EANM 2025 | 专访上海交通大学医学院附属仁济医院张晨鹏副主任医师:核神经影像学让神经退行性疾病治疗少走弯路

2025-10-17 MedSci原创 MedSci原创 发表于上海

在众多研究成果中,上海交通大学医学院附属仁济医院张晨鹏副主任医师团队凭借其在核神经影像学领域的系列创新,成为大会焦点。

近期,2025年第38届欧洲核医学协会年会(EANM) 在西班牙巴塞罗那圆满落幕,来自全球的核医学专家齐聚一堂,共同探讨分子影像与精准诊疗的前沿进展。在众多研究成果中,上海交通大学医学院附属仁济医院张晨鹏副主任医师团队凭借其在核神经影像学领域的系列创新,成为大会焦点。该团队共有两项研究成果入选口头报告,四项入选海报展示,其中关于神经退行性疾病机制探索与个体化诊疗策略的研究,不仅展现了中国学者在该领域的国际领先地位,更为阿尔茨海默病等重大神经疾病的早期诊断与精准干预提供了全新路径。

多模态融合+深度学习:实现淀粉样蛋白沉积的无创精准预测

阿尔茨海默病的早期诊断长期面临挑战。传统上,淀粉样蛋白PET被视为“金标准”,可直接可视化大脑中β-淀粉样蛋白的异常沉积。然而,该技术成本高昂、放射性示踪剂供应有限,且依赖专用正电子发射断层扫描设备,难以在基层医疗机构普及。

针对这一临床痛点,张晨鹏团队创新性地提出“以常规影像预测分子病理”的新范式。研究团队整合了大量临床患者的18F-FDG PET与结构MRI数据,构建了一个基于深度学习的多模态融合模型。该模型通过神经网络自动提取FDG-PET中的代谢模式与MRI中的脑萎缩特征,从中挖掘出与淀粉样蛋白沉积高度相关的“影像表型”。

令人振奋的是,该模型不仅能够以超过95%的准确率判断患者淀粉样蛋白PET的阳性或阴性状态,更进一步实现了对标准化centiloid值的连续性预测。centiloid值是国际公认的淀粉样蛋白负荷量化单位,其精确评估对于疾病分期和疗效监测至关重要。这意味着,仅通过常规的FDG-PET和MRI检查,即可获得接近淀粉样蛋白PET的定量信息。

更值得称道的是,该模型的泛化能力极强。研究团队在血管性痴呆、额颞叶痴呆(FTD)等多种神经退行性疾病中验证了模型的有效性,均表现出优异的预测性能。这一成果为全球数百万无法接受淀粉样蛋白PET检查的患者提供了可行的替代诊断方案,有望显著提升神经退行性疾病的筛查效率与可及性。

揭示病理演进规律:淀粉样蛋白与tau蛋白的“双轨驱动”机制

如果说无创预测模型解决了“如何诊断”的问题,那么张晨鹏团队在疾病机制层面的探索,则直指“何时干预”的核心命题。团队基于仁济医院多年积累的多模态影像数据库,系统分析了阿尔茨海默病患者从轻度认知障碍(MCI)到痴呆阶段的病理动态演变。

研究整合了FDG-PET、淀粉样蛋白PET和tau PET三大分子影像数据,并结合详细的神经心理学评估。结果揭示了一个关键的分期机制:在疾病早期(Braak I-III期),淀粉样蛋白的沉积水平与患者的认知功能下降显著相关;然而,当疾病进展至晚期(Braak IV-VI期),tau蛋白的广泛播散成为认知障碍的主要驱动因素,此时淀粉样蛋白的负荷与认知功能的相关性显著减弱。

这一发现具有深远的临床意义,其明确指出,淀粉样蛋白靶向治疗的“黄金窗口期”应位于Braak I-III期。在此阶段进行干预,能够有效清除病理蛋白,延缓疾病进展。而一旦进入tau蛋白主导的晚期阶段,单纯针对淀粉样蛋白的治疗效果将大打折扣,甚至可能无效。这一结论为近年来备受关注的抗淀粉样蛋白单抗(如aducanumab、lecanemab)的临床应用提供了关键的时机指导,避免了对晚期患者的无效治疗,优化了医疗资源的配置。

跨界突破:从神经疾病到肿瘤诊疗

张晨鹏团队的研究视野并未局限于神经系统。在本次大会上,团队还展示了两项极具潜力的延伸成果,展现了核医学技术的广泛应用前景。

其一,基于FDG-PET的影像组学模型用于胃癌新辅助治疗疗效评估。研究团队从胃癌患者的基线FDG-PET图像中提取数百个影像特征,构建机器学习模型,成功预测患者对新辅助化疗的病理完全缓解率。该模型显著优于传统临床指标,为个体化治疗方案的制定提供了有力工具。

其二,神经炎症TSPO显像的临床价值探索。团队首次建立了TSPO(转位蛋白)PET显像与神经系统疾病临床预后的定量关联。TSPO是小胶质细胞活化的标志物,其表达水平反映脑内神经炎症状态。研究发现,TSPO信号强度与多种神经退行性疾病和脑损伤患者的认知衰退速度及功能恢复程度显著相关,为神经炎症相关疾病的诊疗开辟了新靶点。

展望未来:核神经影像学迈向个体化精准医疗

正如张晨鹏所言,随着淀粉样蛋白靶向治疗药物的临床应用,对精准分期和疗效评估的需求日益迫切。核神经影像学,特别是结合centiloid值与Braak分期的多模态评估体系,正在成为个体化医疗的核心工具。

未来,张晨鹏团队计划进一步优化深度学习模型,推动其在多中心、大样本中的验证与落地,并探索其在疾病风险预测、治疗反应监测等领域的应用。同时,团队将继续深化对tau蛋白、神经炎症等病理机制的研究,致力于构建更完整的阿尔茨海默病“影像-病理-临床”关联图谱。

2025年EANM大会见证了中国核医学力量的崛起。张晨鹏团队的系列成果,不仅彰显了科技创新的力量,更体现了医学研究“以患者为中心”的初心。在核神经影像学的引领下,我们正迈向一个更加精准、高效、个体化的神经疾病诊疗新时代。

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