Учёные научились предсказывать начало болезни Альцгеймера по анализу крови

Учёные научились предсказывать начало болезни Альцгеймера по анализу крови

Исследователи из Медицинской школы Вашингтонского университета в Сент-Луисе разработали модель, способную предсказать возраст человека, в котором у него проявятся симптомы болезни Альцгеймера. Прогноз основывается на результатах простого анализа крови и укладывается в диапазон нескольких лет.

В основе метода лежит измерение уровня биомаркера ptau217 – особой формы аномального белка тау, который накапливается в мозге при болезни Альцгеймера. Именно этот белок привлёк внимание учёных: его концентрация в крови очень точно отражает прогрессирование заболевания, что позволяет использовать его в качестве своеобразных биологических часов.

Ученые научились останавливать раннюю стадию болезни Альцгеймера

Ученые научились останавливать раннюю стадию болезни Альцгеймера

Для создания модели команда проанализировала данные двух существующих исследовательских проектов, охвативших около 600 пожилых людей с изначально здоровым когнитивным состоянием. Участники сдавали анализы крови на уровень ptau217, в том числе с использованием коммерчески доступного теста PrecivityAD2, разработанного в том же университете и находящегося на финальном этапе рассмотрения FDA.

"В нашем исследовании мы обнаружили, что уровень p-tau217 в крови повышался относительно равномерно у разных людей, что позволило нам оценить возраст, в котором показатели теста становились положительными", – пояснил соавтор работы Келлен Петерсен, преподаватель неврологии в WashU Medicine. "Этот возраст был тесно связан с возрастом, в котором у людей развивались симптомы Альцгеймера".

Среднее окно предсказания составило три-четыре года. При этом у пожилых участников разрыв между высоким уровнем ptau217 и появлением симптомов оказался короче, чем у более молодых – это говорит о том, что молодой организм эффективнее противостоит нейродегенерации. Модель показала работоспособность с разными вариантами анализов крови, а не только с PrecivityAD2, что расширяет её потенциальное применение.

На нынешнем этапе точности модель прежде всего полезна для клинических испытаний: она позволяет отбирать участников, у которых симптомы с большой вероятностью появятся в период проведения исследования. В перспективе же, по мере уточнения данных за счёт результатов визуализации мозга и когнитивных тестов, инструмент может стать частью клинической практики.

Например, люди, далёкие от появления симптомов, могут сосредоточиться на изменении образа жизни, тогда как те, кто близок к этому рубежу, могут более активно рассмотреть участие в клинических испытаниях.

Подобные модели могут войти в клиническую практику уже в ближайшие несколько лет. Код модели уже опубликован в открытом доступе, а на базе разработки создано веб-приложение для других исследовательских групп.