通过多模态神经影像技术识别帕金森病的两种不同皮质进展亚型

《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》：Identifing two distinct cortical progression subtypes of Parkinson’s disease through multimodal neuroimaging

　　

摘要

目的

本研究旨在探讨帕金森病（PD）中是否存在不同的皮质受累模式，并利用多模态神经影像技术和数据驱动的疾病进展模型来描述这些模式的潜在进展轨迹。

方法

在这项横断面多模态影像研究中，我们招募了317名临床诊断为PD的患者和61名健康对照组。所有参与者均接受了FDG-PET和MRI同步扫描。我们应用了Subtype and Stage Inference（SuStaIn）模型对皮质葡萄糖代谢和厚度数据进行分析，以识别潜在的疾病进展模式。进一步在全脑梯度框架内研究了网络层面的特征。通过在当地队列中进行年龄和性别平衡的敏感性分析，并使用帕金森病进展标志物计划（PPMI）数据集的标准化T1加权MRI数据进行外部验证，来评估模型的稳健性。

结果

研究发现了两种不同的皮质受累亚型。一种亚型主要表现为高级关联网络（包括默认模式网络和额顶叶网络）的异常，而另一种亚型则表现为较低级别的感觉运动系统和边缘系统的更明显受累。这些亚型模式在敏感性分析和外部验证中均保持稳定。疾病持续时间与推断的疾病阶段之间存在显著相关性（r = 0.15，p = 0.01）。影像学检查还显示，脑干和内嗅区存在代谢亢进，同时伴有广泛的皮质代谢降低。

结论

我们的研究结果揭示了PD中两种稳定的皮质进展模式，突显了网络层面代谢和结构受累的显著异质性。这一框架为理解PD的表型变异提供了新的见解，并可能有助于未来的疾病分层和个性化研究工作。