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比尔·盖茨:用意想不到的方法诊断阿尔茨海默症

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发表于 2019-4-5 23:48:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
來源: 新浪科技

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撰文:比尔·盖茨
  如果不能用一种简单的方法来诊断阿尔茨海默症,我们该如何消灭它?就像我去年写的那样,这真的是一个鸡和蛋的问题。找到阿尔茨海默症的治疗方法需要大量新药的临床实验,但是如果不能在发病初期发现这些患者,从而测试治疗方法是否能发挥作用,那么就很难招募到合适的实验参与者。
  目前,诊断这种疾病的最佳方法是脊椎穿刺或脑部扫描。问题在于前者具有侵入性,而后者价格昂贵。另外,许多病人在开始出现认知能力下降的迹象之后才进行这些测试,而此时病情可能已经相当严重了。找到一个可靠、价格可负担和好用的诊断方法对于消灭阿尔茨海默症的重要性,再怎么强调都不为过。
  好消息是,多亏过去几年里取得的重大突破,这个目标终于变得触手可及。科学家们正在推进新的诊断方法:从简单的血液测试到语音分析,这些方法就好像科幻小说里写的一样。我们已经接近攻克鸡和蛋问题的临界点了。
  这就是我投资诊断法加速器(Diagnostics Accelerator)的原因——我去年夏天宣布与阿尔茨海默症药物发现基金会(ADDF)一起投资了这个新的基金,旨在加快现有的研究进展。我很感激我的朋友杰夫·贝佐斯和麦肯齐·贝佐斯,他们一直是全心全意致力于消除这一疾病的好伙伴。在接下来的几个月里,我们将继续一起寻找诊断阿尔茨海默症的新方法和进行其他方面的努力。与此同时,该基金正准备宣布第一轮的获奖项目。
  就在不久前,我们还没有除了认知评估之外的阿尔茨海默症诊断方法。第一次突破出现在20世纪90年代末和21世纪初,那时大脑成像——如PET(正电子发射断层扫描技术)和MRI(磁共振造影)——使我们能够看到患者大脑的生物学变化。
  随后在2006年出现了脊椎穿刺。一个由瑞典科学家奥斯卡·汉森(Oskar Hansson)、亨里克·塞特伯格(Henrik Zetterberg)和卡伊·布兰纳(Kaj Blennow)组成的团队,证明了观察脑脊髓液(在大脑和脊髓中发现的液体)可以预测哪些人会患上阿尔茨海默症。他们的发现为研究人员提供了一个可使用的工具,利用这个工具,他们能够更明智地决定应该找哪些人参加临床实验。不过这个办法并不完美,问问那些做过脊椎穿刺的人是否愿意再经历一次这个过程就知道了。
  理想的阿尔茨海默症诊断方法是什么样的?它得是便宜和易于操作的。它不仅能告诉我们是否患上了阿尔茨海默症,还能告诉患者病情的严重程度。(胆固醇测试并不仅仅只是告诉你是否有胆固醇,它能指出你的胆固醇水平以及这个水平是否会影响健康。)最重要的是,理想的诊断方法应该像你在年度体检中接受的其他常规检查一样简单且无痛。
  换句话说,血液检测会是一种理想的诊断方法。
  就在两年前,科学家们对于是否存在简单的阿尔茨海默症血液检测还存有疑虑。研究人员们已经寻找了很长一段时间,但每次新的实验室检测显示出一些希望,下一个尝试它的科学家却会实验出与之相异的结果。
  兰迪·贝特曼(Randy Bateman)是圣路易斯华盛顿大学的教授和研究员。作为最早的发现者之一,他的团队识别出阿尔茨海默症患者的血液在众多测试中存在具有一致性的变化。自从2017年夏天他公布研究以来,其他研究人员也发表了类似的发现,还有很多人在努力完善这个诊断方法(包括发明脊椎穿刺检测的瑞典团队)。
  在接下来的一两年内,血液检测很有可能被用于招募患者进行阿尔茨海默症的药物试验。这令人非常兴奋,因为这意味着实验室将能更快地招募到更多病人,同时科学家将能在更短的时间内弄清楚某种药物是否有效。这也意味着将来有一天,你能很容易地在医生的例行检查中进行这种检测。
  但如果我们能够找到一种侵入性更小的方法来诊断阿尔茨海默症呢?如果我们可以使用数字技术而不是医学,在人们智力开始下降的前几年就诊断出疾病呢?
  我最近遇到了一位名叫罗达·奥(Rhoda Au)的研究人员,她正在研究一些检测阿尔茨海默症的很酷的方法。如果她的研究被证明是成功的,也许有一天,我们可以简单地通过听声音或者观察如何用笔写字来预测你是否会得这种病。
  奥博士负责弗雷明汉心脏研究中的神经心理学研究,该研究已经持续七十多年追踪一个城镇中居民的健康状况了。由于这项研究已经进行了很长时间,一些参与者最近已经患上了阿尔茨海默症——并且奥博士有这些病人这段时间参与健康评估的数千份音频文件的使用权限。
当你说话的时候,有很多事情在发生。把词串在一起组成句子的整个编译过程很复杂。如果能用电脑分析一个阿尔茨海默症患者多年来是如何说话的,你也许能发现一些细微的变化,然后在还未显现阿尔兹海默症症状的更年轻的病人身上寻找相同的言语模式。如果你能足够早地发现这些变化,你甚至也许能从一开始就防止人们患上阿尔茨海默症(但为了做到这一点,我们也需要在预防阿尔茨海默症方面取得进展)。
  我们还不知道语音分析是否有效,这还处于研究的早期阶段,我们甚至还不知道应寻找什么样的言语模式变化。(奥博士也在研究其他的数据化指标,比如利用在长时间使用数码笔的过程中书写习惯是否会变化来进行识别。)
  但我对未来充满期待,到那个时候,判断人们阿尔茨海默症患病风险的大小有可能就像使用手机应用一样简单,你可以让应用提醒你讲话中出现的危险信号。从今天起,诊断法加速器已经开始接受第二轮资助申请,他们尤其在寻找依靠数字工具检测阿尔茨海默症的想法。如果你有好的想法,可以点击“阅读原文”申请资助。
  对于诊断方式来说,如今是一个充满奇迹的时代。随着技术越来越先进和精确,科学家们在诊断疾病方面正在取得惊人的进展。对阿尔茨海默症的研究已经受益于这种更深入的了解,我也期待在未来看到其他革命式诊断方法的出现。



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