阿尔茨海默痴呆:结合血浆生物标志物的临床预测模型表现最佳

神经科 2022-06-21 04:23:21 次浏览 作者:可望不可及

近年来,由于血浆淀粉样蛋白(A)和磷酸化tau (p-tau)的发展,以及几个临床相关的血液标志物(bbm)如神经丝轻链(NfL)和胶质纤维酸性蛋白(GFAP),阿尔茨海默病(AD)的领域发生了变化。在大型独立队列研究中,这些生物标志物已被证明可以提供关于纵向认知下降和AD痴呆风险的有用预后信息。最近的研究甚至证明了血浆生物标志物(结合其他可用的测量方法)在临床医生预测患有主观认知下降(SCD)和轻度认知障碍(MCI)的人的AD相关结果中的优越性。

最近,Alzheimer's Dementia期刊发表研究文章’ Test-retest variability of plasma biomarkers in Alzheimer's disease and its effects on clinical prediction models’,分析了随机误差对阿尔茨海默病(AD)血液生物标志物性能的影响。

Nicholas C. Cullen等人在399名具有认知症状的非痴呆参与者中测量了重复检测血浆淀粉样蛋白(A)42/A40、神经碱化(NfL)、胶质纤维酸性蛋白(GFAP)和磷酸化tau (p tau)217的可变性,并模拟了这种可变性对预测脑脊液(CSF)a状态或转化为AD痴呆时生物标志物性能的影响。

检测重复血浆生物标志物的变异性。该图显示了在个体水平上观察到的每个血浆生物标志物的重测变异性,以及平均值和95%置信区间。首先计算两个样本中每个参与者的生物标志物值的相对变化百分比(100 * [x-y]/y),然后以此分布的标准差作为随机误差的总体估计,得到每个生物标志物的重测变异性。

血浆生物标志物的模拟性能和重复检测可变性的模拟效果。该图显示了血浆生物标志物(单独和组合)预测脑脊液(CSF)中异常淀粉样变性和4年内从基线(A)到阿尔茨海默病(AD)的痴呆的能力。该图还显示了在超过1000次试验中模拟每个生物标志物的重复测试变化率时曲线下面积(AUC)值的影响(B)。该图显示了原始的、未受干扰的血浆生物标志物数据和模拟后的AUC结果(C)。

当所有生物标记物结合时,临床表现是最高的。在单一生物标志物中,p-tau217表现最好。重复检测的变异范围为4.1% (A42/A40)至25% (GFAP)。这种可变性降低了生物标志物的性能(AUC[曲线下面积] 1%至4%),并且对p-tau217模型的影响最小。多个生物标志物组合中预测结果不稳定的个体比例最低(14%)。

结合血浆生物标志物(尤其是p-tau217)的临床预测模型表现出较高的性能,且不受随机误差的影响。

这项研究的结果是更好地理解血浆生物标志物检测变异性对临床预测的影响的第一步。这是一个重要的研究领域,因为血浆生物标志物在AD早期检测中的潜在应用。这些结果对临床实践的潜在影响是双重的。首先,这些发现表明实施多生物标志物模型来预测AD相关结果可能会大大减少错误分类。其次,这些发现可能会影响临床实践。通过更好地建立每个生物标记的灰色区域,如果患者的生物标记水平在这些范围内,则可以建议进一步的测试。总之,这项工作代表了在临床实践中提高AD血浆生物标志物性能的一个步骤。

原始资料

阿尔茨海默病患者血浆生物标志物的重测变异性及其对临床预测模型的影响