柳葉刀子刊重磅:PET成像在痴呆型神經退行性疾病診斷中的作用

用於評估大腦澱粉樣蛋白沉積的澱粉樣蛋白-PET(Amyloid-PET)和用於評估葡萄糖代謝的18F-氟脫氧葡萄糖(18F-FDG)PET在探查分子成像生物標誌物中提供了有價值的補充資訊。但是由於缺少明確的證據,在診斷評估中使用這些PET生物標誌物的最佳時間點、組合以及順序仍然存在不確定性。

本文總結了在歐洲核醫學協會(EANM)焦點會議(2019年1月2日至2月2日,法國戛納)上由核醫學醫師、放射科醫生、神經學家、老年病學家、精神病學家、臨床和基礎神經科學家以及患者倡導者組成的跨學科專家小組的建議和結論,

主要討論PET成像在痴呆型神經退行性疾病早期和鑑別診斷中的作用

,並針對澱粉樣蛋白-PET和18F-FDG-PET提出了具有最佳時間點的診斷演算法。三種具有不同生物標誌物序列的主要診斷途徑中,澱粉樣蛋白-PET和18F-FDG-PET根據臨床表現的診斷評估順序位於不同的位置,該演算法可根據臨床表現給出推薦的檢查順序。

柳葉刀子刊重磅:PET成像在痴呆型神經退行性疾病診斷中的作用

1,CSF生物標誌物

核心CSF生物標誌物(Aβ42與Aβ40的比值,總tau和磷酸化tau)在AD病理學診斷中的實用性已在研究指南中得到認可。與PET成像生物標誌物相比,CSF分析中的診斷資訊有部分是重疊的,也有部分是互補的。儘管CSF和PET成像生物標記物可測量相似的病理過程,但它們都有明顯的優缺點(表1)。CSF的成本較低,通常保守方法是採用CSF檢測,僅在特殊情況下使用澱粉樣蛋白-PET。

但是,除了成像之外,CSF分析可能無法回答許多問題,例如病理位置和範圍,也不能提供有關範圍變化的結論性資訊。而PET所提供的區域性或區域資訊可以為澱粉樣蛋白積累的最早病理階段提供有價值資訊,能夠更好地在不同階段監控病理的程度和位置。

柳葉刀子刊重磅:PET成像在痴呆型神經退行性疾病診斷中的作用

表1 澱粉樣蛋白PET和澱粉樣蛋白CSF的比較

2,18F-FDG-PET

在痴呆症患者中,透過18F-FDG-PET檢測到的大腦代謝不足是神經退行性變的標誌。它測量與大腦穀氨酸能突觸和星形膠質細胞活性的區域性強度直接相關的區域性葡萄糖消耗,可以評估代謝不足的程度和位置,反映神經元功能障礙。

18F-FDG-PET對早期診斷特別有用,因為它可以比MRI更早地在患有輕度認知障礙的個體中顯示AD神經變性的特徵模式,而這些個體將繼續發展為阿爾茨海默病性痴呆。

18F-FDG-PET還可用於疾病分期和鑑別診斷,因為大腦低代謝的模式與認知缺陷的型別和嚴重程度密切相關,並且在不同的神經退行性疾病,甚至相同疾病不同變異中相對不同。這些特徵模式包括參與AD的後扣帶和顳頂葉,以及額顳葉變性的額葉主體(行為變異型)、外側裂周區(非流利變異型)和前顳葉代謝(語義變異)等腦區代謝減退。但是,18F-FDG-PE無法提供檢測到的低代謝模式的相關神經病理學資訊,因此限制了它的應用。

3,澱粉樣蛋白-PET

澱粉樣蛋白-PET可實現對澱粉樣蛋白斑塊的無創在體檢測,對於已確診(在PET顯像後1年內進行屍檢)的AD患者具有很高的敏感性和特異性。澱粉樣蛋白-PET還可以檢測臨床上非典型的AD變體,例如後皮質萎縮症。但是,澱粉樣蛋白-PET不可以區分表現出相似澱粉樣蛋白沉積模式的各種澱粉樣蛋白陽性疾病。目前,單憑澱粉樣蛋白成像並不足以預測前驅期和無症狀期的臨床轉化時間,且其對疾病分期的價值可能不高,因為它與晚期疾病的症狀嚴重程度和穩定狀態沒有密切的相關性。

4,鑑別診斷演算法

基於上述針對各生物標誌物的相對優勢和侷限性及其互補性的總結,同時考慮到如何在特定臨床情況下得出結論的實用性,我們提出了生物標誌物的診斷演算法,根據不同的臨床情況反映出最優組合,指示了三種不同的途徑(圖1)。

診斷首先需要進行結構成像,透過結構神經影像學檢測到其他可能導致認知功能減退的病理(如腦積水、腫瘤或血管病變)、評估神經退行性疾病中常見的共病(如血管性)的存在和程度,以及評估與特定的神經退行性疾病相關的萎縮區域性位置。在臨床診斷不確定的病例中,考慮其他診斷性生物標誌物的應用,進一步診斷評估時還應考慮影響試驗前可能性的因素(如APOE基因型和家族史等)。此外,根據個體情況,也應予以考慮額外的生物標記物測試診斷。

柳葉刀子刊重磅:PET成像在痴呆型神經退行性疾病診斷中的作用

圖1 對於痴呆早期和晚期的診斷演算法方案

5,總結

各種技術、其他示蹤劑和生物標記物正在開發中,這可能會開啟新的診斷途徑並影響本文所提出的演算法。重要的是關注先進的方法和儀器,例如整合式PET / MRI與雙相PET採集相結合。未來的還有其他選擇包括tauPET、突觸密度成像、炎症成像和血液生物標誌物,以及PET定量方法或掃描器的改進裝置等。

編譯作者:

Sybil (Brainnews創作團隊)

校審:

Simon (Brainnews編輯部)