利用神經網絡特征預測失智
在許多神經退行性疾病中，大腦在癥狀出現之前就發生了變化。來自日本的研究人員發現了一種新的方法，根據大腦活動模式的變化，在早期階段區分這些疾病。
筑波大學
2023年1月13日消息
在最近發表在《失智癥和老年認知障礙》（Dementia and Geriatric Cognitive Disorders）雜志上的一項研究中，日本筑波大學（University of Tsukuba）的研究人員揭示了大腦神經網絡的變化，這可能是阿爾茨海默病和路易體失智等神經退行性疾病的生物標志物。
研究于2022年12月27日發表在《Dementia and Geriatric Cognitive Disorders》（最新影響因子：3．346）雜志上
輕度認知障礙（MCI）可能是阿爾茨海默病、腦小血管病、路易體失智或其他神經認知障礙的早期癥狀。由于這些疾病的臨床病程和治療方案不同，因此需要在早期階段對它們進行區分，筑波大學的研究人員旨在解決這一問題。
該研究的資深作者 Tetsuaki Arai 教授說：“雖然 MCI 的幾種生物標志物已經被確定，但它們通常需要專門的神經成像設備。因此，我們希望使用常規磁共振成像（MRI）來比較阿爾茨海默病和路易體失智引起的 MCI 個體的網絡缺陷�！�
為了做到這一點，研究人員使用了一種基于相似性的方法，這種方法尋找皮質結構之間的相似性，作為大腦連接的衡量標準。他們檢測了患有阿爾茨海默病的 MCI 患者、路易體失智的 MCI 患者和對照組參與者的大腦微結構變化。
“結果令人驚訝，”主要作者 Miho Ota 教授解釋說， “在患有阿爾茨海默病的 MCI 患者中，我們在大腦的特定區域發現了顯著的網絡異常。在路易體失智的 MCI 患者中，我們發現了類似的變化，但發生在大腦的其他部位。在對照組參與者中沒有發現這種異常�！�
此外，這些變化早于與疾病相關的灰質體積變化。
“我們的研究結果表明，使用基于相似性的方法，有可能識別阿爾茨海默病的 MCI 患者和路易體失智的 MCI 患者的神經網絡中與疾病相關的變化，并根據發現這些變化的腦區來區分這兩種疾病。因此，使用這種方法獲得的網絡圖像可能優于常規使用的灰質體積圖像，用于檢測大腦細微的微結構變化，” Arai 教授說。
鑒于醫療機構中常規磁共振成像設備的相對可用性，網絡成像可能是評估和比較阿爾茨海默病所致 MCI 患者和路易體失智的 MCI 患者腦結構的一種更容易獲得的方法。
創立于1973年的日本筑波大學
參考文獻
Source：University of Tsukuba
Predicting Dementia Using Neural Network Characteristics
Reference：
Miho Ota et al， Structural Cerebral NetworkDifferences in Prodromal Alzheimer＇s Disease and Prodromal Dementia with LewyBodies， Dementia and Geriatric Cognitive Disorders （2022）． DOI：10．1159／000527443
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原文標題 : 利用神經網絡特征預測失智
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