多模式磁共振成像检测与识别轻度认知障碍和阿尔茨海默病的研究

Alzheimer's disease (AD) is an aging-related brain disorder that seroiusly threatened elderly people's health. Amnesic mild cognitive impairment (aMCI)belongs to preclinical stage of AD, and about half of aMCI patients will transfer to AD. Early diagnosis of AD may help for ealy intervention. As a non-invasive method, MRI strucrtural and functional imaging provide a multi-modality tool for dynamic recording brain changes. Structural and funtional brain changes in AD and MCI present accelerated aggravation compared those in normal elder adults. In the present study, tructural 3D T1 weihgted image and 3D arterial spin labelled image (3D ASL) were applied for dynamic recording brain changs in aMCI, AD and normal elderly groups at basline, post one and two years. Brain image will be segmented according to AAL template. Then we use machine learning method based support vector machine to identify and extract features of the stucrtural and functional images,and reconstruct longitudinal brain moldel to select effective AD biomarker, and robust AD and MCI classifier will thus be constructed. the biomarkers will also be uesed to identify the progressive MCI individuals and predict for early AD. The presnet research will help for early diagnosis of AD with strong practical clinical significance.

阿尔茨海默病（AD）是威胁老年健康的脑部重大疾病，遗忘型轻度认知障碍（aMCI）是AD的早期阶段，约有一半以上aMCI进展为AD，AD的早期诊断对治疗干预可能会有重要意义。磁共振结构和功能成像是无创性的检查技术，为检测MCI及AD的脑动态变化提供了重要手段。进展性aMCI及AD患者的脑结构及功能衰退较正常老年呈现为加速、进展性改变。本课题应用磁共振3D T1结构及3D 动脉自旋标记（ASL）脑灌注成像动态跟踪记录aMCI、AD及正常老年组基点、1年、2年后的脑图像，定量跟踪aMCI和AD脑变化的趋势，将脑区按照AAL 脑模板分区为感兴趣区，利用支持向量机的机器学习方法分析提取aMCI及AD脑较正常对照加速的脑结构和功能衰退特征，构建纵向变化模型和生物标志，用于识别aMCI、AD及正常老年，并对进展性aMCI患者进行预测。研究结果会有助于促进AD的早期诊断，有较强的临床实用意义。

我国正在步入老年社会，老年期的认知能力损害是老年人健康的的重要威胁。目前认为患者在进展为痴呆阶段之前要经历轻度认知障碍阶段（MCI）。本课题基于多模态的磁共振影像数据，分析从正常衰老-轻度认知障碍-痴呆阶段的大尺度脑网络变化、灰白质弥散峰度的变化，并评估这些数据在诊断及鉴别不同阶段受试者的准确性。.本课题组总共收集到91例AD患者、25例MCI患者、40例正常老年人及30例中青年健康志愿者对照组的完整临床资料、神经心理学测试、影像学数据及血液样本资料。另外收集20例PDD患者的资料。针对这些资料的分析工作基本完成。主要研究内容及发现如下：.首先，因为目前研究认为AD是与衰老密切相关，AD脑内在机制在发病十几年前就已经启动；所以课题组关注并对正常衰老的脑功能影像机制模式进行了分析。对正常老年人与中青年人的静息状态大尺度脑网络比较，发现正常衰老过程中大尺度脑网络出现选择性的易损性，即执行控制网络连接性减低最为显著，其后网络损害程度依次是注意网络、默认网络、突显网络；而两组间感觉运动网络没有明显改变。与我们以往的研究不同的是AD患者的网络损害是以默认网络损害为主。我们认为AD与正常衰老过程是大尺度脑网络不同的选择性损害的时空表达模式。.其次，将磁共振弥散峰度成像新技术应用于AD的研究。弥散峰度成像是对弥散张量成像技术的扩展。弥散张量成像应用于AD已经大量报道及相关发现，主要是一些额颞顶叶白质纤维束属性的异常及白质网络改变。课题组比较AD与正常组的弥散峰度数据参数图，发现的大部分参数包括MK、MD、AK、RK、KA等脑区分布不论在正常人还是在AD都有小世界属性，而且在AD患者白质区DKI网络的小世界属性呈现分散化，即白质纤维束追踪网络的最短路径延长及全局效率减低，但是其他DKI参数如MK、AK、RK 网络呈现最短路径的减低及全局效率增高。DKI 网络参数特征比DTI与认知评分更具有相关性。.总之，磁共振多模态成像能从多方面揭示脑衰老及AD脑功能退化改变机制。