神經(jīng)退行性疾病研究獲突破

北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院腦認(rèn)知與智能醫(yī)學(xué)中心牽頭，聯(lián)合齊魯醫(yī)院、宣武醫(yī)院、301醫(yī)院等國(guó)內(nèi)多家合作單位，基于多中心大樣本數(shù)據(jù)，詳細(xì)闡明了不同神經(jīng)退行性疾病和不同狀態(tài)下的特異性腦結(jié)構(gòu)異常模式表征，并基于多組學(xué)數(shù)據(jù)探索了異常表征背后潛在的生物機(jī)制，最終為解析神經(jīng)退行性疾病和老化的復(fù)雜影像表征以及相關(guān)生物機(jī)制提供了新思路和新證據(jù)。

近日，該研究在《科學(xué)進(jìn)展》發(fā)表。

研究結(jié)果示意圖。受訪者供圖

據(jù)論文共同第一作者、北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院腦認(rèn)知與智能醫(yī)學(xué)中心博士趙坤介紹，腦結(jié)構(gòu)萎縮是阿爾茨海默病（AD）、額顳葉癡呆（FTD）、帕金森（PD）等神經(jīng)退行性疾?。ɑ蜻^程）的交叉重疊的影像學(xué)表征，形成了以“同病異影”和“同影異病”為代表的復(fù)雜臨床表型，進(jìn)而引出兩個(gè)重要的科學(xué)問題：交叉重疊的影像表征如何刻畫具有典型臨床表征的不同神經(jīng)退行性疾病？不同疾病的復(fù)雜腦結(jié)構(gòu)異常和臨床表型之間聯(lián)系的生物機(jī)制是什么？

為解決上述兩個(gè)科學(xué)問題，打破現(xiàn)有跨疾病影像表征復(fù)雜難解析的困難，團(tuán)隊(duì)納入了7000多例的多中心、跨疾病數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)MRI，提出基于復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩钥坍嬆X結(jié)構(gòu)異常模式的研究思路，系統(tǒng)探索了不同疾病的腦結(jié)構(gòu)異常模式。研究發(fā)現(xiàn)老化呈現(xiàn)分布廣泛但程度輕微的腦結(jié)構(gòu)變化，而AD等疾病則呈現(xiàn)出典型的區(qū)域損傷。進(jìn)一步利用基因組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)探索了這種復(fù)雜腦結(jié)構(gòu)異常模式背后潛在的生物機(jī)制，研究發(fā)現(xiàn)老化過程主要與離子通道相關(guān)，而化學(xué)神經(jīng)遞質(zhì)顯示出不同神經(jīng)退行性疾病的轉(zhuǎn)錄組學(xué)相似性，提示了神經(jīng)退行性疾病與老化過程的差異。研究最后探索了與每種疾病典型相關(guān)的化學(xué)突觸，探索不同疾病在轉(zhuǎn)錄學(xué)相似性前提下所表現(xiàn)不同臨床表型的生物機(jī)制，揭示了不同疾病潛在干預(yù)靶點(diǎn)。

團(tuán)隊(duì)合影。受訪者供圖

該研究將傳統(tǒng)空間腦結(jié)構(gòu)萎縮轉(zhuǎn)化為研究復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的特異性拓?fù)渥兓?，融合空間水平和網(wǎng)絡(luò)水平綜合的刻畫腦結(jié)構(gòu)異常模式；將面向單一疾病的研究范式擴(kuò)展到跨疾病的特異性研究，實(shí)現(xiàn)疾病特異性表征的刻畫；同時(shí)，將傳統(tǒng)面向單尺度的大腦影像臨床相關(guān)分析擴(kuò)展到跨尺度、多組學(xué)關(guān)聯(lián)分析，建立微觀基因到宏觀結(jié)構(gòu)的潛在生物通路。

“這有望為解析神經(jīng)退行性疾病等復(fù)雜影像表征和背后生物機(jī)制提供新思路和新證據(jù)。”論文通訊作者、北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院教授劉勇說。