在3年内转换为AD的MCI患者和非转换者之间,个体灰质网络的差异

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗成像医学成像
• 生物标志物 生物标志物

背景情况:

• 轻度认知障碍 (MCI) 是正常衰老和阿尔茨海默病 (AD) 之间的过渡阶段.
• 识别将发展为AD的MCI个体对于及时干预至关重要.
• 灰质 (GM) 网络变化可能会在AD进展中出现明显的认知衰退.

研究的目的:

• 调查MCI患者转换为AD (MCI-C) 和没有转换为AD (MCI-NC) 之间的个体GM网络的差异.
• 确定潜在的神经成像生物标志物,用于从MCI预测AD转化.

主要方法:

• 利用来自阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 的461名MCI患者的数据.
• 使用3D-T1成像和Kullback-Leibler分歧构建了个别的GM网络.
• 进行了梯度和拓分析,将网络属性与认知功能和APOE€4状态相关联.
• 开发了一个支持向量机 (SVM) 模型用于分类.

主要成果:

• 与MCI-NC患者相比,MCI-C患者表现出更紧缩的全脑GM网络层次结构.
• 在梯度得分 (左舌环,右状环,左中环) 和节点效率的显著差异被观察到.
• 左中圈梯度得分与APOE€4等位基因数和认知功能正相关.
• 该SVM模型在区分MCI-C和MCI-NC方面实现了79.4%的平衡精度.

结论:

• 在MCI-C中压缩的GM网络层次结构表明更严重的认知障碍.
• 左中旋梯度得分显示了区分MCI转换器与非转换器的生物标志物的潜力.
• 这些发现凸显了神经成像网络分析对早期AD预测的有用性.