比爾·蓋茨：用意想不到的方法診斷阿爾茨海默症

　　撰文：比爾·蓋茨

　　如果不能用一種簡單的方法來診斷阿爾茨海默症，我們該如何消滅它？就像我去年寫的那樣，這真的是一個雞和蛋的問題。找到阿爾茨海默症的治療方法需要大量新葯的臨床實驗，但是如果不能在發病初期發現這些患者，從而測試治療方法是否能發揮作用，那麼就很難招募到合適的實驗參與者。

　　目前，診斷這種疾病的最佳方法是脊椎穿刺或腦部掃描。問題在於前者具有侵入性，而後者價格昂貴。另外，許多病人在開始出現認知能力下降的跡象之後才進行這些測試，而此時病情可能已經相當嚴重了。找到一個可靠、價格可負擔和好用的診斷方法對於消滅阿爾茨海默症的重要性，再怎麼強調都不為過。

　　好消息是，多虧過去幾年裡取得的重大突破，這個目標終於變得觸手可及。科學家們正在推進新的診斷方法：從簡單的血液測試到語音分析，這些方法就好像科幻小說里寫的一樣。我們已經接近攻克雞和蛋問題的臨界點了。

　　這就是我投資診斷法加速器（Diagnostics Accelerator）的原因——我去年夏天宣布與阿爾茨海默症藥物發現基金會（ADDF）一起投資了這個新的基金，旨在加快現有的研究進展。我很感激我的朋友傑夫·貝佐斯和麥肯齊·貝佐斯，他們一直是全心全意致力於消除這一疾病的好夥伴。在接下來的幾個月里，我們將繼續一起尋找診斷阿爾茨海默症的新方法和進行其他方面的努力。與此同時，該基金正準備宣布第一輪的獲獎項目。

　　就在不久前，我們還沒有除了認知評估之外的阿爾茨海默症診斷方法。第一次突破出現在20世紀90年代末和21世紀初，那時大腦成像——如PET（正電子發射斷層掃描技術）和MRI（磁共振造影）——使我們能夠看到患者大腦的生物學變化。

　　隨後在2006年出現了脊椎穿刺。一個由瑞典科學家奧斯卡·漢森（Oskar Hansson）、亨里克·塞特伯格（Henrik Zetterberg）和卡伊·布蘭納（Kaj Blennow）組成的團隊，證明了觀察腦脊髓液（在大腦和脊髓中發現的液體）可以預測哪些人會患上阿爾茨海默症。他們的發現為研究人員提供了一個可使用的工具，利用這個工具，他們能夠更明智地決定應該找哪些人參加臨床實驗。不過這個辦法並不完美，問問那些做過脊椎穿刺的人是否願意再經歷一次這個過程就知道了。

　　理想的阿爾茨海默症診斷方法是什麼樣的？它得是便宜和易於操作的。它不僅能告訴我們是否患上了阿爾茨海默症，還能告訴患者病情的嚴重程度。（膽固醇測試並不僅僅只是告訴你是否有膽固醇，它能指出你的膽固醇水平以及這個水平是否會影響健康。）最重要的是，理想的診斷方法應該像你在年度體檢中接受的其他常規檢查一樣簡單且無痛。

　　換句話說，血液檢測會是一種理想的診斷方法。

　　就在兩年前，科學家們對於是否存在簡單的阿爾茨海默症血液檢測還存有疑慮。研究人員們已經尋找了很長一段時間，但每次新的實驗室檢測顯示出一些希望，下一個嘗試它的科學家卻會實驗出與之相異的結果。

　　蘭迪·貝特曼（Randy Bateman）是聖路易斯華盛頓大學的教授和研究員。作為最早的發現者之一，他的團隊識別出阿爾茨海默症患者的血液在眾多測試中存在具有一致性的變化。自從2017年夏天他公布研究以來，其他研究人員也發表了類似的發現，還有很多人在努力完善這個診斷方法（包括發明脊椎穿刺檢測的瑞典團隊）。

　　在接下來的一兩年內，血液檢測很有可能被用於招募患者進行阿爾茨海默症的藥物試驗。這令人非常興奮，因為這意味著實驗室將能更快地招募到更多病人，同時科學家將能在更短的時間內弄清楚某種藥物是否有效。這也意味著將來有一天，你能很容易地在醫生的例行檢查中進行這種檢測。

　　但如果我們能夠找到一種侵入性更小的方法來診斷阿爾茨海默症呢？如果我們可以使用數字技術而不是醫學，在人們智力開始下降的前幾年就診斷出疾病呢？

　　我最近遇到了一位名叫羅達·奧（Rhoda Au）的研究人員，她正在研究一些檢測阿爾茨海默症的很酷的方法。如果她的研究被證明是成功的，也許有一天，我們可以簡單地通過聽聲音或者觀察如何用筆寫字來預測你是否會得這種病。

　　奧博士負責弗雷明漢心臟研究中的神經心理學研究，該研究已經持續七十多年追蹤一個城鎮中居民的健康狀況了。由於這項研究已經進行了很長時間，一些參與者最近已經患上了阿爾茨海默症——並且奧博士有這些病人這段時間參與健康評估的數千份音頻文件的使用許可權。

　　當你說話的時候，有很多事情在發生。把詞串在一起組成句子的整個編譯過程很複雜。如果能用電腦分析一個阿爾茨海默症患者多年來是如何說話的，你也許能發現一些細微的變化，然後在還未顯現阿爾茲海默症癥狀的更年輕的病人身上尋找相同的言語模式。如果你能足夠早地發現這些變化，你甚至也許能從一開始就防止人們患上阿爾茨海默症（但為了做到這一點，我們也需要在預防阿爾茨海默症方面取得進展）。

　　我們還不知道語音分析是否有效，這還處於研究的早期階段，我們甚至還不知道應尋找什麼樣的言語模式變化。（奧博士也在研究其他的數據化指標，比如利用在長時間使用數碼筆的過程中書寫習慣是否會變化來進行識別。）

　　但我對未來充滿期待，到那個時候，判斷人們阿爾茨海默症患病風險的大小有可能就像使用手機應用一樣簡單，你可以讓應用提醒你講話中出現的危險信號。從今天起，診斷法加速器已經開始接受第二輪資助申請，他們尤其在尋找依靠數字工具檢測阿爾茨海默症的想法。如果你有好的想法，可以點擊「閱讀原文」申請資助。

　　對於診斷方式來說，如今是一個充滿奇蹟的時代。隨著技術越來越先進和精確，科學家們在診斷疾病方面正在取得驚人的進展。對阿爾茨海默症的研究已經受益於這種更深入的了解，我也期待在未來看到其他革命式診斷方法的出現。

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