在轻度认知障碍和早期痴呆症中,神经心理症状和基于神经成像的脑年龄:一项多中心研究

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗成像医学成像
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 神经精神症状 (NPS) 显著影响痴呆症,但其神经生物学基础尚不清楚.
• 使用机器学习来估计大脑年龄,为个人层面的评估提供了一个有希望的生物标志物.
• 了解大脑年龄和NPS之间的联系对于痴呆症护理至关重要.

研究的目的:

• 为了研究大脑年龄和NPS之间的关系,在有amnestic轻度认知障碍 (MCI) 和早期痴呆症的个体中.
• 探索大脑预测年龄差异 (大脑-PAD) 作为NPS生物标志物的实用性.

主要方法:

• 对结构性大脑MRI和499名参与者的临床数据 (MCI,早期阿尔茨海默病,勒维体痴呆症) 的截面分析.
• 在健康的大脑MRI上使用支持向量的回归来开发大脑年龄预测模型.
• 通过从预测的大脑年龄中减去时间年龄来计算大脑-PAD.

主要成果:

• 所有参与者群体的脑PAD显著增加,与时间学年龄相比.
• 在大脑PAD和抑郁症/冷漠症症状类别之间发现了显著的正相关性.
• 大脑PAD与其他NPS类别 (兴奋,妄想,高兴) 之间没有明显的相关性.

结论:

• 大脑年龄升高与MCI和早期痴呆症的抑郁和冷漠症状有关.
• 脑年龄分析可以作为评估和监测神经退行性疾病中NPS的新生物标志物.