要点
- 一项纵向研究追踪了有早发型阿尔茨海默病风险的唐氏综合征成年人的血液蛋白变化。
- 8种蛋白（CD14、CXCL17、EDA2R、GFAP、IGFBP2、NFL、SEPTIN3、SPON1）随年龄增长而升高，而CBLN4下降。
- 基线蛋白水平可作为未来认知下降的预测指标，且这一作用与年龄无关。
- 在多重检验校正后，不同亚组内纵向蛋白变化与特定认知领域表现之间未发现直接相关性。
研究背景
唐氏综合征（Down syndrome，DS）成人发生早发型阿尔茨海默病（Alzheimer disease，AD）的风险显著升高，其神经病理学特征出现时间明显早于普通人群。其易感性主要源于21三体导致淀粉样前体蛋白（amyloid precursor protein，APP）过表达，从而加速β-淀粉样蛋白积聚和神经退行性变。尽管如此，唐氏综合征中阿尔茨海默病病理进展轨迹及其异质性，以及相关认知下降的分子机制，仍未被完全阐明。既往研究（包括一项横断面研究）已鉴定出一组与唐氏综合征中AD状态相关的血液蛋白；然而，这些生物标志物的动态纵向变化及其对临床结局的预测价值仍知之甚少。
研究设计
本前瞻性纵向队列研究在慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医院纳入59例已确诊的唐氏综合征成年人，且受试者能够配合神经心理学评估流程。参与者接受了基线临床评估、认知测验及血样采集，随后至少完成1次年度随访，部分受试者完成第2次随访。研究采用 OLINK proximity extension assay 技术进行纵向血浆蛋白组学分析，对既往与唐氏综合征中AD病理生理相关的一组蛋白进行定量。贝叶斯统计模型用于刻画蛋白随时间的变化轨迹，并在校正年龄后评估其与认知表现的关联。此外，研究还采用 Spearman 相关分析，探索估计的个体蛋白变化速率与按认知下降临床诊断分层后的各认知领域得分之间的关系。
主要发现
在59例参与者中（中位年龄32岁，女性占46%），首次随访的中位随访时间为13.4个月；其中一部分在第2次随访时的中位随访时间为25.4个月。结果显示，血液蛋白呈现出不同的纵向变化轨迹：
– 8种蛋白——CD14、CXCL17、EDA2R、GFAP、IGFBP2、神经丝轻链（neurofilament light，NFL）、SEPTIN3 和 SPON1——均随年龄增长显著升高（后验概率≥99.12%）。
– 相比之下，CBLN4 随时间显著下降（后验概率≥99.12%）。
在整个队列中，较高的基线蛋白水平与未来认知下降显著相关，且这种关联独立于年龄效应（后验分布≥94.75%）。这提示这些基线蛋白可作为预后生物标志物。
在按认知下降状态分层的亚组中，评估纵向蛋白标志物变化与特定认知亚领域变化之间的关联时，在进行多重比较校正后未保留任何显著相关性。这表明，在所研究的样本量下，将动态生物标志物变化与个体层面的特定认知结局直接联系起来具有较高复杂性。
专家评述
这些结果为唐氏综合征这一特殊背景下阿尔茨海默病的分子病理生理学提供了重要线索。GFAP 和 NFL 等神经炎症及神经退行性标志物随时间升高，在生物学上与进行性星形胶质细胞激活及轴突损伤相一致。IGFBP2 和 CXCL17 等蛋白的升高提示胰岛素信号通路失调和趋化因子介导的神经炎症可能参与其中。
值得注意的是，CBLN4 的下降——该蛋白与突触组织相关——可能反映了与神经退行性变相关的突触丢失或重塑。基线蛋白水平对认知下降具有预测价值，支持其在风险分层和早期干预靶向中的潜在应用。
本研究的局限性包括样本量较小，尤其是在纵向认知相关性分析方面；此外，唐氏综合征人群神经心理学评估标准化本身也面临固有挑战。经事后多重校正后，纵向蛋白变化与认知亚领域之间未见显著相关性，可能与统计效能有限、疾病进展异质性，或生物标志物变化与认知效应之间存在时间滞后有关。
未来研究应在更大样本、延长随访时间的队列中验证这些发现，并结合多组学与神经影像学手段，以解析其机制通路并提高临床适用性。
结论
这项纵向研究加深了对唐氏综合征成人阿尔茨海默病血液蛋白组动态变化的认识，显示与神经退行性和炎症过程相关的关键生物标志物具有明确的变化轨迹。基线血浆蛋白水平有望成为后续认知下降的预测指标，凸显其在这一高风险人群中用于早期诊断和监测的潜在价值。这些数据支持采用整合性生物标志物策略，以阐明唐氏综合征中AD的病理生理机制，并为精准医学策略提供依据。
经费来源与ClinicalTrials.gov
本研究由慕尼黑路德维希-马克西米利安大学医院及相关研究资助支持。原始文献未提供 ClinicalTrials.gov 注册号。
参考文献
1. Wagemann O, Nuebling GS, Sandkühler K, et al. Longitudinal Dynamics of the Blood Proteome Within the Alzheimer Spectrum in Down Syndrome. Neurology. 2026 Sep 1;107(6):e218494. doi:10.1212/WNL.0000000000001494. PMID: 42679336.
2. Head E. A Role for Inflammation and Vascular Factors in the Pathogenesis of Alzheimer’s Disease in Down Syndrome. Curr Alzheimer Res. 2019;16(1):47-56.
3. Fortea J, Carmona-Iragui M, Benejam B, et al. Plasma and Cerebrospinal Fluid Biomarkers for the Diagnosis of Alzheimer’s Disease in Adults with Down Syndrome. Alzheimers Dement. 2020;16(6):1188-1197.
4. Mhatre SD, Hickman DT, Monahan AJ. Microglial Dysfunction in Aging and Alzheimer’s Disease: Systemic Inflammation Compounded by Down Syndrome. J Neuroinflammation. 2021;18(1):112.
