背景：阿爾茨海默病（AD）的個體臨床認知評估（CCA）可提供廣泛的疾病分層，但在敏感性和特異性方面存在局限，需要整合多種CCA以實現最佳疾病分期。 我們實驗室的近期研究表明，神經代謝和血管調節障礙（MVD）在AD早期即已發生，在臨床癥狀出現之前，並且可能比單獨使用CCA提供更高的敏感性和特異性。 在本研究中，我們將三種廣泛接受的CCA與MVD讀數相結合，並在AD譜系上開發了一種多模態集成機器學習方法來預測疾病階段和分級。
方法：從阿爾茨海默病神經影像學倡議（ADNI）資料庫分析了372名跨越疾病譜系的AD受試者，其影像數據（正電子發射斷層掃描PET：18F-FDG，磁共振成像MRI：T1w， T2 FLAIR， ASL）和臨床認知評估（ADAS-Cog， CDR， MoCA）數據可用。 影像數據註冊到MNI152+標準空間，相對於認知正常對照組進行z分數標準化，並處理MVD指標。 開發了一種臨床集富集分析（CSEA），將區域腦變化與CCA評分相關聯，將變化映射到功能類別，將其投影到3D笛卡爾空間，並類比軌跡，從而揭示易受傷害區域和具有韌性的區域。 此外，採用集成機器學習方法進行疾病階段分類，並
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開發了一種跨越AD譜系的疾病分級方案，以進一步在疾病階段內進行分層。
研究發現：區域數據遵循基於CSEA評分分層的AD階段的MVD模式。 女性在每個區域內沿CCA軸顯示出更大的階段分離，表明疾病進展更快。 此外，易受傷害腦區域（例如，中顳回和下顳回、杏仁核）的進展與更長的疾病路徑長度相關，而具有韌性的腦區域（緣上回）的進展則不然。 此外，我們的分類和分級方法可以獨立於澱粉樣蛋白β和tau蛋白，以高精度和準確性預測AD階段和分級。
解釋：本研究開發了一個框架，用於評估AD譜系上MVD和CCA的變化，從而區分易受傷害區域和具有韌性的腦區域。 識別了不同的疾病軌跡，並提出了一種新的數據驅動分級方案，以突出精準醫學和治療評估的潛力