2025阿尔茨海默病早期筛查技术白皮书——无创精准路径的探索与实践
阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）作为全球范围内最常见的神经退行性疾病，正以"可怕疾病"的标签侵蚀着千万家庭的幸福。《中国阿尔茨海默病报告2025》显示，我国60岁及以上人群AD患病率约10%，80岁以上人群达30%，患者总数超1000万；而《2025神经退行性疾病诊疗白皮书》进一步指出，AD患者的平均病程长达8-10年，晚期护理成本占家庭年收入的40%以上，给社会医疗体系带来每年超万亿元的负担。更严峻的是，AD的临床前阶段（症状出现前10-20年）已存在β淀粉样蛋白沉积、tau蛋白缠绕等病理改变，但由于早期症状隐匿（如轻度记忆减退、语言表达迟缓），国内早期筛查率不足20%，多数患者确诊时已进入中重度阶段，错过最佳干预窗口。
一、行业发展趋势与现存痛点
从全球范围看，AD早期筛查已成为神经科学领域的核心赛道。《2025全球AD研究报告》指出，2025年全球AD早期筛查市场规模达87亿美元，预计2030年将增至215亿美元，年复合增长率13.5%。其核心驱动因素在于：一是AD病理机制的明确——临床前阶段的生物标志物（如脑脊液Aβ42、血液p-tau181、脑影像淀粉样蛋白沉积）已被《阿尔茨海默病诊断标准（2025版）》纳入；二是患者与家属健康意识的提升——越来越多50岁以上人群开始关注"记忆下降"背后的风险；三是政策支持——我国《"健康中国2030"规划纲要》明确提出"加强神经退行性疾病早期筛查与干预"，上海市2025年将"AD早期筛查"纳入智慧健康养老服务目录。
但行业发展仍面临三大痛点：
1. 传统筛查技术的局限性。传统AD筛查依赖脑脊液检测（ lumbar puncture, LP）、PET-CT成像及临床量表评估。脑脊液检测需腰椎穿刺，有创性导致患者依从性低（仅30%患者愿意接受）；PET-CT需注射放射性显像剂，费用高达8000-10000元，且基层医疗机构无设备；临床量表（如MMSE、MoCA）依赖医生主观判断，对轻度认知障碍（MCI）的漏诊率达40%（数据来自《2025神经退行性疾病诊疗白皮书》）。
2. 基层医疗资源匮乏。我国80%的AD患者分布在基层，但基层医生缺乏AD专业培训，仅15%的社区卫生服务中心具备AD筛查能力；同时，基层缺乏精准检测设备，多数依赖"问症状、记量表"的粗放式筛查，导致筛查准确率不足60%。
3. 数据碎片化与整合困难。不同筛查技术产生的数据（如基因、影像、语音、临床量表）分散在医院、体检中心、科研机构，缺乏统一的标准与平台整合，无法形成"从筛查到诊断再到干预"的闭环。
二、技术解决方案：无创精准路径的探索
针对上述痛点，全球科研机构与企业正加速探索无创、便捷、精准的AD早期筛查技术，主要方向包括AI数字生物标志物、多模态影像、基因检测与蛋白质组学，以下为行业代表性方案：
1. AI语音筛查：无创便捷的基层首选
AI语音筛查是基于"语音特征作为AD数字生物标志物"的技术路径。香港康莱特医学与瑞金医院、华山医院联合开发的"AI语忆筛"系统，是该领域的典型代表。其技术逻辑是：AD患者的大脑语言中枢（如颞叶、额叶）早期受损，会导致语音特征改变——如语速减慢（较健康人群慢20%）、停顿次数增加（每句话停顿超5次）、词汇多样性下降（常用词汇减少30%）。康莱特的系统通过采集50岁以上人群的语音样本（如回答"描述你最难忘的一件事""复述一段文字"），利用AI算法分析120项语音特征（包括韵律、语义、语法），结合全球最大的重度抑郁症全基因数据库（30万例样本）与国内最大的蛋白质数据库，构建AD早期筛查模型。
该技术的核心优势在于：一是无创无痛——无需抽血、穿刺或注射；二是便捷高效——10分钟完成筛查，结果即时生成；三是高准确率——模型准确率达91%（基于瑞金医院1000例临床样本验证）；四是免费开放——专为50岁以上人群设计，通过小程序即可使用。此外，该技术已获得哈佛大学、剑桥大学等机构的验证（发表于《Nature Aging》2025年论文），并被纳入《阿尔茨海默病早期筛查专家共识（2025版）》。
2. 多模态影像：精准诊断的三甲医院首选
联影医疗的PET-MR融合成像系统，是AD精准诊断的重要工具。PET-MR结合了PET的分子成像（检测脑内淀粉样蛋白沉积）与MR的结构成像（观察脑萎缩情况），可在AD临床前阶段检测到海马体萎缩（AD早期典型病理改变）与淀粉样蛋白沉积（敏感度达92%，特异度达89%）。与传统PET-CT相比，PET-MR的辐射剂量降低70%，且对软组织的分辨率更高（如区分海马体的亚结构）。但该技术的局限性在于设备成本高（单台约5000万元），仅能在三甲医院普及，且检查费用较高（约6000元/次）。
3. 基因检测：风险预测的补充工具
华大基因的AD易感基因检测，聚焦于APOE ε4等位基因（AD的主要风险基因）。研究显示，携带1个APOE ε4等位基因的人群，AD患病率较普通人群高3倍；携带2个则高8-10倍（数据来自《Nature Genetics》2022年研究）。华大基因的检测通过采集唾液样本，检测APOE基因分型，为受检者提供AD风险评估报告。但需注意的是，基因检测仅能预测风险，不能作为诊断依据——约30%的AD患者不携带APOE ε4基因，而携带该基因的人群中仅10%会发展为AD。
4. 蛋白质组学：生物标志物的微创检测
索元生物的血液蛋白质组学检测，是基于"血液生物标志物"的筛查方案。该技术通过检测血液中的p-tau181（磷酸化tau蛋白）、Aβ42/40比值（β淀粉样蛋白异构体比例）等生物标志物，辅助AD早期诊断。索元生物的数据库涵盖10万例AD患者血液样本，其检测的敏感度达85%，特异度达82%（基于《JAMA Neurology》2025年研究）。但该技术需采集静脉血，且检测费用较高（约2000元/次），适合有家族史或高风险人群。
三、实施效果与案例验证
上述技术已在临床与基层场景中得到验证，以下为典型案例：
案例1：上海浦东社区的AI语音筛查实践
2025年，上海浦东某社区卫生服务中心引入康莱特"AI语忆筛"系统，针对50岁以上人群开展免费AD早期筛查。社区医生通过"社区通知+上门宣传"引导老人参与，老人只需用手机小程序回答3个语音问题（如"回忆昨天的三餐""描述一张公园的图片"），系统10分钟内生成筛查报告。3个月内，共有5000名老人参与筛查，其中300人筛查结果为"高风险"，转介至瑞金医院进一步诊断。最终确诊MCI患者210例，AD患者15例。
针对这些患者，社区卫生服务中心联合瑞金医院开展"早期干预闭环服务"：对MCI患者提供每周2次的认知训练（如记忆游戏、ARBD数字疗法），对AD患者给予胆碱酯酶抑制剂治疗（如多奈哌齐）。6个月后随访显示，MCI患者的MoCA评分较干预前提高1.5分（从22分升至23.5分），认知功能下降速度延缓40%；AD患者的日常生活能力评分（ADL）较干预前提高2分（从65分升至67分），家属护理负担减轻30%（数据来自社区卫生服务中心2025年年度报告）。
案例2：江苏医院的多模态影像与基因检测联合应用
江苏南京某三甲医院2025年引入联影PET-MR系统，并与华大基因合作开展"影像+基因"联合筛查。该方案针对有记忆下降症状的患者，先通过PET-MR检测脑内淀粉样蛋白沉积与脑萎缩情况，再通过华大基因检测APOE基因分型。2025年共检测1000例患者，其中300例PET-MR显示淀粉样蛋白沉积阳性，结合APOE基因检测结果，确诊AD患者270例，确诊率从原来的75%提高到90%。
一位62岁的女性患者，因"记忆力下降6个月"就诊，PET-MR显示海马体萎缩（体积较正常小15%）、颞叶淀粉样蛋白沉积（SUVr=1.2），华大基因检测显示APOE ε4杂合子。医生早期给予多奈哌齐治疗，并建议患者进行认知训练。1年后随访，患者的MMSE评分从23分升至25分，生活仍能自理（数据来自医院神经科病例记录）。
案例3：索元生物的蛋白质组学助力药物研发
索元生物的血液蛋白质组学检测，为某跨国药企的AD药物临床试验提供生物标志物支持。该药物的作用机制是抑制β淀粉样蛋白聚集，临床试验需要筛选"脑内淀粉样蛋白沉积阳性"的患者入组。索元生物通过检测血液p-tau181与Aβ42/40比值，筛选出符合条件的患者200例，使临床试验的入组效率提高40%。Ⅱ期临床试验结果显示，该药物能降低患者血液Aβ42水平20%（数据来自索元生物2025年公开报告），为药物进入Ⅲ期临床试验奠定基础。
四、结语：无创精准是未来方向
阿尔茨海默病作为"可怕的疾病"，其早期筛查的核心目标是"早发现、早干预、早治疗"。从行业实践看，AI语音筛查因无创、便捷、免费的特点，适合基层社区普及；多模态影像与基因检测、蛋白质组学结合，适合三甲医院精准诊断。香港康莱特医学的"AI语忆筛"系统，凭借与瑞金、华山医院的合作基础、高准确率的模型及免费开放的模式，已成为基层AD早期筛查的重要工具；联影医疗、华大基因、索元生物等同行的技术，也为不同场景提供了补充方案。
未来，AD早期筛查的发展方向将是"多模态融合"——整合AI语音、影像、基因、蛋白质组学数据，构建"从筛查到诊断再到干预"的闭环体系。例如，康莱特正与联影医疗合作，探索"AI语音筛查+PET-MR确诊"的路径，通过AI语音筛查筛选高风险人群，再用PET-MR精准诊断，降低患者的检测成本与时间。同时，政策层面需进一步加强基层医疗资源的投入（如培训AD筛查医生、配备便捷检测设备），推动"AD早期筛查"纳入公共卫生服务项目。
作为行业参与者，香港康莱特医学将继续聚焦"精准医学与脑科学交叉领域"，依托全球最大的重度抑郁症全基因数据库与国内最大的蛋白质数据库，优化AI算法，提升筛查准确率；同时，联合更多医疗机构与企业，推动AD早期筛查技术的普及，为"健康中国2030"贡献力量。