研究发现阿尔茨海默氏病由四种不同的亚型组成

“与迄今为止我们对tau在脑内的传播的解释相反，这些发现表明，tau在脑内的病理学至少根据四种不同的模式而变化。这表明阿尔茨海默氏病是一种比以前认为的更加异质的疾病“我们现在有理由重新评估典型的阿尔茨海默氏病的概念，从长远来看，还有我们用来评估疾病进展的方法”，研究的主要作者麦吉尔大学的雅各布·沃格说。

tau在大脑皮层中的扩散是阿尔茨海默氏症的关键标志。近年来，借助于先进的医学成像技术PET技术，监测阿尔茨海默氏症患者大脑中有毒蛋白质的积累已成为可能。

在过去的三十年中，尽管反复出现的案例不适合该模型，但许多研究人员已经使用单一模型描述了阿尔茨海默氏症中tau病理学的发展。但是，当前的发现解释了为什么不同的患者可能会出现不同的症状。

“由于在阿尔茨海默氏症的四种亚型中大脑的不同区域受到不同的影响，患者会出现不同的症状并预后。这种知识对于评估阿尔茨海默氏症患者的医生很重要，这也使我们怀疑这四种亚型可能对不同的治疗方法有不同的反应。目前，有关减少大脑中tau含量的各种药物的研究非常活跃，令人兴奋的是，它们的疗效是否会因阿尔茨海默氏症的亚型而异。”隆德大学神经学教授汉森(Hansson)主持了这项研究。

当前的研究是瑞典，加拿大，和韩国站点之间的合作。总体而言，研究人员已经使用tau-PET检查了迄今为止世界上最大和最多样化的人群，该数据涵盖了阿尔茨海默氏病的整个临床情况。该研究包括尚未出现任何症状的参与者，即所谓的有症状的阿尔茨海默氏症，轻度记忆障碍的参与者和患有阿尔茨海默氏痴呆症的参与者。

在第一个样本中，从五个独立的多中心研究中的1,612位个体中收集了长期数据。在这些研究人员中，研究人员确定了1,143名认知正常的人或在各个阶段发展为阿尔茨海默氏症的人。

一种算法被应用于来自1,143个人的tau PET图像的数据，即所谓的SuStaIn(子类型和分段推断)算法。为了能够尽可能公正地区分亚型和样式，对材料进行了机器学习的自动化处理。

正如预期的那样，许多人没有显示出任何异常的tau PET信号，因此将这些信号自动分配给tau阴性组。然后，通过与第六个独立队列对tau PET图像进行交叉验证，并对个体进行约两年的跟踪研究，研究人员能够开发出四种最能代表其余个体数据的模式。尽管亚组的数量相对于个体有所不同，但所有组均代表了所有亚组。

“我们发现了四种清晰的tau病理学模式，这些模式随着时间的流逝而变得不同。亚组的患病率在18%到30%之间变化，这意味着阿尔茨海默氏病的所有这些变种实际上都很普遍，没有一个像我们以前认为的那样占主导”，奥斯卡·汉森(Oskar Hansson)说。

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