一项新发表的研究给出了这样一组数字:在 104 周里,使用司美格鲁肽(semaglutide)2.4 毫克的一组人,基于血液蛋白特征推算出的 5 年痴呆风险,上升幅度明显小于安慰剂组,换算成预测事件率低了 26.0%(OR 0.74,95% CI 0.65–0.85,P < 0.001)。

这个结论发表在《Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring》期刊上,标题直译为「司美格鲁肽减弱超重或肥胖且合并心血管疾病、无糖尿病的老年人中基于蛋白组学的痴呆风险特征」。数字看起来有分量,但要读懂它,必须先看清三个前提。
这项研究到底做了什么
它不是一项新的独立试验,而是对 SELECT 三期试验数据所做的事后分析(post hoc analysis)。
SELECT 是一项随机、双盲、安慰剂对照的心血管结局试验,编号 NCT03574597,纳入年龄 45 岁以上、体重指数不低于 27、已患动脉粥样硬化性心血管疾病(心梗、卒中或外周动脉疾病)但没有糖尿病的成年人,总样本 17,604 人。
本次分析只取其中的一个子集:年龄在 65 岁以上,且基线和第 104 周都留有配对血清样本的受试者,最终纳入 2970 人,其中安慰剂组 1588 人,司美格鲁肽 2.4 毫克组 1382 人。用药方式为每周一次皮下注射,经 16 周滴定到目标剂量。
蛋白测量使用 SomaScan 4.1 平台完成;用于推算痴呆风险的评分模型 dSST,最初在 ARIC 队列(11,277 人)中训练,并在 BLSA(1214 人)与 NILS-LSA(340 人)两个队列中做过验证。
主要结果包括:
- 5 年预测痴呆风险:司美格鲁肽组的上升幅度约为安慰剂组的 1/2.5,对应预测事件率低 26.0%(OR 0.74,95% CI 0.65–0.85);
- 20 年预测痴呆风险:上升幅度约为安慰剂组的 1/1.67,对应预测事件率低 8.8%(OR 0.91,95% CI 0.88–0.94);
- 风险等级划分:被归入更高痴呆风险类别的几率低 36%(OR 0.64,95% CI 0.55–0.75);
- 减重因素:把 BMI 变化计入之后,治疗效应量缩小了 28%,仍有 72% 的组间差异保留下来。
最后一条值得单独留意——它意味着这种差异无法仅用「体重下降」来解释。
三个必须看清的前提
第一,这是预测风险,不是实际发病。作者在讨论部分明确说明,研究依赖的是模型推算出的风险值,而非 SELECT 试验内部经过裁定(adjudicated)的痴呆病例或认知功能结局。试验中通过 MedDRA 标准化检索捕捉到的痴呆相关不良事件,很可能被低估,也不能替代系统性的认知评估。换句话说,研究测到的是血液蛋白特征朝哪个方向移动,而不是有多少人真的患上了痴呆。
第二,事后分析加特定人群。这项分析属于 post hoc 设计,蛋白组学终点没有预先设定多重比较校正。受试者又被限定在 65 岁以上、超重或肥胖、已有心血管疾病、且没有糖尿病这一范围内,结论不能直接外推到普通人群。研究者还提到一项技术层面的局限:dSST 评分最初是在 EDTA 血浆队列中开发和验证的,而本次用的是血清,基质差异可能改变某些分析物的绝对水平,进而影响评分校准;此外 dSST 的推导与验证队列均为社区人群,既没有排除糖尿病患者,也没有针对超重肥胖人群做富集。作者认为这会影响绝对风险阈值的校准,但不至于动摇试验内部两组之间的对比。
第三,资助方与作者身份。该研究由诺和诺德(Novo Nordisk)资助,这家公司参与了研究设计,并在数据收集、分析、稿件准备与审阅环节与作者协作。通讯作者 Martí Jiménez-Mausbach 与 Jan Christian Refsgaard 均为诺和诺德员工及小股东;Clare Paterson 为 Illumina 员工及股东;Betty M. Tijms 所在机构则收到过来自诺和诺德等公司的咨询费用。司美格鲁肽正是诺和诺德的产品。
为什么它仍然值得关注
作为 GLP-1 类药物,司美格鲁肽在中国市场的关注度一直很高,因此任何与它相关的新适应方向都容易被过度解读,这也正是需要把前提摆在前面的原因。
抛开被高估的部分,这项研究提供的是一个机制层面的信号:在两年时间里,用药组的血液蛋白特征整体朝着「痴呆风险更低」的方向移动,而且这种移动在扣除体重变化的影响后依然保留了大部分。对于后续研究,这是一个值得跟进的方向。
但要回答「司美格鲁肽能不能真正降低痴呆发病率」,靠现有数据还不够,需要以认知功能结局作为主要终点、并预先设定统计方案的前瞻性试验来验证。
来源:Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring 期刊论文,经 Hacker News 讨论
