综述：阿尔茨海默病诊断方法进展：从生物标志物到深度学习技术

本文系统综述了阿尔茨海默病（AD）诊断技术的最新进展，涵盖生物标志物（如β淀粉样蛋白）、神经影像学（MRI/CT/PET）和人工智能（ML/DL）三大领域，强调多模态技术协同提升早期诊断精度的临床价值，为AD精准诊疗提供重要参考。

　　

诊断挑战与临床现状

阿尔茨海默病（AD）作为最常见的神经退行性疾病，其诊断仍面临重大挑战。目前临床主要依赖认知量表评估和亲属反馈，但该方法存在主观性强、晚期确诊率高等局限。研究显示，当患者出现明显认知功能障碍时，大脑中已有大量神经元不可逆损伤。

生物标志物检测突破

脑脊液（CSF）生物标志物检测成为早期诊断的关键技术：

• β淀粉样蛋白（Aβ）：AD特征性病理蛋白，CSF中Aβ₄₂/Aβ₄₀比值降低具有诊断特异性

• tau蛋白：磷酸化tau（p-tau）水平升高反映神经元损伤程度

• 神经丝轻链蛋白（NfL）：新型血液生物标志物，与神经轴突变性相关

神经影像学技术演进

多模态影像技术提供互补诊断信息：

1. 结构MRI：海马体积测量可发现早期萎缩（灵敏度达85%）

2. 功能MRI（fMRI）：检测默认模式网络异常连接

3. 淀粉样蛋白PET：可视化脑内Aβ沉积（特异性>90%）

4. tau-PET：追踪神经原纤维缠结空间分布

人工智能赋能诊断

深度学习（DL）算法显著提升诊断效率：

• 卷积神经网络（CNN）：在MRI图像分类中达到94.3%准确率

• 多模态融合模型：整合临床数据、影像和生物标志物，AUC值提升至0.98

• 可解释性AI：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）技术辅助定位病变区域

未来发展方向

当前技术路线呈现三大趋势：

1. 血液生物标志物检测替代侵入性CSF采样

2. 7T超高场强MRI实现微结构成像

3. 联邦学习框架解决医疗数据隐私问题

需要强调的是，所有技术手段均应作为临床决策的辅助工具，最终诊断仍需神经科医生综合评估。随着液体活检技术和量子计算的发展，AD诊断有望进入"超早期预测"新纪元。