据eLife今天描述的一种新的数学模型，阿尔茨海默氏病与健康的衰老有一些关键的相似之处。
该模型为老年人和神经退行性脑的多尺度生物学改变提供了独特的见解，对确定阿尔茨海默氏病的未来治疗目标具有重要意义。
研究人员利用一系列生物学数据开发了数学模型-从使用基因活性的“微观”信息到有关大脑中毒性蛋白质(tau和淀粉样蛋白)负担，神经元功能，脑血管流量，新陈代谢和组织结构的“宏观”信息分子PET和MRI扫描。
“在衰老和疾病研究中，大多数研究都在微观或宏观尺度上结合了大脑测量结果，未能以多种空间分辨率检测出几种生物学因素之间的直接因果关系，”第一作者Quadri Adewale解释说。加拿大麦吉尔大学神经病学和神经外科。“我们希望在一个全面而个性化的模型中将全脑基因活性测量结果与临床扫描数据结合起来，然后在健康衰老和阿尔茨海默氏病中进行验证。”
这项研究涉及460位患者，这是阿尔茨海默氏病神经成像计划研究组的一部分，在四个不同的时间点进行了至少四种不同类型的脑部扫描。在460名参与者中，有151名被临床鉴定为无症状或健康对照(HC)，161名患有早期轻度认知障碍(EMCI)，113名患有晚期轻度认知障碍(LMCI)和35名患有可能的阿尔茨海默氏病(AD)。
这些多模式扫描的数据与艾伦人脑图谱(Allen Human Brain Atlas)的基因活性数据结合在一起，后者提供了有关20267个基因的全脑基因表达的详细信息。然后将大脑分为138个不同的灰质区域，以将基因数据与扫描的结构和功能数据结合起来。
然后，研究小组探索了空间遗传模式与扫描所得信息之间的因果关系，并将其与年龄相关的认知功能变化进行了交叉引用。他们发现，该模型预测阿尔茨海默氏病的认知功能下降程度的能力最高，其次是认知下降(LCMI，ECMI)的下降幅度较小，最后是健康对照组。这表明该模型可以再现临床扫描中随时间推移所见的大脑中毒性蛋白，神经元功能和组织结构的累积的多因素个体变化。
接下来，研究小组使用该模型来寻找在健康衰老的正常过程中随时间推移导致认知能力下降的基因，并使用了健康对照参与者的子集，这些参与者在临床上保持稳定了近八年。认知变化包括记忆和执行功能，例如灵活的思维。他们发现了八个基因，这些基因有助于在扫描中看到的成像动力学，并且与健康个体的认知变化相对应。值得注意的是，在健康衰老中改变的基因也已知会影响阿尔茨海默氏病发展过程中的两种重要蛋白质，称为tau和β淀粉样蛋白。
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