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다중 혈액 바이오마커를 활용한 알츠하이머병 임상 진단 정확도의 향상
Improvement of Clinical Diagnosis Accuracy of Alzheimer’s Disease Using Multiple Blood Biomarkers
서울대학교 전기정보공학부1, ㈜퀀타매트릭스2, 서울대학교 생명공학공동연구원3, 서울대학교 의학연구원 유전체의학연구소4, 치매극복연구개발사업단5, 성균관대학교 생명물리학과6
Department of Electrical and Computer Engineering1, Seoul National University, Seoul; QuantaMatrix Inc.2, Seoul; Bio-MAX Institute3, Seoul National University, Seoul; Genomic Medicine Institute4, Medical Research Center, Seoul National University, Seoul; Korea Dementia Research Center5, Seoul National University College of Medicine, Seoul; Department of Biophysics6, Sungkyunkwan University, Suwon, Korea
Correspondence to:This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Lab Med Online 2024; 14(4): 330-338
Published October 1, 2024 https://doi.org/10.47429/lmo.2024.14.4.330
Copyright © The Korean Society for Laboratory Medicine.
방법: 임상적 진단을 통해 정상으로 분류된 48명과 AD로 분류된 80명을 대상으로 QM-Alz, ApoE, Gal-3 측정을 수행하였다. 임상적 AD 진단 결과 및 대뇌 아밀로이드 베타 침착 결과를 종속변수로 한 회귀분석 결과를 토대로 각 바이오마커 조합별 알고리즘을 도출하고, 각 바이오마커 조합의 곡선하면적(area under the curve, AUC), 민감도, 특이도를 계산하였다.
결과: 인지기능이 정상인 환자와 AD 환자를 구별하는 QM-Alz 알고리즘의 AUC는 0.758 (민감도 71.3%, 특이도 72.9%)이었다. QM-Alz에 ApoE 또는 Gal-3 결과를 추가하였을 때, 각각의 AUC 값은 0.804 (민감도 73.8%, 특이도 75.0%)와 0.842 (민감도 77.5%, 특이도 79.2%)로 향상되었다. 모든 바이오마커를 알고리즘에 통합했을 때 AUC는 0.860 (민감도 77.5%, 특이도 77.1%)이 되었다.
결론: QM-Alz는 AD의 임상 진단에 AUC 0.758의 정확도를 보여주었으며, 다양한 혈액 바이오마커를 조합함으로써 진단 정확도를 더욱 향상시킬 수 있었다.
Methods: A total of 128 clinically diagnosed participants were included. We identified the optimal algorithm combining QM-Alz, ApoE, and Gal-3 for diagnosing clinical AD dementia and cerebral amyloid-β deposition. The area under the curve (AUC), sensitivity (Sen), and specificity (Spe) of each biomarker combination were calculated.
Results: The AUC for the QM-Alz algorithm to differentiate between cognitively normal patients and patients with AD was 0.758 (Sen=71.3%, Spe=72.9%). When the QM-Alz algorithm was enriched with the addition of ApoE and Gal-3, their individual AUC values improved to 0.804 (Sen=73.8%, Spe=75.0%) and 0.842 (Sen=77.5%, Spe=79.2%), respectively. Furthermore, when all biomarkers were integrated into the algorithm, the resulting AUC was elevated to 0.860 (Sen=77.5%, Spe=77.1%).
Conclusions: The combination of various blood biomarkers, especially when integrating QM-Alz, ApoE, and Gal-3, significantly improves diagnostic accuracy for a more precise AD diagnosis.