基于多中心磁共振影像组学的阿尔茨海默病早期诊断关键技术研究

Alzheimer’s disease (AD) is a common progressive neurodegenerative disease that seriously affects human health which imposes a heavy burden on the family and society as a whole. The major hallmarks of AD include early stage, small-scale alterations in the brain in terms of neurofibrillary tangles (NFTs), and amyloid-beta (Abeta) plaque deposition. Previous studies demonstrated that even individual NFTs and Abeta plaques cannot be detected at the resolution of current clinical MRI, the accumulated effect of these phenomena on the MRI image is detectable prior to atrophy as changes in the statistical properties of the image intensities. Radiomics refers to the comprehensive quantification of image features which can evaluate the brain structural and functional changes. .In the present proposal, we aim to set up an early classification platform based on radiomics features from multicenter MRI with machine learning method. And we also aim to introduce aMCI data to estimate the relationship between the radiomics features and the cognitive ability in the patients groups. Hereby, we can achieve the individual prediction based on these imaging markers. These technologies play essential roles in our understanding of alteration of the brain and elucidating the mechanisms of brain diseases. This will help to understand the neural mechanisms of brain alteration in AD and ultimately bring more clinical benefits to AD patients and its high risk population.

阿尔茨海默病(AD)是最常见的老年期认知障碍疾病，给家庭以及整个社会带来沉重的负担。已有研究表明AD早期脑内微结构的改变已经引起MRI纹理分布模式改变，影像组学(Radiomics)特征可定量刻画AD的脑结构和脑功能活动改变。本研究拟利用机器学习方法，基于多中心多模态MRI构建基于影像组学特征的AD早期识别系统，利用高危人群遗忘型轻度认知损害(aMCI)的横向和纵向数据，从多个维度上明确重要脑区的影像组学特征与认知能力之间的关系，从而实现AD/aMCI的研究从寻找群组差异到个体化定量预测的转变，为临床AD早期识别提供客观生物学标记。定量刻画 AD、aMCI的影像学异常表征，有助于加深对AD发病机制的理解，对AD的早期识别、早期干预具有重要的临床意义。

影像组学(Radiomics)特征可定量刻画AD的脑结构和脑功能活动改变。项目的总体目标是基于多中心、多模态磁共振构建基于影像组学的AD早期识别原型系统，利用多中心的遗忘型轻度认知损害(aMCI)影像数据、ADNI的aMCI的横向和纵向功能磁共振影像数据、高危人群(aMCI)纵向影像数据，在多个维度上明确重要脑区的影像组学特征与认知能力之间的关系，从而实现AD及高危人群的研究从寻找群组差异转化到个体化预测，为临床诊疗提供客观的生物学标记。. 在项目支持下，研究团队建立了一个多中心多模态AD及高危人群的影像学数据库，入库数据超过3000例。项目组初步建立一套多中心数据库，形成多中心特征库，和华为云共同完成全国大规模竞赛。建立了基于多中心影像组学精准刻画AD的脑异常表征，得到国际同行的高度评价。形成一套个体化化预测系统，多次在不同的竞赛中获得优异成绩。. 研究团队发表论文25篇，其中SCI杂志17篇(含Science Bulletin (2篇，1封面)，Advanced Science (2篇，1封面) , Biological Psychiatry(封面) , EBioMedicine (已接收)等影响因子大于10分6篇)，在审（修）论文2篇，在ISBI, EMBC等会议上发表论文4篇(其中Oral 2个)，获批(申请)专利2项、软件著作3项。开源Brainnetome fMRI Toolkit (http//:brant.brainnetome.org)软件平台,目前已有40余篇国内外同行的论文使用该软件平台，有力的促进了多中心脑影像在AD临床应用研究。. 人才培养方面，林华副主任医师和刘勇教授成功依托项目获得国际合作交流—NSFC-AF(芬兰)项目。项目组已经毕业1名博士，5名硕士，另有3名博士后在站，3名博士、5名硕士在读。