加州大学洛杉矶分校（UCLA）健康系统的研究人员揭示了阿尔茨海默病发展的四种不同进展模式。（来源：CC BY-SA 4.0）
阿尔茨海默病正日益成为当今老龄化社会所面临的最严峻健康挑战之一。它不仅影响记忆——还会重塑生活、给家庭带来压力，并加重医疗系统的负担。
仅在美国，目前就有超过670万人患有阿尔茨海默病及相关痴呆症。这一数字预计到2050年将翻倍，达到近1,300万人。除了情感上的代价，其经济影响也是巨大的。2024年，痴呆症护理的费用预计超过3,600亿美元，到本世纪中叶可能达到1万亿美元。
这一日益严重的危机促使研究人员深入探讨阿尔茨海默病的起始和进展情况。虽然过去的研究主要集中在糖尿病或抑郁症等个别风险因素上，但最新研究表明，阿尔茨海默病很少是单一疾病的结果。
相反，它通过一系列复杂的健康事件随时间发展而形成。通过分析这些被称为疾病轨迹的序列，科学家正在发现早期预警信号，这可能重塑诊断和治疗方式。
人脑中的神经元。阿尔茨海默病通过一系列复杂的健康事件随时间发展而形成。（来源：Adobe Stock）
揭示通往阿尔茨海默病的隐藏路径
加州大学洛杉矶分校（UCLA）健康系统的研究人员在理解阿尔茨海默病如何发展方面迈出了重要一步。他们研究了近25,000名患者的医疗记录，研究结果发表在《eBioMedicine》期刊上，揭示了四种常见的导致阿尔茨海默病的路径。每条路径都揭示了由相关疾病组成的独特发展路线。
研究使用了加州大学健康数据仓库的健康记录，并利用“全美健康研究计划”（All of Us Research Program）的一个全国多样化的数据集验证了结果。该研究没有将每个诊断视为孤立事件，而是追踪了健康问题的发生顺序。这种基于时间线的方法揭示了精神、身体和神经系统疾病之间的联系，这些联系往往被忽视。
该研究的主要作者、加州大学洛杉矶分校神经学家Timothy Chang博士解释说：“识别这些序列模式，而不是孤立地看待诊断，可能有助于临床医生改进阿尔茨海默病的诊断。”
痴呆症的四种发展路径
这项研究的一个关键发现是，阿尔茨海默病并不遵循单一的发展模式。它可以根据个人的健康史和风险因素沿着不同的路径发展。加州大学洛杉矶分校的研究团队发现了四种不同的进展模式：
- 心理健康路径：焦虑或抑郁症等精神问题早期出现，并最终导致认知能力下降。
- 脑病路径：涉及一般性脑功能障碍的疾病，如谵妄或意识混乱，随着时间推移恶化并增加患病风险。
- 轻度认知障碍路径：记忆力和思维能力缓慢丧失，逐渐发展为典型的阿尔茨海默病。
- 血管疾病路径：高血压和中风等与心脏相关的疾病常常引发大脑健康下降。
每种路径反映了不同的医学和人口背景。例如，血管路径可能在长期患有高血压的人群中更为常见，而有慢性心理健康问题的人可能遵循心理路径。这些发现表明，阿尔茨海默病在每个人身上的表现并不相同——预防策略也应因人而异。
加州大学洛杉矶分校医学信息学研究员、该研究第一作者Mingzhou Fu强调了这种方法的重要性：“我们发现，多步骤的疾病轨迹比单一疾病更能表明阿尔茨海默病的风险因素。理解这些路径可能会从根本上改变我们对早期检测和预防的看法。”
预测与预防的新工具
加州大学洛杉矶分校的研究团队不仅描述了这些疾病路径——他们还测试了这些路径预测阿尔茨海默病结果的能力。在一个独立的患者群体中，这些识别出的模式比单一诊断更准确地预测了疾病风险。
阿尔茨海默病发展路径的聚类总结。（来源：eBioMedicine）
这种方法为医疗保健提供了三大优势：
- 风险分层：医生可以通过识别特定的疾病序列更早地发现高风险患者。
- 有针对性的干预：通过打断有害的疾病链——例如早期治疗高血压——可能在症状出现前减缓或阻止疾病发展。
- 个性化预防：预防策略可以根据患者所处的独特路径进行定制，从而提高疗效和资源利用率。
研究人员发现，在约26%的病例中，疾病的出现顺序是清晰且一致的。例如，高血压通常先于抑郁症，两者共同预示着未来认知能力下降的更高风险。这些一致的模式为临床医生提供了希望：他们可以利用电子健康记录发现红色预警信号，并在为时已晚之前采取行动。
发现背后的先进方法
为了揭示这些发现，研究团队分析了5,762名患者及其独特的健康记录，识别出6,794条不同的阿尔茨海默病发展路径。他们使用了一种称为动态时间规整（DTW）的技术，即使疾病发生的时间不同，也能对齐时间线。机器学习算法将相似的模式归为一类。网络分析帮助追踪一个疾病如何在大量患者中导致另一个疾病。
阿尔茨海默病患者在不同路径聚类中的韦恩图。（来源：eBioMedicine）
这些先进技术使研究人员能够超越传统方法，后者通常将疾病视为一系列断开的快照。相反，这种方法捕捉了疾病的完整时间线——以一种揭示不仅发生了什么错误，还揭示了何时以及如何发生的方式连接各个点。
早期研究试图通过配对或寻找两个疾病之间最短连接的方式将诊断联系起来。例如，一项先前的分析显示，“未特指的痴呆”通常出现在阿尔茨海默病诊断之前，听力损失、糖尿病和高血压等疾病也出现在此之前。但这些早期模型往往遗漏了关键的中间步骤，或过于简化了复杂的路径。加州大学洛杉矶分校的新方法克服了这些问题，通过追踪真实患者的经历，而非仅仅统计关联。
早期检测的新方向
这项研究为阿尔茨海默病作为一种进展性疾病而非仅仅是存在性疾病提供了新的见解。与其等到记忆力丧失出现，不如尽早采取行动——当路径中的第一个疾病开始显现时就开始干预。
这可能意味着初级保健医生、心理健康专家和心脏病专家将扮演新的角色。通过合作并使用轨迹数据，他们可以在危险序列开始时就发现并帮助患者及时调整，避免病情恶化。
阿尔茨海默病（AD）患者按轨迹聚类的Kaplan-Meier生存曲线。（来源：eBioMedicine）
在“全美健康研究计划”（All of Us Research Program）中进行的验证——该国最大、最多元的健康数据集之一——表明这些发现适用于不同人群。这种广泛的适用性让人看到希望：这些策略可以在全国范围内实施，帮助管理不同社区中的阿尔茨海默病风险。
随着疾病继续蔓延并对医疗系统造成压力，像这样基于详细时间线和个性化分析的解决方案可能是扭转局势的最佳机会。
（注：原文由The Brighter Side of News提供。）
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