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Nature Aging (2023)この記事を引用

67 オルトメトリック

メトリクスの詳細

アルツハイマー病（AD）に対する抗Aβ免疫療法の最近の承認により、認知障害患者のアミロイドβ（Aβ）陽性を特定するための費用対効果の高い戦略が緊急に必要とされている。 血液バイオマーカーはアルツハイマー病の病態を正確に検出できるが、完全な診断ワークフローに血液バイオマーカーを組み込むことで、患者を正確に分類しながら必要とされる確認用の脳脊髄液（CSF）検査または陽電子放出断層撮影法（PET）検査の数を削減できるかどうかは不明である。 われわれは、2つの独立した記憶クリニックベースのコホート（n = 348）から、軽度認知障害（MCI）患者のAβ-PET状態を判定するための2段階のワークフローを評価した。 血漿タウタンパク質 217 (p-tau217)、年齢、APOE ε4 ステータスを含む血液ベースのモデルが BioFINDER-1 (曲線下面積 (AUC) = 89.3%) で開発され、BioFINDER-2 (AUC = 94.3%) で検証されました。 ）。 ステップ 1 では、血液ベースのモデルを使用して、患者を Aβ-PET 陽性リスクの低、中、または高に階層化しました。 ステップ2では、中リスク患者のみをCSF Aβ42/Aβ40検査に紹介すると仮定したが、ステップ1のみで低リスク群と高リスク群のAβ状態を判定した。 ステップ 1 で緩い、中程度、または厳格な閾値が使用されたかどうかに応じて、Aβ-PET 状態を検出するための 2 ステップのワークフロー全体の精度はそれぞれ 88.2%、90.5%、92.0% となり、必要な CSF 検査の数は 85.9 回減少しました。それぞれ、%、72.7%、61.2%でした。 二次解析では、BioFINDER-1 モデルの適応バージョンにより、TRIAD コホート (n = 84) の認知障害患者を対象に、異なる血漿 p-tau217 イムノアッセイによる 2 段階のワークフローの検証に成功しました。 結論として、MCI 患者のリスク層別化に血漿 p-tau217 ベースのモデルを使用すると、患者を正確に分類しながら確認検査の必要性を大幅に削減でき、メモリークリニック環境で AD を検出するための費用対効果の高い戦略が提供されます。

AD は認知症の主な原因であり、神経病理学的には細胞外 Aβ プラークの蓄積と過剰リン酸化タウ 1、2、3 の細胞内もつれによって定義されます。 確立されたアルツハイマー病バイオマーカーは患者管理に不可欠であり、疾患修飾治療が臨床現場に近づくにつれてますます重要になるでしょう4。 新しい抗 Aβ 療法は、脳から Aβ を除去する有望な結果を示し 5,6,7 、米国食品医薬品局 (FDA) によるアデュカヌマブとレカネマブの承認につながりました。 根底にあるアルツハイマー病バイオマーカー異常の確認は、記憶障害クリニックを訪れる認知障害患者の疾患修飾治療の適格性を判断する上で鍵となります8。 それにもかかわらず、ＣＳＦおよびＰＥＴバイオマーカーは、高コスト、侵襲性、時間がかかる性質、および入手可能性が限られているため、記憶クリニックにおけるＡＤバイオマーカー陽性のスクリーニングにおけるそれらの広範な使用が妨げられている。

血液ベースのバイオマーカーは、低侵襲かつ拡張可能な方法でバイオマーカーに裏付けられた AD 診断を提供するのに役立つと期待されています 4。 p-tau181、p-tau217、p-tau231 などの血漿 p-tau 種は、根底にある AD9、10、11 を特定する高い性能を示しています。 血漿 p-tau217 (Thr217 でリン酸化されたタウ) は、認知障害のある Aβ 陽性患者において最も高い倍率変化を示すため、分析変動の影響を受けにくい 10、12、13、14。 さらに、血漿 p-タウ 217 は Aβ 病理の測定値と強く関連しており、アルツハイマー病の進行においてタウ-PET 異常が検出される前にそのレベルが変化するため 15,16,17 、Aβ をスクリーニングするためのルーチンの臨床化学検査として実施する実行可能な候補となっています。記憶クリニックでのポジティブな姿勢。

それにもかかわらず、Aβ 陽性を検出するための包括的な診断ワークフローへの新しい AD 血液バイオマーカーの導入はあまり注目されておらず、アルツハイマー病協会の AD 血液バイオマーカーの適切な使用に関するガイドラインは最近、そのような戦略を客観的に評価する必要性を強調しています 18。 実際、最高のパフォーマンスを示す血中 p-タウ バイオマーカーでさえ、確立された CSF および PET バイオマーカーよりも高いグループレベルの重複を示します 19,20。 その結果、結果をよりきめ細かく処理することで、ほとんどの患者を確認のための CSF 検査または PET 検査にかける負担が軽減される可能性があります。 これに関連して、いくつかの医療分野で一般的な戦略である、臨床関連情報とともにバイオマーカーを解釈するためのモデルベースのアプローチも、AD のスクリーニングに適している可能性があります 23、24、25。