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為阿爾茨海默病提出的新計算模型

妙佑醫療國際(Mayo Clinic,又譯為梅奧診所、梅約診所、馬約診所)的研究人員提出了一種新的模型,可以將阿爾茨海默病的癥狀映射到大腦解剖結構中。

妙佑醫療國際3月28日消息

這種新的計算模型是通過將機器學習應用于患者的腦成像數據而開發的。它利用大腦的整個功能,而不是特定的腦區或網絡來解釋大腦解剖結構和心理處理過程之間的關系。研究結果發表在《自然-通訊》(Nature Communications)雜志上。

研究于2022年3月28日發表在《Nature Communications》(最新影響因子:14.919)雜志上

妙佑醫療國際的神經病學家、該研究的主要作者、醫學博士 David T. Jones 說:“這個新模型可以促進我們對大腦如何在衰老和阿爾茨海默病期間工作和崩潰的理解,為監測、預防和治療精神障礙提供了新的方法!

David T. Jones 博士

阿爾茨海默病通常被描述為蛋白質加工問題。毒性蛋白質淀粉樣蛋白和 tau 蛋白沉積在大腦區域,導致神經功能衰竭,導致失憶、溝通困難和思維混亂等臨床癥狀。

然而,臨床癥狀、腦損傷模式與腦解剖結構之間的關系尚不清楚。人們還可能患有一種以上的神經退行性疾病,這使得診斷變得困難。用這種計算模型映射大腦行為可能會給臨床醫生帶來新的視角。

該新模型是利用氟脫氧葡萄糖正電子發射斷層掃描(FDG-PET)對 423 名認知受損并參與 Mayo Clinic 衰老研究和 Mayo Clinic 阿爾茨海默病研究中心的研究參與者進行的腦葡萄糖測量開發的。FDG-PET 是一種成像測試,顯示葡萄糖如何為大腦的某些部分提供能量。神經退行性疾病,例如阿爾茨海默病、路易體失智和額顳葉失智,都有不同的葡萄糖使用模式。

該模型將與失智癥狀相關的復雜大腦解剖結構壓縮成一個概念性的、用顏色編碼的框架,該框架顯示了與神經退行性疾病和心理功能相關的大腦區域。模型中顯示的成像模式與患者經歷的癥狀有關。

該模型對阿爾茨海默病生理相關變化的預測能力在 410 人中得到驗證。通過從針對記憶、執行功能、語言、行為、運動、感知、語義知識和視覺空間能力的正常老化和失智綜合征中投射大量數據,獲得了額外的驗證。

研究人員發現,失智癥患者大腦中葡萄糖使用模式的 51% 差異只能用 10 種模式來解釋。每個患者都有這 10  種腦葡萄糖模式的獨特組合,這些模式與他們經歷的癥狀類型相關。在后續工作中,由  Jones  博士指導的 Mayo Clinic 神經病學系人工智能 (AI) 計劃正在使用這 10 種模式來研究 AI 系統,以幫助解釋正在接受阿爾茨海默病評估的患者的腦部掃描及相關綜合征。

Jones 博士說:“這種新的計算模型得到了更多的驗證和支持,有可能將科學努力重新集中在復雜系統生物學的動力學上,以研究精神和失智癥,而不是主要關注錯誤折疊的蛋白質!

“如果與阿爾茨海默病相關的心理功能在整個大腦中以分布式的方式執行,那么就需要一個像我們提議的那樣的新疾病模型。我們認為這個模型可能會影響診斷、治療以及對神經退行性變和一般心理功能的基本理解!

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       原文標題 : 為阿爾茨海默病提出的新計算模型

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