Statistical models for multi-modal brain imaging studies of HIV-associated cognitive decline

HIV相关认知能力下降的多模式脑成像研究统计模型

基本信息

项目摘要

 DESCRIPTION (provided by applicant): The study of neurocognitive impairment and its progression in HIV patients is a multifaceted endeavor involving complex data structures. These include multi-modal brain imaging measures as well as longitudinal host and viral markers. Exploring the full potential of these data requires the application and development of advanced statistical analysis methods. This proposal will address scientific questions motivated by the data obtained in Dr Ances' laboratory at Washington University in St. Louis. His extensive studies provide a unique opportunity to make inferences about the diagnosis and progression of neurocognitive impairment (NCI) among HIV-infected individuals. In this study, however, majority of the data is in the form of multi-modal brain images. Hence, the statistical analysis requires an innovative perspective that goes beyond mass univariate analyses or simple regression methods. Analysis of these data requires innovative methods which take a holistic view of these neuroimaging data with a mathematical and analytical framework that succeeds by incorporating adjunct co-informative data and clinical knowledge. This project answers these challenges with four aims focusing on determining imaging markers discriminating between HIV-infected patients and matched HIV-negative controls and establishing specific biomarkers of NCI diagnosis and progression among HIV-infected individuals. In Aim 1, we determine which structural and functional brain imaging markers discriminate between HIV- infected patients and matched HIV-negative controls. In Aim 2, we determine which structural and functional imaging markers predict neurocognitive impairment (NCI) severity in HIV-infected patients, whereas in Aim 3, we establish the imaging biomarkers predicting future NCI. Aim 4 is devoted to elucidating synergistic effects of aging and HIV infection on the NCI presence and progression. Thirty five million people worldwide are HIV-infected with over 40% having neurological or cognitive impairment. Despite the availability of combination antiretroviral therapy (cART), these individuals are at risk of accelerated brain degeneration, despite disease controlled in terms of undetectable virus. Our proposed methods directly address the study of brain degeneration and consequent cognitive impairment and thus have significant clinical and scientific impact. The developed methods are broadly applicable in a wide variety of complex data settings.
 描述(由申请人提供): HIV 患者的神经认知障碍及其进展的研究是一项多方面的工作,涉及复杂的数据结构,其中包括多模式脑成像测量以及纵向宿主和病毒标记物,需要探索这些数据的全部潜力。 该提案将解决由圣路易斯华盛顿大学安塞斯博士实验室获得的数据引发的科学问题,他的广泛研究为推断疾病的诊断和进展提供了独特的机会。然而,在这项研究中,大多数数据都是多模式大脑图像的形式,因此,统计分析需要超越大规模单变量分析或简单回归的创新视角。分析这些方法。数据需要创新的方法,通过数学和分析框架来全面了解这些神经影像数据,该框架通过结合辅助信息数据和临床知识而成功。该项目通过四个目标来应对这些挑战,重点是确定区分艾滋病毒感染者的影像标记。在目标 1 中,我们确定哪些结构和功能脑成像标记可以区分 HIV 感染患者和匹配的 HIV 阴性对照。在目标 2 中,我们确定了哪些结构和功能成像标记可以预测 HIV 感染患者的神经认知障碍 (NCI) 严重程度,而在目标 3 中,我们建立了预测未来 NCI 的成像生物标记,目标 4 致力于阐明衰老和 HIV 感染的协同效应。尽管有联合抗逆转录病毒疗法,但全球仍有 3500 万人感染了 HIV,其中 40% 以上患有神经或认知障碍。 (cART),尽管我们提出的方法通过无法检测到的病毒来控制疾病,但这些人仍面临着大脑退化加速的风险,因此我们开发的方法具有重大的临床和科学影响。广泛适用于各种复杂的数据设置。

项目成果

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