治疗阿尔茨海默病新药的临床研究进展

阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)为神经退行性疾病,临床表现为认知功能受损和日常生活能力下降。目前认为AD最主要的病理机制是由于Aβ沉积形成老年斑和Tau蛋白过度磷酸化所致的神经元纤维缠结,最终导致神经元凋亡。已上市的治疗AD药物有胆碱酯酶抑制剂和N-甲基-D-天冬氨酸受体拮抗剂。近20年来有多种AD治疗药物包括国内首创的1类化药进入Ⅲ期临床试验。本文对近年来治疗AD药物的临床研究概况进行了回顾与评述。

尿AD7c-NTP水平在阿尔茨海默病早期诊断及轻度认知功能障碍诊断中的研究进展

阿尔茨海默病(AD)是一种神经退行性疾病,临床主要以对症治疗为主。无创或微创的生物标志物为该病症早期诊断的关键,临床需易采集且灵敏度及特异度高的非侵入性生物标志物。AD7c-NTP蛋白的异常表达是AD神经变性的早期表现,且脑脊液及尿液样本AD7c-NTP对诊断轻度认知功能障碍(MCI)具有较高的敏感度和特异度。本文综述尿液AD7c-NTP水平在AD及MCI诊断中的研究进展。

^(18)F-PI-2620 PET脑显像对不同认知障碍患者tau蛋白的辅助诊断价值及认知相关分析

目的探讨^(18)F-PI-2620 PET/CT脑显像中SUV比值(SUVR)对不同认知障碍患者大脑内tau蛋白沉积模式的评估价值及其与认知的相关性。方法本研究为横断面研究。回顾性纳入仁济医院2019年12月至2022年11月间67例受试者,包括54例阿尔茨海默病(AD)患者[男21例、女33例,年龄(68.6±7.8)岁]、7例轻度认知障碍(MCI)患者[男1例、女6例,年龄(63.1±11.2)岁]和6名健康对照(HC)[男4名、女2名,年龄(69.0±5.8)岁]。对所有纳入者行^(18)F-PI-2620 PET/CT检查,以小脑下部为参考脑区,获得额叶、颞叶、枕叶、顶叶、岛叶、全脑以及10个独立感兴趣脑区(杏仁核、眶额叶皮质、扣带回、枕上回、顶上回、顶下缘角回、楔前叶、颞下回、内嗅皮质和海马旁回)SUVR。检查前所有受试者行神经心理学认知量表评估[简易精神状态检查量表(MMSE)和蒙特利尔认知评估量表(MoCA)]。采用单因素方差分析和最小显著差异t检验分析3组受试者SUVR的差异;通过ROC曲线分析获得各脑区SUVR鉴别AD-MCI和AD-NC的最佳界值;采用Pearson相关分析探讨SUVR与认知量表评分的相关性。结果AD组、MCI组和HC组的全脑SUVR分别为1.40±0.31、1.08±0.19和1.01±0.12。全脑和不同脑区分割方式获得SUVR的定量分析均可以鉴别AD与HC组、AD与MCI组,组间SUVR差异有统计学意义(F值:1.76~10.09,t值:2.98~7.47,均P<0.05),但HC与MCI组间SUVR差异无统计学意义(t值:0.17~1.53,均P>0.05)。ROC曲线分析示以下SUVR界值鉴别诊断较好:AD与HC组,全脑1.18(AUC=0.89)、杏仁核1.13(AUC=0.94)、海马旁回1.26(AUC=0.94);AD与MCI组,全脑1.06(AUC=0.82)、杏仁核1.18(AUC=0.88)、颞下回1.28(AUC=0.88)。全脑及额叶、枕叶、顶叶、颞叶、岛叶的SUVR与MMSE和MoCA评分呈负相关(r值:-0.64~-0.40,均P<0.05)。结论在^(18)F-PI-2620 PET脑显像中,SUVR定量分析可以辅助鉴别AD与HC、AD与MCI;全脑和五大脑叶的SUVR与MMSE和MoCA评分存在负相关。

^18F-AV45PET/CT显像视觉分析及SUVR对不同认知障碍患者的辅助诊断价值

目的 探讨^18F-AV45 PET/CT脑显像中视觉分析、标准摄取值比值(SUVR)对不同认知障碍患者大脑内β-淀粉样蛋白(Aβ)沉积情况的评估以及临床辅助诊断价值.方法 自2018年12月至2019年7月共纳入47例(名)受试者,包括5名[男3名、女2名,年龄(58±13)岁]健康人对照(NC)、8例[男2例、女6例,年龄(66±10)岁]阿尔茨海默病(AD)患者和34例[男16例、女18例,年龄(70±7)岁]轻度认知障碍(MCI)患者.对所有纳入者行^18F-AV45 PET/CT检查,进行视觉分析,并计算SUVR.对视觉分析和SUVR的诊断效率采用McNemar检验比较,一致性采用Kappa检验分析;组间比较采用单因素方差分析及Welch检验.另外,通过受试者工作特征(ROC)曲线分析获得SUVR的最佳界值.结果 SUVR和视觉分析评估的全部受试Aβ沉积阳性率分别是46.81%(22/47)和38.30% (18/47),差异无统计学意义(x^2=33.15,P>0.05),一致性较好(Kappa=0.83).以临床诊断为“金标准”,视觉分析与SUVR均可鉴别AD和NC:灵敏度分别为7/8和8/8,特异性均为5/5 (x^2=9.48,P>0.05),一致性较好(Kappa=0.84).SUVR定量分析可以鉴别AD与NC组、AD与MCI组,组间SUVR差异有统计学意义(F值:3.99~8.79,均P<0.01),无法鉴别NC与MCI组(均P>0.05).ROC曲线分析示,楔前叶SUVR> 1.08对AD与NC的鉴别诊断效能最高;侧颞叶SUVR> 1.06是鉴别AD与MCI的最佳界值.结论 在^18F-AV45 PET/CT显像中,视觉分析与SUVR定性判断大脑Aβ沉积能力一致,而SUVR定量分析可以辅助鉴别AD与NC、AD与MCI.