Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Коваленко Е.А.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет);
ФГБУ «Федеральный центр мозга и нейротехнологий» Федерального медико-биологического агентства

Махнович Е.В.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет);
ФГБУ «Федеральный центр мозга и нейротехнологий» Федерального медико-биологического агентства

Первунина А.В.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет)

Гилёва Е.А.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет);
ФГБУ «Федеральный центр мозга и нейротехнологий» Федерального медико-биологического агентства

Боголепова А.Н.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России (Пироговский университет);
ФГБУ «Федеральный центр мозга и нейротехнологий» Федерального медико-биологического агентства

Неинвазивные биомаркеры ранней диагностики болезни Альцгеймера в биологических жидкостях

Авторы:

Коваленко Е.А., Махнович Е.В., Первунина А.В., Гилёва Е.А., Боголепова А.Н.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1791 раз


Как цитировать:

Коваленко Е.А., Махнович Е.В., Первунина А.В., Гилёва Е.А., Боголепова А.Н. Неинвазивные биомаркеры ранней диагностики болезни Альцгеймера в биологических жидкостях. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;125(1):8‑16.
Kovalenko EA, Makhnovich EV, Pervunina AV, Gileva EA, Bogolepova AN. Non-invasive biomarkers for early diagnosis of Alzheimer’s disease in bodily fluids. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2025;125(1):8‑16. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro20251250118

Рекомендуем статьи по данной теме:
Ци­то­ки­но­вый ста­тус па­ци­ен­тов с бо­лез­нью Альцгей­ме­ра. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2025;(4-2):5-12
Ос­нов­ные ме­ха­низ­мы раз­ви­тия ког­ни­тив­ных на­ру­ше­ний. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. Спец­вы­пус­ки. 2025;(4-2):13-18

Болезнь Альцгеймера (БА) — это прогрессирующее нейродегенеративное заболевание головного мозга, которое характеризуется постепенным малозаметным началом и приводит к когнитивным нарушениям (КН), достигающим степени деменции, поведенческим и функциональным расстройствам [1]. БА представляет собой наиболее распространенную форму деменции (60—80%) и является одной из основных причин инвалидизации, а также седьмой по значимости причиной смертности во всем мире среди пожилых, что подчеркивает актуальность данной проблемы в общественном здравоохранении.

На молекулярном уровне патофизиологические механизмы БА включают внеклеточные отложения бета-амилоида (Aβ), известные как амилоидные бляшки, а также внутриклеточное накопление гиперфосфорилированных агрегатов тау-протеина (p-tau), известных как нейрофибриллярные клубки. Эти процессы последовательно вызывают окислительный стресс, хроническое нейровоспаление, дисфункцию нейронов и нейродегенерацию [1, 2]. Нейродегенеративные изменения развиваются в коре головного мозга с поражением преимущественно височных и теменных долей, энторинальной коры, а также гиппокампов. Вследствие этого возникают КН, которые без своевременной диагностики и необходимой терапии неуклонно прогрессируют до тяжелой деменции.

К моменту развития клинических симптомов терапевтическое вмешательство часто оказывается малоэффективным, так как повреждение нейронов на этой стадии становится необратимым [3]. Поэтому важно как можно более раннее назначение терапии. В связи с этим все больше внимания уделяется изучению подходов к ранней диагностике БА, одним из которых является поиск новых надежных и доступных биомаркеров заболевания. В 2021 г. Международная рабочая группа по клинической диагностике болезни Альцгеймера предложила вернуться к рассмотрению БА как к клинико-биологической патологии, которая характеризуется наличием классических лабораторных и нейровизуализационных биомаркеров в сочетании с типичным клиническим фенотипом [4]. Однако в большинстве случаев в рутинной практике диагноз устанавливается на основе данных клинической картины и результатов структурной МРТ головного мозга. В настоящее время существуют достоверные, но реже используемые биомаркеры диагностики БА, которые при широком их применении могли бы служить инструментом ранней диагностики заболевания. К таким классическим биомаркерам БА относится анализ цереброспинальной жидкости (ЦСЖ) на содержание Aβ42, соотношение Aβ42/Aβ40, содержание p-tau, а также позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) с лигандом Aβ и/или tau-ПЭТ.

Несмотря на наличие клинических критериев, классических лабораторных биомаркеров и специфических инструментальных признаков, своевременно обнаружить начало развития БА на данный момент затруднительно. Это обусловлено инвазивностью проведения люмбальной пункции для забора ЦСЖ и наличием побочных эффектов, ограниченной доступностью классической лабораторной и инструментальной верификации, их высокой стоимостью, необходимостью проведения исследований в специализированных центрах. Поэтому на сегодняшний день становится важным изучение методов ранней диагностики БА с определением биомаркеров в биологических средах, которые будут легко доступны для использования в медицинской практике.

Среди менее инвазивных и недорогих методов исследования наиболее изучены биомаркеры плазмы крови. В литературе представлены данные, которые демонстрируют статистически значимые изменения Aβ и общего тау-протеина (t-tau) в плазме крови у пациентов с БА, наиболее специфичными являются p-tau 217 и соотношение Aβ42/Aβ40 в плазме крови. Легкая цепь нейрофиламента указывает на прогрессирование заболевания и позволяет оценивать эффективность проводимого лечения. Также изучаются глиальный фибриллярный кислый белок (GFAP) — маркер повреждения астроцитов, и нейрогранин, отражающий синаптическую дисфункцию [1]. На фоне более подробного изучения патогенеза БА активно исследуются новые потенциальные неинвазивные биомаркеры ранней диагностики заболевания. Эти биомаркеры были обнаружены в образцах слюны, мочи, назального секрета, слезной жидкости [5].

Цель обзора — анализ данных литературы о неинвазивных биомаркерах БА в различных биологических жидкостях человека.

Биомаркеры БА в слюне

Слюна — это биологическая жидкость, образцы которой можно легко собрать неинвазивным способом, именно поэтому ее ценность в отношении диагностики нейродегенеративных заболеваний велика и ее использование в качестве материала для оценки биомаркеров БА привлекает значительное внимание исследователей [6]. Достаточно много работ посвящено исследованию таких ключевых биомаркеров БА в слюне, как Aβ, t-tau и p-tau. Также в слюне у пациентов с БА изучены изменения уровня молекул, связанных с нейровоспалением и оксидативным стрессом, аминокислот и их производных, белков, участвующих в нейротрансмиссии, клеточном метаболизме и микробиом ротовой полости.

Aβ и tau. В 2010 г. F. Bermejo-Pareja и соавт. [7] впервые сообщили о повышении в слюне Aβ42, который может стать потенциальным биомаркером БА; в последующем схожие результаты были получены в ряде других исследований [8—10]. В 2024 г. были опубликованы систематизированный обзор и метаанализ, в которые вошли 30 исследований с данными о 1371 пациенте с БА. Было отмечено, что в большинстве проведенных работ в целом наблюдалось повышение уровня Aβ42 в слюне [11]. Это также подтверждают данные более поздних исследований. A. Zalewska и соавт. [12] показали, что концентрация Aβ в слюне была значительно выше у пациентов с БА по сравнению с контрольной группой (площадь под кривой — AUC 0,949, чувствительность 86,36%, специфичность 84,00%). По данным M. Sabaei и соавт. [13], ROC-анализ подтвердил удовлетворительную эффективность биомаркера Aβ42 с точкой отсечения, равной 60,3 пг/мл (AUC 0,81, специфичность 91%, чувствительность 62,5%). В то же время в работе A. Tvarijonaviciute и соавт. [14] было показано, что уровень Aβ42 в слюне снижался при БА (n=69).

Интересные данные были получены относительно t-tau и p-tau. В трех исследованиях у пациентов с БА наблюдалось статистически значимое повышение соотношения p-tau/t-tau [15—17]. Но в целом, по результатам систематизированного обзора и метаанализа, данные относительно раздельного определения t-tau и p-tau были противоречивы и в большинстве случаев статистически незначимы. В ряде работ уровень t-tau имел тенденцию к повышению, в других исследованиях уровень p-tau — тенденцию к снижению, также были проведены исследования, в которых изменений в сравнении с группой контроля выявлено не было. Наиболее часто указывалось, что уровень t-tau имел тенденцию к снижению, а p-tau — к повышению [11]. Также были работы, в которых все же отмечались достоверные различия при сравнении с контрольной группой. Так, в работе M. Sabaei и соавт. [13] статистически значимое повышение уровня p-tau наблюдалось в группе БА по сравнению со здоровыми. ROC-анализ показал удовлетворительную эффективность этого биомаркера (AUC 0,78, специфичность 63,6%, чувствительность 91,7%).

Лактоферрин (ЛФ). Еще одним маркером, активно исследуемым в слюне пациентов с БА, является ЛФ — железосвязывающий белок. Повреждение холинергических нервных волокон при БА из-за отложения Aβ снижает уровень ЛФ в слюне, что, как было показано, может коррелировать с данными ПЭТ с лигандом Aβ у пациентов с БА [18, 19]. M. González-Sánchez и соавт. [20] при определении ЛФ в слюне обнаружили, что его уровень значительно ниже у пациентов с умеренными КН (УКН), которые имели по результатам ПЭТ для выявления амилоида изменения, характерные для БА, по сравнению с контрольной группой и пациентами с деменцией вследствие других нейродегенеративных заболеваний. Эффективность определения ЛФ в слюне как потенциального биомаркера БА, установленная с помощью анализа ROC-кривой со значением отсечения 5,63 мкг/мл, показала удовлетворительные результаты (AUC 0,952, чувствительность 86,96%, специфичность 91,67%).

Показано, что ЛФ в слюне при старении имеет отрицательную корреляцию с «нагрузкой» Aβ42 по данным ПЭТ, особенно в теменно-височных областях левого полушария и с ухудшением памяти [21]. Однако в литературе представлены и иные данные. Так, H. Gleerup и соавт. [10] продемонстрировали, что уровень ЛФ у пациентов с БА в слюне был неизмененным. Это было подтверждено и в более позднем исследовании этих же авторов [22], не выявившем значимых различий в уровнях ЛФ в ЦСЖ и слюне между контрольной группой (n=20), пациентами с УКН (n=56), БА (n=71) и деменцией другого генеза (n=75). При этом уровень ЛФ даже имел тенденцию к увеличению у пациентов с БА по сравнению со здоровыми. Кроме того, не удалось выявить связи между ЛФ в слюне и каким-либо из общепризнанных биомаркеров деменции (Aβ42, p-tau и tau).

Ацетилхолинэстераза (АХЭ), псевдохолинэстераза (ПХЭ). АХЭ — фермент, отвечающий за гидролиз ацетилхолина на холин и уксусную кислоту и, таким образом, завершающий действие этого нейромедиатора. АХЭ считается ключевой мишенью для фармакологического лечения БА, которое направлено на ингибирование гидролиза ацетилхолина [23, 24].

F. Ahmadi-Motamayel и соавт. [25] исследовали активность АХЭ в слюне у пациентов с БА (n=30) и лиц без деменции (n=30). Кроме того, авторы измеряли активность ПХЭ, которая является родственным ферментом АХЭ, гидролизующим экзогенные эфиры на основе холина. В группе пациентов с БА активность АХЭ и ПХЭ в слюне была значительно повышена по сравнению со здоровыми. Схожие результаты получены A. Tvarijonaviciute и соавт. [14]. В другом исследовании была проанализирована активность АХЭ в выборке из 15 пациентов с БА и 15 здоровых испытуемых [26]. В данном случае активность АХЭ была ниже у больных БА по сравнению с контрольной группой, однако разница оказалась незначительной.

Кортизол. Кортизол — ведущий глюкокортикостероидный гормон (ГКС), секретируемый корой надпочечников, связанный с хроническим стрессом. Хронические стрессовые состояния, протекающие с повышенным уровнем ГКС, через механизмы модуляции активности иммунной системы могут способствовать развитию нейровоспаления и нейродегенерации [27]. J. De Souza-Talarico и соавт. [28] при исследовании уровня кортизола в слюне пациентов с БА (n=40) и здоровых (n=40) у пациентов с БА были выявлены значительно повышенные концентрации кортизола в слюне по сравнению с контрольной группой. В исследовании C. Peña-Bautista и соавт. [29] уровень кортизола в слюне в группе БА также был повышен по сравнению с контрольной группой, но разница была статистически незначимой.

Биомаркеры, связанные с воспалением, окислительным стрессом и окислительно-восстановительным дисбалансом

Показано, что концентрации гаптоглобина, аденозиндезаминазы и железоредуцирующей способности плазмы в слюне были снижены, тогда как уровни макрофагального воспалительного белка-4, α1-антитрипсина, комплемента C4 и пигментного эпителийвыводящего белка были повышены у больных БА по сравнению с контрольной группой [14]. Тем не менее только изменения комплемента C4 были признаны значимыми. Показано, что концентрации в слюне GFAP, циклооксигеназы-2 и каспазы-8 были снижены, а интерлейкина-1β (IL-1β), IL-6, фактора некроза опухоли α — повышены у пациентов с БА по сравнению с пациентами с УКН или здоровыми [30].

Исследование, проведенное A. Zalewska и соавт. [12], показало, что активность супероксиддисмутазы (SOD), глутатионпероксидазы и каталазы слюны, а также концентрация глутатиона были значительно ниже у больных БА по сравнению с контрольной группой. В свою очередь концентрации оксида азота, белковых продуктов глубокого окисления, конечных продуктов гликирования, малондиальдегида, пероксинитрита, IL-1β и нитротирозина, средний общий оксидантный статус были значительно повышены. Кроме того, наблюдалась статистически значимая связь между снижением активности слюнной пероксидазы или SOD и временем, прошедшим с момента постановки диагноза БА.

K. McNicholas и соавт. [31] исследовали уровни пяти воспалительных биомаркеров в слюне в группе из 16 пациентов с БА, 15 — с УКН и 29 здоровых лиц. Цистатин-C, антагонист рецептора IL-1 и стратифин показали более низкое содержание в группах УКН и БА, в то время как концентрации гаптоглобина и матриксной металлопротеиназы 9 были повышены. Следовательно, уровни четырех из этих биомаркеров (без гаптоглобина) были значительно изменены в группе БА по сравнению со здоровыми. Панель, состоящая из базовой модели (только возраст, пол и статус аллеля ApoE 4), цистатина C и антагониста рецептора IL-1 (оба с поправкой на общую концентрацию белка), показала отличную эффективность в различении пациентов с БА и здоровых (AUC 0,97). Когда к этой панели были добавлены матриксная металлопротеиназа 9 (с поправкой на концентрацию общего белка), были получены схожие результаты в различении пациентов с УКН или БА и лиц без деменции (AUC 0,97).

Также активно исследуется интерактом цистатина B. Цистатин B — многофункциональный белок, участвующий в регуляции воспаления, врожденного иммунного ответа и защиты нейронов, обнаружен в большом количестве в мозге пациентов с БА. Поскольку цистатин способен устанавливать белок-белковое взаимодействие через ингибиторы протонной помпы (PPI), а белки, подверженные агрегации и участвующие в сети PPI, участвуют в патогенезе БА, его интерактом представил интерес в качестве биомаркера БА. Так, в исследовании C. Contini и соавт. [32] была продемонстрирована связь между изменениями интреактома цистатина B в слюне и БА. Установлены значительно более низкие уровни триозофосфат-изомеразы 1 и более высокие уровни муцина 7, бактерицидного белка, повышающего проницаемость мембран, и матриксного белка Gla при БА по сравнению с группой контроля.

Аминокислоты и их производные. Аминокислоты играют важную роль в обеспечении связи между нейронами. Эти соединения могут способствовать нейротрансмиссии, выступая в качестве нейромедиаторов, их предшественников или нейромодуляторов. C. Peña-Bautista и соавт. [33] измеряли уровень нескольких аминокислот и их производных в слюне. Участники были разделены на группу здоровых (n=12) и группу БА, состоящую из пациентов с УКН или деменцией вследствие БА (n=17 и n=14 соответственно). Уровень ацетилхолина в слюне у пациентов с легкой формой БА был значительно выше, чем в контрольной группе, а концентрации креатина и миоинозитола — значительно ниже в группе БА. Уровни миоинозитола, ацетилхолина, глутамина и креатина в слюне значительно коррелировали с нейропсихологическими шкалами. Также миоинозитол был значительно связан с уровнем Aβ в ЦСЖ. Проведенный ROC-анализ показал относительно удовлетворительную точность глутамина и ацетилхолина (AUC 0,777 и 0,660 соответственно). Многофакторый анализ с использованием комбинаций ранее упомянутых биомаркеров показал, что набор всех этих соединений (миоинозитол, глутамин, креатин, ацетилхолин) продемонстрировал наилучшую эффективность и может быть использован для различения пациентов с БА и здоровых (AUC 0,806, чувствительность 61%, специфичность 92%).

В более позднем исследовании были изучены концентрации норадреналина [34]. Проведенный анализ методом высокоэффективной жидкостной хроматографии выявил значительное снижение уровня норадреналина в слюне у пациентов с БА по сравнению со здоровыми.

МикроРНК и сиртуины. МикроРНК (miRNA) — группа малых эндогенных некодирующих РНК, которые регулируют экспрессию генов-мишеней. I. Ryu и соавт. [35] исследовали концентрацию miRNA-485-3p в обогащенных внеклеточных везикулах слюны у 27 пациентов с БА и 13 здоровых. Концентрация miRNA-485-3p в слюнных внеклеточных везикулах пациентов с БА была значительно выше по сравнению с контрольной группой. ROC-анализ в отношении дифференциации между больными БА и здоровыми людьми показал хорошую эффективность данного биомаркера: AUC 0,895.

Сиртуины (SIRT) относятся к группе гистоновых деацетилаз и регулируют такие процессы, как клеточный метаболизм или экспрессия генов через эпигенетические механизмы. A. Pukhalskaia и соавт. [36] обследовали 58 здоровых участников и 64 пациента с БА в начальной или умеренной стадии заболевания. Результаты показали, что уровни SIRT1, SIRT3 и SIRT6 были значительно ниже в группе больных БА по сравнению с контрольной группой, в то время как уровень SIRT5 существенно не отличался.

Трегалоза. Трегалоза — природный дисахарид, который оказывает нейропротективное действие несколькими способами, включая индукцию аутофагии и модуляцию воспалительных реакций [37—39]. Измерение уровня трегалозы в слюне у пациентов, страдающих БА (n=20), болезнью Паркинсона (n=20), и у здоровых (n=20) показало, что уровень трегалозы в слюне был выше у пациентов с БА по сравнению с другими группами [38].

Панельные исследования в области метаболомики и протеомики. Метаболомика, которая анализирует и профилирует метаболиты в биологических жидкостях, помогает понять взаимодействие между молекулами и дает представление о механизмах, лежащих в основе заболеваний. Аналогичным образом протеомика оценивает структуру и функции белков, чтобы лучше понять их свойства в организме. В последние годы омические исследования стремительно развиваются и, по прогнозам, будут развиваться еще больше [40].

Разработана слюнная диагностическая модель БА, основанная на метаболомном подходе [41]. Общая выборка состояла из 109 участников (35 когнитивно здоровых, 25 пациентов с УКН и 22 — с БА). Используя наиболее значимые, но, предположительно, идентифицированные биомаркеры, была разработана трехэлементная панель для различения БА и здорового контроля, состоящая из метилгуанозина, холин-цитидина и гистидинил-фенилаланина. Аналогичная панель для различения групп БА и УКН включала аминодигидроксибензол, глюкозилгалактозилгидроксилизин и аминомасляную кислоту. Проведенный ROC-анализ показал отличные результаты (общая AUC 0,997, чувствительность 98,52%, специфичность 96,55% и AUC 0,993, чувствительность 100%, специфичность 97,70% соответственно). Разработанные панели включали следующие биомаркеры: фенилаланилпролин, фенилаланилфенилаланин, урокановую кислоту (БА по сравнению с контролем) и аланил-фенилаланин с фенилаланил-пролином (БА по сравнению с УКН) (AUC 0,831, чувствительность 82,22%, специфичность 73,56% и AUC 0,843, чувствительность 81,90%, специфичность 72,41% соответственно). По данным M. François и соавт. [42], концентрации всех метаболитов, которые значительно отличались между группами УКН/БА и контролем (L-фукоза, L-тирозин, L-орнитин, L-аспартат, рамноза и серотонин), были повышены. Q. Liang и соавт. [43] провели метаболомный скрининг образцов 256 пациентов с БА и 218 когнитивно нормальных лиц для определения слюнных биомаркеров ранней БА. Инозин и 3-дегидрокарнитин были снижены, а сфинганин-1-фосфат, орнитин, гипоксантин и фенилмолочная кислота — повышены в группе БА по сравнению с контролем. ROC-анализ показал, что сфинганин-1-фосфат, орнитин и фенилмолочная кислота представляются наиболее перспективными в качестве слюнных биомаркеров БА (AUC 0,998, чувствительность 99,4%, специфичность 98,2%; AUC 0,927 чувствительность 81,9%, специфичность 90,7%; AUC 0,831, чувствительность 79,5%, специфичность 84,3% соответственно).

При исследовании липидомики J. Marksteiner и соавт. [44] установили, что уровень 5 -ацил-алкил-фосфатидлихолиновых липидов был снижен у пациентов с УКН и БА. При исследовании протеомики C. Contini и соавт. [32] сообщили, что у пациентов с БА значительно выше содержание тимозина β4, α-дефенсинов-1, -2, -3 и суммы α-дефенсинов, моно- и нефосфорилированного гистатина 1, статерина 2P, des 1-9 и des 1-13, пептида P-C, цистатина A, общий мономер цистатина B, димер S-S цистатина B, общий цистатин B, белки S100A8-SNO, сумма S100A8-A8SNO, S100A9s, сумма S100A9s и общий S100A9 по сравнению с контролем и аналогично значительно снижено содержание плазмы, обогащенной тромбоцитами с богатым пролином пептидом-1 (PRP1).

Транстиретин считается высокоамилоидогенным белком, который отвечает за образование амилоидных отложений в нервных волокнах, сердце, артериолах и связках. Этот белок также считается нейропротективным фактором при БА благодаря его взаимодействию с Aβ и снижению его агрегации. Протеомный анализ показал значительное снижение транстиретина в слюне у пациентов с БА и УКН по сравнению со здоровыми [45].

Микробиом ротовой полости. В последнее время ученые всего мира исследуют связь между изменениями в слюне, микробиомом ротовой полости и головным мозгом. Недавние исследования связали оральный микробный дисбиоз с увеличением нагрузки Aβ в мозге и развитием БА у людей [46]. Отмечены патогены, ассоциированные с пародонтитом, которые так или иначе влияли на патогенез БА [47]. К таким патогенам относится инфекция бактерий Porphyromonas gingivalis, Aggregatibacte Actinomycetemcomitans, Treponema denticola, Tannerella forsythia, Streptococcus mutans, Actinomycetia meyeri [48]. Важно, что прямые доказательства причинно-следственной связи между опосредованными вышеописанными патогенами нарушениями в мозге in vivo и БА в настоящее время отсутствуют и требуют дальнейшего изучения.

Биомаркеры БА в слезной жидкости

Поиск офтальмологических маркеров при БА в настоящее время является актуальным вследствие доступности их оценки и тесной эмбриональной и анатомической связи глаза со структурами головного мозга [49]. Одними из них являются биомаркеры слезной жидкости. Доступность их оценки обусловлена относительно невысокой стоимостью, неинвазивным и простым сбором образцов слезной жидкости с возможностью их длительного хранения [49, 50].

На данный момент проводится достаточно много исследований о том, как наличие БА может изменять состав слезной жидкости. Так, был обнаружен высокий уровень Aβ42 в слезной жидкости 2 здоровых людей с наличием в семейном анамнезе БА [51]. Учитывая, что наблюдаемые пациенты были фенотипически здоровы, выявление Aβ42 в слезной жидкости потенциально может быть использовано для ранней диагностики БА.

Однако есть сложности использования слезной жидкости в качестве источника биомаркеров, которые заключаются в ограниченном объеме образца, трудностях воспроизводимости и возможности сравнения различных методов сбора слезной жидкости, а также в необходимости стандартизации аналитических методик. Кроме того, в процессе сбора слезной жидкости необходимо учитывать потенциальное влияние факторов окружающей среды, которые могут повлиять на измерение уровня исследуемого биомаркера и интерпретацию результатов. Тем не менее продолжаются исследования и изобретаются новые методы для сбора слезной жидкости. Так, предложен инновационный, недорогой, одноразовый и удобный в использовании электрохимический иммуносенсор, способный определять Aβ в образцах слезной жидкости [52]. Авторы обнаружили, что количество Aβ40 и Aβ42 может быть до 10 раз выше в слезной жидкости (уровень 10 пг/мл), чем в крови (1 пг/мл).

Потенциальная ценность определения t-tau и Aβ в слезной жидкости как биомаркеров прогрессирования БА была показана в исследовании M. Gijs и соавт. [53]. В 94% образцов слезной жидкости был обнаружен Aβ40, в 23% — Aβ38 и Aβ42. В связи с низкой выявляемостью Aβ42 соотношение Aβ42/Aβ40 оценить не удалось. Среди пациентов с нейродегенерацией, классифицированных в соответствии с системой амилоид/tau/нейродегенерация (A/T/N), t-tau был обнаружен в 94% образцов. Эти уровни были выше, чем у пациентов без нейродегенерации, а концентрация в слезной жидкости была в 10 раз выше, чем в ЦСЖ. Кроме того, уровни p-tau не определялись в образцах слезной жидкости здоровых. Это исследование позволило установить тесную связь между t-tau в слезной жидкости и наличием нейродегенерации.

Опубликованы данные о том, что уровень Aβ42 в слезной жидкости у пациентов с УКН и БА обладает специфичностью 93% и чувствительностью 81% (AUC=0,91) [54]. Уровень Aβ42 в слезной жидкости был ниже как в группе с УКН (p<0,01), так и в группе с БА (p<0,001) по сравнению со здоровыми. Кроме того, уровень Aβ42 коррелировал с результатами нейропсихологического тестирования (p<0,001) и данными МРТ (p<0,01). Низкий уровень Aβ42 в слезной жидкости соответствовал концентрации Aβ42 в ЦСЖ. Оценка уровня Aβ42 в слезной жидкости представляется малоинвазивным и экономичным методом раннего выявления БА.

Помимо Aβ и tau, проводятся поиски других белков, участвующих в развитии БА. Так, проведено исследование, в котором методом электрофореза изучались изменения белкового профиля слезной жидкости при БА [55]. Выявлено, что в слезной жидкости уровни липокалина-1, ЛФ, внеклеточного гликопротеина лакритина, лизоцима-C и пролактин-индуцируемого белка были значительно снижены, а уровень дермцидина — значительно повышен у больных с БА по сравнению с контрольной группой. Наилучшие результаты были продемонстрированы при анализе сочетания четырех потенциальных биомаркеров: гликопротеина лакритина, липокалина-1, лизоцима-C и дермицидина (AUC 0,80, чувствительность 81%, специфичность 77%). В перспективе данные биомаркеры могут быть использованы в качестве ранней диагностики БА, но, учитывая небольшой размер выборки в этой работе, требуются дополнительные исследования, проведенные в масштабе большой популяции, чтобы оценить эффективность предложенных биомаркеров.

A. Kenny и соавт. [56] провели исследование профиля микроРНК в слезной жидкости пациентов с КН и выявили, что общая концентрация микроРНК-200b-5p в слезной жидкости была значительно повышена по сравнению с контрольной группой. Эукариотический фактор инициации трансляции 4E (eIF4E) — полипептид, участвующий в различных клеточных процессах, включая синтез белка, стабильность мРНК и ядерный экспорт РНК, присутствовал в образцах слезной жидкости только у пациентов с БА и отсутствовал во всех контрольных образцах.

В июле 2023 г. стартовало обсервационное продольное многоцентровое исследование [57], направленное на оценку биомаркеров слезной жидкости. В исследование включаются 50 здоровых, 50 пациентов с субъективным КН, 50 — с УКН и 50 — с деменцией при БА. Будет определяться степень соответствия между уровнями белков Aβ и t-tau в слезной жидкости, крови и ЦСЖ данным ПЭТ, также авторы хотят узнать, может ли сочетание биомаркеров сетчатки с биомаркерами слезной жидкости помочь в определении наличия нейродегенерации. Последняя цель заключается в том, чтобы проанализировать, как изменяются биомаркеры в слезной жидкости в течение периода наблюдения (12 и 24 мес).

Таким образом, анализ слезной жидкости как легко выполнимый тест может активно использоваться в диагностике БА, в том числе при скрининге населения врачами общей практики. Пациенты с положительным тестом в дальнейшем смогут проходить более полное обследование в клинических центрах для установления диагноза БА (нейропсихологическое тестирование, МРТ, ПЭТ, анализ ЦСЖ на выявление Aβ42, уровни t-tau и p-tau) [51—55, 58, 59].

Биомаркеры БА в моче

Моча — это биологическая жидкость, которую также можно собрать неинвазивным путем и которая отражает различные патологические состояния в организме. Предложена панель метаболитов, уровни которых не только указывали на БА, но и позволяли дифференцировать пациентов с УКН, у которых позже развилась клиническая картина БА [60]. Показано, что в результате метаболизма холестерина образуются три уникальных метаболита в конъюгированной форме: тауро-(хено-)дезоксихолевая кислота, прегненолон и прегнандиол, уровень которых выше у пациентов с БА и УКН на фоне БА. Следующие перечисленные метаболиты образуются в микробиоте кишечника или являются ее производными, которые выводятся с мочой: N,N,N-триметил-L-аланил-L-пролин бетаин, 3-аминоизобутират, триметиламин, лизин, бутирилкарнитин, а также тауродезоксихолевая кислота. Уровень этих метаболитов был повышен у пациентов с БА. Уровень N-ацетилизопутреанин-гамма-лактама, продукта катаболизма спермидина, повышается не только при БА, но и у пациентов со стабильными УКН и УКН, прогрессирующими в деменцию при БА.

Комплексное исследование показало, что уровень ApoC3 в моче был значительно повышен в группе БА и УКН по сравнению с контрольной группой [61]. S. Monte и соавт. [62] при исследовании методом иммуноферментного анализа уровня белка AD7C-NTP в моче показали увеличение его концентрации у больных БА (2,5 нг/мл, n=66) по сравнению с контролем (0,8 нг/мл, n=134). В 2020 г. Y. Li и соавт. [63] исследовали связь между уровнем AD7c-NTP в моче и аллелями аполипопротеина 4 (ApoE 4), а также другими факторами, вызывающими КН. Не было обнаружено существенной разницы в уровнях AD7c-NTP в моче между группой лиц без когнитивного снижения и с наличием субъективных КН. Уровень AD7c-NTP в моче был значительно выше у лиц с ApoE 3/4 и 4/4 (0,607±0,6541 нг/мл), чем у лиц без ApoE 4 (0,4368±0,3392 и 0,5287±0,3656 нг/мл соответственно), а уровень AD7c-NTP в моче положительно коррелировал с генотипом ApoE (r=0,165, p=0,003). Исследование S. Lv и соавт. [64] показало, что уровни плазменного белка альфа-синуклеина и мочевого AD7c-NTP были значительно повышены у пациентов с БА, но не зависели от аллелей ApoE.

Опубликовано исследование Y. Wang и соавт. [65], целями которого было изучить корреляцию между формальдегидом мочи и КН на протяжении всего периода течения БА, а также оценить связь генотипа ApoE и накопления Aβ с присутствием формальдегида в моче. Были набраны контрольная группа здоровых (n=72), группа пациентов с субъективными КН (n=110), легким КН (n=140), УКН (n=171) и деменцией при БА (n=136). Уровень формальдегида в моче повышался при субъективных КН, затем снижался при легком КН и, наконец, увеличивался при УКН и БА. Кроме того, уровень формальдегида в моче был значительно выше в группе БА по сравнению с группами здоровых (p<0,001) и УКН (p<0,001). Дальнейший анализ показал, что уровень формальдегида в моче был выше в подгруппе с ApoE 4+ по сравнению с подгруппой ApoE 4–. Разницы в уровне формальдегида в моче между подгруппой Aβ+ и подгруппой Aβ– в каждой группе не было. Метаболомные исследования выявили снижение концентрации формиата и фумарата в моче пациентов с БА [66].

Окислительный стресс является одним из звеньев в патогенезе БА. Изучение молекул-проводников окислительного повреждения вещества головного мозга может оказаться перспективным в плане выявления ранних признаков БА. Поиск таких молекул проводился и в моче. Концентрация некоторых метаболитов в моче, в частности изопростана 8,12-изо-iPF(2alpha)-V, образующегося в результате перекисного окисления липидов, повышается на поздних стадиях БА и может выявлять прогрессирование патологии от УКН до деменции. Другими кандидатами в метаболиты, отражающие окислительное повреждение ДНК, могут быть окисленные нуклеозиды, такие как псевдоуридин, 1-метиладенозин, 3-метилуридин, N2, N2-диметилгуанозин, 8-гидрокси-20-дезоксигуанозин и 2-дезоксигуанозин, уровень которых был выше у пациентов с БА, чем у здоровых пожилых [67—69].

Биомаркеры БА в назальном секрете

Ранние исследования выявили присутствие Aβ и белков-предшественников амилоида (APP) в посмертных образцах обонятельной слизистой оболочки пациентов с БА. Агрегация Aβ в образцах обонятельного эпителия была обнаружена в 71% случаев БА, в 22% — в норме и в 14% — при других нейродегенеративных заболеваниях [70]. При исследовании биоптатов обонятельного эпителия была выявлена экспрессия Aβ в норме, при УКН и при БА [71]. Сбор образцов обонятельных структур для исследований, связанных с БА, перешел от полученных при аутопсии или биопсии материалов к сбору носовых выделений человека. В одном из исследований были собраны мазки из нескольких областей носа (общий носовой ход, нижняя носовая раковина, средний носовой ход и обонятельная щель) [72]. В последующем была проанализирована экспрессия Aβ в жидкости носовых выделений с помощью иммуноферментного анализа и было доказано, что уровень олигомерного Aβ в носовых выделениях при БА был выше, чем в норме.

Трехлетнее продольное исследование подтвердило, что наличие олигомерного Aβ может выявлять прогрессирование когнитивного снижения [73]. В ранних исследованиях гистопатологический метод использовался для обнаружения t-tau в посмертных и предсмертных образцах обонятельной системы пациентов с БА. Позднее иммуногистохимические исследования показали, что патология t-tau в назальном секрете коррелирует с прогрессированием БА [74]. Иммуноферментный анализ мазков из носа показал, что соотношение p-tau/t-tau более высокое при БА по сравнению с контролем [75, 76].

В обонятельной системе также были выявлены биомаркеры, не являющиеся типичными для БА. Показано увеличение количества микроРНК-206 в обонятельном эпителии пациентов с БА с помощью полимеразной цепной реакции в реальном времени [77]. Однако до сих пор мало что известно о молекулярных механизмах, ответственных за изменения протеома слизи при нейродегенеративных заболеваниях, в частности БА.

Заключение

В настоящей работе представлены основные неинвазивные маркеры, выделенные из различных биологических сред организма (слюна, слеза, моча, назальный секрет), которые могут использоваться для ранней диагностики БА. Представленные данные указывают на то, что патогенез БА изучается все детальнее, обнаруживаются новые молекулы, участвующие в развитии БА, идентифицируемые в биологических жидкостях. Используются новейшие методы в сфере метаболомики и протеомики. Несмотря на большое количество проводимых исследований и выявление потенциальных ранее не описанных маркеров, применение их в клинической практике пока ограничено. Полученные данные требуют дальнейшего изучения, расширения исследуемых когорт и подтверждения воспроизводимости результатов.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Hane FT, Robinson M, Lee BY, et al. Recent Progress in Alzheimer’s Disease Research, Part 3: Diagnosis and Treatment. J Alz Dis. 2017;57(3):645-665.  https://doi.org/10.3233/JAD-160907
  2. Bălașa AF, Chircov C, Grumezescu AM. Body Fluid Biomarkers for Alzheimer’s Disease-An Up-To-Date Overview. Biomedicines. 2020;15:8(10):421.  https://doi.org/10.3390/biomedicines8100421
  3. Dos Santos Picanco LC, Ozela PF, et al. Alzheimer’s Disease: A Review from the Pathophysiology to Diagnosis, New Perspectives for Pharmacological Treatment. Curr Med Chem. 2018;25:3141-3159. https://doi.org/10.2174/0929867323666161213101126
  4. Dubois B, Villain N, Frisoni GB, et al. Clinical diagnosis of Alzheimer’s disease: recommendations of the International Working Group. The Lancet Neurology. 2021;20(6):484-496.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(21)00066-1
  5. Romaus-Sanjurjo D, Regueiro U, López-López M, et al. Alzheimer’s Disease Seen through the Eye: Ocular Alterations and Neurodegeneration. Int J Mol Sci. 2022;23(12):2486. https://doi.org/10.3390/ijms23052486
  6. Ashton NJ, Ide M, Zetterberg H, Blennow K. Salivary Biomarkers for Alzheimer’s Disease and Related Disorders. Neurol Ther. 2019;8:83-94.  https://doi.org/10.1007/s40120-019-00168-1
  7. Bermejo-Pareja F, Antequera D, Vargas T, et al. Saliva levels of Abeta1-42 as potential biomarker of Alzheimer’s disease: a pilot study. BMC Neurology. 2010;10(7):108. 
  8. Lee M, Guo JP, Kennedy K, et al. A Method for Diagnosing Alzheimer’s Disease Based on Salivary Amyloid-β Protein 42 Levels. J Alz Dis. 2017;55(3):1175-1182. https://doi.org/10.3233/JAD-160748
  9. Sabbagh MN, Shi J, Lee M, et al. Salivary beta amyloid protein levels are detectable and differentiate patients with Alzheimer’s disease dementia from normal controls: preliminary findings. BMC Neurology. 2018;18(1):155.  https://doi.org/10.1186/s12883-018-1160-y
  10. Gleerup HS, Hasselbalch SG, Simonsen AH. Biomarkers for Alzheimer’s Disease in Saliva: A Systematic Review. Dis Mark. 2019;2019:4761054. https://doi.org/10.1155/2019/4761054
  11. Nijakowski K, Owecki W, Jankowski J, Surdacka A. Salivary Biomarkers for Alzheimer’s Disease: A Systematic Review with Meta-Analysis. Int J Mol Sci. 2024;25(2):1168. https://doi.org/10.3390/ijms25021168
  12. Zalewska A, Klimiuk A, Zięba S, et al. Salivary Gland Dysfunction and Salivary Redox Imbalance in Patients with Alzheimer’s Disease. Sci Rep. 2021;11:23904. https://doi.org/10.1038/s41598-021-03456-9
  13. Sabaei M, Rahimian S, Haj ME, Ketabforoush A, et al. Salivary Levels of Disease-Related Biomarkers in the Early Stages of Parkinson’s and Alzheimer’s Disease: A Cross-Sectional Study. IBRO Neurosci Rep. 2023;14:285-292.  https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2023.03.004
  14. Tvarijonaviciute A, Zamora C, Ceron JJ, et al. Salivary biomarkers in Alzheimer’s disease. Clin Oral Invest. 2020;24(10):3437-3444. https://doi.org/10.1007/s00784-020-03214-7
  15. Cui Y, Zhang H, Zhu J, et al. Investigation of Whole and Glandular Saliva as a Biomarker for Alzheimer’s Disease Diagnosis. Brain Sci. 2022;12:595.  https://doi.org/10.3390/brainsci12050595
  16. Shi M, Sui YT, Peskind ER, et al. Salivary tau species are potential biomarkers of Alzheimer’s disease. J Alz Dis. 2011;27(2):299-305.  https://doi.org/10.3233/JAD-2011-110731
  17. Pekeles H, Qureshi HY, Paudel HK, et al. Development and validation of a salivary tau biomarker in Alzheimer’s disease. Alzheimers Dem. 2019;11:53-60.  https://doi.org/10.1016/j.dadm.2018.03.003
  18. Baker HM, Baker EN. Lactoferrin and iron: structural and dynamic aspects of binding and release. Biometals. 2004;17(3):209-216.  https://doi.org/10.1023/b:biom.0000027694.40260.70
  19. Arslan SY, Leung KP, Wu CD. The effect of lactoferrin on oral bacterial attachment. Oral Microbiol Immunol. 2009;24(5):411-416.  https://doi.org/10.1111/j.1399-302X.2009.00537.x
  20. González-Sánchez M, Bartolome F, Antequera D, et al. Decreased salivary lactoferrin levels are specific to Alzheimer’s disease. EBioMed. 2020;57:102834. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2020.102834
  21. Reseco L, Atienza M, Fernandez-Alvarez M, et al. Salivary lactoferrin is associated with cortical amyloid-beta load, cortical integrity, and memory in aging. Alzheimer’s Res Ther. 2021;13(1):150.  https://doi.org/10.1186/s13195-021-00891-8
  22. Gleerup HS, Jensen CS, Høgh P, et al. Lactoferrin in cerebrospinal fluid and saliva is not a diagnostic biomarker for Alzheimer’s disease in a mixed memory clinic population. EBioMed. 2021;67:103361. https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2021.103361
  23. Thapa S, Lv M, Xu H. Acetylcholinesterase: A Primary Target for Drugs and Insecticides. Mini Rev Med Chem. 2017;17:1665-1676. https://doi.org/10.2174/1389557517666170120153930
  24. Rotundo RL. Biogenesis, assembly and trafficking of acetylcholinesterase. J Neurochem. 2017;142 Suppl 2(Suppl 2):52-58.  https://doi.org/10.1111/jnc.13982
  25. Ahmadi-Motamayel F, Goodarzi MT, Tarazi S, Vahabian M. Evaluation of Salivary Acetylcholinesterase and Pseudocholinesterase in Patients with Alzheimer’s Disease: A Case-Control Study. Special Care Dent. 2019;39:39-44.  https://doi.org/10.1111/scd.12342
  26. Bakhtiari S, Moghadam NB, Ehsani M, et al. Can Salivary Acetylcholinesterase Be a Diagnostic Biomarker for Alzheimer? J Clin Diagn Res. 2017;11:ZC58-ZC60. https://doi.org/10.7860/JCDR/2017/21715.9192
  27. Knezevic E, Nenic K, Milanovic V, Knezevic NN. The Role of Cortisol in Chronic Stress, Neurodegenerative Diseases, and Psychological Disorders. Cells. 2023;12(23):2726.
  28. De Souza-Talarico JN, Caramelli P, Nitrini R, Chaves EC. Effect of cortisol levels on working memory performance in elderly subjects with Alzheimer’s disease. Arq Neuropsiquiatr. 2008;66(3B):619-624.  https://doi.org/10.1590/s0004-282x2008000500003
  29. Peña-Bautista C, Baquero M, Ferrer I, et al. Neuropsychological assessment and cortisol levels in biofluids from early Alzheimer’s disease patients. Exp Gerontol. 2019;123:10-16. 
  30. Katsipis G, Tzekaki EE, Tsolaki M, Pantazaki AA. Salivary GFAP as a potential biomarker for diagnosis of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease and its correlation with neuroinflammation and apoptosis. J Neuroimmunol. 2021;361:577744. https://doi.org/10.1016/j.jneuroim.2021.577744
  31. McNicholas K, François M, Liu JW, et al. Salivary inflammatory biomarkers are predictive of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease in a feasibility study. Front Aging Neurosci. 2022;14:1019296. https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.1019296
  32. Contini C, Serrao S, Manconi B, et al. Characterization of Cystatin B Interactome in Saliva from Healthy Elderly and Alzheimer’s Disease Patients. Life (Basel, Switzerland). 2023;13(3):748.  https://doi.org/10.3390/life13030748
  33. Peña-Bautista C, Torres-Cuevas I, Baquero M, et al. Early neurotransmission impairment in non-invasive Alzheimer Disease detection. Sci Rep. 2020;10(1):16396. https://doi.org/10.1038/s41598-020-73362-z
  34. Marksteiner J, Defrancesco M, Humpel C. Saliva tau and phospho-tau-181 measured by Lumipulse in patients with Alzheimer’s disease. Front Aging Neurosci. 2022;14:1014305. https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.1014305
  35. Ryu IS, Kim DH, Ro JY, et al. The microRNA-485-3p Concentration in Salivary Exosome-Enriched Extracellular Vesicles Is Related to Amyloid β Deposition in the Brain of Patients with Alzheimer’s Disease. Clin Biochem. 2023;118:110603. https://doi.org/10.1016/j.clinbiochem.2023.110603
  36. Pukhalskaia AE, Dyatlova AS, Linkova NS, et al. Sirtuins as Possible Predictors of Aging and Alzheimer’s Disease Development: Verification in the Hippocampus and Saliva. Bull Exp Biol Med. 2020;169(6):821-824.  https://doi.org/10.1007/s10517-020-04986-4
  37. Khalifeh M, Read MI, Barreto GE, Sahebkar A. Trehalose against Alzheimer’s Disease: Insights into a Potential Therapy. BioEssays. 2020;42:e1900195. https://doi.org/10.1002/bies.201900195
  38. Lau HC, Lee IK, Ko PW, et al. Non-Invasive Screening for Alzheimer’s Disease by Sensing Salivary Sugar Using Drosophila Cells Expressing Gustatory Receptor (Gr5a) Immobilized on an Extended Gate Ion-Sensitive Field-Effect Transistor (EG-ISFET) Biosensor. PLoS One. 2015;10:e0117810. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117810
  39. Haigh BJ, Stewart KW, Whelan JR, et al. Alterations in the salivary proteome associated with periodontitis. J Clin Periodontol. 2010;37(3):241-247.  https://doi.org/10.1111/j.1600-051X.2009.01525.x
  40. Al-Amrani S, Al-Jabri Z, Al-Zaabi A, et al. Proteomics: Concepts and Applications in Human Medicine. World J Biol Chem. 2021;12:57-69.  https://doi.org/10.4331/wjbc.v12.i5.57
  41. Huan T, Tran T, Zheng J, et al. Metabolomics Analyses of Saliva Detect Novel Biomarkers of Alzheimer’s Disease. J Alz Dis. 2018;65:1401-1416. https://doi.org/10.3233/JAD-180711
  42. François M, Karpe A, Liu JW, et al. Salivaomics as a Potential Tool for Predicting Alzheimer’s Disease During the Early Stages of Neurodegeneration. J Alz Dis. 2021;82(3):1301-1313. https://doi.org/10.3233/JAD-210283
  43. Liang Q, Liu H, Li X, Zhang Y. High performance liquid chromatography coupled with high resolution mass spectrometry-based characterization of lipidomic responses from rats with kidney injuries. RSC Adv. 2021;36:20250-20258. https://doi.org/10.1039/c8ra02805b
  44. Marksteiner J, Oberacher H, Humpel C. Acyl-Alkyl-Phosphatidlycholines are Decreased in Saliva of Patients with Alzheimer’s Disease as Identified by Targeted Metabolomics. J Alzheimers Dis. 2019;68(2):583-589.  https://doi.org/10.3233/JAD-181278
  45. Eldem E, Barve A, Sallin O, et al. Salivary Proteomics Identifies Transthyretin as a Biomarker of Early Dementia Conversion. J Alz Dis Rep. 2022;6:31-41.  https://doi.org/10.3233/ADR-210056
  46. Wan J, Fan H. Oral Microbiome and Alzheimer’s Disease. Microorganisms. 2023;11:2550. https://doi.org/10.3390/microorganisms11102550
  47. Zürcher C, Humpel C. Saliva: a challenging human fluid to diagnose brain disorders with a focus on Alzheimer’s disease. Neural Regeneration Res. 2023;18(12):2606-2610. https://doi.org/10.4103/1673-5374.373675
  48. Hu X, McKenzie CA, Smith C, et al. The remarkable complexity of the brain microbiome in health and disease. BioRxiv. 2023;2(6):527297. https://doi.org/10.1101/2023.02.06.527297
  49. Kaštelan S, Braš M, Pjevač N, et al. Tear Biomarkers and Alzheimer’s Disease. International Journal of Mol Sci. 2023;24(17):13429. https://doi.org/10.3390/ijms241713429
  50. Zhou L, Zhao SZ, Koh SK, et al. In-depth analysis of the human tear proteome. J Proteom. 2012;75(13):3877-3885. https://doi.org/10.1016/j.jprot.2012.04.053
  51. Del Prete S, Marasco D, Sabetta R, et al. Tear Liquid for Predictive Diagnosis of Alzheimer’s Disease. Sci Rep. 2021;4(3):26.  https://doi.org/10.3390/reports4030026
  52. Wang YR, Chuang HC, Tripathi A, et al. High-Sensitivity and Trace-Amount Specimen Electrochemical Sensors for Exploring the Levels of β-Amyloid in Human Blood and Tears. Analyt Chem. 2021;93(22):8099-8106. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.0c04980
  53. Gijs M, Ramakers IHGB, Visser PJ, et al. Association of tear fluid amyloid and tau levels with disease severity and neurodegeneration. Sci Rep. 2021;11(1):22675.
  54. Gharbiya M, Visioli G, Trebbastoni A, et al. Beta-Amyloid Peptide in Tears: An Early Diagnostic Marker of Alzheimer’s Disease Correlated with Choroidal Thickness. Int J Mol Sci. 2023;24(3):2590. https://doi.org/10.3390/ijms24032590
  55. Kalló G, Emri M, Varga Z, et al. Changes in the Chemical Barrier Composition of Tears in Alzheimer’s Disease Reveal Potential Tear Diagnostic Biomarkers. PloS One. 2016;11(6):e0158000. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0158000
  56. Kenny A, Jiménez-Mateos EM, Zea-Sevilla MA, et al. Proteins and microRNAs are differentially expressed in tear fluid from patients with Alzheimer’s disease. Sci Rep. 2019;9(1):15437. https://doi.org/10.1038/s41598-019-51837-y
  57. van de Sande N, Ramakers IHGB, Visser PJ, et al. Tear biomarkers for Alzheimer’s disease screening and diagnosis (the TearAD study): design and rationale of an observational longitudinal multicenter study. BMC Neurology. 2023;23(1):293.  https://doi.org/10.1186/s12883-023-03335-y
  58. Lim JK, Li QX, He Z, et al. The Eye as a Biomarker for Alzheimer’s Disease. Front Neurosci. 2016;10:536.  https://doi.org/10.3389/fnins.2016.00536
  59. Karki HP, Jang Y, Jung J, Oh J. Advances in the development paradigm of biosample-based biosensors for early ultrasensitive detection of Alzheimer’s disease. J Nanobiotechnol. 2021;19(1):72.  https://doi.org/10.1186/s12951-021-00814-7
  60. Kurbatova N, Garg M, Whiley L, et al. Urinary metabolic phenotyping for Alzheimer’s disease. Sci Rep. 2020;10(1):21745. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78031-9
  61. Watanabe Y, Hirao Y, Kasuga K, et al. Urinary Apolipoprotein C3 Is a Potential Biomarker for Alzheimer’s Disease. Dementia Geriatr Cogn Disord. 2020;10(3):94-104.  https://doi.org/10.1159/000509561
  62. Monte SM, Ghanbari K, Frey WH, et al. Characterization of the AD7C-NTP cDNA expression in Alzheimer’s disease and measurement of a 41-kD protein in cerebrospinal fluid. J Clin Invest. 1997;100:3093-3104. https://doi.org/10.1172/JCI119864
  63. Li Y, Kang M, Sheng C, et al. Relationship between Urinary Alzheimer-Associated Neuronal Thread Protein and Apolipoprotein Epsilon 4 Allele in the Cognitively Normal Population. Neural Plasticity. 2020;2020:9742138. https://doi.org/10.1155/2020/9742138
  64. Lv S, Zhou X, Li Y, et al. The Association Between Plasma α-Synuclein (α-syn) Protein, Urinary Alzheimer-Associated Neuronal Thread Protein (AD7c-NTP), and Apolipoprotein Epsilon 4 (ApoE 4) Alleles and Cognitive Decline in 60 Patients with Alzheimer’s Disease Compared with 28 Age-Matched Normal Individuals. Med Sci Mon. 2021;27:e932998. https://doi.org/10.12659/MSM.932998
  65. Wang Y, Pan F, Xie F, et al. Correlation Between Urine Formaldehyde and Cognitive Abilities in the Clinical Spectrum of Alzheimer’s Disease. Front Aging Neurosci. 2022;14:820385. https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.820385
  66. Martinelli F, Heinken A, Henning AK, et al. Whole-body modelling reveals microbiome and genomic interactions on reduced urine formate levels in Alzheimer’s disease. Res Square. 2023;rs.3.rs-3306891. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3306891/v1
  67. García-Blanco A, Peña-Bautista C, Oger C, et al. Reliable determination of new lipid peroxidation compounds as potential early Alzheimer Disease biomarkers. Talanta. 2018;184:193-201.  https://doi.org/10.1016/j.talanta.2018.03.002
  68. Praticò D, Clark CM, Liun F, et al. Increase of brain oxidative stress in mild cognitive impairment: A possible predictor of Alzheimer disease. Arch Neurol. 2002;59(6):972-976.  https://doi.org/10.1001/archneur.59.6.972
  69. Lee SH, Kim I, Chung BC. Increased urinary level of oxidized nucleosides in patients with mild-to-moderate Alzheimer’s disease. Clin Biochem. 2007;40(13-14):936-938.  https://doi.org/10.1016/j.clinbiochem.2006.11.021
  70. Arnold SE, Lee EB, Moberg PJ, et al. Olfactory epithelium amyloid‐β and paired helical filament‐tau pathology in Alzheimer disease. Ann neurol. 2010;67(4):462-469.  https://doi.org/10.1002/ana.21910
  71. Ayala-Grosso CA, Pieruzzini R, Diaz-Solano D, et al. Amyloid-aβ Peptide in olfactory mucosa and mesenchymal stromal cells of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease patients. Brain Pathology. 2015;25(2):136-145.  https://doi.org/10.1111/bpa.12169
  72. Liu Z, Kameshima N, Nanjo T, et al. Development of a High-Sensitivity Method for the Measurement of Human Nasal Aβ42, Tau, and Phosphorylated Tau. J Alzheimer’s Dis. 2018;62(2):737-744.  https://doi.org/10.3233/JAD-170962
  73. Yoo SJ, Lee JH, Kim SY, et al. Differential spatial expression of peripheral olfactory neuron-derived BACE1 induces olfactory impairment by region-specific accumulation of β-amyloid oligomer. Cell Death Dis. 2017;8(8):e2977. https://doi.org/10.1038/cddis.2017.349
  74. Hock C, Golombowski S, Müller-Spahn F, et al. Histological markers in nasal mucosa of patients with Alzheimer’s disease. Eur Neurol. 1998;40(1):31-36.  https://doi.org/10.1159/000007953
  75. Attems J, Walker L, Jellinger KA. Olfactory bulb involvement in neurodegenerative diseases. Acta Neuropathol. 2014;127(4):459-475.  https://doi.org/10.1007/s00401-014-1261-7
  76. Passali GC, Politi L, Crisanti A, et al. Tau protein detection in anosmic Alzheimer’s disease patient’s nasal secretions. Chemosensory Perception. 2015;8(4):201-206.  https://doi.org/10.1007/s12078-015-9198-3
  77. Moon J, Lee ST, Kong IG, et al. Early diagnosis of Alzheimer’s disease from elevated olfactory mucosal miR-206 level. Sci Rep. 2016;6:20364. https://doi.org/10.1038/srep20364

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.