阿爾茨海默病臨床認知評估與影像數據的多領域分析可準確預測疾病階段與分級

[jlee42]

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