アルツハイマー病におけるバイオマーカーと診断画像のレビューとメタアナリシス

軽度のアルツハイマー病（AD）は、軽度の認知障害（MCI）や非AD型認知症と区別することがしばしば難しいです。ADの診断と管理を支援するために、多くの診断バイオマーカーと高度な画像戦略が開発されました。本研究では、主要な診断戦略の重要なテスト特性に関する公開された証拠をレビューし、感度（SN）と特異度（SP）の最良の推定値を策定することを目指しました。1990年1月から2010年3月までに英語で発表された、ADに関するバイオマーカーや診断画像の全ての研究を特定して抽象化するために系統的レビューを実施しました。感度と特異度の推定値を提供する研究を対象としました。二変量混合効果バイナリ回帰モデルを使用してメタアナリシスを行いました。-SN、SP、受信者動作特性曲線下面積（AUROC）を計算し、信頼区間と予測輪郭を示しました。特定された1,840のユニークな研究のうち、119件が分析に十分な一次データを提示しました。感度と特異度は、非認知症コントロール、MCIの有無にかかわらず非AD型認知症に対して計算されました。非認知症コントロールと比較すると、FDG-PETは最も高いAUROC（0.96）を示し、90%の感度（95%CI 84%から94%）と89%の特異度（95% CI 81%から94%）を示しました。FDG-PETは、MCIを含む認知症コントロールからADを区別する上でも最も正確で、AUROCは0.91、感度92%（95%CI 84%から96%）および特異度78%（95% CI 69%から85%）でした。ADを非AD型認知症（MCIを除く）から区別するためには、CSF PtauおよびSPECTが同じAUROC（0.86）を生じました。ADの診断戦略はテスト特性に広いバリエーションを示し、中には臨床 практиckでの使用に期待できるものもあります。