バイオマーカー

科学分野:

• 神経画像法
• 放射線学
• 医用生体工学

背景:

• 動脈スピンラベル（ASL）MRIは、脳血流（CBF）の非侵襲的測定を可能にする。
• ASLによって検出される領域性低灌流は、観察可能な脳萎縮に先行して、アルツハイマー病（AD）の進行に関連している。
• 本研究では、ADの診断と進行モニタリングにおけるASLの有用性を調査する。

研究 の 目的:

• アルツハイマー病（AD）に対するASLベースのCBF測定の診断パフォーマンスを評価する。
• 認知正常（CN）、軽度認知障害（MCI）、AD患者を識別するASLの能力を評価する。
• MCIからADへの進行予測におけるASLの有効性を決定する。

主な方法:

• アルツハイマー病神経画像イニシアチブ（ADNI-3）参加者のサブセットを利用した。
• qaslパイプラインを使用してASL画像を処理し、較正されたCBFマップを生成した。
• ANOVAによって駆動される特徴選択により、ROIベースのCBF、人口統計学的共変量、およびスキャナータイプを使用してサポートベクターマシン（SVM）分類器をトレーニングした。

主要な成果:

• 分類器は、ADとCN（AUC=0.957）、およびMCI（AUC=0.936）を識別する上で高い精度を達成し、特異度（0.98）も高かった。
• CNとMCIの識別におけるパフォーマンスは中程度（AUC=0.702）であった。
• ASLは、MCIからADへの進行予測において強力な予測力（AUC > 0.9）を示した。

結論:

• ASL由来のCBF測定値は、アルツハイマー病の臨床診断と疾患進行を正確に予測できる。
• 本研究におけるASL分類器のパフォーマンスは、以前に報告されたPETおよびASL分析のパフォーマンスを上回った。
• ASL MRIは、ADの診断と進行モニタリングのための有望な非侵襲的ツールである。