大脑年龄作为临床前认知衰退的准确生物标志物:来自12年纵向研究的证据

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 老年学是一门学科.
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 在老年人中早期发现认知能力下降,特别是临床前阿尔茨海默病 (AD),对于干预至关重要.
• 在AD研究中,T1加权的MRI是常见的,但其早期检测和监测能力需要进一步描述.

研究的目的:

• 评估T1加权的MRI衍生生物标志物的实用性,以确定临床前AD脆弱性和纵向进展.
• 评估大脑预测年龄差异 (大脑-PAD) 作为认知衰老的敏感生物标志物.

主要方法:

• 分析了超过12年的224名认知不受损的老年人的纵向T1加权MRI数据.
• 分层参与者转化为轻度认知障碍 (n=112) 和稳定对照 (n=112).
• 检查了四个MRI生物标志物:大脑-PAD,平均皮质厚度,AD-皮质特征和海马体积.

主要成果:

• 大脑PAD显示了与未来转换 (p=0.0009) 和最高分类准确度 (AUC=0.66) 最强的关联.
• 纵向分析显示,转换器的脑PAD具有显著的正倾斜,表明大脑衰老轨迹的分歧.
• 海马体积和AD皮质签名在两组中都显示出类似的下降;平均皮质厚度的效用有限.

结论:

• 脑PAD是从使用机器学习的T1加权MRI中获得的,是一种敏感的,独立于性能的生物标志物.
• 大脑PAD有助于早期风险分层和监测在临床前AD窗口期间的认知衰老轨迹.