Nature Medicine 刊發 ProtAIDe-Dx：單次抽血測蛋白，診斷 6 種痴呆相關疾病

如果家裡有老人開始忘事，去醫院確診往往是一場漫長的折騰：做腦部磁共振、腰穿取腦脊液，甚至做昂貴的 PET 掃描。

即使做完這一套，專科門診的誤診率依然在 25% 到 30% 左右；到了缺乏專門裝置的基層社群診所，誤診率甚至能飆過 50%。

《自然·醫學》（Nature Medicine）最新發表了一項研究，研究人員開發出了一款名為 ProtAIDe-Dx 的深度聯合學習模型。只要抽一管血，它就能靠血液裡的蛋白質組資訊，一口氣評估 6 種與失智症相關的神經退行性疾病。

一管血同時篩 6 種病，連潛伏的併發症也能看出來

以前篩查失智症，最棘手的問題往往不是測不出某一種病，而是老人腦子裡經常有多種病變「抱團」。在 80 歲以上的人群裡，70% 的患者體內其實同時存在多種神經退行性病理。

很多疾病平時根本沒有敏感的活體檢測標誌物，醫生過去往往要等患者去世做屍檢，才能徹底弄清楚到底混合了什麼病。

ProtAIDe-Dx 的訓練規模非常大，用到了來自全球神經退行性疾病蛋白質組學聯盟（GNPC）跨 19 箇中心的 17,187 名受試者血樣，檢測了多達數千種血漿蛋白。最關鍵的是，這個模型沒有輸入任何患者年齡、性別、認知測驗分數或醫院標籤，完全只看血液蛋白質資料。

它覆蓋的 6 種狀況包括阿茲海默症（AD）、帕金森氏症（PD）、額顳葉痴呆（FTD）、肌萎縮側索硬化（ALS）、既往中風或短暫性腦缺血發作，以及認知健康對照。

在分類準確率上，模型在 ALS 上達到了 95%，PD 為 92%，健康對照為 83%，阿茲海默症為 81%，額顳葉痴呆為 72%，中風相關為 70%，所有類別的曲線下面積都在 78% 以上。更厲害的是，它不是單選題，而是會輸出每種病的機率，從而揪出那些身上同時揹著兩種以上病變的人。

為什麼重要

從患者和家屬的角度看，這項技術最大的價值是把漫長又受罪的排查流程壓成了一次普通抽血。尤其是阿茲海默症以外的其他痴呆型別，以往在早期幾乎全靠醫生經驗猜，很多人被誤診吃錯了藥，或者錯過了寶貴的干預視窗。如果這種血液多聯檢能推開，基層普通門診也能有專科級的鑑別能力。

對醫藥行業來說，它可能會直接拯救一批新藥臨床試驗。很多針對阿茲海默症的新藥臨床之所以失敗，很大程度是因為混進來了伴隨其他病變、或者根本被誤診的患者，導致藥效被稀釋。這個模型能把不同病理特徵的人群在入組前分得清清楚楚。

我們認為，這項研究最聰明的地方在於沒有做非黑即白的單項分類，而是直接用多工聯合學習去擁抱老年病多病共存的真實世界。它提取出的蛋白質特徵甚至還能預測健康老人未來的認知惡化傾向。

但它的短板也很現實。模型依賴的是 SomaLogic 7k 這種高通量蛋白質組學檢測平臺，目前成本依然不菲，短時間內很難像常規血常規那樣下沉到每個社群醫院。此外，用中風和短暫性腦缺血發作來指代血管性痴呆，在臨床分類上還是稍微有些粗糙，真正走向臨床檢驗還需要更多實際落地驗證。