从早期检测到疾病修饰：为阿尔茨海默病管理的未来做准备

从早期发现到疾病修饰：为阿尔茨海默病管理未来做准备 IQVIA网络研讨会要点 范妮莎·雷蒙特教授，痴呆症平台英国与牛津大学吉尔·拉斯穆森博士，全科医疗专家；psi-napse独立顾问阿米尔·格利克博士，临床神经学家；ALZAI Health首席医疗官 麦克道格all·芬莱，神经病学真实世界网络与合作伙伴关系高级总监，IQVIA；叶锦仪，神经病学真实世界网络与合作伙伴关系经理，IQVIA； 目录 12阿尔茨海默病的变化格局 1执行摘要痴呆症筛查的前沿是初级保健利用人群级预测模型识别阿尔茨海默病高风险个体 阿尔茨海默病管理合作之路 5重新思考我们如何衡量成果 3从创新到实施 执行摘要 阿尔茨海默病（AD）领域正处在一个转折点，因为疾病修正疗法和下一代诊断技术正在重塑研究和临床护理。IQVIA举办的网络研讨会汇集了行业领军人物，共同探讨这些创新对临床实践的意义，以及如何确保医疗系统能够适应这些变化。 • 治疗方法和诊断技术的进步为阿尔茨海默病带来了早期干预和改善预后的希望，在最早阶段应用时效果最为显著。 阿尔茨海默病的不断变化格局 范妮莎·雷蒙特教授（英国痴呆症平台）通过回顾过去几十年阿尔茨海默病临床研究的显著进展开启了本次会议。她指出，通过解决可改变的风险因素，高达45%的痴呆症病例可能是可以预防的。随着疾病调节疗法的到来，这一努力将得到加速，而血液生物标志物的突破将能够实现对高危人群的早期识别。随着认识的加深，人们清楚地认识到，阿尔茨海默病在症状出现前很久就已经开始——有时甚至早几十年。这一见解正在重塑优先事项，推动诊断和治疗向临床前期和前驱期上游移动，在这些阶段干预可能产生最大影响。 • 基层医疗和人工智能驱动的风险模型在识别高危人群和支持主动管理方面日益核心，有助于充分发挥这些进步的潜力。 • 目前迫切需要开发更敏感、更可靠且可扩展的临床结果评估（COA），因为现有的评估方法往往负担沉重且对早期疾病不够敏感，这限制了它们轻松捕捉患者体验和疾病进展全貌的能力。 通过实施科学在真实世界医疗环境中试点创新，对于将新工具整合到临床工作流程中，并在AD照护途径中优化医疗资源配置至关重要。这支持了医疗系统的准备状态，以便更早地识别风险并扩大规模。 然而挑战依然存在：诊断率仍然较低，且医疗服务提供者需要更多的支持和资源来有效利用早期临床指标。目前，生物标志物主要在临床护理中对有症状的患者进行检测，而关于这些检测在疾病临床前期患者中表现如何的证据有限。随着越来越多个体被识别为有风险或处于早期阶段，医疗体系必须开发新的方法来支持他们，不仅包括获得新兴药物疗法的机会，还包括全面的风险管理、持续监测、教育和心理社会护理等综合方法，以满足患者及其家庭在整个疾病过程中的更广泛需求。该领域正处于一个关键的转折点——前景光明，但依赖于协调一致的行动。 阿尔茨海默病在症状出现前数十年就已开始——将诊断和治疗提前干预已不再是可选项，而是必需的。 设置，并且可以通过分析电子病历轻松识别。数字技术和人工智能预计将通过帮助临床医生在不增加其工作量的情况下识别此类风险来支持这一转变。这种方法将使临床医生能够与其他健康因素一起处理痴呆症风险，使预防和早期干预成为日常护理的标准部分，并更早地发现认知能力下降。 缩短患者就医流程，确保疾病调节疗法能更快惠及需要的人，从而充分发挥新兴阿尔茨海默症疗法的全部潜力。 重新思考我们如何衡量成果 缩小诊断差距需要的不只是新技术。基层医疗团队需要接受教育、获得资源以及系统层面的支持，才能自信地运用新兴工具并适应职责的扩大。克服病耻感，帮助患者理解早期诊断的价值，同样至关重要。最终，这种转变意味着基层医疗临床医生不仅是守门人，更是参与痴呆症预防、风险评估和持续支持的合作者。 疾病结果最重要的是，并不仅仅是认知能力——还包括人们的感受、功能以及生活状态。 斯黛拉·卡兰祖利斯博士（IQVIA）强调了临床结局评估（COAs）在早期阿尔茨海默病筛查和管理中的必要性，这些评估需要兼具敏感性和意义。传统的工具如MMSE和MoCA往往耗时，需要专业培训，且在不同环境下可能存在不一致性。它们主要关注认知表现，但无法捕捉到患有阿尔茨海默病的人在日常生活中的感受和功能状态。现实世界的洞察——例如情绪、冷漠、易怒、焦虑、身体活动和社会参与最早的变化——对于理解阿尔茨海默病在整个疾病谱系中对日常生活的影响至关重要。 利用人群级预测模型识别阿尔茨海默病高风险个体 阿米尔·格利克博士（ALZAI健康）借鉴了其利用常规血细胞计数和生化指标构建预测模型的经验，阐述了这些模型如何在症状出现前很久帮助识别出患阿尔茨海默病的风险人群。利用以色列最大公共卫生服务机构的纵向数据进行验证——该数据涵盖了对五十万受试者长达20年的追踪——证明，基于人工智能的分析现有临床数据不仅能够锁定风险人群，还能预估疾病可能的发病时间。 该领域正朝着以患者为中心、创新的测量策略发展，包括语音和声音分析应用程序、可穿戴传感器以及用于可扩展、现实世界数据收集的被动监测等数字工具。目标是开发一个基于生物标志物的综合COA生态系统，该系统结合认知评分、生物标志物数据和患者报告结果，以全面捕捉疾病影响。重要的是，定性研究——来自患者和照护者的访谈和直接反馈——确保这些工具具有实用性、相关性和文化适宜性。实现这一愿景将需要协作，并从负担重的评估转向与生物学相契合、数字化丰富且真正有意义的解决方案——从而实现早期干预和更个性化的护理。 通过利用常规护理中已收集的数据，这些人工智能工具为现实世界的医疗环境提供了一种高度可扩展且实用的解决方案。格лик博士强调，鉴于目前漏诊的规模以及缺乏扩展创新临床应用的基础设施，此类人工智能工具对于筛选适合进行正式诊断的个体以及最有可能从早期干预或治疗中获益的个体至关重要。这种方法有可能 阿尔茨海默病管理合作之路 我们在对抗阿尔茨海默病的斗争中处于一个转折点。创新疗法、诊断方法和数字技术的突破正为早期发现和更有效的管理铺平道路。与会者强调了优先考虑早期干预和确保卫生系统准备就绪的紧迫性，并承认真正的进步取决于临床医生、研究人员、政策制定者、行业领袖和患者倡导者之间的密切合作。 实施科学和现实世界的试点对于确保创新在日常护理中具有实用性和可持续性至关重要。在IQVIA，我们致力于与阿尔茨海默生态系统中的合作伙伴合作，以加速新疗法准备就绪，并支持卫生系统进行适应。携手共进，我们可以建设一个未来，在这个未来里，阿尔茨海默病能够更早地被检测出来，更有效地被治疗，并以更深刻的理解和同情心进行管理。 请在此处注册您的详细信息以观看完整网络研讨会。