大数据研究发现阿尔茨海默病发展的最早迹象

蒙特利尔神经学研究所和医院的科学家们使用了一种强大的工具来更好地了解迟发性阿尔茨海默病 (LOAD) 的进展，识别其第一个生理症状。

在 Neuro 神经病学、神经外科和生物医学工程教授 Alan Evans 博士的带领下，研究人员使用包括磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描(PET)。还分析了血液和脑脊液以及受试者的认知水平。

研究人员发现，与之前的理解相反，阿尔茨海默病的第一个生理症状是大脑血流量减少。淀粉样蛋白的增加被认为是阿尔茨海默病的第一个可检测迹象。虽然淀粉样蛋白确实发挥了作用，但这项研究发现血流的变化是阿尔茨海默氏症最早的已知警告信号。研究还发现，认知变化的发生时间比之前认为的要早。

晚发性阿尔茨海默病是一种极其复杂的疾病，但了解它同样重要。它不是由任何一种神经机制引起的，而是大脑中几种相关机制的结果。负荷是人类痴呆症最常见的原因，了解其各种机制之间的相互作用对于开发治疗方法非常重要。

先前对构成 LOAD 的多种机制的研究范围有限，未能提供这种复杂疾病的完整情况。这项研究于 6 月 21 日发表在《自然通讯》杂志上，考虑了大脑 78 个区域(覆盖所有灰质)的 淀粉样蛋白浓度、葡萄糖代谢、脑血流量、功能活动和脑萎缩的模式。

“缺乏对 LOAD 病理学及其多因素机制的综合理解，是开发有效的疾病缓解治疗药物的一个关键障碍，”MNI 博士后研究员、该论文的第一作者 Yasser Iturria Medina 说。

使用每位患者 30 年来的数据记录每个生物因素的轨迹。然后将该过程重复 500 次，以提高估计的稳健性和结果的稳定性。

数据的编译和分析需要数千个计算小时才能完成，如果没有复杂的软件和数 TB 的硬盘空间，这是不可能完成的。埃文斯表示，这种数据驱动的神经病学方法变得越来越重要。

“我们有很多方法来捕获有关大脑的数据，但是你应该如何处理所有这些数据呢?”他说。“神经学越来越受到将所有这些信息整合在一起并理解它们的能力的限制。这带来了复杂的数学和统计挑战，但这就是大脑临床研究的未来所在。”

这项研究还强调了跨机构数据共享的重要性，即开放科学模型。该研究的患者数据来自阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI)，该计划由加拿大和美国 30 多家机构组成。如果没有数据共享，这项研究为我们对 LOAD 的理解所增加的知识仍然未被发现。埃文斯指出，他的文章只是来自 ADNI 数据集的数百篇科学论文之一。

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