失智基因篩檢是未雨綢繆?

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摘要
β-澱粉樣蛋白是失智症原兇目前,台灣醫學界是依賴正子掃瞄及脊椎穿刺做失智基因預測,既昂貴又不切實際,也有某些風險。然而,「血液基因測試」用來瞭解受測試者罹患失智症的風險,都遠比過去依賴正子掃瞄及脊椎穿刺等做預測,來的安全與便利,希望有朝一日能普及到醫生診所及家中有自行測試。
keyword:BRCA基因預防醫學、1分鐘測出風險運動血液基因測試正子掃瞄脊椎穿刺偷餅乾認知AI測試葡萄糖代謝影像β-澱粉樣蛋白APOE 4基因
科學家早已知道,基因決定著人的生老病死,不同的人有著不同的基因,因此擁有不同的命運。不過,你會問:「為什麼有老菸槍,天天菸酒不離,卻長命百歲?」「為什麼有年輕人不菸不酒,甚至生活習慣良好,卻早早罹患癌症去世?」
2013年,《紐約時報》發表一篇文章〈My Medical Choice〉,有關好萊塢影星安潔莉納裘莉檢測出有BRCA基因突變,乳腺癌風險高達87%、卵巢癌風險高達50%,她立即果斷地運用外科手術切除器官而使自己的風險驟減至低於5%。
這個事件使世人第一次知道:基因檢測與預防醫學的關聯!是的,人們已經可以藉由基因資訊,選擇個人獨特的生活或醫療方式。
未雨綢繆
現在對健康的一點投資,省下未來大筆的醫藥費、病痛以及傷心!生命本來就存在著許多挑戰,但我們不該被那些可以預防及控制的事件給擊倒。--安潔莉納裘莉
未來你有可能罹患失智症嗎?
根據過去的研究,統整了可能會危害認知功能的因子,並對應不同的分數,累積的分數越高,表示認知功能退化的機率就越高,也代表著未來越有可能罹患失智症。根據闕廷宇(2021)提出從1分鐘測出你的失智症風險,不知道你得幾分?
第一項:年紀。(1)小於47歲,得0分;(2)47至53歲,得3分;(3)大於53歲,得4分。
第二項:教育時間。(1)大於等於10年,得0分;(2)7至9年,得2分;(3)小於7年,得3分。
第三項:性別。(1)女性,得0分;(2)男性,得1分。
第四項:血壓(收縮壓)。(1)小於等於140mm/Hg,得0分;(2)大於140mm/Hg,得2分。
第五項:BMI。(1)小於等於30,得0分;(2)大於30,得2分。
第六項:總膽固醇。(1)小於等於200 mg/dL,得0分;(2)大於200 mg/dL,得2分。
第七項:身體活動。(1)有,得0分;(2)沒有,得2分。
以上七項總和分數與失智症機率:(1 )0至5 分,得失智症機率 1%;(2) 6至7分,得失智症機率1.9%;(3) 8至9分,得失智症機率4.2%;(4) 10至11分,得失智症機率7.4%;(5) 12至15分,得失智症機率16.4%。
資料來源:闕廷宇(2021)。你的失智症機率有多高?一招讓失智風險少4倍。台北:今健康。
可以發現「年紀」確實是一個危害認知功能的因子,特別是過了47歲之後風險逐步提高。另外,透過「性別」因子看到,男性朋友應該要更注意保養自己的大腦。以我父親為例,得失智症機率16.4%,非常準確。
值得慶幸的是,除了「年紀」與「性別」這兩個因子無法逆轉之外,其它如:受教育的時間、血壓控制、體重管理、總膽固醇數值及身體活動等因子,都可以透過特定的方式以及建立良好的生活習慣來加以改善。
根據相關研究報告得知,累積每週150分鐘的身體活動,可以有效降低血壓及肥胖機率,若運動強度能達到中等強度以上,對於控制體重的效果可能更好,也可以輕易地降低罹患癡呆症的機率至少達4倍之多。
失智基因篩檢到底要不要做?
許多人擔心未來自己是否會得失智症,而想要進一步提早知道嗎?但建議你在篩檢前,最好先想一想...。
目前為止,失智症沒有任何辦法可以逆轉,所有的藥物都只能用在確診後治療,沒辦法做預防用藥;而失智症用藥不會讓人變聰明,只能延緩退化,但事實上,即使再延緩病情,也有一定的限度,最後還是會回到失智症的病程中。所以,提早知道並沒有意義,也可能帶來恐懼而已,務必謹慎為之。
如果你仍然執意要檢測,建議有早發性失智的患者先做血液基因測試,找出是哪個基因出問題,等到你的下一代想要了解自己是否也有相同問題時,再來做比對。
血液基因測試
其實,以現代醫療科技的發達程度,我們的科技在15年前就已可以診斷哪些人在未來十年後會不會罹患失智症;包括利用正子掃瞄(PET scan),診斷腦部和記憶有關的海馬迴有沒有β類澱粉的沈澱,或是從脊椎穿刺(spinaltap)抽取骨髓液,查看是否有τ蛋白異常堆積
通常失智症患者,可能在10年前大腦就開始有這些異常的變化,例如類澱粉沈澱。在這個時候,你其實還沒有任何失智症症狀發生,可能是公司的老闆、軍公教、家庭主婦,擁有你自己生活與世界。那麼,是否真的要在你還沒有症狀時,就告訴你:「未來10年後,可能會開始失智。」我的看法,請自行評估!
提早知道罹患失智症,然後呢?
英國阿茲海默症協會的負責人卡拉格(Fiona Carragher)說,能提前診斷對病人未來更好地適應病症至關重要。卡拉格還表示,雖然目前對失智症並沒有特效藥,但如果人們能早日接受干預治療,效果會更好些。
失智症是因為大腦神經細胞連接出現問題。阿茲海默症 AD 通過破壞大腦神經細胞的連接讓記憶力以及其他認知功能受損。患者會出現喪失記憶力、迷惑、情緒改變、生活不能自理等,最終則導致整個大腦細胞的死亡。
卡拉格進一步表示,人工智慧AI對敘事人語音、語法等進行分析,判斷出哪些人未來更有可能出現失智症。 AI 可以比醫生提前7年做出預測,凖確率為 70% ,這是在使用 AI 獲得更早、更凖確診斷結果的又一令人興奮的進展。當然,還需在更大範圍和更廣泛的人群中測試。卡拉格解釋,由於阿茲海默症會在症狀出現前15年就能引起大腦改變,因此迫切需要在這方面做更多的研究。
多年來,醫學界用「偷餅乾認知測試」(the Cookie Theft cognitive test)幫助診斷失智症和其他一些認知功能疾病。這種方法是讓測試者「看圖說話」、描繪看到的景象。而AI可以通過敘述者語言的微妙變化,比如語法錯誤和不同的語句結構等來判斷認知功能。例如,如果 AI 分析了一位 65 歲人的聲音樣本,並預測此人到 85 歲時可能會罹患失智症,那麼就可以對其進行核實,從而知道其凖確率有多高。
根據 IBM 醫療保健研究副總裁羅伊尤魯 (Ajay Royyuru)表示,雖然目前沒有已知的治癒方法,但提前知道誰可能會發病仍對治療有幫助。即使無法改變病程,但還是可以進行一些凖備,能把生活安排得更好些。當然,並不是每個人都願意提前知道結果,而且必須徵得本人得同意。
不過,失智症不像是癌症,或是其他的疾病,能經由早期發現、早期治療,進一步免於疾病惡化,現在連過去被稱為世紀黑死病的愛滋病,都有藥物可以控制得像慢性病了;還有許多種癌症,都能經過早期發現、早期治療得到治癒的機會。
世界各國失智症專家認為,是否讓民眾預知自己會發病,是一個道德問題。截至目前有一致共識,就是不主張進行事前檢查。他們會建議有早發性失智的患者先做血液的基因測試,找出是哪個基因出問題,等到患者的下一代想要了解自己是否也有相同問題時,再來做比對。
值得一提的是,失智基因預測準確度不高。即使現在想要預測是否未來會罹患失智症,甄瑞興說,商業用的基因檢測準確度並不高,不只是台灣,世界各國都一樣。
雖然如此,台灣科技媒體中心(2019)轉載:英國阿茲海默症研究中心(Alzheimers Research, UK)利用深度學習分析「PET-FDG葡萄糖代謝影像」,來診斷阿茲海默症(AD),目的是想要早期預測AD。進一步分析,利用大數據和機器學習的科技方法,或許能為失智症患者及其家人帶來偌大的益處。儘管人工智慧的最新進展,為更早診斷出阿茲海默症提供了關鍵機會,但這還需要付出重大努力和投資。
PET-FDG葡萄糖代謝影像」使用配合氟-18標記葡萄糖的正子攝影(18FDG-PET)所收集之病患腦造影資料,來開發深度學習演算法,並可預測阿茲海默症、輕度認知障礙的最終診斷,分別達成特異度82%、敏感度100%的準確性,平均能在最終診斷前提早75.8個月。
結語
我看過的安養機構,有的長者眼神呆滯的坐在輪椅上;有的走進去,就充滿一股尿酸味撲鼻;有的雖有活動,但照服員在那說她的故事,大部分的長者不是低頭睡著了,就是心不在焉的發呆;大致都是死氣沈沈,長者在那好像都沒有明天,讓生命在那拖延時間。
失智症者對認知與記憶功能呈現損傷狀態,形成患者的失智症精神行為症狀(BPSD),是讓照護者及家屬壓力倍增,是造成家庭失和、破碎的主要原因。使用精神方面藥物,雖可讓長者精神症狀紓緩,但藥物的副作用:昏睡、精神不濟,肢體無力等,也都讓家屬擔心不已。
β-澱粉樣蛋白是失智症原兇。目前,台灣醫學界是依賴正子掃瞄及脊椎穿刺做預測,既昂貴又不切實際,而且有某些風險。
林口長庚醫院利用葡萄糖正子攝影(FDG-PET),以特殊化學藥劑在腦部中來附著在失智症患者腦內的異常類澱粉蛋白、腦脊髓液 tau 蛋白檢驗(乙型類澱粉蛋白)、結構性的核磁共震,以磁核共振攝影MRI來測量腦部結構退化的速率,可檢查出神經退化傷害,除此之外,其他生物標記相關檢查還有不同面向的認知功能缺損、核子醫學、基因檢查等方式來進行。
APOE 4基因是晚發型失智症的危險因子。晚發型阿茲海默氏症的基因危險因子,位於第19對染色體有突變的APOE 4基因都是20%上下。也就是說,以台灣的民眾,大概是20%左右的阿茲海默氏症跟APOE 4基因有關,亦即與家屬遺傳體質有關,因為APOE4的增加會有更多的β-類澱粉蛋白存留,容易使β-類澱粉蛋白合聚成纖維狀而不利於微小膠質細胞的清除。
其實,美日研究團隊都是以血液測試來瞭解受測試者罹患失智症的風險,都遠比過去依賴正子掃瞄及脊椎穿刺等做預測,來的安全與便利,但驗血預測方法仍須做重大努力使其完善,希望有朝一日能普及到醫生診所及家中有自行測試。
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    類神經網路模型是運用數學、程式設計、心理學等知識的工具結構,它模仿神經元的節點,在功能上滿足了心理學研究泛用型神經網路(例如大腦)的彈性需求。要達到「使用者為中心的系統設計」目標,再以「認知工程」為手法,應用認知心理學的原理、原則於系統設計,使得機器人的功能和結構能夠與使用者的認知能力和心智模型相匹配,才能有用、能用。
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