基于多模态神经影像的阿尔茨海默病与轻度认知障碍个体化功能连接与代谢异常关联研究

《Neuroradiology》：The association between individualized functional connectivity disruption and metabolic abnormality in alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: insights from multimodal neuroimaging

本研究针对阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI）早期诊断难题，通过整合FDG-PET代谢成像与BOLD-fMRI功能连接分析，首次在个体化层面系统揭示了默认模式网络（DMN）和楔前叶等关键脑区的多模态异常特征。研究发现DMN功能连接紊乱与葡萄糖代谢降低存在显著关联，且楔前叶异常可能成为健康人群向MCI转化的重要生物标志物，为开发个体化早期诊断方案提供了新思路。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）已成为威胁老年人健康的主要神经退行性疾病。据国际阿尔茨海默病协会统计，2018年全球痴呆患者约5000万，预计到2050年这一数字将增长三倍。作为AD的前驱阶段，轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment, MCI）患者每年有10%-15%会进展为AD，但传统神经心理学量表评估存在主观性强、灵敏度不足等问题，难以实现早期精准诊断。

神经影像技术的突破为破解这一难题带来了转机。氟代脱氧葡萄糖-正电子发射断层扫描（Fluorodeoxyglucose-Positron Emission Tomography, FDG-PET）通过检测脑区葡萄糖代谢水平反映神经元活动状态，在MCI向AD转化预测方面展现出优于临床评估的效能。而基于血氧水平依赖功能磁共振成像（Blood Oxygen Level Dependent-Functional Magnetic Resonance Imaging, BOLD-fMRI）的静息态功能连接分析，则能揭示不同脑区之间的协同工作模式。这两种技术分别从代谢和功能维度刻画大脑活动特征，但传统研究多局限于单模态或群体水平分析，难以捕捉个体差异和多模态间的交互机制。

为解决这一问题，Ya Gao等研究者在《Neuroradiology》发表的最新研究，创新性地将个体化脑网络分析与多模态影像技术相结合。团队从阿尔茨海默病神经影像倡议（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, ADNI）数据库中筛选了71名参与者（包括20名AD患者、36名MCI患者和15名健康对照），采用独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）方法构建个体水平的功能连接网络，同时基于AAL图谱提取90个脑区的标准化摄取值比率（Standardized Uptake Value Ratio, SUVR），系统探讨了AD/MCI患者脑功能连接与代谢异常的关联模式及其与临床认知评分的相关性。

研究方法的核心在于多模态数据的整合分析。通过空间组独立成分分析从BOLD-fMRI数据中提取13个独立成分，归属为6大功能网络：视觉网络（VIS）、躯体运动网络（SMN）、默认模式网络（DMN）、额顶网络（FPN）、边缘网络（Limbic）和背侧注意网络（DAN）。采用双回归算法获得个体水平的网络空间分布和时间动态特征，构建个体化功能连接矩阵。FDG-PET数据经过标准化处理后，计算各脑区相对于全脑的SUVR值进行组间比较。统计分析采用FDR校正控制多重比较误差，并通过偏相关分析排除年龄、性别等混杂因素影响。

代谢差异分析结果

研究发现全脑葡萄糖代谢水平呈现从健康对照（HC）到MCI再到AD的递进性下降趋势。

AD患者双侧后扣带回、角回、楔前叶以及中下颞叶等典型AD相关脑区SUVR值显著降低，而杏仁核代谢反而增强，可能提示代偿机制激活。MCI患者仅显示双侧楔前叶代谢显著下降，提示该区域可能是认知正常向MCI转化的重要枢纽。

功能连接分析结果

DMN在AD/MCI中表现出最显著的功能连接异常。AD患者DMN与其余五大网络的外部连接以及DMN内部连接均显著减弱，其中DMN与边缘网络连接减弱与MMSE评分呈正相关。特别值得注意的是，AD患者躯体运动网络（SMN）与DMN/边缘网络的连接也出现异常，提示感觉运动系统损伤可能是AD早期预警指标。MCI组虽未发现显著功能连接改变，但代谢异常已显现，表明代谢指标可能对早期网络功能损伤更敏感。

多模态关联分析结果

AD患者海马代谢水平与DMN-边缘网络/额顶网络连接强度显著相关，前扣带回代谢与DMN功能连接也存在密切联系。MCI患者楔前叶代谢与DMN内部连接显著相关，证实该区域在MCI发生中的核心地位。这些发现表明代谢-功能关联不仅存在于相同脑区或网络内部，还跨越不同脑区和网络，形成了复杂的多模态相互作用网络。

研究结论强调，AD/MCI患者存在不同程度的功能连接和代谢紊乱，且这两种变化相互补充、紧密关联。个体化网络分析技术结合FDG-PET代谢特征，能有效捕捉个体异质性，为AD/MCI的个性化早期诊断提供新途径。该研究的创新点在于突破了传统群体水平分析的局限，首次在个体层面系统揭示了多模态影像标志物的协同变化规律，不仅深化了对AD神经病理机制的理解，也为跨学科技术发展提供了重要推动力。

尽管该研究存在样本量有限、缺乏纵向随访数据等局限性，但其建立的多模态个体化分析框架为未来研究指明了方向。随着PET/MRI等多模态成像技术的普及和更大规模队列数据的积累，这种个体化多模态分析策略有望在临床实践中发挥更大价值，最终实现AD的早期精准诊断和干预。