因为神经纤维缠结与阿尔茨海默氏症的认知能力下降有关,tau蛋白PET信号的下降可能表明一种药物正在起作用。在11月27日的《科学进展》(Science Advances)上,由德国慕尼黑大学(Ludwig-Maximilians University)的Michael Ewers领导的研究人员提出了一种提高这种信号敏感度的方法。科学家们利用了tau蛋白缠结扩散到连接的大脑区域这一事实。通过识别每个人体内积聚的初始中心,他们可以预测在后续扫描中病理将出现在哪里。这使得他们能够检测到tau PET信号的局部细微变化,这在全局扫描中可能不明显。值得注意的是,该方法比Braak分期定量tau蛋白扩散更敏感。研究人员计算出,这种个性化的方法可以将试验所需的参与者数量减少多达三分之二。“这种方法承认并解决了疾病进展的异质性,”Ewers告诉Alzforum。

  • 缠结积聚可以从不同人的明显大脑区域开始。
  • 这导致了不同于Braak分期的个别缠结扩散模式。
  • 通过考虑到这一点,研究人员锐化了TAU PET的敏感性。

波士顿马萨诸塞州总医院(Massachusetts General Hospital)的贾斯汀·桑切斯(Justin Sanchez)同意这种方法有潜力。他在Alzforum上写道:“这种方法是完全自动化的,这是非常鼓舞人心的,应该可以广泛应用于tau PET研究……这是令人兴奋的工作,是在精准医疗方向上迈出的一大步。”

以前报道的EWERS及其同事们将基线TAU PET扫描与大脑的功能连接地图相结合,可以预测94名AD患者未来纠结积累的领域(2020年1月的新闻)。这是需要的,因为缠结酱的模式是高度异质的。例如,瑞典隆蒙大学奥斯卡·汉森的研究人员最近报告了广告患者的四种纠结进展模式,每个都具有类似的流行,表明没有一个典型的轨迹(Vogel等人。,2020年)。这使得在任何给定的患者中展开差的进展预测器的广义模型。

可预测的路径。缠结从大脑中的初始震中传播到最紧密的地区(Q1)首先,然后持续到远端连接区域(Q4)。[由Franzmeier等,科学推进。]

在新的研究中,EWERS和同事们旨在测试其个性化模型的表现。第一个作者Nicolai Franzmeier在他以前的数据集中扩展,分析了来自两个纵向队列,Adni和生物机的254个淀粉样阳性人和247个淀粉样阴性对照。淀粉样阳性阳性参与者从认知健康到AD痴呆症中ran ran。所有人都有佛罗里达菲利·T假宠物扫描。一般来说,在整个组中,缠结积累的模式反映了预期的Braak分期,在Braak第1/2阶段的未受害者参与者和高级阶段的痴呆症。

连接讲述了故事。随着时间的推移,缠结在最接近初始震中的大脑区域(Q1)中大部分积累。[由Franzmeier等,科学推进。]

然而,在个人层面上,存在着差异。在经典的Braak分期中,缠结开始于下颞区。许多参与者只在内侧顶叶、外侧颞顶叶或枕颞叶有缠结热点。总之,作者在基线时在这些队列中确定了9个不同的中心点。这些中心点在人口中分布相当均匀。例如,在213名淀粉样蛋白阳性参与者的ADNI队列中,每组平均包含20人,其中最常见的tau震中发生在43人,最不常见的发生在12人。

接下来,Franzmeier及其同事使用1,000个认知的健康参与者在人类连接项目中使用休息状态FMRI数据开发了人类大脑的一般连接图。为此,它们将Neocortex划分为200个区域,并确定它们之间的连接。使用此地图,他们确定了50个与每个缠结震中最密切相关的区域。作者假设这些地区被称为第一四分位数的Q1,是最有可能表现出未来纠纷积累的人。实际上,在每个Tau震中子类型的横断面基线数据中,Q1地区占据了比更遥远的连接更远方的Tau跟踪器。

个性化措施最好。基于连接的Q1区域比基于Braak分期的区域更能预测未来的缠结积累。[由Franzmeier等,科学推进。]

那时间呢?57名ADNI和33名BioFINDER tau阳性参与者在第一次扫描后平均1.5至2年进行了第二次扫描。正如预期的那样,在后续扫描中,tau信号在Q1脑区上升最多,而在最遥远的Q4脑区上升最少(见上图)。重要的是,Q1区在检测微小变化方面优于Braak分期区或感兴趣的时间元区(见下图)。作者计算出,当使用Braak分期时,他们的方法可以减少试验参与者的数量,从而使缠结积累减少20%,减少四分之一到三分之二。因为它使用一般的连通性地图,这种方法不需要研究人员评估单个患者的连通性,所以任何PET中心都可以采用它。Franzmeier注意到大脑的连通性是高度保守的,在不同的队列中变化不大。尽管如此,可能存在一些个体差异,阿尔茨海默病的病理本身被认为会改变连通性(2012年7月新闻;2013年8月的新闻;2016年8月会议新闻)。作者正在研究个性化功能磁共振连接图是否会提高他们方法的预测能力。

Franzmeier相信他们的方法将有助于个性化的病人护理。他告诉Alzforum:“这让我们对疾病进展有了量身定制的理解,而不是平等对待每个人。”-Madolyn鲍曼罗杰斯

评论

  1. 这是非常出色的工作,突出了tau蛋白积累模式的异质性。特别有趣的是特定学科的tau蛋白扩散模型,使用每个学科的个体tau蛋白PET来识别最有可能积累tau蛋白的区域。这种对目标感兴趣区域(roi)的个性化抽样增加了检测tau变化的敏感性,并减少了模拟试验所需的样本量。这个方法是完全自动化的事实是非常鼓舞人心的,应该使它广泛适用于tau PET研究。

    为了广泛使用,仍然存在一些问题,需要制定详细信息。例如,每个受试者的目标ROI是如何影响对重要结果(或缺乏)的解释?这种个性化采样如何在沿着广告连续体(即,认知正常与轻度认知障碍中的不同点上表现出来;在那些有很小的人与那些有很多的人)?TAU积极性概率如何(TPP)与SUVR相比作为结果措施?由于TPP是依赖于样本的,因此应该使用哪种样品来定义临床试验?

    总的来说,这是一项令人兴奋的工作,也是向精准医疗方向迈进的一大步。

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参考文献

新闻引用

  1. 预测Tau传播的是连通性,而不是邻近性
  2. 通信故障:广告大脑中的多个网络下降
  3. 脑连接揭示了临床前阿尔茨海默病
  4. 追踪早期阿尔茨海默氏症的生物标志物:连通性是关键吗?

纸条引文

  1. 表征阿尔茨海默病病理的时空变异性2020年8月24日

进一步阅读

主要论文

  1. 基于患者的Tau病理学预测在阿尔茨海默病中蔓延Sci副词。6(48)打印2020年11月PubMed