基于静息态fMRI的帕金森病自动判别模型

帕金森病（PD）诊疗的主要问题之一是缺乏临床诊断和病程检测的客观辅助手段。静息态功能核磁共振成像（RS-fMRI）具有无创、无放射性、方便、较好的空间分辨率和时间分辨率等特点。最近我们利用RS-fMRI发现在静息状态下，PD神经活动具有特异性改变，这些变化继发于多巴胺缺乏，并与疾病的严重程度相关。本研究将在此前期研究基础上，针对RS-fMRI的技术特点以及PD临床特点，进一步从局部信号特征和网络整合多角度进行分析，最终建立基于RS-fMRI数据的可用于个体诊断的PD自动判别模型，并检验此模型能否反映PD早期病变，能否客观反映病程进展，并初步确定其个体诊断准确率。本研究将为PD的个体早期诊断、病程监测、以及预后判断提供客观辅助指标，将为早期神经保护治疗提供依据，对研发PD新治疗方法具有重要意义，对延缓病情进展，改善预后具有重要影响。

帕金森病（PD）诊疗的主要问题之一是缺乏临床诊断和病程检测的客观辅助手段。静息态功能核磁共振成像（RS-fMRI）具有无创、无放射性、方便、较好的空间分辨率和时间分辨率等特点。本项目进展按研究计划进行，已完成了全部患者征集、扫描，共对150名PD患者和30名无症状PD基因携带者进行了RS-fMRI扫描。针对RS-fMRI的技术特点以及PD临床特点，从局部信号特征和网络整合多角度进行分析，利用模式识别方法建立了基于RS-fMRI数据的PD特异性神经活动模式（PDRP）。该模式主要表现为纹状体、辅助运动区、枕叶和桥脑神经活动降低，及顶叶、丘脑、中脑和小脑神经活动升高。PDRP对于临床PD诊断具有极高准确率（约95%）。该模式与患者症状严重性(UPDRS评分)具有相关性。同时，通过对无症状PD基因携带者研究发现PD临床前期已出现特应性网络连接异常。我们的发现证明利用RS-fMRI建立的PDRP可能用于辅助个体诊断，将为PD的个体早期诊断、病程监测、以及预后判断提供客观辅助指标，将为早期神经保护治疗提供依据，对研发PD新治疗方法具有重要意义，对延缓病情进展，改善预后具有重要影响。