新しい研究は、血管性認知障害と認知症の診断における特定のバイオマーカーの緊急の必要性を強調しています

最近掲載されたレビュー記事では、 Nature Reviews 神経学科学者たちは、血管性認知障害および認知症（VCID）に寄与するさまざまな病態生理学的プロセスの役割について議論しています。

勉強： 血管性認知障害および認知症の分子バイオマーカー。 画像クレジット: sfam_photo / Shutterstock.com

VCIDに関連する脳損傷

VCID はアルツハイマー病 (AD) の次に多い認知症の原因であり、既知の症例の約 20% を占めています。 各サブタイプの原因を理解することは、研究者が疾患特有の介入を開発するのに役立ちます。

分子バイオマーカーの同定と神経画像処理の進歩により、AD の診断予測は改善されました。 ただし、VCID についてはさらなる研究が必要です。 現在、VCID の診断は神経画像と患者の病歴に依存しています。

VCID の特徴は、脳損傷を引き起こし、その後認知障害や認知症を引き起こす脳血管疾患を伴うことです。 これらの脳損傷には、小血管疾患 (SVD)、大血管疾患 (LVD)、脳心塞栓症、および頭蓋内出血が含まれます。

SVD は、内皮機能不全、血液脳関門破壊 (BBB)、酸化ストレス、炎症、凝固経路機能不全、ニューロンおよびグリア変性などのさまざまな疾患の総称です。 SVD は、脳の微小出血や小さな血管の裂孔として現れます。

同様に、LVD は、アテローム性プラークが破裂してアテローム性動脈硬化症またはアテローム血栓症を引き起こす、中型および大型の血管におけるいくつかの状態を指します。 LVD は、加齢とともに自然に起こる動脈硬化とは異なります。

脳心塞栓症、心房細動、またはその他の心臓病の場合、脳血管が閉塞し、血栓形成が引き起こされます。 VCID は、脳動脈瘤破裂に起因する脳内出血またはくも膜下出血によって引き起こされることもあります。

VCID と AD を区別するためのバイオマーカー

ニューロフィラメント軽鎖 (NfL) とグリア原線維酸性タンパク質 (GFAP) は、ニューロンおよびグリア原線維変性の 2 つのマーカーです。 NfL および GFAP レベルは、VCID だけでなく他のすべての神経変性疾患でも上昇するため、VCID を診断するために他のバイオマーカーと併用することが可能になります。

脳脊髄液中のインターロイキン-6 (CSF-IL-6) や血漿 IL-1β レベルなどの炎症マーカーは、健常者と比較して VCID 患者の方が高い可能性があります。 ただし、この関連性を裏付ける証拠は決定的ではありません。 胎盤成長因子（PlGF）や中部領域プロアドレノメデュリン（MR-proADM）などの脳特異性の高いバイオマーカーに主に焦点を当てたさらなる研究により、VCIDを診断するためのより特異的かつ非侵襲的なアプローチが促進される可能性がある。

AD と VCID はいくつかの病態生理学的経路を共有しているため、これら 2 つの疾患を区別するのは困難な場合があります。 ただし、NfL、アミロイド ベータ 42 (Aβ42)、およびタウタンパク質分析を組み合わせることで、VCID と AD を正確に区別できます。 4 つのコホート研究に基づくと、リポカリン-2 には VCID と AD の被験者を区別する可能性もあるようです。

リスクバイオマーカー、モニタリング、疾患の進行

これまでの研究では、白質病変が認知機能の低下と強く相関していることが示唆されています。 ただし、その効果は病変の位置によって決まる場合があります。 たとえば、前頭葉の機能不全を呈する患者は、白質高信号 (WMH) やラクナ脳卒中のリスクがより高い可能性があります。

IL-6、IL-18、および MR-proADM は前頭葉機能不全と WMH の両方の指標であるため、これらのバイオマーカーを使用して VCID リスクを評価し、疾患の進行を監視することができます。 代謝産物マーカーであるホモシステインは、VCID の診断には使用できませんが、状態の重症度の評価には使用できます。

臨床試験用の薬力学バイオマーカー

この研究は、臨床試験で血液バイオマーカーを代用として利用する現在の慣行ではなく、主要結果の尺度として血液バイオマーカーを使用することの重要性を強調している。 ただし、これには、各バイオマーカーの測定が標準化され、比較的安価であることを保証するために、各バイオマーカーのさらなる臨床検証が必要です。 機械学習は、より潜在的なバイオマーカーの特定もサポートできる可能性があります。

予後および診断パラメータは、堅牢な認知評価および臨床評価を通じて定義する必要があります。 VCID のバイオマーカーを定義するためのフレームワークを開発することは重要な前進であり、その後、さまざまな集団にわたる検証が行われます。

結論

VCID の診断を改善するには、神経画像や病歴に依存するのではなく、バイオマーカーに基づいた診断技術を確立する必要があります。 VCID 特異的バイオマーカーの同定は、新規疾患特異的介入の開発をサポートする可能性もあります。