JAMA Network Open发布Quanterix研究，显示多生物标志物模型可预测阿尔茨海默氏症早期进展;最佳模型在识别ASD患者时达到了0.90的C指数

主观认知衰退（BCD）队列的分析表明，将代表四种关键生物轴（淀粉样蛋白、tau蛋白、神经变性和神经炎症）的生物标志物组合起来，为最早阶段的疾病进展提供了更好的窗口

Quanterix Corporation（纳斯达克股票代码：QTRX）是一家通过加速从发现到诊断的生物标志物突破来改变医疗保健的公司，今天宣布在高影响力期刊JAMA Network Open上发表一项具有里程碑意义的研究，https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2842215。这项研究由阿姆斯特丹UMC的研究人员领导，跟踪了近300人的队列长达15年。研究结果表明，虽然单个生物标志物提供了病理学的基线快照，但基线处多个标志物的组合及其随后的纵向标志物提供了显着更全面的临床风险视图。

该研究利用超敏感Simoa®技术来测量代表阿尔茨海默病四个关键生物轴的生物标志物：淀粉样蛋白（Aβ42/Aβ40比率）、tau（p-Tau 217）、神经炎症（GFAP）和神经变性（NfL）。该研究的主要结论是，通过多分析物模型实现了对临床进展的最准确评估，无论是在基线还是通过对个体生物标志物值的纵向监测。最佳模型的C指数为0.90（1.0代表完美准确度），用于识别患有SCI的个体--患者注意到客观认知测试中无法检测到的潜在变化的最早阶段--最有可能发展为临床损伤。数据表明，即使是对这种特定多分析物组的单一基线测量，也比独立的p-Tau 217检测具有明显的预后优势。

这篇《美国医学会杂志》论文强调了Quanterix的Simoa®超敏感技术和多重生物标志物分析如何推动阿尔茨海默病研究的进步，阿尔茨海默病研究越来越注重评估多种生物标志物和多种疾病途径。Quanterix还通过可扩展的多标志物实验室开发的测试在阿尔茨海默病诊断领域处于领先地位，例如LucentAD Complete，该测试采用与JAMA研究中评估的相同的生物标志物设计。作为该公司首个针对有症状个体淀粉样蛋白病理风险的算法多分析物测试，LucentAD Complete在为这些相同生物标志物提供总体淀粉样蛋白风险评分和个体结果以及规范参考范围方面独领风骚。