来源：Research科学研究
近期，首都医科大学宣武医院韩璎教授课题组联合上海大学蒋皆恢教授团队报道通过SILCODE 血浆标记物和影像组学建模并使用ADNI外部验证联合，提出了预测CU向CI转化的最佳模型，突出了Rad生物标志物的重要性及其作为识别痴呆风险个体的潜在价值。相关成果在Research发表题为“Innovative Multi-Variable Model Combining MRI Radiomics and Plasma Indexes Predicts Alzheimer's Disease conversion: Evidence from a Two-Cohort Longitudinal Study”的文章。
Citation:
Yu X, Sun X, Wei M, Deng S, Zhang Q, Guo T, Shao K, Zhang M, Jiang J, Han Y, et al. Innovative Multivariable Model Combining MRI Radiomics and Plasma Indexes Predicts Alzheimer’s Disease Conversion: Evidence from a 2-Cohort Longitudinal Study. Research 2024;7:Article 0354. https://doi.org/10.34133/research.0354
01
研究背景
阿尔兹海默病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，由于缺乏有效的策略来延缓或停止进展，AD的不可逆性在临床前阶段(即在临床症状出现前15 ~ 20年)的早期诊断和转化结局预测方面引起了人们的极大关注。近年来，随着检测技术的发展，已开发出了具有良好诊断性能的血浆生物标志物。由于血浆和MRI生物标志物在捕捉疾病进展方面具有互补性，因此两者联合应用在AD转归预测方面具有巨大潜力。
本文基于中美两个队列数据，提出一种新的结合血浆和MRI影像组学生物标志物的多变量预测模型，为AD提供更准确和高效的诊断工具。
02
研究进展
图1 研究流程（基于SILCODE和ADNI两个队列）研究收集了全面的评估、血浆样本和淀粉样正电子发射断层扫描(Aβ-PET)数据。通过LASSO分析，探索到12个影像基因组学特征及其空间位置，应用多变量logistic回归分析将血浆和MRI影像组学生物标志物结合，生成新的复合指标。经系数加权的特征线性组合计算每个参与者的Rad评分，从而得出图像影像组学生物标志物。我们在两个跨种族队列的人群中评估了最优模型的性能和普遍适用性。共纳入897名研究对象，其中635名来自SILCODE队列和262例来自ADNI队列。在训练集和验证集中，最优模型的ROC下面积(AUC)分别为0.9414和0.8979。校准分析显示预后与实际观察之间有极好的一致性。
图2 使用ADNI队列数据进行受试者工作特征曲线分析和校准曲线分析，对最优模型进行外部验证。依次整合血浆标记物Plasma (Aβ42/40, p-tau181, GFAP)、APOE ε4和神经心理学量表AVLT后，AUC分别为0.8118、0.8212和0.9414
图3 相关性分析与中介效应根据Rad评分高低分类的患者的相关热图，表明Rad+组的相关性显著强于Rad-组。Rad+组Rad与GFAP呈强相关(P
综上，本研究提出了一个预测CU向CI转化的最佳模型，突出了Rad生物标志物的重要性及其作为识别痴呆风险个体的有价值工具的潜力。
03
未来展望
此研究结果为识别AD风险个体提供了一个有价值的诊断工具，并进一步阐明MRI影像组学的潜在价值。
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作者简介
余先锋，首都医科大学宣武医院神经内科，博士研究生。主要研究方向为阿尔茨海默病的早期诊疗。
韩璎，首都医科大学宣武医院神经内科主任医师，教授。现任中华医学会放射学分会磁共振学组委员。国家老年疾病临床医学研究中心(宣武医院) - 中国AD临床前期联盟主席。北京认知神经科学学会理事长。主要研究方向为阿尔茨海默病的早期诊疗。目前作为亚洲唯一代表，受邀参加撰写发表在《柳叶刀-神经病学》杂志的SCD临床特征：《SCD特征》。
蒋皆恢，上海大学生命科学学院教授。现任中华医学会核医学分会大数据与人工智能学组委员、阿尔茨海默防治协会AI分会委会，上海生物医学工程学会理事，上海生物医学工程学会医学信息专委会副主任委员。主要研究领域为PET/MRI智能医学影像分析及医学电子学，主要研究方向为阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的早期诊疗。
《Research》是中国科协与美国科学促进会于2018年共同创办的定位为国际化、高影响力、世界一流水平、综合性、大型OA科技期刊，是美国《Science》自1880年创刊以来第一本合作期刊。主要发表先进能源、先进制造、先进材料、人工智能、环境科学、柔性电子、健康科学、信息科学、微纳科技、量子信息、空间科学，11个热点交叉领域突破性原创研究成果。主编(中国)为中国科协副主席，中国科学院院士包为民，主编(国际)为欧洲科学与艺术学院院士、美国明尼苏达大学教授崔天宏。第二届编委会由许宁生、高松、黄如、李兰娟、饶子和、俞书宏、崔铁军等国内外70余位院士在内的190余位编委组成。2024年成立了青年编委会，有86位青年学者参与。已被CAS、CNKI、CSCD、DOAJ、EI、SCIE、INSPEC、PMC、Scopus、SAO/NASA Astrophysics Data System数据库收录。IF=8.5，CiteScore=13.2,综合类期刊Q1区。
