據(jù)eLife今天描述的一種新的數(shù)學模型，阿爾茨海默氏病與健康的衰老有一些關(guān)鍵的相似之處。
該模型為老年人和神經(jīng)退行性腦的多尺度生物學改變提供了獨特的見解，對確定阿爾茨海默氏病的未來治療目標具有重要意義。
研究人員利用一系列生物學數(shù)據(jù)開發(fā)了數(shù)學模型-從使用基因活性的“微觀”信息到有關(guān)大腦中毒性蛋白質(zhì)(tau和淀粉樣蛋白)負擔，神經(jīng)元功能，腦血管流量，新陳代謝和組織結(jié)構(gòu)的“宏觀”信息分子PET和MRI掃描。
“在衰老和疾病研究中，大多數(shù)研究都在微觀或宏觀尺度上結(jié)合了大腦測量結(jié)果，未能以多種空間分辨率檢測出幾種生物學因素之間的直接因果關(guān)系，”第一作者Quadri Adewale解釋說。加拿大麥吉爾大學神經(jīng)病學和神經(jīng)外科。“我們希望在一個全面而個性化的模型中將全腦基因活性測量結(jié)果與臨床掃描數(shù)據(jù)結(jié)合起來，然后在健康衰老和阿爾茨海默氏病中進行驗證。”
這項研究涉及460位患者，這是阿爾茨海默氏病神經(jīng)成像計劃研究組的一部分，在四個不同的時間點進行了至少四種不同類型的腦部掃描。在460名參與者中，有151名被臨床鑒定為無癥狀或健康對照(HC)，161名患有早期輕度認知障礙(EMCI)，113名患有晚期輕度認知障礙(LMCI)和35名患有可能的阿爾茨海默氏病(AD)。
這些多模式掃描的數(shù)據(jù)與艾倫人腦圖譜(Allen Human Brain Atlas)的基因活性數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，后者提供了有關(guān)20267個基因的全腦基因表達的詳細信息。然后將大腦分為138個不同的灰質(zhì)區(qū)域，以將基因數(shù)據(jù)與掃描的結(jié)構(gòu)和功能數(shù)據(jù)結(jié)合起來。
然后，研究小組探索了空間遺傳模式與掃描所得信息之間的因果關(guān)系，并將其與年齡相關(guān)的認知功能變化進行了交叉引用。他們發(fā)現(xiàn)，該模型預測阿爾茨海默氏病的認知功能下降程度的能力最高，其次是認知下降(LCMI，ECMI)的下降幅度較小，最后是健康對照組。這表明該模型可以再現(xiàn)臨床掃描中隨時間推移所見的大腦中毒性蛋白，神經(jīng)元功能和組織結(jié)構(gòu)的累積的多因素個體變化。
接下來，研究小組使用該模型來尋找在健康衰老的正常過程中隨時間推移導致認知能力下降的基因，并使用了健康對照參與者的子集，這些參與者在臨床上保持穩(wěn)定了近八年。認知變化包括記憶和執(zhí)行功能，例如靈活的思維。他們發(fā)現(xiàn)了八個基因，這些基因有助于在掃描中看到的成像動力學，并且與健康個體的認知變化相對應。值得注意的是，在健康衰老中改變的基因也已知會影響阿爾茨海默氏病發(fā)展過程中的兩種重要蛋白質(zhì)，稱為tau和β淀粉樣蛋白。
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