血清神经丝轻链(sNfL)作为多发性硬化症实时监测新标准及人工智能在庞贝病诊断中的应用突破

德国神经病学专家在DGN 2024研讨会上提出，血清神经丝轻链(sNfL)可作为多发性硬化症(MS)轴突损伤的动态监测标志物，建议初诊及每3-6个月检测以指导疾病修正治疗(DMT)方案调整；同时，人工智能(KI)通过ARTIS问卷系统和肌肉MRI模式识别显著提升庞贝病等罕见肌病的早期诊断效率，但需结合临床判断。两项研究为神经退行性疾病的精准管理提供新范式。

　　

论文解读

在神经病学领域，多发性硬化症(MS)和庞贝病等疾病的精准诊断与动态监测始终面临重大挑战。MS作为中枢神经系统慢性炎症性疾病，其亚临床活动性和轴突损伤的实时评估长期依赖MRI等影像学检查，但存在灵敏度不足、成本高昂等问题；而庞贝病这类罕见肌病因症状非特异性，常被误诊为肢带型肌营养不良，延误酶替代治疗(EET)的关键窗口期。

针对这些临床痛点，德国美因茨大学医学中心Stefan Bittner教授团队与波鸿天主教医院Anke Salmen博士在DGN 2024研讨会上提出革命性解决方案：血清神经丝轻链(sNfL)可作为MS轴突损伤的"分子量尺"。研究表明，小胶质细胞介导的轴突损伤会释放sNfL至血液，现代检测技术已能通过高敏血检捕获这一信号，其动态变化类似糖尿病的HbA_1c指标，反映2-3个月内的神经损伤累积。临床算法显示，初诊sNfL基线水平可指导选择传统或高效DMT方案，而定期监测能及时发现亚临床活动——sNfL升高提示需强化治疗，稳定则维持原方案。

哥廷根大学医学中心Rachel Zeng博士团队则开辟人工智能(KI)新战场。其开发的ARTIS在线问卷系统通过算法分析患者症状模式，结合肌肉MRI的KI图像识别，将庞贝病诊断灵敏度提升至新高度。但明斯特大学医院Boentert教授强调，KI结论必须经临床医生结合CK值、呼吸肌无力等"红色警报"症状进行交叉验证。

关键技术

1. sNfL检测采用高灵敏度单分子阵列(Simoa)技术
2. MS患者队列来自德国多中心神经科门诊
3. ARTIS系统基于机器学习算法分析患者问卷数据
4. 肌肉MRI采用深度学习辅助模式识别

研究结果

1. sNfL的生物学特性
   通过动物模型和临床研究证实，sNfL释放与微胶质细胞激活导致的轴突损伤直接相关，血液检测灵敏度达pg/mL级。

2. 临床实施路径
   Salmen提出的算法建议：初诊sNfL正常者启动标准DMT，升高者考虑高效DMT；治疗中每3-6个月监测，sNfL升高20%即触发治疗方案评估。

3. KI诊断效能
   ARTIS系统对神经肌肉疾病的筛查阳性预测值达82%，结合肌肉MRI的KI分析使庞贝病鉴别诊断准确率提高37%。

4. 庞贝病治疗进展
   LMU慕尼黑医院Benedikt Schoser教授指出，Alglucosidase alfa和Avalglucosidase alfa两种EET药物可使晚期患者5年生存率提升至76%。

结论与展望
该研究确立了sNfL作为MS治疗监测"液体活检"标准的地位，其动态变化比EDSS评分更早预警疾病进展；而KI辅助诊断系统显著缩短庞贝病确诊时间。未来需解决sNfL在脑血管病等其他神经疾病中的特异性问题，并开发更完善的KI-临床医生协同决策系统。这些突破性进展发表于《InFo Neurologie & Psychiatrie》，标志着神经病学进入生物标志物与人工智能双轮驱动的新纪元。