新研究建立阿爾茨海默病影像標記物

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近日，北京郵電大學人工智能學院智能醫學中心領銜發展出一套融合多尺度腦結構信息的研究框架，建立了阿爾茨海默病（AD）穩定、敏感、特異、可泛化的影像標記物IBRAIN。通過多中心、大樣本、跨疾病、臨床隊列等證明，IBRAIN有望應用于AD臨床輔助診斷、風險預測、預后評估等。近日，相關研究在《柳葉刀》旗下綜合醫學期刊eClinicalMedcine發表。

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研究框架。受訪者供圖

AD俗稱“老年癡呆”，是一種常見且不可逆的神經退行性疾病，也是老年人群中最為常見的認知障礙疾病之一。現階段，仍缺少可用于臨床輔助識別、易普及的AD影像學標記物。

北京郵電大學人工智能學院智能醫學中心聯合北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室，中國科學院自動化研究所、中國人民解放軍總醫院、宣武醫院、齊魯醫院、天津環湖醫院、北醫三院、浙江省人民醫院等單位，基于多中心、大樣本、跨疾病的結構磁共振數據集（10000多例參與者的13000多次腦影像），發展了一套基于結構磁共振多尺度影像特征的融合框架，構建了一個AD客觀個體化的IBRAIN，并從敏感性、特異性及臨床可用性等多個角度對其進行系統驗證。為臨床AD臨床早期識別、高危人群輕度認知損害人群的早期預測和個體化疾病進展監測提供了一個有效的客觀指標，具有重要的臨床意義。

“該研究多中心獨立驗證的方法部分解決了既往影像標記物難以泛化的問題；多尺度綜合刻畫大腦異常模式克服了既往單尺度影像標記物難以綜合刻畫AD大腦異常模式的局限性。”論文第一作者、北京郵電大學智能醫學中心博士趙坤告訴《中國科學報》，“此外，大樣本、跨疾病和真實臨床隊列的數據系統體現出IBRAIN未來臨床轉化的潛力。”

該研究是對團隊前期研究“HR4AD研究驗證海馬影像組學是AD有效影像標記物”的進一步繼承發展和凝練創新，是中心多年來融合腦網絡組學、影像組學構建AD影像標記物的又一突破。研究所設計的多尺度特征融合框架有效的實現了AD腦異常模式的定量刻畫，IBRAIN有望成功應用于AD的臨床輔助識別和高危人群的精準預測，是對現有臨床診斷框架的有效補充。IBRAIN的優勢在于其僅依托于臨床中常見的結構磁共振掃描序列，因此，它可以推廣應用在AD高危人群的篩查中，對未來AD高危人群的精準早期識別具有重要的臨床意義。

目前，該團隊已共享了研究中更新后的應用程序，相應的研究方法可推廣至其他精神疾病的研究。這也是該團隊繼磁共振連接組學揭示AD高風險人群亞型后的又一重要進展。

“下一步，我們的工作重點將集中在低分辨率臨床數據上，盡快完成后續驗證和模型升級，實現IBRAIN的臨床轉化。”北京郵電大學人工智能學院教授劉勇說。