生物标志物检测在阿尔茨海默病诊断中的成本效益分析：一项系统性综述

《The European Journal of Health Economics》：Cost-effectiveness of testing biofluid biomarkers to diagnose Alzheimer’s disease: a systematic review

本研究针对阿尔茨海默病（AD）早期诊断需求，系统评估了脑脊液（CSF）和血液生物标志物检测的成本效益。通过模型分析发现，CSF检测在多数情况下具有成本效益，而血液检测结果存在差异。研究为AD诊断策略的优化提供了重要经济学依据，对医疗资源分配具有指导意义。

　　

随着全球人口老龄化加剧，阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）已成为威胁老年人健康的重大公共卫生问题。这种神经退行性疾病不仅导致患者认知功能进行性衰退，还给家庭和社会带来沉重负担。令人担忧的是，目前AD的诊断往往滞后，当患者出现明显症状时，大脑损伤已经相当严重，错过了最佳干预时机。

在这一背景下，生物标志物检测技术为AD的早期诊断带来了新的希望。通过检测患者脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）或血液中的β-淀粉样蛋白（beta-amyloid）和tau蛋白等生物标志物，医生能够在症状出现前20年就发现疾病迹象。然而，这些新型检测方法是否物有所值，能否在医疗资源有限的情况下推广应用，成为亟待解答的关键问题。

为了回答这一问题，来自美国西北大学芬伯格医学院等机构的研究团队在《The European Journal of Health Economics》上发表了系统性综述，对生物标志物检测在AD诊断中的成本效益进行了全面评估。这项研究不仅填补了该领域的经济学证据空白，也为临床决策者和医疗政策制定者提供了重要参考。

研究方法上，团队采用了系统性的文献检索策略，覆盖PubMed、Embase、Cochrane Library和Web of Science等四大数据库，时间截至2024年10月。严格的纳入排除标准确保了研究质量，最终纳入的9篇文献均进行了完整的经济学评价。研究使用CHEERS 2022标准评估文献质量，并通过通货膨胀和汇率调整确保不同研究结果的可比性。

特别值得关注的是，所有纳入研究都采用模型模拟而非临床试验数据进行分析，这反映了AD经济学评价的特殊性——疾病进程漫长，涉及因素复杂，难以通过短期试验获取完整数据。研究团队通过决策树模型和马尔可夫模型这两种主流方法，模拟了不同诊断策略下的成本效益情况。

研究结果

生物标志物检测的经济学表现

分析显示，CSF生物标志物检测在大多数情况下表现出良好的成本效益。六项评估CSF检测的研究中，半数研究表明其虽然成本较高，但带来的健康收益更为显著。增量成本效益比（Incremental Cost-Effectiveness Ratio, ICER）介于16,595至48,190美元（按2024年美元价值计算）之间，低于通常的支付意愿阈值，表明这些额外成本是合理的。

相比之下，血液生物标志物检测的结果则较为复杂。一项研究发现，将血液检测整合到诊断流程中，虽然增加了总体成本，但健康收益有限（仅增加0.01 QALY），导致ICER高达52,099美元。另一项研究则显示，血液检测能减少进一步确认检查的需求，从而实现11.4%的成本节约。

影响成本效益的关键因素

敏感性分析揭示了几个影响生物标志物检测成本效益的关键因素。AD患病率是重要影响因素之一，研究表明当患病率超过9%时，CSF检测更具成本效益。诊断准确性，特别是检测的特异性，对结果影响显著，这主要源于假阳性诊断可能导致不必要的治疗成本。

治疗相关因素同样不可忽视。两项研究发现治疗效果的变异对ICER影响最大，而治疗依从性高的患者群体中，假阳性诊断可能带来更高的超额成本，从而降低成本效益概率。

模型设计的差异性

所有纳入研究均采用模型为基础的分析方法，但模型设计和考量因素存在差异。决策树模型主要用于模拟短期诊断结果，而马尔可夫模型则能更好地捕捉AD诊断的长期影响，包括疾病进展和各阶段成本。

质量评估结果

使用CHEERS 2022标准的质量评估显示，纳入研究平均满足23项标准（共28项）。所有研究均充分报告了经济学评价的基本要素，但在患者参与度和分布效应评估方面存在不足，这提示未来研究需要更加关注这些方面。

研究结论与意义

本研究通过系统分析证实，生物标志物检测特别是CSF检测，在AD诊断中具有显著的成本效益潜力。这一发现对于优化AD诊断策略、提高医疗资源使用效率具有重要指导意义。

研究特别强调了模型模拟在AD经济学评价中的价值。由于AD病程长、影响因素多，随机对照试验往往难以提供完整的成本效益证据，而模型分析能够弥补这一空白，为决策提供及时参考。然而，研究也指出当前模型存在的一些局限性，如对假阴性诊断后果的考量不足，以及治疗响应假设过于理想化等。

值得注意的是，现有研究对患者报告结局的关注不足。AD作为一种严重影响生活质量的疾病，其经济学评价应当更加全面地捕捉诊断对患者生活质量的影响，包括焦虑、病耻感等心理因素。只有一项研究尝试将情绪价值纳入考量，这提示未来研究需要在这方面进行加强。

从实践角度看，本研究为不同医疗场景下的AD诊断策略选择提供了依据。在资源有限的环境中，血液检测可能作为初筛工具发挥重要作用，而CSF检测则适用于需要更高诊断准确性的场景。同时，研究指出的关键影响因素（如患病率、诊断准确性等）可为各地制定个性化诊断路径提供参考。

展望未来，随着生物标志物检测技术的不断进步和新型治疗方法的出现，AD诊断的经济学格局可能发生显著变化。本研究建立的分析框架和方法将为后续评估提供重要基础。同时，研究者呼吁未来研究应更多纳入真实世界数据，加强患者参与，从而提供更贴近临床实践的证据。

这项研究不仅推动了AD诊断经济学评价的方法学发展，也为全球范围内应对AD挑战提供了科学依据。随着相关技术的普及和优化，生物标志物检测有望在AD早期诊断和干预中发挥越来越重要的作用，最终改善患者预后，减轻社会负担。