Bluttest-Modell schätzt Zeitpunkt bis zum Auftreten von Alzheimer-Symptomen
Eine in Nature Medicine veröffentlichte Studie zeigt, dass ein Modell auf Basis eines einzelnen Bluttests mit Plasma-%p-tau217 abschätzen kann, wann Alzheimer-Symptome wahrscheinlich beginnen. Bei 603 Patienten war die Biomarker-Positivität mit dem Symptombeginn verknüpft, bei einem medianen absoluten Fehler von 3.0 bis 3.7 Jahren.
Einem am 19. Februar online in Nature Medicine veröffentlichten Studienbericht zufolge kann ein neues Modell mithilfe eines einzelnen Bluttests vorhersagen, wann eine Person voraussichtlich Symptome der Alzheimer-Krankheit entwickeln wird. Das Modell nutzte longitudinale Plasmawerte von %p-tau217 aus 2 unabhängigen Kohorten mit insgesamt 603 Patienten, um das Alter bei Plasma-%p-tau217-Positivität zu schätzen. Das geschätzte Alter bei Plasma-%p-tau217-Positivität war mit dem Alter beim Auftreten von Alzheimer-Symptomen assoziiert, mit einem adjustierten R2 von 0.337 bis 0.612 und einem medianen absoluten Fehler von 3.0 bis 3.7 Jahren.
Das Forschungsteam analysierte Bluttestergebnisse und kognitive Untersuchungen von etwa 603 Erwachsenen im Alter von 60 Jahren und älter und stellte fest, dass die Geschwindigkeit, mit der p-tau217 im Blut ansteigt, für jede einzelne Person im Zeitverlauf konsistent ist. Diese konstante individuelle Rate ermöglicht eine rückwirkende Berechnung des zeitlichen Verlaufs bis zum Symptombeginn.
Die Zeitspanne von der %p-tau217-Positivität bis zum Auftreten von Alzheimer-Symptomen war bei älteren Personen deutlich kürzer. Wenn die p-tau217-Spiegel im Alter von 60 Jahren hoch sind, kann es 20 Jahre dauern, bis Symptome auftreten, während ähnliche Proteinspiegel bei einer 80-jährigen Person dazu führen können, dass Symptome nach 11 Jahren erscheinen.
Den Forschern zufolge zeigt die Arbeit die Machbarkeit, Bluttests zu nutzen, die deutlich kostengünstiger und leichter zugänglich sind als bildgebende Untersuchungen des Gehirns oder Tests der Rückenmarksflüssigkeit, um den Beginn von Alzheimer-Symptomen vorherzusagen. Kurzfristig könnten diese Modelle die Forschung und klinische Studien beschleunigen, während weitere Folgestudien weiterhin nötig sind, um die Genauigkeit zu verbessern und die Fehlerspanne von 3 bis 4 Jahren zu verringern.
Das Team erklärte, die Forschung werde frei verfügbar gemacht, um anderen Wissenschaftlern die Entwicklung besserer Methoden zu erleichtern. Mehrere Autoren legten Verbindungen zur Pharmaindustrie offen, darunter zu mehreren Unternehmen, die zur Finanzierung der Studie beigetragen hatten.