根据新的纵向研究，使用血浆p-tau217时钟模型可在几年误差范围内预测阿尔茨海默病（AD）症状的发作时间。
不仅预测认知功能正常个体是否会发展为症状性AD，还能预测发病时间，这一直是一个重大挑战。尽管基于淀粉样蛋白和tau蛋白的正电子发射断层扫描（PET）时钟模型此前显示出前景，但这些成像方法成本高昂且不易普及。因此，基于血液的生物标志物模型可能为临床试验乃至未来临床实践提供更具可扩展性的替代方案。
血浆时钟估算阿尔茨海默病发病时间
研究人员分析了两个独立队列（n=258 和 n=345）中血浆磷酸化tau蛋白217占比（%p-tau217）的纵向数据，%p-tau217定义为217位点磷酸化tau与非磷酸化tau的比值。利用这些重复测量数据，他们构建了时钟模型，以估计个体血浆%p-tau217转为阳性的年龄。
血浆%p-tau217转为阳性的估计年龄与AD症状发作年龄显著相关。模型显示调整后R²值在0.337至0.612之间，预测与观察到的症状发作时间之间的中位绝对误差为3.0至3.7年。
重要的是，在年龄较大的个体中，血浆%p-tau217转为阳性与症状性阿尔茨海默病发展之间的时间间隔明显缩短，表明年龄影响了从生物标志物阳性到临床表现的进程。
不同检测方法中的一致发现
为评估稳健性，研究人员使用一种p-tau217/Aβ42免疫测定法和四种额外的血浆p-tau217免疫测定法数据构建了类似的时钟模型。这些模型得出可比较的结果，支持血浆p-tau217为基础的时间估计在不同检测平台上的可重复性。
作者总结道，使用单一血液检测即可在临床试验可接受的误差范围内估计阿尔茨海默病症状发作前的时间。
虽然还需要进一步验证，但这些发现表明，血浆p-tau217时钟可能提供一种实用且易于获取的工具，用于估计症状性阿尔茨海默病的发病时间，从而推进以预防为重点的研究中优化受试者招募和疾病分期的努力。
参考文献
Petersen KK 等. 使用血浆p-tau217时钟预测症状性阿尔茨海默病的发作. 《自然医学》. 2026;
【全文结束】
