基于EEG规范模型解析神经退行性疾病异质性：帕金森病与阿尔茨海默病的个体化电生理标记研究

本研究针对帕金森病(PD)和阿尔茨海默病(AD)患者脑功能异质性难题，通过多中心EEG规范建模(GAMLSS)，首次系统绘制了>40岁健康人群的EEG频谱功率与源功能连接(FC)衰老轨迹，发现PD/AD患者存在显著频率依赖性电生理偏离（θ/β频段异常率达30%-80%），且空间重叠性低于25%。突破性提出个体化极端偏离指数(EDI)与UPDRS/MMSE临床评分显著相关(δ频段ρ=0.24~-0.35)，为精准神经学提供新型电生理生物标记。

　　

随着全球老龄化加剧，帕金森病(PD)和阿尔茨海默病(AD)患者预计2050年将分别达1600万和1.53亿。这类神经退行性疾病存在显著的临床和病理异质性，传统基于群体平均的MRI/EEG研究难以捕捉个体差异，导致诊断和治疗方案缺乏针对性。更棘手的是，30%患者对现有疗法无反应，迫切需要开发个体化评估工具。

法国MINDIG研究所Mahmoud Hassan团队联合14个临床中心，在《npj Parkinson's Disease》发表突破性研究。该工作首次建立大规模EEG规范模型，整合499名健康人(HC)和434名患者(PD=237, AD=197)的静息态脑电数据，采用广义加性位置尺度形状模型(GAMLSS)构建年龄相关的EEG频谱功率和源功能连接(FC)参考曲线。通过量化个体偏离程度，发现PD患者运动相关脑区在δ/θ/β频段呈现特异性异常，而AD患者左颞顶叶β频段异常与认知衰退相关。创新性提出的极端偏离指数(EDI)与UPDRS(ρ=0.24,p=0.025)和MMSE(ρ=-0.26,p=0.01)显著相关，为精准神经学奠定基础。

关键技术包括：1)多中心EEG数据标准化预处理(PyPrep/ICA去噪)；2)基于eLORETA的源空间功能连接计算(68个Desikan-Killiany脑区AEC正交化处理)；3)GAMLSS建模量化年龄相关EEG特征轨迹；4)留一研究交叉验证(LOSO)确保模型稳健性(r>0.88)。

研究结果揭示：

1. 数据特征：14个中心采集的933例EEG数据(40-92岁)显示，PD组男性占比65%显著高于AD组(37%)，反映疾病性别差异。

2. 规范模型构建：健康人群EEG特征呈现缓慢衰老轨迹，α频段功能连接变异系数最低(补充图7-8)，提示其为稳定老化指标。

3. 疾病异质性：

• 频谱分析：30%患者存在θ频段功率异常(PD:31.36%正偏离，AD:27.41%)，α/β频段负偏离AD显著高于HC(p<0.01)。
• 源连接分析：80%患者存在FC异常，默认模式网络(DMN)占比最高(δ频段PD:39%,AD:44%)，但空间重叠性<25%(图5)。

1. 临床相关性：δ频段EDI与PD运动症状(UPDRS)和AD认知功能(MMSE)显著相关(图6)，证实其作为个体化标记的潜力。

讨论部分指出三大创新：1)首次建立>40岁EEG衰老轨迹参考数据库；2)揭示PD/AD电生理异质性远超既往认知(FC重叠性仅25%)；3)开发可关联临床评分的EDI指标。局限性包括高龄样本不足(>72岁数据稀缺)和通道数差异(19-256通道)，未来需整合生物标志物数据提升诊断精度。

该研究颠覆了传统"一刀切"的神经疾病评估模式，通过EEG规范建模实现从群体分析向个体化医疗的范式转变。特别值得注意的是，92%PD患者用药状态下仍检测到显著异常，提示EEG标记对治疗干扰具有鲁棒性。这项工作为开发基于电生理的精准分型系统铺平道路，未来可拓展至其他神经退行性疾病研究。