MRI体积与血浆p-Tau217整合策略在早期阿尔茨海默病β-淀粉样蛋白风险分层中的临床应用

这篇研究创新性地提出两阶段诊断流程，结合常规MRI脑萎缩特征与血浆p-Tau217检测，显著提升早期阿尔茨海默病（AD）患者β-淀粉样蛋白（Aβ）PET阳性预测效率。通过韩国K-ROAD和美国ADNI队列验证，该方案在保持94.2%-96.5%准确率的同时，减少66.7%额外检测需求，为Aβ靶向治疗筛选提供高性价比解决方案。

　　

背景与目的

阿尔茨海默病（AD）的病理核心是β-淀粉样蛋白（Aβ）沉积和tau蛋白缠结，目前Aβ PET虽为金标准但成本高昂。研究团队探索利用常规MRI结构特征（如内侧颞叶萎缩、侧脑室颞角扩大）联合新兴血浆生物标志物p-Tau217，构建分级诊断模型，旨在优化临床资源分配。

研究方法

采用前瞻性队列设计，纳入韩国K-ROAD（807人）和美国ADNI（230人）的轻度认知障碍（MCI）或早期AD患者。创新性开发两阶段流程：

1. 1.

   初筛阶段：基于随机森林模型分析MRI脑萎缩模式（通过AI软件BeauBrain Morph量化14个脑脊液区域）和APOE ε4状态，将患者分为低、中、高风险组（阈值策略：95%敏感度/特异度）

2. 2.

   精筛阶段：仅对中风险组（K-ROAD 33.3%，ADNI 20.9%）进行血浆p-Tau217检测（ALZpath试剂盒，SIMOA平台）

关键发现

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  风险分层效能：低风险组阴性预测值（NPV）达94.7%-99.0%，高风险组阳性预测值（PPV）达97.6%-98.8%

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  血浆标志物表现：中风险组中p-Tau217的PPV/NPV分别为92.5%/83.1%（K-ROAD）和90.0%/83.3%（ADNI）

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  成本效益：相比全面PET筛查，该方案节省约66%检测费用，整体准确率媲美PET（94.2%-96.5%）

临床意义与局限

该研究首次证实常规MRI结构化用可大幅减少AD诊断的侵入性检测需求，特别适合医疗资源有限地区。但存在种族单一性局限（韩国人群为主），且脑萎缩模式与TDP-43病变等存在交叉，未来需在多元人群中验证。

技术亮点

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  AI驱动的nnUNet模型实现跨厂商MRI数据标准化分析

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  创新性采用W-score校正年龄/性别对脑体积的影响

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  双阈值策略平衡诊断精度与中间组规模

展望

随着Aβ单抗疗法（如lecanemab）临床应用，这种"初筛MRI+精准p-Tau217"的分级策略或将成为早期AD诊疗新标准，但需建立更完善的种族特异性cut-off值体系。