首创测试可在诊断前九年预测痴呆症

伦敦玛丽女王大学的研究人员开发了一种预测痴呆症的新方法，准确率超过80%，且可提前诊断长达九年。与记忆力测试或脑萎缩测量（两种常用的痴呆症诊断方法）相比，这种新方法能够更准确地预测痴呆症。

查尔斯·马歇尔教授领导的团队通过分析功能性磁共振成像（fMRI）扫描结果，开发了一种预测测试，以检测大脑默认模式网络（DMN）的变化。DMN连接大脑各个区域以执行某些认知功能，是第一个受到阿尔茨海默病影响的神经网络。

研究人员对来自英国生物银行（UK Biobank）的 1,100 多名志愿者进行了 fMRI 扫描，英国生物银行是一个大型生物医学数据库和研究资源，包含来自英国 50 万参与者的遗传和医疗信息，研究人员利用这些志愿者的 fMRI 扫描来评估构成默认模式网络的十个大脑区域之间的有效连接。

研究人员根据每位患者的有效连接模式与痴呆指示模式或控制模式的匹配程度，为其分配痴呆概率分数。

他们将这些预测与英国生物库中存储的每位患者的医疗数据进行了比较。结果表明，该模型能够准确预测痴呆症的发病时间，最早可提前九年确诊，准确率超过80%。即使志愿者随后患上了痴呆症，该模型也能预测确诊所需的时间，准确率最高可达两年。

研究人员还研究了默认模式网络（DMN）的变化是否可能由已知的痴呆症风险因素引起。他们的分析表明，阿尔茨海默病的遗传风险与DMN连接性的变化密切相关，这支持了这些变化是阿尔茨海默病所特有的观点。他们还发现，社交隔离可能通过影响DMN的连接性来增加痴呆症的风险。

玛丽女王大学沃尔夫森人口健康研究所预防神经科学中心研究团队负责人查尔斯·马歇尔教授表示：“预测未来哪些人会患上痴呆症，对于开发能够预防导致痴呆症状的脑细胞不可逆损失的治疗方法至关重要。尽管我们在识别大脑中可能导致阿尔茨海默病的蛋白质方面正在取得进展，但许多人的大脑中仍然含有这些蛋白质，即使几十年后他们也并未出现痴呆症状。”

“我们希望我们开发的大脑功能测量方法能够让我们更精确地判断某人是否以及何时会患上痴呆症，这样我们就可以确定他们是否可以从未来的治疗中受益。”

沃尔夫森人口健康研究所预防神经科学中心的主要作者兼博士后研究员 Samuel Ereira 补充道：“通过将这些分析方法与大型数据集结合使用，我们可以识别出那些患痴呆症风险较高的人，并找出哪些环境因素导致这些人面临高风险。

“将这些方法应用于不同的神经网络和人群，可以更好地理解环境、神经生物学和疾病之间的关系，包括痴呆症和其他潜在的神经退行性疾病，具有巨大的潜力。fMRI 是一种非侵入性医学成像技术，在 MRI 扫描仪上收集必要的数据大约需要六分钟，因此它可以集成到现有的诊断途径中，特别是在已经使用 MRI 的地方。”

AINOSTICS（一家与领先的研究团队合作开发用于早期诊断神经系统疾病的脑成像技术的人工智能公司）首席执行官Hojat Azadbakht评论道：“我们开发的方法有望通过提供痴呆症的非侵入性生物标记物来填补巨大的临床空白。玛丽女王大学团队发表的一项研究中，他们能够在临床诊断前九年内识别出后来患上阿尔茨海默病的患者。正是在这个症状出现前的阶段，新的疾病修饰技术可以为患者带来最大的益处。”