基于多模态扩散模型（DTI/NODDI/MAP-MRI）的阿尔茨海默病白质微结构损伤与认知功能关联研究

本研究通过整合DTI、NODDI和MAP-MRI三种扩散模型，系统分析了阿尔茨海默病（AD）患者白质微结构损伤模式及其与认知功能的相关性。研究发现RTOP、RTAP等MAP-MRI参数与MMSE/MoCA评分显著相关，ROC曲线证实多参数联合诊断效能优异（AUC>0.9），为AD早期微结构改变提供了新型影像标记物。

　　

阿尔茨海默病（AD）作为全球公共卫生的重大挑战，其病理特征不仅包括β淀粉样蛋白沉积和tau蛋白缠结，更伴随着白质微结构的早期损伤。然而，传统扩散张量成像（DTI）因假设水分子的高斯分布特性，难以捕捉复杂的微结构变化。这一技术局限使得AD患者白质损伤的全面评估面临瓶颈，亟需多模态扩散模型提供更精细的病理洞察。

针对这一科学问题，自贡市第一人民医院放射科的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项创新研究。该团队联合应用DTI、神经突定向分散密度成像（NODDI）和平均表观传播子磁共振成像（MAP-MRI）三种模型，对43例AD患者和16例健康对照进行多参数分析。研究通过扩散谱成像（DSI）一次性获取三种模型数据，采用基于纤维束的空间统计（TBSS）方法比较组间差异，并建立参数与MMSE/MoCA评分的相关性模型。

关键技术方法包括：1）使用3.0T MRI采集128方向DSI数据；2）通过MR Station软件同步计算DTI（FA/MD/AxD/RD）、NODDI（ICVF/ECVF/ISOVF/ODI）和MAP-MRI（RTOP/RTAP/MSD/NG）参数；3）基于JHU白质图谱划分50个脑区进行ROI分析；4）采用TFCE校正的多重比较检验（p<0.001）。

主要研究结果

白质微结构的多模型特征
DTI参数显示AD组胼胝体压部、前放射冠等区域的FA值显著降低（p<0.001），而AxD和RD值升高，提示髓鞘损伤和轴突完整性破坏。NODDI模型发现AD患者细胞内体积分数（ICVF）下降伴随细胞外体积分数（ECVF）升高，反映神经元丢失和β淀粉样蛋白沉积的病理改变。MAP-MRI参数中，RTOP和RTAP在穹窿、大脑脚等区域的降低最显著（p<0.001），表明轴突密度减少和纤维结构复杂性下降。

认知相关性的空间异质性
相关性分析揭示不同脑区参数与认知功能的特异性关联：胼胝体压部的ICVF（r=0.666）、右侧终纹的RTOP（r=0.734）与MMSE评分呈强相关；而穹窿的FA值（r=0.690）和大脑脚的RTOP（r=0.717）对MoCA评分预测力最强。值得注意的是，MAP-MRI参数（尤其是RTOP/RTAP）与认知量表的相关性普遍优于传统DTI指标。

多参数诊断效能比较
ROC分析显示DTI的径向扩散率（RD）在穹窿区诊断AD的AUC达0.93，而MAP-MRI的RTOP在右前放射冠表现更优（AUC=0.99）。Delong检验证实MAP-RTOP显著优于NODDI-ECVF（p=0.027），凸显非高斯扩散模型在检测微结构损伤方面的优势。

结论与展望
该研究首次系统比较了三种扩散模型在AD评估中的价值，证实MAP-MRI通过RTOP/RTAP等参数能更敏感地捕捉轴突密度和纤维完整性的早期改变。这些微结构指标与认知功能的强关联性，为AD的病理机制研究提供了新视角。未来研究可结合PET分子影像，进一步明确扩散参数与Aβ/tau沉积的空间对应关系。

研究局限性包括样本量较小和缺乏病理验证，但创新性地证实了DSI多模型同步采集的临床可行性。这项工作为开发AD的精准影像标记物奠定了重要基础，相关成果已发表于《Scientific Reports》，代码和数据可向通讯作者Jianquan Zhong申请获取。