c-NTP水平会显著升高，且与病情严重程度密切相关[57]。AD患者尿液中的AD7c-NTP 水平亦与病情严重程度正相关[57-58]，且明显高于MCI 患者及健康对照人群。相对于脑脊液与血液，尿液标本取材方便、经济无创，故测定尿液中的AD7c-NTP 水平有助于AD 的早期诊断及鉴别诊断。其局限在于对尿液标本要求较高，结果易受饮水量干扰，所以在取样时应标准操作，避免污染。

3.4 视网膜表面Aβ 斑

从视网膜等视觉通路寻找Aβ 斑是AD 早期诊断的一种新手段。眼底Aβ 斑含量变化与病变脑区Aβ 斑的含量变化呈正相关，故可通过分析测定眼底Aβ 斑辅助AD 的早期诊断。有研究人员让目标人群口服姜黄素，继而行眼底图拍摄、分析图像斑块区来预判AD 风险，在一定程度上提高了筛查效率。但该法受主病种并发症的影响，阳性率会偏低，仅为29.41%[59]。随着相关技术的进步，眼底照相检查已愈发普及，笔者认为该法颇具前景，未来可通过靶区域血管分析提高斑块图的细节识别，进而提升临床诊断效率。

4 结语与展望

综上所述，笔者认为单一手段尚不能满足AD的临床诊断需求。在AD 早期诊断、预判MCI 向AD转化概率、鉴别诊断AD 与其他神经退行性疾病等领域，文中所述检测技术各有侧重，诊断效应各异。其中神经心理评估与影像检查结合可提高MCI 的筛查效率，临床医护人员皆可操作，患者乐于接受，便于推广；结构成像与功能成像结合可实现形态与功能诊断之优势互补；功能成像还可在脑结构改变前探知功能相关影像特征的信号变化。18F-FDG PET虽不适于AD 相关病种的鉴别诊断，但若与结构成像结合，可反映AD 的进展，故可用于AD 分期。但其价格不菲，未来应着重开发成本友好型检查模式，以利于基层推广。在脑脊液标志物中，Aβ42降低亦可见于其他神经退行性疾病，如路易体痴呆，故不宜单独列为诊断标志物。将Aβ42、t-tau 和p-tau 蛋白相结合，应能更好地鉴别AD 与其他神经退行性疾病。甚至可进行跨模式联合诊断，例如将3 种脑脊液标志物（Aβ42、t-tau 和p-tau 蛋白）检测联合fMRI分析脑血流量变化，或联合sMRI 监测内侧颞叶体积萎缩程度，此种联合方式较其他单一手段能更好地预判MCI 的进展趋势。对于中晚期AD，目前尚无有效的治愈方案，因此在明晰各类技术原理的基础上，选择并结合不同方法架构融合体系进行精准早期诊断，对于AD 的预防控制意义重大，也为对症干预奠定了基础。未来多模态指标、多模态技术的融合诊疗体系将成为AD 早期预警技术的发展趋势。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突