建立阿尔兹海默症早期诊断的代谢平衡模型文献综述

1. 研究目的本课题拟利用现代网络药理学与统计学方法建立多生物标记物的网络模型预测从早期记忆障碍发展成为阿尔兹海默老年痴呆症的进程，以达到从整体的角度来评估复杂疾病的发病进程。

2. 研究背景及现状阿尔兹海默症 （Alzheimer disease, AD）是一种多发的渐进性神经退行性疾病，其最主要的症状是认知功能减退[1]。

目前全球共计3600万人患有阿兹海默症，并且呈现出快速增长的态势[2]。

由于市场上治疗阿兹海默症的药物疗效十分有限，只能缓解症状而不能根治[3]。

因此，了解和识别阿兹海默症的发病进程中潜在关键生物标记物越来越受到人们的重视[4]。

简明神经状态检查量表（Mini Mental State Examination，MMSE）、临床痴呆评定量表（Clinical Dementia Rating，CDR）等神经心理学检查方法在临床上广泛应用于阿尔兹海默症的诊断[5]。

然而，神经心理学检查方法在阿尔兹海默症早期诊断中存在较大局限性[6]，例如轻度认知障碍（mild cognitive impairment，MCI）等疑似阿尔兹海默症早期症状无法通过神经心理学检测确定是否由阿尔兹海默症引起。

目前研究证明基于生物标记物的检测技术可以提高阿尔兹海默症早期诊断的灵敏性与准确性[7]。

在阿尔兹海默症的临床诊断中，使用生物标记物可以帮助我们更好地区分这些疑似阿尔兹海默症早期症状是由阿尔兹海默症引起的还是不是。