阿尔茨海默病治疗难度极大。我们没搞懂这个病为什么缠上人类，连错在哪儿都不知道，自然没办法找到答案。  

由于阿尔茨海默病对患者及患者家庭影响巨大，尽管身处迷雾，还是有海量的资金投入进了药物研发。结果不出意外地，一一折戟。  

仅在 21 世纪，就至少有 146 个药物在临床研发中遭遇失败，超过 6000 亿美金的研发费用打了水漂。  

被允许使用的治疗药物也极具争议。美国的 Aducanuma 上市前证据就不够，以至于几位 FDA 评审专家愤然辞职抗议这种勉强使用，上市后还曝出多例严重不良反应甚至死亡。中国的 GV-971 也有一长串无奈的故事。  

克利夫兰诊所基因组医学研究所的华裔学者程飞雄（Twitter：@feixiongcheng）提出了一种新思路。大海捞针地设计新药成功率实在太低，那何不搭建一个智能网络，像游戏通关一样从已有药物中筛选一下？

搭建基因图谱网络，包含有可能跟阿尔茨海默病发生有关的基因，尤其是最主流的 β 淀粉样蛋白、Tau 蛋白相关基因。 

把 1608 种药物放入模型，按照与相关靶点密切性打分排序，计算筛选出第一波一共 66 种最可能跟阿尔茨海默病发生关联的现有药物。

进一步的筛选，条件包括是不是能透过血脑屏障影响大脑、在之前的研究中有没有初步证据等，从中挑选剩下了 3 种最有可能有用的候选药物。  

看药物使用的广泛性，是不是更方便进行实际验证。  

经过重重筛选后，西地那非从 1608 种药物中脱颖而出，进入了研究者的视野。  

剩下的工作就是利用大数据拿结果了。来自美国商业保险和医疗保险优势计划覆盖的 723 万人成为观察对象，分为西地那非使用组和多组对照。  

最终经过校正的，西地那非使用影响阿尔茨海默病的结果是： 

-与男性 AD 确诊风险下降 73% 相关； 

-与女性 AD 确诊风险下降 35% 相关；  

-与 65～74 岁人群 AD 确诊风险下降 62% 相关；  

-与 75 岁以上人群 AD 确诊风险下降 51% 相关。

曾经一次次熄灭的阿尔茨海默病治愈之光，因为科技的力量和一颗老药重燃起来。这是医学、人工智能、基因组学等协作的力量，也是西地那非的又一次惊艳。