查看原文
其他

Neurosci Bull综述︱ 阿尔茨海默病体液生物标志物的研究进展、问题及前景

杨铭萱,郭军红 逻辑神经科学 2023-03-10

撰文︱杨铭萱,郭军红

责编︱王思珍

 

阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是一种进行性神经退行性疾病,是最常见的痴呆症类型,以β-淀粉样蛋白(Aβ)斑块形成、细胞内Tau蛋白聚集、神经元和突触丢失等病理表现为特征 。随着人口老龄化的进展,AD发病率逐年增加,给社会带来巨大的经济负担[1]。目前,对AD的诊断仍存在困难,生物标志物对于准确和早期识别AD至关重要,也是有效治疗该病的先决条件。

 

AD生物标志物“A/T/N”框架在2016年由Clifford等人首次提出,2018年被国际老龄化和阿尔茨海默病协会接受并推广。“A”指Aβ生物标志物(淀粉样蛋白PET或脑脊液Aβ42),“T”指Tau生物标志物(脑脊液磷酸化Tau(p-tau)或p-Tau PET),“N”指神经变性或神经元损伤的生物标志物([18F]-氟脱氧葡萄糖 PET、结构磁共振或脑脊液总Tau(t-tau))[2]。这一临床生物学框架描绘了AD的病理生理特征,增加了AD诊断的准确性。然而,现有的框架很难对AD的病理改变提供全面的解释,许多重要的神经损伤标志物未被包含其中。同时,脑脊液检查的有创性及PET扫描价格昂贵且辐射暴露的特点限制了该诊断框架的应用。因此,AD外周生物标志物框架的完善至关重要。

 

2022年3月19日,来自山西医科大学的郭军红教授和来自第三军医大学的王延江教授(通讯作者)等人在Neuroscience Bulletin上发表了题为“Biofluid biomarkers of Alzheimer’s disease: progress, problems, and perspectives”的最新综述文章。该文章围绕AD外周体液生物标志物,首先介绍了A-T-N-X框架的建立过程及过去普遍存在的问题。针对A-T-N-X框架的具体内容进行了深入解读,剖析其中存在的优势及挑战,并系统总结了相应的解决方案,为AD生物标志物的进一步研究探索提供了方向。最后,基于目前的生物标志物检测手段及研究现状,作者提出了更为全面的AD诊断体系,同时也为今后AD及其他神经退行性疾病生物标志物的研究与应用开辟了新的方向。



研 究 进 展





外周体液A-T-N-X框架的建立

脑脊液检查具有有创性,同时PET扫描技术价格昂贵且具有辐射暴露,因此,外周生物标志物的研究对AD诊断具有重要价值。目前研究人员发现一些血浆生物标志物,在诊断AD的特异性和灵敏性与脑脊液检查和PET扫描相当。然而,血浆生物标志物的推广存在巨大的困难:①只有来自中枢神经系统(CNS)的一小部分生物标志物能够通过血脑屏障(BBB)、蛛网膜颗粒、类淋巴系统和血管系统进入外周体液系统,进而在血液中被稀释,并且在复杂的血液背景中,生物标志物可以被酶降解,或与各种血液蛋白或血细胞形成复合体,这些因素阻碍了生物标志物的准确检测[3,4];②肝脏和肾脏以及相关器官的巨噬细胞可以清除生物标志物,一些外周组织可能会产生相同的生物标志物并释放到血液中[5];③由于新陈代谢、饮食和药物等因素的不同,外周生物标志物的水平在个体之间波动,同时生物标志物水平随不同疾病的不同时期也会存在波动。所有这些因素都阻碍了血浆生物标志物与大脑中对应的生物标志物之间的相关性。

 

针对这些存在的问题有一些解决方案。首先,开发超敏感技术可以扩大血浆生物标志物的检测范围。同时,新开发的抗体在捕获生物标志物方面更具特异性和敏感性[6]。在血液中浓缩生物标志物的样本处理方法也可以解决稀释效应。其次,血液神经元源性外泌体(NDEs)是从CNS特异性衍生出来的,故NDEs可较为特异性反应CNS中生物标志物水平,同时,NDEs中的生物标志物可以减少血液中的干扰,保护内容物不被降解[7]。第三,不同的采血位置可能会影响检测结果。例如,颈内静脉可能是削弱外周器官清除和血液稀释效果的最佳采血点。第四,BBB紊乱在AD中很常见,其严重程度因疾病分期和个体因素而异。用统一的方法评价BBB通透性有助于更准确地分析外周A-T-N-X系统。除了BBB外,生物标志物从CNS到外周体液的途径仍不完全清楚,需要进一步研究探讨。最后,对AD患者的体液采集方法、采集时间和血浆生物标志物检测方法进行统一能够有效解决个体及时相差异性的问题[8]


除血浆生物标志物外,许多其他外周生物标志物也在积极研究中,为AD的诊断及筛查提供更多可能性[9]


表1 外周A-T-N-X框架的挑战及解决方案

(表源:Huang S, et al., Neurosci Bull, 2022)


图1 A-T-N-X框架及因素因素

(图源:Huang S, et al., Neurosci Bull, 2022)

 

A-T-N-X框架的内容


一、β-淀粉样蛋白 

β-淀粉样蛋白(Aβ)是一种由36~43个氨基酸组成的多肽,由淀粉样前体蛋白(APP)通过β-分泌酶和γ-分泌酶剪切而来。Aβ是AD的中枢生物标志物,同时也是淀粉样斑块的主要成分。脑脊液中Aβ40、Aβ42及其比值和PET检测淀粉样蛋白已成为AD诊断的重要手段。为了解决其有创性及高成本的缺陷,研究人员提出血浆Aβ检测。然而,血浆Aβ作为AD生物标志物仍存在困难。首先,Aβ粘性较高,很难向外周转运。其次,由于血液的稀释等因素,目前的检测手段很难准确测定血液中的可溶性Aβ水平[10]。同时,外周也会产生Aβ,且血液中多种蛋白及细胞与Aβ结合可掩盖其抗原表位使其不易被抗体捕获,降低血液Aβ诊断AD的特异性[11,12]。此外,前述测定NDEs中的Aβ只能反映CNS中细胞内Aβ水平,而AD病理主要体现在细胞外淀粉样斑块的形成,因此,NDEs中的Aβ无法直接反映AD病理特征。这些问题的存在给外周Aβ作为AD生物标志物带来巨大的挑战。为此,首先要探究Aβ外周转运的机制及其影响因素。其次,检测前的预处理能够降低血液中各种因素的干扰,如ELISA检测Aβ水平前,对血浆样本进行蛋白变性处理,能够使与蛋白结合的Aβ释放出来,提高结果的准确性。同时,AD患者的基因表达在中枢和外周存在差异,有助于区分Aβ的来源,从而帮助准确测定与AD病理相关的外周Aβ水平。


表2 血浆Aβ应用的挑战及解决方案

(表源:Huang S, et al., Neurosci Bull, 2022)

 

二、Tau

Tau蛋白是微管相关蛋白Tau(MAPT)基因的产物,具有稳定微管的生理功能。病理性Tau被认为是Aβ的下游蛋白,反映神经元的损伤程度。病理性Tau存在多种翻译后修饰(PTMs),包括磷酸化、乙酰化、甲基化、泛素化、糖基化和硝化等。同时,PTM存在不同的修饰位点,特殊的PTM位点与AD病理相关,有助于AD的诊断[13]。PTM中最常见的是磷酸化Tau(p-Tau),p-Tau是神经纤维缠结的主要成分。其中,脑脊液及血液中的p-tau217、p-tau231和p-tau181对AD的特异性较高[14]。p-tau217、p-tau181等在AD无症状阶段特异性升高,并随着AD的进展而变化,从而有助于AD早期诊断、鉴别诊断、病情变化监测及预后判断[15]然而,在不同的研究中,p-tau水平对AD诊断的特异性存在差异,这可能与检测前的预处理、检测方法及使用的试剂种类有关[16,17]

 

三、神经退行性变的生物标志物

神经丝轻链(NFL)作为轴突骨架的组成部分,是反映轴突变性的生物标志物,在临床症状出现前就已出现其水平的改变,同时随着AD的进展发生变化[18];T-tau是神经变性的生物标志物,反映神经元分泌Tau和皮质厚度的非特异性变化[19];类视锥蛋白-1(VILIP-1)是一种在神经元中表达的钙敏感蛋白,反映神经元损伤[20]。然而,这些生物标志物缺乏特异性,在应用时需要与AD特异性生物标志物,如Aβ等联合应用以提高诊断的准确性。

 

四、“X”生物标志物

“X”指神经免疫失调”、突触功能障碍和BBB改变等其他AD可能发病机制中涉及的生物标志物,在A/T/N框架中加入“X”能够更加全面反映AD病理变化,阐明AD的发病机制。综述作者将“X”分为两部分:即中枢X和外周X,中枢X指与突触损伤、神经胶质细胞、神经炎症和免疫等相关的生物标记物,外周X即与系统免疫、炎症和新陈代谢等相关的生物标记物。

 

1、突触功能障碍的生物标志物

突触是学习和记忆的基本结构,突触丢失与认知能力下降有关。反映突触功能障碍的生物标志物有树突状蛋白神经颗粒素(Ng)[21]、突触前蛋白,如神经调节素(GAP43)[22]、突触体相关蛋白25(SNAP25[22]及突触结合蛋白[23]等。


2、神经胶质细胞、神经免疫和神经炎症的生物标志物

AD的发病与星形胶质细胞和小胶质细胞的激活密切相关,星形胶质细胞和小胶质细胞的生物标志物与AD有关[24]。其中具有代表性的有胶质纤维酸性蛋白(GFAP)[25]、S100B [26]、几丁质酶-3样蛋白1(YKL-40)[27]、髓样细胞触发受体2(TREM2)[28]及MicroRNA-425 [29]等。

 

3、系统免疫、炎症和代谢的生物标志物

一些非特异性外周生物标志物,如肿瘤坏死因子、白细胞介素2、免疫球蛋白和补体家族,可用于评估AD的炎症状态[30]。AD常伴随有多种代谢紊乱性疾病,相应的血浆代谢物包括葡萄糖、血脂、氨基酸、维生素和微量元素,都与AD有关。高水平的胆固醇和甘油三酯与AD相关[31]。血液中同型半胱氨酸水平较高,维生素A、B12、C、D、E和叶酸水平较低,与MCI和AD相关[32]。这些生物标志物对诊断AD的特异性不高,但能够与AD特异性生物标志物如Aβ等协同应用提高诊断的准确性及检出率。


表3 A-T-N-X框架中的X标志物

(表源:Huang S, et al., Neurosci Bull, 2022)

 

五、AD生物标志物的检测技术

在AD中最广泛使用的生物标志物分析技术是质谱(MS)分析和免疫检测。近来,越来越多的检测技术出现,提高了生物标志物的检测准确性及灵敏性。外周生物标志物的分析基于经典方法或新的超灵敏技术,包括ELISA、单分子阵列(SIMOA)、免疫沉淀/MS、液相色谱-MS、免疫磁性还原(IMR)、多聚体检测系统、还原石墨烯氧化场效应晶体管和冷冻电子显微镜。不同的生物标志物有其合适的检测方法。但是,更可靠、方便、准确的检测手段还需要进一步研究探索。

 

总 结 与 展 望





越来越多的生物标志物运用于AD的临床诊断,提高了AD诊断的准确性,为AD的早期预防及早期诊断提供了可能。然而,我们需要进一步探索更为稳定可靠、特异性高的生物标志物及其检测方法。同时,基于A-T-N-X框架的临床诊断体系也需要进一步完善。我们认为,需要建立以生物标志物为核心,从患者基本信息(包括一般情况)、临床表现(尤其是认知评估)、基础检查及实验室检查、基因检测等多个维度全面评估的AD综合诊断模型。AD的A-T-N-X框架为研究者提供了一种共同语言。今后应更加重视外周生物体液A-T-N-X框架的研究,尤其是利用超灵敏技术提高外周生物体液Aβ检测的准确性。


原文链接:https://doi.org/10.1007/s12264-022-00836-7


郭军红

(照片提供自山西医科大学郭军红实验室)


郭军红,女,神经病学博士,主任医师,博士生导师;山西医科大学第一医院神经内科 科主任;脑科学与神经精神疾病山西省重点实验室副主任;中华医学会神经病学专业委员会委员;中国医师协会神经病学专业委员会委员;中华医学会神经病学分会神经肌病学组委员;中华医学会肌萎缩侧索硬化协作组委员;中华医学会周围神经病协作组委员;中国罕见病联盟神经系统罕见病专委会常委;中国神经科学学会神经免疫分会委员;国家周围神经病规范诊治培训中心委员;国家周围神经病诊治培训分中心主任;中华医学会医疗鉴定专家库成员;山西省医学会神经病学分会候任主委;《中华神经科杂志》编委;本人专业特长:神经系统疑难疾病诊断,研究方向为神经肌肉病、认知障碍、脑血管病。SCI论文16篇,主持课题8项。


往期文章精选

【1】Current Biology︱陈忠团队在组胺调控摄食机制方面取得新成果:H2受体依赖的内侧隔核组胺能回路

【2】Nat Commun︱郭明团队发现线粒体分裂新机制和防治帕金森病新靶点

【3】Front Cell Neurosci︱施鹏/刘振课题组合作揭示多种因素感音性听力损失的共有分子机制

【4】Cell Death Dis︱李纤课题组揭示少突胶质前体细胞铁死亡在脑出血后白质损伤中的作用

【5】Front Mol Neurosci︱高尚邦课题组解析运动神经元震荡子的构成与分子机制

【6】Nat Neurosci综述︱双光子全息光遗传学技术探测神经编码

【7】Mol Psychiatry︱生物钟基因Bmal1在自闭症及小脑共济失调的小鼠模型中的作用

【8】Science︱小鼠快速眼动睡眠由基底外侧杏仁核多巴胺信号调节

【9】Nat Neurosci︱双相情感障碍患者杏仁核和前扣带回神经免疫和突触相关通路下调

【10】Nat Commun︱周小明/孙子宜团队根据Sigma-1受体开放式构象揭示其配体进入途径的分子机制

优质科研培训课程推荐

【1】科研技能︱第四届近红外脑功能数据分析班(线上:2022.4.18~4.30)

【2】科研技能︱磁共振脑网络分析入门班(线上:2022.4.6~4.16)

【3】培训课程︱科研绘图·学术图像专题培训

【4】单细胞测序与空间转录组学数据分析研讨会 (2022.4.2-3 腾讯在线



参考文献(上下滑动查看)  

1. Jia L, Quan M, Fu Y, Zhao T, Li Y, Wei C, Tang Y, Qin Q, Wang F, Qiao Y, Shi S, Wang YJ, Du Y, Zhang J, Zhang J, Luo B, Qu Q, Zhou C, Gauthier S, Jia J; Group for the Project of Dementia Situation in China. Dementia in China: epidemiology, clinical management, and research advances. Lancet Neurol. 2020 Jan;19(1):81-92. doi: 10.1016/S1474-4422(19)30290-X. Epub 2019 Sep 4. PMID: 31494009.

2. Jack CR Jr, Bennett DA, Blennow K, Carrillo MC, Feldman HH, Frisoni GB, Hampel H, Jagust WJ, Johnson KA, Knopman DS, Petersen RC, Scheltens P, Sperling RA, Dubois B. A/T/N: An unbiased descriptive classification scheme for Alzheimer disease biomarkers. Neurology. 2016 Aug 2;87(5):539-47. doi: 10.1212/WNL.0000000000002923. Epub 2016 Jul 1. PMID: 27371494; PMCID: PMC4970664.

3. Roberts KF, Elbert DL, Kasten TP, Patterson BW, Sigurdson WC, Connors RE, Ovod V, Munsell LY, Mawuenyega KG, Miller-Thomas MM, Moran CJ, Cross DT 3rd, Derdeyn CP, Bateman RJ. Amyloid-β efflux from the central nervous system into the plasma. Ann Neurol. 2014 Dec;76(6):837-44. doi: 10.1002/ana.24270. Epub 2014 Oct 24. PMID: 25205593; PMCID: PMC4355962.

4. Liu YH, Wang J, Li QX, Fowler CJ, Zeng F, Deng J, Xu ZQ, Zhou HD, Doecke JD, Villemagne VL, Lim YY, Masters CL, Wang YJ. Association of naturally occurring antibodies to β-amyloid with cognitive decline and cerebral amyloidosis in Alzheimer's disease. Sci Adv. 2021 Jan 1;7(1):eabb0457. doi: 10.1126/sciadv.abb0457. PMID: 33523832; PMCID: PMC7775771.

5. Wang YR, Wang QH, Zhang T, Liu YH, Yao XQ, Zeng F, Li J, Zhou FY, Wang L, Yan JC, Zhou HD, Wang YJ. Associations Between Hepatic Functions and Plasma Amyloid-Beta Levels-Implications for the Capacity of Liver in Peripheral Amyloid-Beta Clearance. Mol Neurobiol. 2017 Apr;54(3):2338-2344. doi: 10.1007/s12035-016-9826-1. Epub 2016 Mar 9. PMID: 26957302.

6. Karki HP, Jang Y, Jung J, Oh J. Advances in the development paradigm of biosample-based biosensors for early ultrasensitive detection of alzheimer's disease. J Nanobiotechnology. 2021 Mar 9;19(1):72. doi: 10.1186/s12951-021-00814-7. Erratum in: J Nanobiotechnology. 2021 Apr 26;19(1):118. PMID: 33750392; PMCID: PMC7945670.

7. Jia L, Qiu Q, Zhang H, Chu L, Du Y, Zhang J, Zhou C, Liang F, Shi S, Wang S, Qin W, Wang Q, Li F, Wang Q, Li Y, Shen L, Wei Y, Jia J. Concordance between the assessment of Aβ42, T-tau, and P-T181-tau in peripheral blood neuronal-derived exosomes and cerebrospinal fluid. Alzheimers Dement. 2019 Aug;15(8):1071-1080. doi: 10.1016/j.jalz.2019.05.002. PMID: 31422798.

8. Pannee J, Gobom J, Shaw LM, Korecka M, Chambers EE, Lame M, Jenkins R, Mylott W, Carrillo MC, Zegers I, Zetterberg H, Blennow K, Portelius E. Round robin test on quantification of amyloid-β 1-42 in cerebrospinal fluid by mass spectrometry. Alzheimers Dement. 2016 Jan;12(1):55-9. doi: 10.1016/j.jalz.2015.06.1890. Epub 2015 Jul 21. PMID: 26206625.

9. Pawlik P, Błochowiak K. The Role of Salivary Biomarkers in the Early Diagnosis of Alzheimer's Disease and Parkinson's Disease. Diagnostics (Basel). 2021 Feb 22;11(2):371. doi: 10.3390/diagnostics11020371. PMID: 33671562; PMCID: PMC7926361.

10. de Wolf F, Ghanbari M, Licher S, McRae-McKee K, Gras L, Weverling GJ, Wermeling P, Sedaghat S, Ikram MK, Waziry R, Koudstaal W, Klap J, Kostense S, Hofman A, Anderson R, Goudsmit J, Ikram MA. Plasma tau, neurofilament light chain and amyloid-β levels and risk of dementia; a population-based cohort study. Brain. 2020 Apr 1;143(4):1220-1232. doi: 10.1093/brain/awaa054. PMID: 32206776; PMCID: PMC7174054.

11. Roher AE, Esh CL, Kokjohn TA, Castaño EM, Van Vickle GD, Kalback WM, Patton RL, Luehrs DC, Daugs ID, Kuo YM, Emmerling MR, Soares H, Quinn JF, Kaye J, Connor DJ, Silverberg NB, Adler CH, Seward JD, Beach TG, Sabbagh MN. Amyloid beta peptides in human plasma and tissues and their significance for Alzheimer's disease. Alzheimers Dement. 2009 Jan;5(1):18-29. doi: 10.1016/j.jalz.2008.10.004. PMID: 19118806; PMCID: PMC2663406.

12. Kim JW, Byun MS, Lee JH, Yi D, Jeon SY, Sohn BK, Lee JY, Shin SA, Kim YK, Kang KM, Sohn CH, Lee DY; KBASE Research Group. Serum albumin and beta-amyloid deposition in the human brain. Neurology. 2020 Aug 18;95(7):e815-e826. doi: 10.1212/WNL.0000000000010005. Epub 2020 Jul 20. PMID: 32690787; PMCID: PMC7605506.

13. Dujardin S, Commins C, Lathuiliere A, Beerepoot P, Fernandes AR, Kamath TV, De Los Santos MB, Klickstein N, Corjuc DL, Corjuc BT, Dooley PM, Viode A, Oakley DH, Moore BD, Mullin K, Jean-Gilles D, Clark R, Atchison K, Moore R, Chibnik LB, Tanzi RE, Frosch MP, Serrano-Pozo A, Elwood F, Steen JA, Kennedy ME, Hyman BT. Author Correction: Tau molecular diversity contributes to clinical heterogeneity in Alzheimer's disease. Nat Med. 2021 Feb;27(2):356. doi: 10.1038/s41591-021-01251-7. Erratum for: Nat Med. 2020 Aug;26(8):1256-1263. PMID: 33514949; PMCID: PMC8363121.

14. Barthélemy NR, Horie K, Sato C, Bateman RJ. Blood plasma phosphorylated-tau isoforms track CNS change in Alzheimer's disease. J Exp Med. 2020 Nov 2;217(11):e20200861. doi: 10.1084/jem.20200861. PMID: 32725127; PMCID: PMC7596823.

15. Palmqvist S, Janelidze S, Quiroz YT, Zetterberg H, Lopera F, Stomrud E, Su Y, Chen Y, Serrano GE, Leuzy A, Mattsson-Carlgren N, Strandberg O, Smith R, Villegas A, Sepulveda-Falla D, Chai X, Proctor NK, Beach TG, Blennow K, Dage JL, Reiman EM, Hansson O. Discriminative Accuracy of Plasma Phospho-tau217 for Alzheimer Disease vs Other Neurodegenerative Disorders. JAMA. 2020 Aug 25;324(8):772-781. doi: 10.1001/jama.2020.12134. PMID: 32722745; PMCID: PMC7388060.

16. Suárez-Calvet M, Karikari TK, Ashton NJ, Lantero Rodríguez J, Milà-Alomà M, Gispert JD, Salvadó G, Minguillon C, Fauria K, Shekari M, Grau-Rivera O, Arenaza-Urquijo EM, Sala-Vila A, Sánchez-Benavides G, González-de-Echávarri JM, Kollmorgen G, Stoops E, Vanmechelen E, Zetterberg H, Blennow K, Molinuevo JL; ALFA Study. Novel tau biomarkers phosphorylated at T181, T217 or T231 rise in the initial stages of the preclinical Alzheimer's continuum when only subtle changes in Aβ pathology are detected. EMBO Mol Med. 2020 Dec 7;12(12):e12921. doi: 10.15252/emmm.202012921. Epub 2020 Nov 10. PMID: 33169916; PMCID: PMC7721364.

17. Karikari TK, Emeršič A, Vrillon A, Lantero-Rodriguez J, Ashton NJ, Kramberger MG, Dumurgier J, Hourregue C, Čučnik S, Brinkmalm G, Rot U, Zetterberg H, Paquet C, Blennow K. Head-to-head comparison of clinical performance of CSF phospho-tau T181 and T217 biomarkers for Alzheimer's disease diagnosis. Alzheimers Dement. 2021 May;17(5):755-767. doi: 10.1002/alz.12236. Epub 2020 Nov 30. PMID: 33252199; PMCID: PMC8246793.

18. Khalil M, Teunissen CE, Otto M, Piehl F, Sormani MP, Gattringer T, Barro C, Kappos L, Comabella M, Fazekas F, Petzold A, Blennow K, Zetterberg H, Kuhle J. Neurofilaments as biomarkers in neurological disorders. Nat Rev Neurol. 2018 Oct;14(10):577-589. doi: 10.1038/s41582-018-0058-z. PMID: 30171200.

19. Zetterberg H. Review: Tau in biofluids - relation to pathology, imaging and clinical features. Neuropathol Appl Neurobiol. 2017 Apr;43(3):194-199. doi: 10.1111/nan.12378. PMID: 28054371.

20. Groblewska M, Muszyński P, Wojtulewska-Supron A, Kulczyńska-Przybik A, Mroczko B. The Role of Visinin-Like Protein-1 in the Pathophysiology of Alzheimer's Disease. J Alzheimers Dis. 2015;47(1):17-32. doi: 10.3233/JAD-150060. PMID: 26402751.

21. Öhrfelt A, Dumurgier J, Zetterberg H, Vrillon A, Ashton NJ, Kvartsberg H, Bouaziz-Amar E, Hugon J, Paquet C, Blennow K. Full-length and C-terminal neurogranin in Alzheimer's disease cerebrospinal fluid analyzed by novel ultrasensitive immunoassays. Alzheimers Res Ther. 2020 Dec 22;12(1):168. doi: 10.1186/s13195-020-00748-6. PMID: 33353563; PMCID: PMC7756958.

22. Tible M, Sandelius Å, Höglund K, Brinkmalm A, Cognat E, Dumurgier J, Zetterberg H, Hugon J, Paquet C, Blennow K. Dissection of synaptic pathways through the CSF biomarkers for predicting Alzheimer disease. Neurology. 2020 Aug 25;95(8):e953-e961. doi: 10.1212/WNL.0000000000010131. Epub 2020 Jun 25. PMID: 32586895.

23. Milà-Alomà M, Brinkmalm A, Ashton NJ, Kvartsberg H, Shekari M, Operto G, Salvadó G, Falcon C, Gispert JD, Vilor-Tejedor N, Arenaza-Urquijo EM, Grau-Rivera O, Sala-Vila A, Sanchez-Benavides G, González-de-Echávarri JM, Minguillon C, Fauria K, Niñerola-Baizán A, Perissinotti A, Kollmorgen G, Suridjan I, Zetterberg H, Molinuevo JL, Blennow K, Suárez-Calvet M; ALFA Study. CSF Synaptic Biomarkers in the Preclinical Stage of Alzheimer Disease and Their Association With MRI and PET: A Cross-sectional Study. Neurology. 2021 Nov 23;97(21):e2065-e2078. doi: 10.1212/WNL.0000000000012853. Epub 2021 Sep 23. PMID: 34556565; PMCID: PMC8610620.

24. Johnson ECB, Dammer EB, Duong DM, Ping L, Zhou M, Yin L, Higginbotham LA, Guajardo A, White B, Troncoso JC, Thambisetty M, Montine TJ, Lee EB, Trojanowski JQ, Beach TG, Reiman EM, Haroutunian V, Wang M, Schadt E, Zhang B, Dickson DW, Ertekin-Taner N, Golde TE, Petyuk VA, De Jager PL, Bennett DA, Wingo TS, Rangaraju S, Hajjar I, Shulman JM, Lah JJ, Levey AI, Seyfried NT. Large-scale proteomic analysis of Alzheimer's disease brain and cerebrospinal fluid reveals early changes in energy metabolism associated with microglia and astrocyte activation. Nat Med. 2020 May;26(5):769-780. doi: 10.1038/s41591-020-0815-6. Epub 2020 Apr 13. PMID: 32284590; PMCID: PMC7405761.

25. Carter SF, Herholz K, Rosa-Neto P, Pellerin L, Nordberg A, Zimmer ER. Astrocyte Biomarkers in Alzheimer's Disease. Trends Mol Med. 2019 Feb;25(2):77-95. doi: 10.1016/j.molmed.2018.11.006. Epub 2019 Jan 2. PMID: 30611668.

26. Bellaver B, Ferrari-Souza JP, Uglione da Ros L, Carter SF, Rodriguez-Vieitez E, Nordberg A, Pellerin L, Rosa-Neto P, Leffa DT, Zimmer ER. Astrocyte Biomarkers in Alzheimer Disease: A Systematic Review and Meta-analysis. Neurology. 2021 May 5:10.1212/WNL.0000000000012109. doi: 10.1212/WNL.0000000000012109. Epub ahead of print. PMID: 33952650.

27. Llorens F, Thüne K, Tahir W, Kanata E, Diaz-Lucena D, Xanthopoulos K, Kovatsi E, Pleschka C, Garcia-Esparcia P, Schmitz M, Ozbay D, Correia S, Correia Â, Milosevic I, Andréoletti O, Fernández-Borges N, Vorberg IM, Glatzel M, Sklaviadis T, Torres JM, Krasemann S, Sánchez-Valle R, Ferrer I, Zerr I. YKL-40 in the brain and cerebrospinal fluid of neurodegenerative dementias. Mol Neurodegener. 2017 Nov 10;12(1):83. doi: 10.1186/s13024-017-0226-4. PMID: 29126445; PMCID: PMC5681777.

28. Lee SH, Meilandt WJ, Xie L, Gandham VD, Ngu H, Barck KH, Rezzonico MG, Imperio J, Lalehzadeh G, Huntley MA, Stark KL, Foreman O, Carano RAD, Friedman BA, Sheng M, Easton A, Bohlen CJ, Hansen DV. Trem2 restrains the enhancement of tau accumulation and neurodegeneration by β-amyloid pathology. Neuron. 2021 Apr 21;109(8):1283-1301.e6. doi: 10.1016/j.neuron.2021.02.010. Epub 2021 Mar 5. PMID: 33675684.

29. Hu YB, Zhang YF, Ren RJ, Dammer EB, Xie XY, Chen SW, Huang Q, Huang WY, Zhang R, Chen HZ, Wang H, Wang G. microRNA-425 loss mediates amyloid plaque microenvironment heterogeneity and promotes neurodegenerative pathologies. Aging Cell. 2021 Oct;20(10):e13454. doi: 10.1111/acel.13454. Epub 2021 Sep 12. PMID: 34510683; PMCID: PMC8520725.

30. Lai KSP, Liu CS, Rau A, Lanctôt KL, Köhler CA, Pakosh M, Carvalho AF, Herrmann N. Peripheral inflammatory markers in Alzheimer's disease: a systematic review and meta-analysis of 175 studies. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2017 Oct;88(10):876-882. doi: 10.1136/jnnp-2017-316201. Epub 2017 Aug 9. PMID: 28794151.

31. Loera-Valencia R, Goikolea J, Parrado-Fernandez C, Merino-Serrais P, Maioli S. Alterations in cholesterol metabolism as a risk factor for developing Alzheimer's disease: Potential novel targets for treatment. J Steroid Biochem Mol Biol. 2019 Jun;190:104-114. doi: 10.1016/j.jsbmb.2019.03.003. Epub 2019 Mar 13. PMID: 30878503.

32. Lauriola M, D'Onofrio G, Ciccone F, Germano C, Cascavilla L, Paris F, Greco A. Relationship of Homocysteine Plasma Levels with Mild Cognitive Impairment, Alzheimer's Disease, Vascular Dementia, Psychobehavioral, and Functional Complications. J Alzheimers Dis. 2021;82(1):235-248. doi: 10.3233/JAD-210166. PMID: 34057086; PMCID: PMC8293649.


制版︱王思珍


本文完


您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存