基于神经影像特征的遗忘型轻度损害患者痴呆转化预测模型的构建与初步临床应用研究

基本信息
批准号:81701675
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:20.00
负责人:陈玖
学科分类:
依托单位:南京医科大学
批准年份:2017
结题年份:2020
起止时间:2018-01-01 - 2020-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:顾丽华,高丽娟,师亚晨,宋睿泽
关键词:
多模态核磁共振成像预测模型轻度认知障碍随访痴呆转化
结项摘要

Amnestic mild cognitive impairment (aMCI) is a highly heterogeneous syndrome with varying clinical outcomes. Accurately predicting the progression from aMCI to Alzherimer’s disease (AD) on an individual patient basis, is a hot spot in the field of AD research on early diagnosis and treatment. Therefore, based on our previous aMCI studies and using an event-based probabilistic model approach to integrate widely available, cost-effective, non-invasive markers from behavioral, brain structural and functional levels, this study will develop a highly accurate prognostic model for predicting aMCI-to-AD progression with high sensitivity and specificity at the individual patient level over 3 years; the prognostic model will be subsequently generalized to the prediction of aMCI individuals from an independent dataset during the same time-period, and will generate a clinically precise cut-off threshold that separates aMCI converters from aMCI non-converters to promote the transformation of its clinical application.

遗忘型轻度认知损害(amnestic mild cognitive impairment, aMCI)是一种高异质性综合症,存在变化的临床转归。探寻从个体病人水平精确地预测aMCI向阿尔茨海默病(Alzherimer’s disease, AD)的转化是“痴呆”早期诊断与干预领域关注的焦点。因此,本课题将基于前期aMCI患者研究领域的工作积累,利用基于事件概率模型融合来自行为学、脑结构和功能的广泛可利用的、低成本的、无创性的多维度生物学标记,构建一个基于个体病人水平能准确地预测aMCI患者3年后AD的转化,且具有高敏感性和特异性的预测模型;进一步在独立数据库中应用预测模型预测aMCI患者3年后AD的转化,探讨其跨数据库间的一般化预测能力;并进一步探讨其精确区分转化aMCI和不转化aMCI的临床分界点阈值,以便促进预测模型的临床转化。

项目摘要

全球老龄化日趋显著,老年期痴呆已成为备受关注的全球公共卫生问题。遗忘型轻度认知损害(amnestic mild cognitive impairment, aMCI)是一种高异质性综合症,已被认为是认知功能正常和AD型痴呆之间的过渡阶段,且存在变化的临床转归。探寻从个体病人水平精确地预测aMCI向阿尔茨海默病(Alzherimer’s disease, AD)的转化是“痴呆”早期诊断与干预领域关注的炙热点。因此,本项目基于前期aMCI患者研究领域的工作积累,利用基于事件概率模型融合来自行为学、脑结构和功能的广泛可利用地、低成本的、无创性的多维度生物学标记,构建一个基于个体病人水平能准确地预测aMCI患者3年后AD的转化,且具有高敏感性和特异性的预测模型;并探寻其精确地区分转化aMCI和不转化aMCI的临床分界点阈值,以便促进预测模型的临床转化应用;调查CARE index与疾病严重程度和神经认知心理评估的关系,揭示其特定临床表型意义,以便促进CARE index最终的临床转化应用,并推动临床指导AD早期在体诊断与治疗干预。. 本项目寻找并确定了高特异性的、高敏感性的aMCI向AD转化进展的多模态生物学标记;且利用基于事件概率模型融合多模态生物学标记,构建了一个基于个体水平能精确地预测aMCI患者3年后向AD转化的AD转化风险等级预测系统。可为临床医生提供一个aMCI向AD转化的早期诊断和临床干预试验的病人选择的辅助工具。.

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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