ISSN Print 2713-2757    ISSN Online 2713-2765
SCIENTIFIC AND PRACTICAL REVIEWED JOURNAL OF FMBA OF RUSSIA

Our news

2021-08-23
Разработан тест, надежно предсказывающий развитие болезни Альцгеймера в течение 4 лет

Пожилые пациенты с легкими когнитивными симптомами могут находиться на продромальной или доклинической стадии болезни Альцгеймера и в будущем страдать от деменции. Надежное выявление пациентов с высоким риском развития болезни Альцгеймера остается трудноразрешимой задачей для врачей. Хотя в последнее время были разработаны методы, позволяющие диагностировать болезнь Альцгеймера на ранней стадии, они являются инвазивными, дорогостоящими или требующими сложного оборудования.

Ученые из Лундского университета (Швеция) смогли разработать удобную модель, позволяющую эффективно предсказывать развитие болезни Альцгеймера на основании двух биомаркеров и результатов когнитивных тестов. Сначала авторы использовали данные 340 пациентов из клинического исследования «BioFINDER», в которое отбирались участники с жалобами на когнитивные нарушения. 164 пациента имели субъективное ощущение когнитивных нарушений, а у 176 пациентов было диагностировано легкое когнитивное расстройство. В дальнейшем у 91 пациента в течение 4 лет развилась болезнь Альцгеймера, которая диагностировалась на основании критериев согласно руководству DSM-5 Американской психиатрической ассоциации, а также по результатам анализа накопления бляшек бета-амилоида в спинномозговой жидкости или головном мозге.

 

Обладая этими данными, а также первоначальными результатами клинических обследований, авторы попытались создать модель, предсказывающую наступление болезни Альцгеймера у пациентов в течение 4 лет. В качестве предикторов они исследовали следующие показатели: уровни в плазме фосфорилированной формы тау-белка (P-tau) и тонкого полипептидного нейрофиламента (NFL), соотношение в плазме форм бета-амилоида Aβ42/Aβ40, количество аллелей APOE ε4, количественные характеристики на основе МРТ-снимка, а также результаты простых когнитивных тестов. В результате при помощи информационного критерия Акаике были выбраны оптимальные предикторы: уровень Ptau, число аллелей APOE ε4 и показатели когнитивных тестов. Бинарный классификатор, полученный при помощи логистической регрессии, имел показатель эффективности AUC=0.91. Далее авторы валидировали модель на большей выборке пациентов (n=543) из другого исследования – «ADNI», при этом модель показала схожую эффективность (AUC=0.90). Для обеспечения большей универсальности модели авторы создали ее производные с небольшими модификациями: заменили уровень P-tau бинарным признаком – наличие/присутствие (модель 1), либо нормированным – z-оценкой (модель 2). При кросс-валидации модель 1 показала AUC=0,89 и 0,86 для когорт «BioFINDER» и «ADNI» соответственно, а модель 2 – значения AUC, равные 0,90 и 0,89. В заключение авторы создали онлайн-приложение на основе данных моделей (http://predictAD.app), позволяющее определить индивидуальный риск развития болезни Альцгеймера.

 

Разработанный авторами тест может значительно повысить эффективность диагностики болезни Альцгеймера, а также помочь в привлечении пациентов для клинических исследований лекарственных препаратов для терапии данного заболевания.