轻度认知障碍转归预测的多模态磁共振成像研究

阿尔茨海默病（AD)是最常见的神经变性疾病，发病率高、危害大。目前，对晚期AD患者尚无有效的治疗方法，而某些药物可明显延缓早期AD患者的病情进展。因此，早期诊断AD患者是有效治疗的关键。轻度认知障碍(MCI)被认为是AD的前期，约50%以上的MCI患者最终将转化为AD，如果能在MCI阶段明确哪些患者将转换为AD具有重要临床意义。以往对AD早期诊断的研究局限于生化指标及简单的MRI线性或体积测量，而利用脑结构MRI、扩散张量成像及静息态功能MRI等MRI新技术研究AD早期诊断的报道很少。本研究以此为切入点，综合利用上述多模态MRI新技术研究100例MCI患者，分析转化为AD的MCI患者和未转化者之间脑结构、脑弥散和脑功能连接等指标的差异，选择适宜的分类特征，通过模式识别技术建立MCI向AD转归的预测模型。以实现对AD患者的早期诊断，使其获得早期治疗，延缓或阻断病情进展。

本项目已经完成轻度认知障碍（MCI）患者组被试108名和正常对照组（NC）被试103名的样本库建立，对所有被试进行了结构磁共振成像（sMRI）、静息态功能磁共振成像（R-fMRI）和弥散张量成像（DTI） 图像数据采集以及临床评估和分析处理数据；对阿尔茨海默病（AD） 转化者进行多模态磁共振数据分析，并比较AD 转化者与未转化者的基线期数据两组之间的脑结构与功能差异。本研究综合利用sMRI、DTI及R-fMRI等新MRI技术，应用模式识别技术完成数据处理以及多模态数据分析，在不同时间与空间段比较正常人、MCI与AD 患者的脑结构与功能，找出不同时间（初次以及2 年后再次检查）、不同空间（大脑不同区域）的差异，完成对上述被试的比较研究。我们已经初步明确了转化为AD的MCI患者的脑结构变化特点、脑解剖连接变化特点和脑功能连接变化特点，还进一步探索，提取有效分类变量，初步建立了MCI-AD转归模型，可以在MCI 时段有效地预测出病情向AD 转化的趋势。同时探索性地进行了小血管轻度认知障碍（svMCI）患者的脑结构和功能连接研究。在本项目的资助下，我们共发表核心期刊文章10篇，SCI文章5篇（其中1篇为已接收状态，详见附件第2部分），参加国际会议发表摘要4篇（详见附件第3部分），培养在读硕士1名。