通过安德里亚•安德森
纽约(基因组网新闻)——最新一期的《基因组网》杂志上刊登了一项研究神经病学档案德克萨斯州阿尔茨海默氏症研究联盟(Texas Alzheimer’s Research Consortium)的成员报告说，他们已经做到了已鉴定的蛋白质生物标志物可以用来区分是否患有阿尔茨海默病的人。
研究人员比较了数百名患有或没有阿尔茨海默病的人的血液样本中的蛋白质模式，并将这些潜在的生物标志物纳入一种算法，用于检测试验组中的阿尔茨海默病病例。到目前为止，他们的结果表明，这种算法可以准确地分类大多数阿尔茨海默氏症病例，特别是当结合APOE现状和人口统计数据。
他们说，来自生物标志物研究的信息为阿尔茨海默氏症可能的亚群提供了线索。例如，通过观察阿尔茨海默病患者血液中经常以不同水平表达的一些蛋白质，研究小组确定了具有炎症相关生物标志物模式的潜在个体子集。
“任何生物亚群的明显意义都是靶向治疗，我们对此感到非常兴奋，”德克萨斯理工大学神经学研究员、首席作者Sid O'Bryant说基因组网每日新闻．他解释说，该团队希望最终继续研究阿尔茨海默氏病亚群是否会对不同的治疗策略产生不同的反应。
去年夏天，一个国际研究小组报告说，他们在脑脊液中发现了可能是癌症的生物标记物用于预测那些有轻度认知障碍的人会继续患上阿尔茨海默病。
但是血液中潜在的阿尔茨海默病生物标志物也引起了人们的关注，因为样本很容易获得，而且相对来说没有侵入性，O'Bryant和他的合著者解释说。例如，2007年的一项研究自然遗传学精确地定位血浆中有18种蛋白质可以用来帮助区分阿尔茨海默病病例和未受影响的对照组。
对于目前的研究，作为一个涉及数百名阿尔茨海默氏症病例和对照组的更大项目的一部分，德克萨斯州阿尔茨海默氏症研究联盟的成员使用了位于奥斯汀的生物标志物公司Rules Based Medicine的HumanMAP实验，在阿尔茨海默氏症患者的血液样本中寻找与阿尔茨海默氏症相关的生物标志物，与健康对照组进行了比较。
使用这种多重免疫分析人类多分析物分析方法，该团队随机测试了197名受影响的个体中的一半和203名对照组中的一半，确定了阿尔茨海默氏症组中存在差异表达的100多种蛋白质。
然后，他们提出了一种基于生物标记数据从对照组中识别病例的算法。事实上，研究人员指出，当他们在研究队列的另一半受影响和未受影响的受试者的测试组中尝试该算法时，他们发现该算法可以准确地检测出80%的阿尔茨海默病病例，特异性为91%。
增加关于APOE 4他们指出，性别、年龄或教育程度等地位或人口因素进一步提高了算法的灵敏度和特异性，将灵敏度提高到94%，特异性提高到84%。
当他们更仔细地观察二十多个在阿尔茨海默病患者中表达水平较高或较低的最有意义的蛋白质时，研究小组还发现参与炎症相关过程的蛋白质的过度表达。
“我们有一个理论，阿尔茨海默病存在内表型，因此根据他们的生物学特征有一些亚组，”O'Bryant解释说。
“我们感兴趣的一个亚组或内表型是炎症，”他补充说，并指出目前的研究-结合后续研究-暗示了阿尔茨海默病的炎症内表型。
这反过来又表明，最终有可能根据阿尔茨海默病患者的内表型对他们进行分类和治疗。
研究小组写道:“在(阿尔茨海默病)患者中识别途径特异性内表型同样会对靶向治疗以及了解诊断病例之间的差异进展产生影响。”
尽管如此，相关人员提醒说，还需要更多的研究来验证研究结果，并确定算法中使用的生物标志物是针对阿尔茨海默氏症的，还是与可能同时发生的疾病有关。
“显然，下一步是在另一组阿尔茨海默氏症病例中验证它，”O'Bryant说。“这是我们目前正在计划的下一步。”
在未来的道路上，研究人员还希望测试生物标志物算法在区分不同类型的痴呆症和预测阿尔茨海默氏症进展方面的效用。
“我认为在一段合理的时间内，阿尔茨海默病的血液测试将会出现，这将允许更快速的筛查，随后采用先进的神经成像技术，”O'Bryant说。