临床前阿尔兹海默病

春暖花开

前言：神经系统有一大类疾病，属于神经变性疾病。AD属于其中一类主要疾病，但AD与VD在早期又要很多相似之处，有如何区分呢？本篇带您了解这部分内容。

神经变性是指神经元的进行性结构破坏和功能异常，直至死亡。变性逐渐导致运动异常（称为共济失调）或认知功能异常，如记忆力和决策力丢失（称为痴呆）。常见神经变性病包括ALS、 PD、HD 、AD。亚细胞水平这些疾病有很多相似性，因神经元不可再生，所以神经变性病目前无治愈方法。

JPND组织定义的神经变性疾病

Alzheimer’s disease (AD) and other dementias

Parkinson’s disease (PD) and PD-related disorders

Prion disease

Motor neurone diseases (MND)

Huntington’s disease (HD)

Spinocerebellar ataxia(SCA)

Spinal muscular atrophy (SMA)

临床前阿尔茨海默病

阿尔茨海默病的主要病理性标志为神经元丢失、β淀粉样变性和tau蛋白过度磷酸化。部分研究者发现头MRI 可以发现痴呆出现前几年的脑萎缩 ；β-淀粉样蛋白PET示踪显示无认知损害的70岁以上老年人中三分之一或者更多存在大量纤维性β-淀粉蛋白沉积，以上这两点发现导致“临床前阿尔茨海默病”新的生物标准产生，即正常或异常淀粉样蛋白 （A +或A -）和正常或异常的神经变性疾病（N +或N–）。

临床前阿尔茨海默病五个阶段：

第0阶段 （A - N -）；

第1阶段  临床前阿尔茨海默氏病（A + N -,即所谓的无症状淀粉样变性)；

第2阶段  临床前阿尔茨海默病（A + N +）；

第3阶段  临床前阿尔茨海默病（A + N +）,有非常微妙的认知衰退；

第4阶段  疑似非阿尔茨海默氏症病理生理改变（A–N+）。

年龄增长是阿尔茨海默病（AD）最危险因素，MRI可以发现AD发病前几年的脑萎缩（通过测量皮层厚度和海马容积观察神经元变性，Fox NC，1996）。Clifford等（Lancet Neurol ，2017）证实载脂蛋白（APOE）ε4基因型作为β淀粉样变的重要危险因素 ，β淀粉样蛋白沉积导致tau蛋白的积累，并显示脑血管疾病和神经退行性疾病之间的关联（Jonathan M Schott，2017.Lancet）。

脑老化的MRI不仅表现神经元丢失（萎缩），也表现为髓鞘片状或弥漫性的疏松和丢失（被命名为 leukoaraiosis），CT不容易区别CFS腔 [血管周围腔或VRS]和白质脱髓鞘，脑室周围白质疏松（leukoaraiosis）和认知损害密切相关甚至被认为正相关，它即可以是高血压引起的Binswanger，也可以是AD的MRI表现（Hachinski VC，1987）。白质疏松或者说白质脱髓鞘和深部小动脉厚度相关（J van Gijn，2000 ，lancet），但血管异常只是白质疏松部分原因（van Gijn J，1998，neurology）。

血管性痴呆被认为非AD痴呆。所以特别强调有别于动脉粥样硬化等大血管损害的小血管病（John T O’Brien,2015，lancet)和AD之间关系，AD和小血管病之间的确切关系有待更多的MRI扫描和神经生理学研究来确定，正常老年人病理可见β-淀粉样蛋白，TAU折叠是β-淀粉样蛋白的进一步发展，因此需要更多的小血管生物标志来区分VD和AD，或许可以从小血管方面预防临床前AD（For more on small vessel disease and risk of Alzheimer’s disease see Articles Lancet Neurol 2016;15: 934–43）。

左图：基底节点状扩大血管腔, 右图：半卵圆中心条形扩大血管腔（Fergus N. Doubal，2014，stroke）这些扩大的血管腔系和小血管病有关。

图片来源 (Kerryn E. Pike，2007， brain)

血管腔和无症状腔梗并存（R. P. W. Rouhl，2008 ，J Neurol ）

A图DWI示直径小于2厘米腔隙性梗死；B图FLAIR示直径超过3毫米，小于1.5厘米脑脊液腔系，其他序列脑脊液信号特征；C图白质高信号；D图，T2白质或者深部灰质直径小于3毫米圆形或者线型血管周围腔。

第一排：69岁女性，代表对照组；第二排：72岁男性，代表临床前AD组；第三排：69岁男性代表轻度AD组。薄黄轮廓分割决定改变海马区。在所有情况下，MPRAGE和GEPCIT1W图像显示从健康组进展到萎缩组（第一排健康人，第二排临床前AD,第三排轻度AD组）。（Yue Zhao，2016，http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.12.026）