在最近发表在《自然心理健康》杂志上的一项研究中，一组研究人员评估了默认模式网络(DMN)有效连接的神经生物学模型是否可以在个体水平上预测未来的痴呆症诊断。
背景
以阿尔茨海默病(AD)为主要病因，人们对减轻痴呆症日益加重的负担非常感兴趣。早期发现神经变化可以实现个性化的预防策略。
静息状态功能磁共振成像(rs-fMRI)可以绘制大脑连通性图，并显示AD患者改变的模式，但传统方法在个体风险预测方面缺乏准确性。有效的连通性分析，模拟因果大脑相互作用，提供更好的检测。
早期DMN连接障碍模式与阿尔茨海默病和社会隔离的遗传风险因素有关，这表明它们有可能成为临床前生物标志物。需要进一步的研究来验证早期痴呆诊断和完善预防策略的有效连通性分析。
一个关于这项研究
在控制了年龄、性别、种族和头部运动等混杂因素后，本研究使用了来自英国生物银行(UKB)的数据。确定了148例痴呆病例的初始样本，每个病例有10个匹配的对照。
预处理后，最终样本包括103例病例和1030例对照，其中81例在MRI数据采集时未确诊。
MRI数据使用西门子Skyra 3t扫描仪获取，重点是t1加权和rs-fMRI数据。预处理包括图像分割和归一化以及头部运动估计。
使用谱动态因果模型(DCM)估计有效连通性，为每个参与者拟合一个完全连接的模型，并使用参数经验贝叶斯模型计算组水平差异。
采用弹性网络正则化逻辑回归模型，结合k-fold交叉验证，基于有效连通性特征对痴呆病例进行分类。预后模型预测诊断前的时间。该研究还比较了有效连通性与结构MRI特征的预测能力，并评估了功能连通性和认知数据。
进一步分析了DMN有效连通性与高血压、糖尿病、社会隔离等可改变的风险因素以及AD多基因风险评分之间的关系。本研究获得了伦理批准和知情同意。
研究结果
在排除了图像质量和扫描仪内过度的头部运动后，最终的样本包括103例痴呆症患者(22例患有普遍痴呆症，81例后来患上痴呆症)和1030例匹配的对照组。
事件病例的中位诊断时间为3.7年。在MRI数据采集时，总样本的平均年龄为70.4岁，病例和对照组在年龄、性别、种族、利手性和测试中心的地理位置上相匹配。
在四项认知测试中，病例表现比对照组差，反映出可能的认知能力下降或认知储备减少。
从十个预先定义的DMN区域提取血氧水平依赖(BOLD)时间序列，包括楔前叶、前部和背内侧前额叶皮层、内侧和外侧颞叶皮层。全连接DCM估计每个感兴趣区域(ROI)对之间的有效连通性。
贝叶斯模型简化和平均估计了最简单的有效连接图，解释了病例和对照组之间的群体水平差异，控制了年龄、性别和头部运动。
15个连接参数显著不同，从腹内侧前额叶皮质(vmPFC)到左侧海马旁区(lPHF)和左侧顶叶内皮质(lIPC)到lPHF的抑制增强，而从右侧海马旁区(rPHF)到背内侧前额叶皮质(dmPFC)的抑制减弱。
基于这些参数训练的弹性网络逻辑回归模型预测未来痴呆诊断的曲线下面积(AUC)为0.824。使用100个参数的完整模型进行敏感性分析，AUC略有降低，为0.816。有效的连接也可以预测到诊断的时间。
37个连通性参数与诊断前的时间有关，其中包括三个最大的差异。弹性网线性回归模型显示诊断前实际时间和预测时间呈正相关(Spearman ρ = 0.53)。
与其他基于mri的标记物(包括体积和功能连通性数据)的比较分析表明，有效的连通性参数具有更好的诊断性能。
体积模型具有中等诊断价值(AUC为0.671)和机会水平预测。功能连接模型在诊断和预测的机会水平上进行。单独的认知数据具有中等的诊断性能(AUC为0.628)和机会水平的预后。
有效连通性变化与痴呆风险因素的关系进行了研究。AD多基因风险评分与有效连接指数密切相关，表明这些变化反映了阿尔茨海默病的病理。
社会隔离是唯一与有效连通性指数显著相关的可改变风险因素。
中介分析表明，DMN有效连通性部分介导了遗传风险与痴呆发病率之间的关系，以及社会孤立与痴呆之间的关系。
结论
该研究表明，一个神经生物学知情的DMN有效连接模型可以准确预测痴呆的发病。
分类器优于基于体积和功能连接数据以及过去基于结构mri的模型的分类器。在临床上，rs-fMRI可以识别痴呆症的早期神经网络特征，帮助早期使用治疗疾病的药物。
有效的连通性比传统的生物标志物更能预测痴呆症的发展和诊断时间。该研究还将DMN连接的变化与阿尔茨海默氏症的风险和社会孤立联系起来，强调了其作为早期检测生物标志物的潜力。
