BRAIN-DISC：一种新型的分析方法，将数据驱动的脑模式发现与队列研究相结合，用于评估脑调节干预措施的效果

《GeroScience》：BRAIN-DISC: a novel analytical approach integrating data-driven brain pattern discovery with cohort studies for evaluating findings in brain modulation interventions

　　

摘要

针对认知和神经精神症状的大脑调节干预措施（BMIs）在反应上表现出显著的异质性，这限制了它们的临床应用效果。静息状态功能连接性（rsFC）可能捕捉到BMI诱导的神经可塑性，并有助于患者的分层。然而，在小规模且异质性高的干预样本中检测这些生物标志物仍然具有挑战性。本研究的目的是提出BRAIN-DISC这一分析框架，该框架将大规模队列研究的rsFC模式与针对性的BMI试验评估结果联系起来。研究进行了三项演示：在CogTE试验（n=74）中，通过对比超老年人群体和阿尔茨海默病患者，得出了阿尔茨海默病抗性连接组（ARC），并将其用作轻度认知障碍（MCI）患者认知训练的反应生物标志物；在BEEM试验（n=26）中，利用脑源性神经精神表型（BNP）亚型对经颅直流电刺激结合训练的反应进行分层；在第三项演示中，我们在MIDUS队列（n=208）中发现了受自主神经系统（ANS）和认知功能共同影响的rsFC生物类型，并在BREATHE试验（n=56）中将其作为预测生物标志物进行评估。在CogTE试验中，向ARC模式转变越大，执行功能和情景记忆的改善越明显；在BEEM试验中，具有情绪调节障碍亚型的个体在相应的神经精神领域表现出更大的改善。在第三项演示中，MIDUS队列中发现了三种rsFC-AC生物类型；高ANS亚型在BREATHE试验中的情景记忆改善最为显著。BRAIN-DISC提供了一个可扩展的框架，可将队列研究的rsFC特征转化为干预方案，以支持反应监测和患者分层。