连续淀粉样蛋白分期评分辅助早期阿尔茨海默病分层

2026年10月11日，一项发表于bioRxiv的预印本研究提出，基于florbetapir PET的连续淀粉样蛋白分期评分可补充整体淀粉样蛋白负荷，用于早期阿尔茨海默病分期。研究者利用ADNI的纵向florbetapir PET数据训练端到端深度学习模型，直接估算连续淀粉样蛋白分期评分。报道称，该评分比现有淀粉样蛋白分期方法更好地保持了纵向随访顺序；在疾病早期，整体淀粉样蛋白负荷相对稳定时，该评分仍能捕捉区域淀粉样蛋白变化；在基线整体淀粉样蛋白负荷匹配的参与者中，评分更高者后续记忆下降更快，该认知分析在ADNI和A4+LEARN中均得到重复。目前该研究为预印本，尚未见同行评议或后续进展报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。