阿尔茨海默病风险因素研究：新方法揭示大脑连接变化

《Brain Structure and Function》：Mapping the impact of age and APOE risk factors for late onset Alzheimer’s disease on long range brain connections through multiscale bundle analysis

研究人员针对认知正常者，探究阿尔茨海默病（AD）风险因素，发现关键脑区连接变化，或助区分风险人群。

　　阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）目前尚无治愈方法，且通常发现时已太晚，干预效果不佳。在这项研究中，研究人员聚焦认知正常的受试者，研究风险因素对其大脑长程连接的影响。为了检测易受影响的连接，研究人员设计了一种全脑纤维束成像的多尺度分层空间聚类方法，研究年龄和载脂蛋白 E（APOE）等位基因变异对认知能力、纤维束特征（如平均分数各向异性、变异性等纹理特征，以及流线长度、体积、形状和不对称性等几何特征）的影响。研究发现，纤维束层次结构的第三级细分对检测与风险因素相关的年龄和基因型差异最为敏感。研究结果表明，额叶纤维束是预测年龄的主要指标，而枕叶皮质和小脑连接是重要的风险预测指标，且受基因型影响较大，这些区域分数各向异性、形状相似性加速下降，不对称性增加。与嗅觉记忆相关的认知指标与纤维束有关，这为神经退行性变提供了可能的早期标记。此外，与心血管疾病风险相关的生理指标也与白质束的变化有关。这种基于数据驱动分析纤维束成像敏感变化的新方法，或许能够区分 AD 风险人群，并识别出特定的易损网络。