在ATN框架内,自动化大脑体积测量的补充作用来分层ADNI参与者
Ilaria Ricchi1,2, Alessandra Griffa2,3, Ricardo Corredor-Jerez1,4,5
1Advanced Clinical Imaging Technology, Siemens Healthineers International AG, Lausanne, Switzerland.
Journal of Alzheimer's disease : JAD
|May 13, 2025
概括
磁共振成像 (MRI) 大脑体积有效地分类认知障碍和阿尔茨海默病 (AD) 亚型. 这种非侵入性方法对临床分期和预测疾病严重程度充满希望,特别是在化生物标志物方面.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 生物标志物发现发现
- 阿尔茨海默氏症疾病研究研究
背景情况:
- 粉样蛋白,,神经退行 (ATN) 框架使用MRI,CSF和PET等生物标志物将阿尔茨海默病 (AD) 阶段化.
- 磁共振成像 (MRI) 是一种具有显著潜力的非侵入性,可访问和具有成本效益的生物标志物.
- 使用MRI的自动脑体积测量为评估神经退行和认知衰退提供了一个有希望的方法.
研究的目的:
- 评估基于MRI的自动脑体积测量在认知障碍严重程度 (认知不受损,轻度认知障碍,痴呆症) 的分类中的实用性.
- 评估MRI体积学独立分类粉样蛋白,蛋白和神经退行性 (ATN) 形状的能力.
- 确定MRI体积测量对不同ATN配置文件的认知严重性的预测能力.
主要方法:
- 来自阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 的394名受试者的分析.
- 在分层认知阶段 (CU,MCI,痴呆症) 中评估MRI体积的性能.
- 评估MRI体积测量的能力,以区分A+T+N+和A-T-N-配置文件,并预测特定的AT子组的认知严重程度.
主要成果:
- 在识别认知阶段方面,MRI体积测试显示了与已知的生物标志物相匹配的性能.
- 海马和灰质体积在区分A+T+N+和A-T-N-个体方面取得了高精度 (0.81和0.78分别).
- 在比较A+T+与A-T-个人资料时,在A-T-亚组中观察到认知严重性的最高分类表现.
结论:
- 基于MRI的脑体积测量在分类阿尔茨海默病的认知阶段和生物亚型方面是有效的.
- 这种技术在与酸化生物标志物相结合时提供了补充价值,以提高诊断准确性.
- 磁力共振成像体积测量显示,作为临床分期和预测AD认知障碍严重程度的工具,具有显著的前景.
