瑞典隆德大学的研究人员开发了一种算法，该算法将简单的血液测试和简短的记忆测试中的数据相结合，以高度准确地预测谁将来会患上阿尔茨海默氏病。研究结果发表在《自然医学》上。
大约20-30%的阿尔茨海默氏病患者在专业医疗保健中被错误诊断，在初级保健中诊断工作更加困难。通过经脊髓液样本或PET扫描测量tau蛋白和β-淀粉样蛋白可以显着提高准确性。但是，这些方法很昂贵，并且仅在全球相对较少的专门记忆诊所中可用。随着有望减缓疾病进展的新药物的出现，早期，准确地诊断AD变得越来越重要。
隆德大学Oskar Hansson教授领导的研究小组现已表明，可以将相对容易实现的检测方法结合起来，用于早期，可靠地诊断阿尔茨海默氏病。这项研究在瑞典BioFINDER研究中检查了340例轻度记忆障碍患者，该结果在一项针对543人的北美研究中得到了证实。
简单的血液测试(测量tau蛋白的变异体和阿尔茨海默氏病的风险基因)和三个仅需10分钟即可完成的简短认知测试的结合，可以预测90%以上的患者会在四年内患上阿尔茨海默氏痴呆症。Oskar Hansson说，这种简单的预后算法比检查患者的痴呆症专家的临床预测准确得多，但是他们无法获得昂贵的脊髓液测试或PET扫描。
“我们的算法基于磷酸化tau的血液分析和阿尔茨海默氏症的风险基因，并结合了记忆力和执行功能的测试。我们现在已经开发了一种在线原型工具，可以估算患有轻度记忆障碍的人发展阿尔茨海默氏症的个人风险四年之内患有痴呆”，该研究的第一作者，隆德大学副教授塞巴斯蒂安·帕姆奎斯特(Sebastian Palmqvist)解释说。
该算法的一个明显优势是它已经开发出来，可用于诊所，而无需使用高级诊断工具。因此，在将来，该算法可能会在基本医疗保健中对阿尔茨海默氏病的诊断产生重大影响。
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