妙佑医疗国际（Mayo Clinic，又译为梅奥诊所、梅约诊所、马约诊所）的研究人员提出了一种新的模型，可以将阿尔茨海默病的症状映射到大脑解剖结构中。

妙佑医疗国际3月28日消息

这种新的计算模型是通过将机器学习应用于患者的脑成像数据而开发的。它利用大脑的整个功能，而不是特定的脑区或网络来解释大脑解剖结构和心理处理过程之间的关系。研究结果发表在《自然－通讯》（Nature Communications）杂志上。

研究于2022年3月28日发表在《Nature Communications》（最新影响因子：14．919）杂志上

妙佑医疗国际的神经病学家、该研究的主要作者、医学博士 David T． Jones 说：“这个新模型可以促进我们对大脑如何在衰老和阿尔茨海默病期间工作和崩溃的理解，为监测、预防和治疗精神障碍提供了新的方法。”

David T． Jones 博士

阿尔茨海默病通常被描述为蛋白质加工问题。毒性蛋白质淀粉样蛋白和 tau 蛋白沉积在大脑区域，导致神经功能衰竭，导致失忆、沟通困难和思维混乱等临床症状。

然而，临床症状、脑损伤模式与脑解剖结构之间的关系尚不清楚。人们还可能患有一种以上的神经退行性疾病，这使得诊断变得困难。用这种计算模型映射大脑行为可能会给临床医生带来新的视角。

该新模型是利用氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（FDG－PET）对 423 名认知受损并参与 Mayo Clinic 衰老研究和 Mayo Clinic 阿尔茨海默病研究中心的研究参与者进行的脑葡萄糖测量开发的。FDG－PET 是一种成像测试，显示葡萄糖如何为大脑的某些部分提供能量。神经退行性疾病，例如阿尔茨海默病、路易体失智和额颞叶失智，都有不同的葡萄糖使用模式。

该模型将与失智症状相关的复杂大脑解剖结构压缩成一个概念性的、用颜色编码的框架，该框架显示了与神经退行性疾病和心理功能相关的大脑区域。模型中显示的成像模式与患者经历的症状有关。

该模型对阿尔茨海默病生理相关变化的预测能力在 410 人中得到验证。通过从针对记忆、执行功能、语言、行为、运动、感知、语义知识和视觉空间能力的正常老化和失智综合征中投射大量数据，获得了额外的验证。

研究人员发现，失智症患者大脑中葡萄糖使用模式的 51％ 差异只能用 10 种模式来解释。每个患者都有这 10  种脑葡萄糖模式的独特组合，这些模式与他们经历的症状类型相关。在后续工作中，由  Jones  博士指导的 Mayo Clinic 神经病学系人工智能 （AI） 计划正在使用这 10 种模式来研究 AI 系统，以帮助解释正在接受阿尔茨海默病评估的患者的脑部扫描及相关综合征。

Jones 博士说：“这种新的计算模型得到了更多的验证和支持，有可能将科学努力重新集中在复杂系统生物学的动力学上，以研究精神和失智症，而不是主要关注错误折叠的蛋白质。”

“如果与阿尔茨海默病相关的心理功能在整个大脑中以分布式的方式执行，那么就需要一个像我们提议的那样的新疾病模型。我们认为这个模型可能会影响诊断、治疗以及对神经退行性变和一般心理功能的基本理解。”

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       原文标题 : 为阿尔茨海默病提出的新计算模型