医学成像如何推进当今阿尔茨海默病临床试验

伴随阿尔茨海默症疗法的开发，相关支持性研究是如何发展的？

整个行业目前仍在尝试努力了解阿尔茨海默症的发病机制。尽管我们能够从基础研究中获得新信息，并不断更新已拥有的知识，但这些知识尚未得到充分的解释。

在过去十年间，我们认为β 淀粉样蛋白是引发阿尔茨海默症潜在发病机制的主要蛋白质。尽管异常蛋白沉积对阿尔茨海默症的作用已受到广泛认可，目前也为科学界所接受，但阿尔茨海默症的确切病因却十分复杂，因此需更多投入来了解阿尔茨海默症的发病机制，以更好开发治疗药物。此外，由于针对清除β 淀粉样蛋白的药物临床试验未能展示出显著的疗效，研究人员也越来越关注 Tau蛋白聚聚集和 β 淀粉样斑块的作用，并将重点聚焦在抗 Tau 抗体上。

此外，还有一派观点认为神经炎症在其中发挥了作用。如今，业界正在开发放射性示踪剂，以便我们能够识别神经炎症，并了解药物干预是否会改变神经炎症的程度。

在决定阿尔茨海默症临床开发项目的靶标时，所有这些都是试验申办方需考虑的重要因素。但如何以最优方式评估治疗反应并不总是一目了然。潜在数字放射学生物标记物越来越复杂，这些标记物可以观察大脑灌注和弥散变化，并帮助对海马和其他边缘区域（包括杏仁核和内侧皮层）进行体积定量。

随着技术的发展和对阿尔茨海默症发病机制认识的不断深入，我们期待在临床开发中应用评估阿尔茨海默症治疗效果的先进方法，最终实现更有效的阿尔茨海默症治疗。

目前的阿尔茨海默症研究中是否要求应用医学影像？

在针对阿尔茨海默症相关的病理变化检测中，正电子发射计算机断层显像(PET) 和核磁共振成像 (MRI) 等神经影像模态已得到应用，并还在开发与疾病进展相关无创生物标志物，以及评估临床试验中治疗反应方面发挥了重要作用。得益于脑萎缩和大脑结构（如海马和皮层）神经影像测量方法的开发和进步，发现阿尔茨海默症相关早期神经退行性病变成为可能。用于描述和分类阿尔茨海默症和轻度认知功能障碍(MCI) 的新型图像分析算法已成功开发，并应用于核磁共振图像。目前，核磁共振成像还被用于对阿尔茨海默症药物治疗进行安全性评估，尤其对于单克隆抗体疗法的开发显得尤为重要，因为该类疗法可能会导致大脑发生危及生命的变化。而现在，医学影像数据也将为FDA批准新药的主要疗效终点的依据提供不可或缺的支持。

对于阿尔茨海默症临床试验药效的评估方法，出现了什么变化？

传统上，阿尔茨海默症试验中的有效性会由临床医生提供的量表来评估。这些医生是痴呆症、老年病学、精神病学和神经病学领域的专家，他们使用简易精神状态检查表或其他临床工具来确定基线疾病水平以及进展或好转。由于这些工具非常主观，评估者之间会产生显著的差异，因此评估者分析已经不合时宜，虽然它或许永远不会消失，但在未来的试验中则可能会变得不那么重要。

利用放射学生物标志物数据可消除这种主观评估的偏差，而且这也是确定药物效果时更为严谨的科学方法。目前，有研究人员正在开发人工智能/机器学习技术，以帮助测量人眼难以发现的细微变化，并提供更多视角和更科学严谨的数据集，由此确保在评定治疗反应时能够经得起统计审查。

凯理斯如何帮助申办方利用医学影像证明阿尔茨海默症疗法的疗效？

在阿尔茨海默症药物开发方面，凯理斯的医学影像科学家们拥有丰富经验，并对改善药物反应评估的新兴模态也具备全面了解。凯理斯的医学影像科学家可在以下方面，为阿尔茨海默症研究人员提供常规帮助：

您认为在未来，医学影像会为阿尔茨海默症治疗开发带来哪些影响？

随着对阿尔茨海默症认识的不断深入，我们用于开发更有效疗法的技术也在不断进步。我们认为医学影像技术能够在两个方面提供额外价值：

• 验证所需的伴随诊断，确定哪些患者最适合接受正在进行临床试验药物的治疗。这将推动经济合理性/模型的建立，帮助 CMS（医疗保险/医疗补助）和美国商业保险做出赔付决策。

• 推动对 MR 和 PET/CT 图像的进一步定量分析，以得出更复杂的生物标记分析，帮助确定药物效应的速度，并根据个体情况预测药物效应（支持应用于临床研究/生命科学领域的个体化医疗概念）。

结论

FDA 认可使用影像技术作为客观、非侵入性的生物标志物，这是阿尔茨海默症研究向前迈出的一大步。临床试验申办方应寻求与核心成像实验室合作，该实验室的医学影像科学家需在阿尔茨海默症研究设计方面具备丰富经验，并了解如何以高效实用，并且经济地证明药物疗效所需的最佳影像模态。