阿兹海默症（AD），也被称为老年痴呆症，是一种起病隐匿的进行性发展的神经系统退行性疾病，患者平均生存期为5.5年。尽管这一疾病多见于70岁以上的老年人，但事实上早在中年阶段就开始出现症状和反应。目前，阿兹海默症尚无治愈方法，因此早期的发现和治疗是应对该疾病的关键。

近日，美国药物巨头辉瑞公司及IT巨头IBM公司共同在《The Lancet EClinicalMedicine》发表了一篇题为Linguistic markers predict onset of Alzheimer's disease的文章，为阿兹海默症的早期发现带来了一种智能化的选择。文章指出，由两家公司共同打造的人工智能（AI）模型可以根据语言样本以71％的准确度帮助人们预测阿尔茨海默氏病的最终发作，或许将改变阿兹海默症诊疗及药物研发现状。

doi.org/10.1016/j.eclinm.2020.100583

此前，IBM公司已经测试过人工智能识别蛋白质以预测β淀粉样蛋白浓度的可靠性，也有其他研究正在着手设计能够预测阿尔茨海默病进展的方法。而IBM和辉瑞的这项研究与此前研究的不同之处在于，它是基于受试者首次出现认知障碍症状之前收集的数据，同时还评估了普通人群而非高危人群患老年痴呆症的风险。

具体而言，这项研究旨在测试人们在单个时间节点上的语言表达能力能够在多大程度上用作其今后向AD转化的预后指标。研究人员使用了始于1948年的美国Framingham心脏研究的数据，分析了涵盖270名参与者的703个样本。在进行语言分析时，纳入了包括拼写错误、冗长、词汇丰富性和重复性等87个变量，同时考虑了年龄、性别、教育程度、视觉空间和执行推理等方面的评估。

病例与对照选择以及预测模型设置的方法

在参与者显示出认知能力下降的迹象之前，研究人员对来自80位研究对象的语音样本进行了测试。最终结果显示，这些参与者中有一半在85岁之前患上了AD，与预测AD发作关联度最高的语言变量是电报语音（语法存在问题）、重复性和拼写错误，从认知正常到轻度AD诊断的平均时间为7.59年，从认知正常到认知障碍发作的平均时间为3.93年。

研究人员认为，这种测试并不一定能取代当今的临床标准，但是可以将其用作推荐进行脑部扫描的早期程序。另外，这项研究或许在帮助开发新的AD疗法中起着关键作用，有助于药物开发人员设计更好的阿尔茨海默氏症试验。

IBM研究员、IBM医疗保健和生命科学研究副总裁Ajay Royyuru说：“回顾以往阿兹海默症药物研发失败的案例可以发现，招募的多为处于疾病发展过程中的患者，而可以定量评估一个人疾病进展的数字生物标记物无疑将为阿尔茨海默氏症临床试验提供更好的助力。”

参考资料：

[1] Linguistic markers predict onset of Alzheimer's disease.

[2] Could a language test diagnose Alzheimer's? IBM is laying the groundwork.

责任编辑：琉璃

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