罗切斯特，明尼苏达州 — 妙佑医疗国际(Mayo Clinic) 研究人员提出了一种新的计算模型，用于在阿尔茨海默病症状与脑解剖结构之间建立起映射关系。该模型是通过将机器学习技术应用于患者大脑成像数据而开发的。这个模型利用大脑的完整功能，而不是特定的大脑区域或网络来解释脑解剖结构与心理过程之间的关系。研究结果已发表在《自然通讯》杂志上。

“这种新模型有助于我们进一步理解大脑在衰老和阿尔茨海默病期间的工作及受损原理，从而为监测、预防和治疗精神障碍提供新的方法，”妙佑医疗国际神经科医生及本研究的主要作者David T. Jones医学博士说。

阿尔茨海默病通常被描述为一种蛋白质加工问题。有毒蛋白质淀粉样蛋白和tau沉积在大脑区域，导致神经元衰竭，从而引发记忆丧失、沟通困难和思维混乱等临床症状。

然而临床症状、脑损伤模式和脑解剖结构之间的关系尚不明确。有些患者可能患有多种神经退行性疾病，这进一步加大了诊断的难度。使用该计算模型映射大脑行为可能会给临床医生提供新的视角。

为了开发这个新的模型，研究人员对妙佑医疗国际衰老研究和妙佑医疗国际阿尔茨海默病研究中心的423名认知受损的受试者进行了氟脱氧葡萄糖正电子发射计算机断层扫描(FDG-PET)脑葡萄糖测量。FDG-PET是一种显示葡萄糖如何为各大脑部位提供能量的成像检测技术。例如，阿尔茨海默病、路易体痴呆症和额颞叶痴呆症等神经退行性疾病都有着不同的葡萄糖利用模式。

该模型将与痴呆症症状相关的复杂脑解剖结构浓缩成一个概念性的颜色编码框架，以显示与神经退行性疾病和精神功能相关的大脑区域。这个模型中显示的成像模式与患者出现的症状有关。

目前已在410名患者中验证了该模型预测阿尔茨海默病生理变化的能力。另外，还通过映射正常衰老和痴呆综合征患者的大量数据，针对记忆、执行功能、语言、行为、运动、感知、语义知识和视觉空间能力进行了额外的验证。

研究人员发现，只需10种模式就能解释痴呆症患者大脑中51%的葡萄糖利用模式差异。这10种脑葡萄糖模式以独特组合出现在每个患者身上，具体取决于他们的症状类型。作为该研究的后续工作，Jones博士指导的神经学人工智能(AI)项目正在利用这10种模式来研究AI系统，以便帮助解读潜在阿尔茨海默病和相关综合征患者的脑部扫描评估影像。

“这种新的计算模型在经过深入验证并得到更多支持后，或许能够指引科学工作的方向，例如，指引大脑和痴呆症研究专注于复杂系统生物学的动力学，而不是错误折叠的蛋白质，”Jones博士说。

“如果与阿尔茨海默病相关的心理功能是在整个大脑中以分布式的方式执行，那么我们就需要一种像这样的新疾病模型。我们认为这种模型可能会推动人们对于神经退行性变与心理功能的诊断、治疗和基本理解。”

本研究的共同作者全部来自妙佑医疗国际，他们是：Val Lowe医学博士；Jonathan Graff-Radford医学博士；Hugo Botha医学士、外科学士；Leland Barnard博士；Daniela Wiepert；Matthew Murphy博士；Melissa Murray博士；Matthew Senjem；Jeffrey Gunter博士；Heather Wiste；Bradley Boeve医学博士；David Knopman医学博士；Ronald Petersen医学博士/博士；以及Clifford Jack Jr.医学博士。

这项研究得到了美国国立卫生研究院（拨款编号P30 AG62677、R01 AG011378、R01 AG041851 843、P50 AG016574、U01 AG06786）、Elsie and Marvin Dekelboum Family Foundation、Liston Family Foundation、GHR Foundation、Alzheimer's Association、Foundation Dr. Corinne Schuler、Race Against Dementia及Mayo Foundation for Medical Education and Research的支持。

Jones博士是一项医学影像自动临床阅片机器学习技术的专利申请的发明者。其他作者均已声明无利益冲突。

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