Page 150 - 《南京医科大学学报（自然科学版）》2026年第3期
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第46卷第3期
               ·458 ·                            南 京    医 科 大 学 学         报                        2026年3月


                                          ［3］
              可早于临床症状 15~20 年出现 ，然而传统诊断技                        1.2  影像学与CSF检测技术
              术存在明显不足：脑脊液（cerebrospinal fluid，CSF）                   磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）
              检测虽灵敏度高［受试者工作特征曲线的曲线下面                            和 PET 虽能检测脑萎缩和 Aβ沉积，但其能检测出
                                              ［4］
              积（area under the curve，AUC）>0.85］ ，但侵入性操          的病理改变多出现于 AD 晚期，存在局限性，而 CSF
              作导致患者依从性差；Aβ蛋白正电子发射断层扫                            检测则面临依从性挑战。MRI检测脑萎缩有一定的
              描（positron emission tomography，PET）成像成本高          滞后性，针对622例老年人的纵向队列研究（平均随
              昂（单次>5 000美元），且依赖放射性示踪剂；神经心                       访6.2年）显示，海马体积缩小至诊断阈值需在MCI阶

              理量表则易受文化教育因素干扰（准确率 68%~                           段后2.5年出现，而血浆磷酸化Tau蛋白（p⁃Tau）181
                  ［5-7］
              79%） 。这些限制导致约60%的早期患者被漏诊。                         可在 MCI 前 3 年预测 AD 转化（AUCp ⁃ Tau181=0.72 vs.
                  当前研究热点集中在无创诊断技术的突破：                           AUCMRI=0.61，ΔAUC=0.11，P=0.003） ；PET 成像技
                                                                                                ［9］
              ①外周生物标志物（血液、唾液等）检测具有操作简                           术的成本过高，可及性与敏感性不足，总体敏感性
                                                                                               ［10］
              便、可重复性强的优势；②人工智能（artificial intelli⁃              为 77.4%（95% CI：65.3%~89.4%） ；Tau 蛋白 PET
              gence，AI）多模态整合技术通过融合影像学、生物                        成像对 Braak Ⅰ~Ⅱ期病理的敏感性仅 41%（95%
              标志物和临床数据，显著提升了早期诊断的准确                             CI：33%~49%），且存在 30%~45%的脱靶结合率（如
                                                                                       ［11］
              性。这些进展为建立覆盖风险预测⁃诊断⁃随访的                            基底节区非特异性摄取） 。CSF 检测存在侵入性
              全链条 AD 管理体系提供了新思路。本研究系统                           风险，腰椎穿刺导致硬膜外血肿（0.7%~3.1%）和低
              分析了 AD 无创诊断技术的最新进展，重点探讨了                          颅压头痛（15%~30%）的风险显著降低患者接受度
              生物标志物临床转化和 AI 多模态融合的关键问                          （社区筛查拒绝率达 62%）；操作标准有待完善，实
              题，并提出了标准化建设、技术降本等可行性建                             验室间 CSF 中 Aβ42 检测的变异系数（coefficient of
              议，旨在推动 AD 诊疗向精准医学迈进。这些创新                          variation，CV）高 达 22%~35%（ELISA vs. Simoa 平
                                                                                            ［12］
              技术有望突破现有诊断瓶颈，为 AD 早期干预提供                          台差异>30%），影响结果可比性 。
              新的解决方案。                                           1.3  现有技术整合困境与无创替代方案的发展
                                                                     现有技术体系的共性问题有两个方面：一是诊
              1  传统AD筛查与诊断监测技术的发展
                                                                断窗口滞后，量表、影像学及CSF联合诊断对临床前
              1.1  神经心理学筛查与诊断技术                                 AD（1~2 期）的敏感性仅 39%~55%，显著低于血液
                  蒙特利尔认知评估（Montreal cognitive assess⁃           p⁃Tau217（敏感性>85%）。二是成本⁃效益失衡，传
              ment，MoCA）和简易精神状态检查（mini⁃mental state             统诊断流程（量表+MRI+PET）人均费用超 8 000 美
              examination，MMSE）作为 AD 筛查的常用工具，虽广                 元，患者医疗费用负担较重。随着无创技术的迭代
              泛使用，但其特异性较低（23%~88%），存在显著的                        与发展，其优点明显，未来将替代传统筛查与诊断
              诊断局限性。一是特异性不足与疾病鉴别困难。一                            方案：一是血液生物标志物检测在早期筛查和鉴
              项纳入37项研究的Meta分析显示，MoCA区分AD相                       别诊断中表现出显著优势。血浆p⁃Tau217鉴别AD
              关轻度认知障碍（mild cognitive impairment，MCI）与           与进行性核上性麻痹的 AUC 为 0.92~0.98（ΔAUC=
              健康人群的特异性仅79%［95%可信区间（confidence                   0.23 vs. p⁃Tau181），且与 Aβ蛋白 PET 成像的一致性
              interval，CI）：74%~83%］，而区分 AD 与额颞叶痴呆               达93%，特异性显著提升（达93%）；基于Simoa平台

             （frontotemporal dementia，FTD）的特异性降至 23%~           的胶质纤维酸性蛋白（glial fibrillary acidic protein，
              52%（Youden 指数<0.5）。二是时间敏感性缺陷。                     GFAP）和 神 经 丝 轻 链（neurofilament light chain，
              MMSE/MoCA 仅能识别临床阶段AD患者［临床痴呆                       NFL）联合检测可提前 15 年预测 AD 风险［风险比
              评级（clinical dementia rating，CDR）≥1］，其检测敏         （hazard ratio，HR）=4.12，95%CI：2.89~5.87］，实现超
                                                                        ［13］
              感性在无症状期（CDR=0）时骤降 52%~68% 。研                      早期筛查 。二是远程评估技术发展为认知障碍的
                                                      ［8］
              究表明，依赖量表可能导致约60%病理确诊的AD患                          早期识别提供了新途径，敏感性与可及性显著提升，
              者漏诊［比值比（odds ratio，OR）=3.21，P < 0.001］。三          更容易被接受和获得。数字表型工具（如T⁃MoCA）通
              是文化偏倚与天花板效应。低教育水平（<8 年）人                          过语音语义分析［自然语言处理（natural language
              群假阳性率高达 34%，而高教育水平（>16 年）者假                       processing，NLP）算法］和眼动追踪技术，筛查敏感性
              阴性率达28%，显著影响筛查普适性 。                               提升至 89%（较纸质版提升 21%）；可穿戴设备监测
                                              ［9］
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