阿尔茨海默病早期预后的基线神经影像学特征与预测模型构建

《Scientific Reports》：Baseline neuroimaging profiles and predictive modelling for early Alzheimer disease prognosis

　　

摘要

阿尔茨海默病在认知功能衰退方面表现出显著的临床异质性。神经影像学特征以及血浆氧化应激生物标志物等外周生物标志物，能够为了解该病的进展提供信息。本研究旨在探讨基线神经影像学特征和血浆脂质过氧化生物标志物在预测早期阿尔茨海默病认知功能衰退轨迹中的作用。研究共纳入195名早期阿尔茨海默病患者，通过神经心理学评估来观察其病情进展。基线数据包括人口统计学信息、神经心理学评估结果、神经影像学指标以及血浆脂质过氧化水平。随后每两年进行一次神经心理学评估。通过MMSE评分和CDR Sum of Boxes评分来估算个体的认知功能衰退轨迹。研究者运用多变量建模和层次聚类分析方法，寻找具有预测意义的特征并划分患者亚组。基线神经影像学变量与长期认知功能衰退轨迹存在显著关联，这一关联体现在MMSE和CDR Sum of Boxes评分的斜率上，而血浆脂质过氧化生物标志物则没有此类关联。基于神经影像学特征的多变量模型显示出较强的预测能力（MMSE的条件R²为0.825，CDR Sum of Boxes的为0.808）。层次聚类分析将患者分为四组，这些分组主要取决于左侧Koedam评分、血管周围间隙扩大程度以及Fazekas评分。这些分组与不同的认知功能衰退速度存在显著关联，尤其是在MMSE评分方面。综上所述，基线时的结构神经影像学指标是早期阿尔茨海默病认知功能衰退的可靠指标，有助于实现该病的个体化预后判断。