血液生物标志物在帕金森综合征、阿尔茨海默病和额颞叶痴呆中的诊断价值研究

本研究针对神经退行性疾病鉴别诊断的临床难题，通过Simoa?技术检测血清NfL、GFAP和pTau181水平，系统评估了这些标志物在帕金森病(PD)、多系统萎缩(MSA)、进行性核上性麻痹(PSP)、阿尔茨海默病(AD)及额颞叶痴呆(FTD)中的诊断效能。研究发现神经丝轻链(NfL)对疾病筛查具有高敏感性，而胶质纤维酸性蛋白(GFAP)和磷酸化tau181(pTau181)的组合可显著提升AD与FTD的鉴别准确率，为临床实践提供了可操作性强的血液检测方案。

　　

神经退行性疾病的精准诊断一直是神经科学领域的重大挑战。随着α-突触核蛋白(α-syn)和tau蛋白靶向疗法的出现，区分帕金森病(PD)与非典型帕金森综合征（如多系统萎缩MSA和进行性核上性麻痹PSP）变得尤为迫切；同时，阿尔茨海默病(AD)与额颞叶痴呆(FTD)的鉴别也因抗β淀粉样蛋白单抗的临床应用而凸显重要性。传统脑脊液检测的侵入性限制了其广泛应用，血液生物标志物因其便捷性成为研究热点，但现有标志物存在特异性不足的缺陷。

意大利帕多瓦大学医院（University of Padova Hospital）运动障碍单元与Regional Brain Aging Center的研究团队对此展开深入研究。他们采用高灵敏度单分子阵列技术(Simoa?)检测了249名受试者（包括120例PD、88例AD、16例FTD、11例MSA和14例PSP患者）血清中的神经丝轻链(NfL)、胶质纤维酸性蛋白(GFAP)和磷酸化tau181(pTau181)水平，系统评估这些标志物在疾病鉴别中的价值，相关成果发表在《Journal of the Neurological Sciences》。

研究主要运用Simoa?超敏检测技术对冷冻保存的血清/血浆样本进行生物标志物定量分析，采用PADUA-CESNE队列的临床数据，通过受试者工作特征曲线(ROC)评估诊断效能，并运用机器学习分析多标志物组合价值。

样本人口统计学和临床特征
AD患者年龄显著大于PD、FTD和MSA组（p<0.05），而PSP患者年龄高于FTD和MSA组（p<0.01）。AD组受教育程度较低，认知功能评分MMSE和MoCA显著低于其他组（p<0.001）。

生物标志物水平分析
NfL在所有疾病组均显著高于对照组（p<0.001），其中FTD组水平最高（34.7 pg/mL）。GFAP在AD组显著高于其他神经退行性疾病（p<0.001），而pTau181在AD组（3.02 pg/mL）显著高于FTD和对照组（p<0.001）。

诊断效能评估
NfL单独检测区分神经退行性疾病与对照组的AUC达0.89，但鉴别PD与MSA/PSP的AUC仅0.65-0.70。GFAP+pTau181组合使AD与FTD鉴别准确率提升至0.91，显著优于单一标志物。机器学习显示三标志物联合模型对AD诊断准确率达87.5%。

讨论与结论
该研究证实血液NfL可作为神经退行性疾病的敏感筛查工具，而GFAP与pTau181的组合能有效区分AD与FTD。特别值得注意的是，GFAP在反映AD特异性病理改变方面优于传统标志物，其水平与认知衰退程度显著相关。尽管MSA和PSP的鉴别仍需优化，但研究为临床提供了可及性高的血液检测方案，对指导疾病修饰治疗的选择具有重要意义。作者建议未来研究应扩大样本量并纳入病理确诊病例，以进一步验证这些标志物在个体化医疗中的应用价值。