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抗擊衰老與神經系統疾病：只差臨門一腳？｜藥明康德全球論壇實錄( 二 )


因此 ， 確定一種高度靈敏、特異、準確 ， 又是無創、經濟的方法 ， 對于在臨床前階段發現患者個體將有很大的幫助 ， 這個臨床前指的是在出現癥狀前的很多年 。
在阿爾茨海默病中 ， 必然有許多位于上游的東西可作為觸發因素 。 我認為理想情況下將會有細分的早期診斷機制 ， 其中一些機制針對有患病風險的個體進行分析 。 投入資源來認識如何管理風險 ， 實際上就可以延遲病癥表現 ， 甚至完全防止發病 。 這是一個重大挑戰 。
未來的一二十年將會非常有意思 ， 我們將前所未有地擁有某種工具 ， 不僅能找到風險 ， 還能量化風險 。 如果我們能弄清楚如何（通過生活方式）調控這種風險 ， 這是一個大目標 。

抗擊衰老與神經系統疾病：只差臨門一腳？｜藥明康德全球論壇實錄
本文插圖



▲Barbara Dalton博士
Barbara Dalton博士：如何識別出哪些人應該早期檢測 ， 通過基因嗎？怎么確定一個人到了比如40歲的時候要不要接受早期檢測呢？
Howard Federoff博士：我會從公共衛生的角度來思考這個目標 ， 比方說美國醫保（Medicare）覆蓋的65歲以上患者來年度體檢時 ， 可以向他們建議該做什么檢查 。 作為評估的一部分 ， 可能將來會有一個成本很低的無創測試 ， 開始勾畫出個體的風險大小 ， 甚至在經過一段時間的檢測后 ， 給出一個風險軌跡 。 這是可以做到的目標 。 我們很難評判這么做是否經濟 ， 也不會有敏感性和特異性百分之一百的檢測 ， 這意味著會有假陽性和假陰性 。 但是當你有很多數據點時 ， 或許會讓我們更有信心畫出個體的風險軌跡 ， 特別是當你連續測量同一個東西時 ， 你可以知道它的走向意味著風險在增加 。
至于三四十歲 ， 我認為今天我們很難評估是不是可以延伸到在這么早的人生階段通過檢測來預測風險 。 但我確信 ， 更新的科學發現將意味著可能在更早做出檢測 ， 并預測出繼續保持當前傾向可能會在何時發展出阿爾茨海默病之類的神經退行性疾病 。
【抗擊衰老與神經系統疾病：只差臨門一腳？｜藥明康德全球論壇實錄】我們必須思考 ， “在人口基礎上 ， 這有意義嗎？”
Howard Fillit教授：就何時檢測、如何預防的性價比問題而言 ， 我完全贊同Howard Federoff博士的觀點 ， 我認為 ， 數字技術的革命可以解決他的一部分擔憂 ， 還可以讓我們通過被動或主動監測獲得多個數據點 。 例如Howard Federoff博士提到了睡眠 ， 我們在ADDF看到現在有很多方法 ， 用各種非常簡單的技術主動監測或被動監測睡眠 ， 人們可以在智能手表上查看睡眠 ， 甚至快速眼動睡眠（REM）行為 。 還有一些被動使用的方法更敏感 ， 通過計算機分析語音、言語、動作等 。 這就讓篩查變得容易很多 。 因為如果人們只要被動參與監測 ， 實際上就不需要主動招募患者 。
我認為 ， 在早期檢測 ， 特別是在預防方面 ， 使用這些真正先進的、令人驚嘆的數字技術將是進步的一部分 ， 同時也可以作為臨床試驗的結果 。 例如 ， 原有的臨床試驗中 ， 人們需要每月一次或每三個月來做一次認知測試 ， 而我們如今可以每天通過個人的智能手機 ， 讓人們每天被動地做一次認知測試 ， 得到很多數據點 。 能預防是好事 ， 但如果沒有這些便捷的手段 ， 未必有公共衛生的好處 ， 這一點非常重要 。
Barbara Dalton博士：關于早期診斷方法在臨床療法開發方面的使用 ， 我還想問Tanzi教授 。 很多臨床研究無法提供結局分析 ， 如果要繼續在神經系統疾病領域尋找藥物 ， 有什么更容易的方法能識別患者人群、確定是不是有某種藥物可以起作用？
Rudolph Tanzi教授：對于阿爾茨海默病這樣的神經退行性疾病 ， 一個被大家熟視無睹的真相是 ， 我們是在被動應對 。 我們一直等到大腦退化到了功能障礙 ， 然后再嘗試將其恢復 。 對于糖尿病 ， 心臟病或其他與年齡有關的疾病 ， 我們不是這樣做的 。 部分原因是 ， 我們沒有適合每年評估大腦健康的方法 ， 分別對應疾病發展過程的不同階段 。 數字技術可能是神經退行性疾病的通用檢測方法 ， 就像檢測神經絲輕鏈（NfL）一樣；如果結果不好 ， 再去做Aβ測試和tau蛋白測試；結果也不好 ， 也許需要再去做PET掃描 ， 進一步檢查 。 這是可行的 。
然后 ， 你需要擁有能夠解決早期病理的藥物 ， 在腦部因神經炎癥而退變之前 ， 及早靶向淀粉樣蛋白、纏結、路易體之類的蛋白病理 。 許多研究表明 ， 神經炎癥殺死的神經元比起初的蛋白質病理引起的神經元死亡多10倍 。

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