早期准确区分阿尔茨海默病(AD)和轻度认知障碍(MCI)变得越来越关键，因为新的疾病修饰疗法强调在尽可能早的阶段进行干预。然而，MCI通常代表一个异质性和非特异性的前驱期，当症状重叠时，会使临床诊断变得复杂。最近的研究强调了基于生物标志物的高级监测电生理学(Biomarker-Based Electrophysiology for Advanced Monitoring, BEAM)作为一种新型、非侵入性方法改善诊断精度的潜力。
区分AD与MCI的挑战
MCI通常被视为正常衰老和痴呆之间的中间阶段，但它可能先于多种神经退行性疾病——不仅限于阿尔茨海默病。当认知表现模糊时，仅靠临床评估可能不足，这凸显了需要能够反映潜在脑生理学的客观生物标志物。
从脑电图(electroencephalography, EEG)和事件相关电位(event-related potentials, ERPs)衍生的电生理生物标志物为神经功能提供了实时洞察，可能有助于明确AD和MCI之间的区别。
什么是BEAM？
基于生物标志物的高级监测电生理学(Biomarker-Based Electrophysiology for Advanced Monitoring, BEAM)是一种诊断平台，它整合了：
- 基于EEG的电生理学
- 神经认知测试
- ERP分析
通过结合这些元素，BEAM评估与认知障碍和神经退行性疾病相关的神经处理模式，提供一种可扩展的、非侵入性评估工具。
研究目标与设计
该研究旨在评估BEAM是否能够识别MCI患者与阿尔茨海默病患者之间的显著电生理学差异。
方法概述
对接受BEAM测试的128名患者进行了回顾性病历审查：
- MCI：96名患者
- 阿尔茨海默病：32名患者
进行了多变量线性回归分析，控制因素包括：
- BEAM测试时的年龄
- 性别
- 简易精神状态检查(Mini-Mental State Examination, MMSE)三分位数评分
- 28-30：健康/轻度
- 25-27：中度
- <24：重度
关键发现：电生理生物标志物
分析发现特定EEG衍生生物标志物在组间存在显著差异：
- 峰值阿尔法频率(Peak Alpha Frequency, PAF)：与MCI相比，AD患者的平均值降低(PAF斜率：-0.751，p = 0.005)
- 后部阿尔法优势(Posterior Dominance of Alpha, PDA)：AD患者的后部阿尔法活动较低(PDA斜率：-1.702，p = 0.035)
其他BEAM衍生指标未达到统计学显著性，突显了PAF和PDA作为区分生物标志物的特异性。
PAF和PDA的临床意义
阿尔法节律异常长期以来与神经退行性变相关。研究结果表明：
- PAF降低反映了AD中的神经处理速度减慢
- PDA降低表明后部皮质网络的中断
这些电生理变化可能在阿尔茨海默病中比明显的临床衰退更早出现，支持BEAM在MCI样症状患者中早期识别AD的作用。
推进痴呆护理中的非侵入性诊断工具
研究表明，BEAM有潜力作为一种非侵入性临床工具，以提高认知障碍的诊断准确性。通过识别脑活动的客观差异，BEAM可能：
- 支持阿尔茨海默病的早期诊断
- 改善临床试验中的患者分层
- 补充现有的认知和影像学评估
随着精准医学和早期干预成为痴呆护理的核心，此类工具变得越来越重要。
结论
这项研究支持基于生物标志物的高级监测电生理学(BEAM)在通过特定电生理生物标志物（特别是PAF和PDA）区分阿尔茨海默病与轻度认知障碍方面的实用性。BEAM代表了迈向更准确、更可及和更早期诊断阿尔茨海默病的有希望的一步，对临床实践和研究都具有重要意义。
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