使用大脑缩标志物个性化阿尔茨海默病的进展

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 神经学 神经学
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 阿尔茨海默病 (AD) 呈现出显著的个体变化.
• 神经解剖学规范建模提供了一种捕捉这种变化的方法.
• 在轻度认知障碍 (MCI) 和AD中跟踪疾病进展至关重要.

研究的目的:

• 应用神经解剖学规范建模来跟踪MCI和AD的个体疾病进展.
• 评估区域Z-score和总异常值计数 (tOC) 在监测缩率方面的有用性.
• 调查tOC变化和MCI进展到AD之间的关系.

主要方法:

• 使用大量健康对照数据集 (n~58k) 来生成皮层厚度和皮层下体积的神经解剖学规范模型.
• 从4361个T1加权MRI扫描中计算区域Z分数.
• 确定了异常区域 (Z-score <-1.96) 并将它们总结为异常数的总计 (tOC).

主要成果:

• 在患有AD的患者和转换为AD的MCI个体中,tOC的变化率增加.
• 较高的每年tOC变化率与非成像标志物相关,并预测了MCI到AD进展.
• 根据大脑Z分数图,海马缩显示了最高的变化率.

结论:

• 区域异常点地图和tOC有效地追踪神经退行性疾病中的个体水平缩率.
• 这种方法提供了一种定量方法来监测疾病的进展.
• 神经解剖学规范建模显示,对早期发现和监测AD有希望.