扬子晚报讯（记者 吕彦霖）随着我国老龄化进程加速，认知障碍早期筛查需求日益迫切。近日，南京大学医学院附属鼓楼医院徐运教授团队取得重要突破，成功研发一项基于血清拉曼光谱+集成学习人工智能的认知障碍精准分级筛查新技术。为我国认知障碍的早期防控提供了客观、高效、便捷的创新工具。实现一滴血立即判断认知是否正常及其认知障碍程度。

受访者供图

南京鼓楼医院神经内科主任、中华医学会神经病学分会第九届委员会候任主任委员徐运教授表示，目前，社区认知筛查主要依赖量表测评，受时间、人力和主观因素制约，难以满足大规模社区筛查需要。同时，其效果易受被检查者配合程度、文化背景、方言及评估者操作等多重因素影响，过程耗时且准确性不稳定。

因此，徐运教授团队另辟蹊径，将拉曼光谱技术与集成学习算法相结合，开创了一种全新的筛查方法。专家介绍，研究只需采集10微升血清（约1/5滴血），利用拉曼光谱获取其中分子独特的“光谱指纹”。随后，通过训练好的集成学习模型对复杂光谱数据进行分析，即可快速、客观地区分认知正常、轻度认知障碍和痴呆三大类人群。

据悉，新技术不仅筛查速度快，而且准确性高，为实现认知障碍的早期识别和精准干预奠定了技术基础。该成果发表于国际权威期刊《Alzheimer's Research & Therapy》（2026），并已申请国家专利。同时，因具有操作简便、快速客观、样本量微、成本低等优势，未来有望为基层医疗机构大规模疾病普筛赋能。

值得一提的是，该研究还首次建立“血液光谱”与“大脑网络”的科学桥梁。徐运介绍，团队进一步深入挖掘数据并发现，位于1602、1002和1666 cm-¹波数处的关键拉曼峰位，其强度和图论属性在认知障碍群体中发生规律性改变。更值得注意的是，通过关联分析，这些特定的血清“光谱指纹”变化，与患者后默认网络相关的功能交互异常具有显著关联。这是首次在拉曼光谱维度上，将外周血中的分子信息与大尺度脑功能网络的改变联系起来，为通过血液检测获取脑影像学变化提供了全新证据，具有重要的科学价值。

同时，该研究还开辟了一条通过外周血样本光谱检测探索脑疾病机制的新路径，为认知障碍的病理研究、疗效监测及新药开发提供了新的思路与潜在生物标志物。

视频 吕彦霖

校对 陶善工