安东尼·霍普金斯(Anthony Hopkins)凭借在电影《困在时间里的父亲》的出色表演,拿到了今年的奥斯卡小金人。由他饰演的另一个著名角色,便是《沉默的羔羊》里的变态食人狂汉尼拔——如果你恰巧看过这两部电影,或许能理解我要讲的这个冷笑话——即使年轻的时候吃人的大脑,也无法躲开晚年到来的“老年痴呆症”(即阿尔茨海默症)。

阿尔茨海默症(Alzheimer’s Disease,下文统称AD),属于失智症(也称痴呆症)的一种。如果你恰巧经历过和患有AD的病人共处,一定会难以忘记那种体验——

时间似乎被撕成碎片,到处都是令人迷惑的臆想或是真相,脱口而出的言语仿佛细长尖刀,扎进关心自己的亲人身体里,家人被刺得剧痛却不见血——如同开头提到的电影《困在时间里的父亲》,这部电影讲述的是AD患者本人的体验。

让我们看看真实的阿尔茨海默病人症状:早期记忆力明显下降,之后逐渐丧失日常生活的自理能力,同时伴有精神症状和行为异常,发展至晚期,人的吞咽和行走能力都会相继受到影响。

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阿尔兹海默的全球数据

先让我们来看一些数字:

全球至少有5000万AD患者,每3秒就有一例AD患者产生。到2050年,患有痴呆症的人数将达到1．52亿。

我国65岁及以上人群老年期痴呆患病率为5．56%;至2019年,中国AD患病人数超过1000万,是全球AD患者人数最多的国家;预计到2050年患病人数将超过3000万。

AD多发于65岁以上的老年人,且随年龄增大风险增加,85岁以上人群的患病风险约为50%。一般确诊后的平均存活时间为3-9年。

中国痴呆症数据

中国60岁及以上人口数为2．64亿,到2030年,中国老龄人口占比(65岁及以上)将达到18%,超过3亿。

我国AD患者的人均花费约13万元/人/年,导致社会经济负担总额约11406亿元。

2018年全球AD的社会相关成本为1万亿美元,到2030年,这一数字将增至2万亿美元。

2021年,痴呆症使美国损失3550亿美元,到2050年,这些成本可能会高达1．1万亿美元。

全球65岁以上人群分布

痴呆症现已跻身全球十大死因之列,2019年在美洲和欧洲更是高居第三位。

AD病人的照料者发生抑郁、焦虑、失眠、心血管病事件概率明显高于同年龄的其他人员,高达32%的照料者患有不同程度的精神疾病。

骇人的数字让我们更加清醒地认识到,AD可不是“脑海中的橡皮擦”那么简单。高昂的家庭支出及社会成本、加速的老龄化社会,AD造成的直接或间接影响似乎都是全社会肩上的负担。

更可怕的真相是,阿尔茨海默症不仅仅是让人丧失记忆,更会导致死亡——并且与心脏病和癌症不同,AD至今尚无有效的治疗方法和特效药。

想减少AD对家庭及全社会的负担,方法就是“趁早”!

及早预测、趁早干预,减缓AD发展的步伐。在AD到来之前,部分病人会有轻度认知障碍(MCI)症状,该症状不会干扰到日常生活。在患有MCI的人中,大约15%的人在两年后发展为痴呆症,64%的患者在2-5年后发展为AD。发现后积极的进行干预,可有效减缓AD的发展。

现实却是,因为MCI的症状较轻,而大部分患者只有在影响了日常生活后才会就诊,一经发现就已经被诊断为AD,使得治疗直接进入中晚期,与早期干预相比效果较差。

说到此,你或许好奇,会对社会造成那么大影响的疾病,为什么不能像肠癌这种疾病,去进行全民早期筛查呢?

因为靠谱的诊断方式,要么疼,要么贵。

虽然有一系列量表可以确定病人的痴呆程度,但因为人和人的变量复杂,难以用一系列问题就能确定人们是否有AD临床前的表现,还需要结合其他的检测项目来进一步确认。

目前可以早期诊断AD的方式通常有两种:神经影像学检查和脑髓液CSF检查。通过“拍片子”来早筛,也不光是单纯的脑平面CT就可以解决的,采用MRI、PTE、SPECT等方式,成本起码上万元,这就一个字“贵”!那另一个方式呢?通过脊柱穿刺的方式抽取脑髓液来检查,甚至可以提前15-20年就能找到发病迹象,但就是“疼”啊!

想要全民筛查,要么国家承担昂贵的检验成本,要么国民接受“生命不可承受之痛”,怎么看都不是一个划算的办法。

所以我们又转回到了医疗科技进步的出发点——高效、准确、低成本、无痛/无创。这次,机器学习(ML)和人工智能(AI)又一次站在了C位。

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IBM的AI研究

IBM在2020年,联手辉瑞进行了一项研究,通过自动语言分析,利用分类法来预测认知正常的人是否在未来有AD发病情况。结论是,在被临床诊断之前,人们使用语言的微妙差别的确可以暴露出AD发展的早期迹象。

研究人员观察了来自弗雷明汉心脏研究(Framingham Heart Study)的80名参与者的单个样本,让参与者通过写作描述一幅画,即《Cookie Theft》(下图)。参与测试时,所有人的认知能力都是正常的。

之后,研究人员通过AI程序来检查参与者的描述,试图在语言的细微差别上找到“答案”。他们发现了一组用词重复、使用语法简单、拼写错误、漏掉主语等情况的测试对象(下图),经历了平均7．59年的时间,这群人都患上了AD。该研究结果在EClinicalMedicine发表,声称该模型预测AD的准确率达70%。

有专业人士称,IBM的研究是不够全面的,以至于数据并没有那么可信。但顶级大厂的研究光环,却给关注AD和医疗科技的人们带来了信号。

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Linus Health和画钟测试

时钟绘图测试(Clock Drawing Test,下文简称CDT),约100年前被亨利·海德爵士发明,几十年来,临床使用CDT来辨别人们的认知情况。传统的CDT测试,认知障碍受试者画出的时钟经常会出现时间错误、缺少指针、没有数字等情况,但不同的受教育程度等因素会导致结果并不准确。如前文所说,因为人的情况复杂多变,使得单一测试无法确定人们的大脑情况。

Beth Israel Lahey Health与MIT的教授,自2005年,就开始研究基于CDT的模式将该测试数字化,DCTclock(Digital Cognition Technologies clock)由此诞生。Linus Health公司于2020年收购了DCTclock,2021年,该项目通过了FDA注册II类医疗设备认证。

Linus Health是一家专注于改善大脑健康的数字健康公司,今年7月份获得了由晨兴资本领投的5500美元资金,用于加速开发诊断痴呆症和AD的早期筛查工具。

DCTclock是一个基于ML与AI的预测系统,用户使用iPad或者Pencil,来画一个时钟,做完一套测试大概只需要5分钟的时间。在绘画过程中,通过捕捉人们行动的多模式信号数据,来判断该用户是否有潜藏的认知障碍风险。

CEO David Bates称“Linus Health从不同的角度去观察人们的行为,例如眼动追踪、语音、动作等等表现,继而从中发现问题。”看来,DCTclock监测的不仅仅是用户画出来的时钟样式,在绘画过程中的一举一动,都作为测试数据的一部分。

除了“画钟”,“做游戏”也被运用在了AD的提前诊断上。

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Altoida的预测平台

另一家同样关注大脑健康的科技公司Altoida,研发的智能预测平台可以提前12个月预测出55岁以上的用户是否有AD的症状,并声称有高达94%的准确率。用户使用智能设备完成一组10分钟的任务,这些任务旨在让用户的大脑承受更高的认知负荷,同时模仿日常活动的各个方面。在用户类似“做游戏”的过程中,Altoida将收集的数据进行计算处理,因而得出结论。目前,Altoida研发的医疗设备和脑健康数字平台已通过了FDA和CE批准。

Altoida于今年5月获得Hikma Pharmaceuticals PLC的风投部门Hikma Ventures的额外融资,这笔融资将用于扩大Altoida在美国、日本、欧洲和巴西的业务。2019年初,Altoida在由默克KGaA的创业融资部门M Ventures牵头的A轮融资中筹集了630万美元。

早发现、早干预,是AD性价比最高的治疗方式,正如今年阿尔茨海默月的宣传主题“知己知彼,早诊早智”,是解开AD痛苦的最优选择。我们期待越来越多的资本与科技巨头关注到AD给世界带来的巨大负担,让更多人才投入到AD的早筛研究中。

阿尔茨海默症,夺走人的记忆、生存能力,同时也夺走了生而为人的尊严。即使是病人自己,也绝对不想看到自己患病时的模样。

突然又想到电影《阿德尔曼夫妇》,一对才子佳人,到了晚年,妻子不愿面对日渐痴呆的丈夫如此不堪,狠心让相爱一生的他独自跌入悬崖。如果能早10年预测到自己丈夫即将到来的疾病,结局还会如此吗?