在劳伦斯·伯克利国家实验室(Berkeley Lab) 研究的一项科学家开发的技术表明，阿尔茨海默病在症状出现之前确诊大有希望，这可能会改变这种疾病的研究和治疗过程，这种疾病影响着全球数百万人，估计是美国第六大死亡原因。
项目负责人辛西娅·麦克默里在《科学报告》杂志上发文说，这是一件大事，在早期诊断阿尔茨海默病是困难的，没有办法预测谁会得这种病，这意味着没有开发治疗方法的成功途径。然而，这项新技术使用可接近的皮肤细胞作为替代品来预测大脑中的疾病状态。在疾病迹象显现之前，我们对早期预测的可能性感到非常高兴。
阿尔茨海默氏病是较为常见的疾病，尽管经过几十年的深入研究，对这种疾病仍知之甚少。只有在死亡后，通过脑组织活检才能明确诊断，而且现有药物无法阻止其进展。
对该病的研究、治疗和改善患者生活质量首先是需有个可靠的诊断。但是，当我们现在还不知道是什么原因导致疾病时，我们怎么才能发现它呢？
红外光谱表型分析
麦克默里团队开发的这项新应用技术是通过测量细胞中的分子在红外光下如何振动来分析细胞病变。每个样本的振动特征非常明显，病变和健康细胞之间的差异如此。麦克默里把这个过程比作“细胞指纹”分析。红外光测量的是细胞中分子的振动状态。
她解释说，所有细胞都含有相同类型的分子，红外光谱自20世纪40年代以来就存在的低成本分析方法，可以检测细胞样本中每个分子的成键和丰度之间极其细微的差异，包括疾病引起的任何异常变化。灵敏度超过其它的方法。
红外分析捕捉到的细微变化的数据集由机器学习算法(一种已知擅长模式识别的人工智能)分析，这种算法已经被训练来区分病变和健康细胞。
从生物标志物到多维度万用工具
伯克利实验室生物科学领域的合著者本·布朗说，医学科学的当前范式是基于生物标志物的存在与否来诊断疾病，生物标志物是一种已知与疾病相关的特定分子或基因。例如，在亨廷顿氏病(Huntington disease,HD，一种由单基因突变引起的神经退行性疾病)中，“亨廷顿蛋白”基因突变复制的的生物标志物。
以生物标志物为中心的方法对于研究像亨廷顿氏病这样有具体原因和有明确体征的疾病是有意义的。老年痴呆症不适合那样的方法。它的症状与许多其他神经系统疾病重叠，遗传成分复杂，可能涉及许多基因，不可能在不伤害患者的情况下直接对生物样品活检。还有许多其它病因不明、症状复杂的疾病，如自身免疫性疾病，也缺乏明确的生物标志物。
为该项目开发机器学习算法的计算生物学家布朗说:我们正处于分子生物学的黄金时代，我们测量的一切都有着非常好的前景。测量数据是这个基因的复制本。生物代谢产物是其中的一部分，它与这种生物化学有关。红外光谱则相反，它可以给你一个非常强大的整体印象，但是它不能告诉你，是否是分子的原因。
他说，长期以来，这一直被视为一个弱点，红外在医学科学界不受欢迎，尽管它在农业、环境和地球科学中得到广泛应用。
但是当你不知道要寻找什么样的生物标志物时，IR的奇异特征不是劣势，而是优势。
证明它有效
在《科学报告》的研究中，麦克默里、布朗和同事证实了他们方法的诊断潜力，他们展示了一种算法，可以很容易地将亨廷顿氏病小鼠脑细胞的红外光谱与健康小鼠脑细胞的光谱区分开来。然后，他们又训练了一种算法来对人体细胞进行同样的操作。使它同样有效地工作。
下一个测试更具挑战性:光谱表型是否可以用接近的细胞而不是脑细胞来诊断老年痴呆症。他们选择了成纤维细胞，一种在皮肤和其他结缔组织中极其常见的细胞。
一切都取决于这个实验，因为如果这项技术只适用于手术提取的脑组织或死后样本，它就没有什么价值了。现在没有人知道阿尔茨海默病患者大脑外的细胞会发生什么生化变化(如果有的话)。
麦克默里说：最大的惊喜之一就是它的特异分辨能力。我们发现，你不需要用脑细胞来追踪疾病，因为皮肤细胞也会受到影响。
该团队现在正在进行一项后续研究，以评估他们在更大范围的阿尔茨海默病患者和对照组中的光谱表型方法。症状出现前患者的少量样本的早期诊断，最终将为患者提供一个时间窗口来尝试可以延缓甚至阻止疾病进展的实验药物。
