目的
本研究旨在评估液相色谱串联质谱法(LC-MS/MS)分析15项胆汁酸(BAs)谱和电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)分析17项微量元素谱在阿尔茨海默病(AD)辅助预测诊断中的潜在临床应用价值。
方法
纳入2021年至2022年深圳大学第三附属医院神经内科和认知障碍科确诊的72名AD患者作为AD组,以及70名同期健康体检者作为对照组。通过LC-MS/MS技术定量分析血清中的15项BAs,以及ICP-MS技术定量分析全血中的17项微量元素。比较两组在BAs和微量元素水平上的差异,利用二分类logistic回归模型构建联合诊断模型,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估这些生物标志物在AD诊断中的应用价值。
结果
通过方法学验证,确认LC-MS/MS与ICP-MS的分析性能均达到试剂盒检测的严格标准。在AD组与对照组的生物标志物分析中,观察到AD组中的石胆酸(LCA)水平以及铁(Fe)和锶(Sr)的含量显著低于对照组(P<0.05),而镁(Mg)、钙(Ca)、锰(Mn)、铜(Cu)、硒(Se)和锂(Li)水平在AD患者中则显著高于对照组(P<0.05)。在构建的联合诊断模型中,LCA与Fe和Sr的组合展现出良好的预测能力,模型的曲线下面积(AUC)达到0.82,敏感度和特异度分别为93.8%和56.1%。另一模型,结合Mg、Ca、Mn、Cu和Se 5种标志物,同样表现出良好的预测效果,其AUC为0.80,敏感度和特异度分别为83.3%和68.3%。
结论
本研究揭示了AD患者体内BAs和微量元素稳态的显著失衡,特别是LCA、Fe、Sr的下降以及Mg、Ca、Mn、Cu、Se等元素的水平升高,这些生物标志物的变化有望成为AD的潜在预测指标,为疾病的早期诊断和潜在的生物学机制提供新的视角。