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信息科学与工程学院联合培养研究生取得显著成果

  • 日期:2020年07月15日 12:54
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近日,山东师范大学信息科学与工程学院联合中科院自动化所脑网络组研究中心领衔研发了一套基于海马影像组学的阿尔茨海默病早期识别的研究框架,发现海马的影像组学特征是一种阿尔茨海默病稳定、有效、可泛化的生物标记,对未来阿尔茨海默病临床的精准辅助识别、高危人群的纵向跟踪具有重要临床意义。相应的研究方法可推广至其他精神疾病的研究。

该研究以《Independent and reproducible hippocampal radiomic biomarkers for multisite Alzheimer’s disease: diagnosis, longitudinal progress and biological basis》为题于2020年7月15日在《Science Bulletin》公开发表(SCI一区,影响因子9.5),并且当选为封面文章。第一作者是山东师范大学信息科学与工程学院与中科院自动化所联合培养的硕士研究生赵坤,第二作者为山东师范大学信息科学与工程学院丁艳辉副教授。通讯作者是中科院自动化所脑网络组研究中心的刘勇研究员(山东师范大学兼职博士生导师)和中国人民解放军总医院的张熙教授。(《Science Bulletin》,即《科学通报(英文版),系科技部最新指定的领军期刊之一。)

信息科学与工程学院自2017年与中科院自动化所脑网络组建立联合培养机制以来,每年选派1-2名研究生前往脑网络组进行联合培养,借助于中科院的丰富的科研资源,助力研究生更好的成长和发展。目前,已有两名研究生被分别推荐至北航、山师继续攻读博士学位。

阿尔茨海默病(Alzheimer Disease, AD),俗称“老年痴呆症”,作为一种不可逆的神经退行性疾病,是老年人群中最为常见的认知障碍疾病。传统上,大脑海马区(hippocampus)的萎缩被认为是与AD相关的一个影像学标志物,然而既往关于AD的影像学研究大多是基于单中心、小样本的结果,标记物的泛化性且存在争议。

针对现有的临床直接应用影像学标记的泛化性能不足这一关键问题,团队瞄准利用磁共振影像对AD进行辅助早期识别这一目标,收集了6个中心的AD及轻度认知损害(mild cognitive impairment,AD高风险人群)病人的脑影像(1900余例)、临床与认知评估等数据,并利用美国ADNI数据库(包括基因组学、脑影像、临床认知评估、蛋白沉淀等临床数据)作为验证数据。在多中心、大样本数据的基础上,首次在多中心、大样本的数据中证实了海马的影像组学是AD稳定的生物标记,在此基础上探索了影像标记与基因风险、认知能力、蛋白沉淀等临床信息的潜在的关系,并在纵向跟踪的数据中验证了影像学标记可以用来跟踪高危人群的病情发展。

HR4AD研究的主要创新性体现在以下几个方面: (1)多中心融合分析表明AD中存在着显著可重复的异常海马影像组学特征表达; (2)独立中心交叉验证表明HR4AD可以用于AD的个体化识别; (3)基因、生物标记和纵向变化刻画HR4AD背后的生物学意义。

综上,该研究表明海马的影像组学是一种AD稳定、有效、可泛化、并且有希望应用于临床辅助诊断的生物标记的个体化诊断的生物标记,可能对未来AD临床的精准辅助识别、高危人群的纵向跟踪都具有重要的临床意义。

图一.HR4AD研究框架

论文连接:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927320302140

撰稿人:丁艳辉

审稿人:张维军

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