Neural Regeneration Research: dFCS可用于AD诊断、治疗和持续评估

阿尔茨海默病是痴呆最常见的原因，其以进行性认知功能障碍和行为损害为特征，常影响生活及社会交往能力，经济负担重，无有效的治疗措施，已成为全球重大的社会公共卫生问题。目前多依靠临床诊断及一些辅助检查，如认知功能量表、生物学标记物、正电子发射型计算机断层显像等，但由于其敏感性、有创、昂贵等因素，使得无创的磁共振影像成为诊断阿尔茨海默病及早期很有前途的手段。功能磁共振技术可以通过测量血氧水平依赖信号无创地大脑的信息。

既往研究表明，静息态功能磁共振在发现阿尔茨海默病早期的生物标记物及发病机制方面潜力巨大，显示阿尔茨海默病患者中脑网络、脑区各功能连接异常。但这多是基于传统的功能连接，假设在短时间内功能连接相对稳定，忽略了认知的瞬间变化。

中国人民解放军总医院张熙教授团队联合北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室舒妮团队就阿尔茨海默病、遗忘型轻型认知功能障碍患者进行动态功能连接异常表征的研究，并进一步就此进行机器学习分类研究。研究结果发表在Neural Regeneration Research。

这项病例对照研究使用了动态功能连接(DFC)的新方法来寻找AD和aMCI患者的异常。根据每个参与者的功能磁共振成像数据计算动态功能连接强度，然后使用支持向量机对AD患者和正常对照组进行分类。最后，强调了对分类贡献最大的大脑区域和大脑网络。

结果如下：

左楔前叶、默认网络和背侧注意网络的动态功能连接强度具有表征正常人、遗忘型轻型认知功能障碍和阿尔茨海默病差异的潜力。

1. AD和MCI患者左楔前叶dFCS方差明显低于NCs，且左楔前叶dFCS方差的变化与疾病严重程度相关。
2. 特别是，部分相关分析显示，在控制了年龄、性别和教育作为混淆变量后，左楔前叶dFCS方差的变化与MMSE分数下降有关。
3. 此外，训练两个SVM模型对AD和aMCI进行分类。结果表明，AD-NC分类器的性能优于aMCI-NC分类器。脑区和脑网络的平均权重表明颞叶在AD和MCI的发展过程中起着重要作用，而DMN和额顶叶网络在AD的发展过程中起着重要作用。

NC组、aMCI组和AD组的dFCS差异

楔前叶平均dFCS方差与MMSE (A)和MoCA (B)评分之间的相关性。

决策值与MMSE (A)和MoCA(B)分数的相关性

动态功能连接强度在阿尔茨海默病和正常人分类中表现出了一定的能力，但在遗忘型轻型认知功能障碍和正常人中可靠性有待进一步研究。上述异常表征有望成为阿尔茨海默病早期诊断的影像学标志物值得研究。

总之，我们的结果表明，这些动态连接强度的神经测量可能作为生物标志物，可用于AD的诊断、治疗和持续评估。

原文出处

Cui Zhao, Wei-Jie Huang, Feng Feng, Bo Zhou, Hong-Xiang Yao, Yan-E Guo, Pan Wang, Lu-Ning Wang, Ni Shu, Xi Zhang. Abnormal characterization of dynamic functional connectivity in Alzheimer’s disease[J]. Neural Regeneration Research, 2022, 17(9): 2014-2021.

https://www.sjzsyj.com.cn/CN/10.4103/1673-5374.332161