基于脑代谢网络分析的阿尔茨海默病和路易小体痴呆的早期鉴别诊断研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81771483
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    54.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H0915.神经系统疾病研究新技术与新方法
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Early differential diagnosis is difficult between Alzheimer’s disease (AD) and dementia with Lewy bodies (DLB) in clinical practice, for which there is a lack of ideal biomarkers. Our preliminary work demonstrated that different metabolic brain networks including metabolic pattern and metabolic connectivity based on 18F-FDG PET imaging exit in both AD and DLB. However, the values of metabolic brain networks in discriminating AD from DLB and their underlying pathological basis are still unknown. In this study, both metabolic pattern and metabolic connectivity analyses will be performed firstly in a cohort of AD and DLB patients to assess the accuracy of AD- and DLB-related metabolic networks for differential diagnosis. Then the validation will be done in another cohort of patients with AD and DLB and the strategy for single-subject classification will be identified. Following that, the prognosis prediction in individual patient with mild cognitive impairment (MCI) based on the single-subject analyses of baseline 18F-FDG imaging will be compared with the final clinical diagnosis to demonstrate the early diagnostic performance for discrimination between AD and DLB. Lastly, the longitudinal changes with time in metabolic brain networks and Aβ deposit and the correlation between them in patients with MCI due to AD or those due to DLB will be utilized to evaluate their values of course monitoring in the prodromal stage. This study will provide valuable biomarkers for early differential diagnosis and deciding treatment option as well as for identifying participants for clinical trials of AD and DLB.
阿尔茨海默病(AD)和路易小体痴呆(DLB)的早期鉴别诊断是临床一大难点,目前尚无理想的客观标志物。我们前期的18F-FDG PET显像研究发现, AD和DLB在脑葡萄糖代谢网络方面存在不同模式和连接,但脑代谢网络在两者鉴别诊断中的价值及相关病理基础尚不清楚。本研究将首先从脑代谢模式和代谢连接两方面分别对AD和DLB进行网络特征分析,评价脑代谢网络对两者鉴别诊断的准确性;然后在另一组AD和DLB患者中对脑代谢网络进行验证,建立个体化诊断策略;继而根据基线18F-FDG显像对轻度认知损害(MCI)患者的转归进行个体化预测,并与临床随访结果对比,评价脑代谢网络对AD和DLB早期鉴别诊断的准确性;最后分别纵向观察转化为AD或DLB的MCI的脑代谢网络和Aβ沉积随时间的变化及相互关系,评价其监测前驱期病程的价值。本研究将为AD和DLB的早期鉴别诊断和治疗决策以及临床试验对象的选择提供有用的标志物。

结项摘要

阿尔茨海默病(AD)和路易小体痴呆(DLB)的早期鉴别诊断目前尚无理想的客观标志物。我们在前期研究的基础上拟评价AD和DLB相关脑葡萄糖代谢网络在两者鉴别诊断中的价值及相关病理基础。本研究首先从脑代谢模式和代谢连接两方面对AD和DLB进行网络特征分析和验证;继而对轻度认知损害(MCI)患者进行随访,纵向观察转化为AD或DLB的MCI的脑代谢网络和Aβ沉积随时间的变化及相互关系,评价脑代谢网络的早期诊断和病程监测价值。结果如下:1.DLB相关脑代谢模式(DLBRP)表现为双侧颞中回、枕中回、舌回、楔前叶、楔叶、角回、顶上回、顶下回、额中回、额下回、扣带回和尾状核相对低代谢,而小脑、壳核、丘脑、中央前后回、旁中央小叶相对高代谢,与帕金森病痴呆相关脑代谢模式(PDDRP)具有高度相似的图像特征和模式表达值以及疾病严重度评估价值。这种高度一致性为两者属于同一疾病谱系理论提供了新的证据。2.AD相关脑代谢模式(ADRP)表现为双侧额中回、楔前叶、扣带回、颞中回相对代谢减低,伴小脑、丘脑、舌回、中央后回相对代谢增高,而不典型AD即后部皮层萎缩(PCA)相关脑代谢模式(PCARP)表现为双侧顶枕叶、颞中回相对代谢减低,伴小脑、丘脑相对代谢增高;ADRP表达值在AD和PCA组均与记忆评分呈显著负相关,但仅PCARP表达值与PCA组的视空间功能评分呈显著负相关。这提示PCARP是PCA病情严重度评估的最佳指标。3.后扣带回/(楔前叶+楔叶)或后扣带回/枕叶的葡萄糖代谢半定量值比值可以准确区分AD和DLB。4.进展为AD/DLB的MCI患者基线期ADRP/DLBRP表达值即显著增高,且随病程进展进一步增高,这提示ADRP/DLBRP可用于AD/DLB的早期诊断和病情进展评价;进展为AD的MCI患者基线期Aβ沉积水平即显著增高,随病程进展其顶叶Aβ沉积水平较基线期显著增加,且其变化与ADRP表达值变化呈显著正相关。5.稀疏逆协方差评估(SICE)分析显示AD和DLB的脑代谢连接特征存在显著差异,有望用于两者的鉴别诊断。本研究将为AD和DLB的早期诊断与鉴别诊断、治疗决策以及临床试验对象的选择提供了有用的标志物。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A disease-specific metabolic imaging marker for diagnosis and progression evaluation of semantic variant primary progressive aphasia
用于语义变异原发性进行性失语症诊断和进展评估的疾病特异性代谢成像标记物
  • DOI:
    10.1111/ene.14919
  • 发表时间:
    2021-07-07
  • 期刊:
    EUROPEAN JOURNAL OF NEUROLOGY
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Lu, Jiaying;Huang, Lin;Zuo, Chuantao
  • 通讯作者:
    Zuo, Chuantao
Glucose Metabolic Brain Network Differences between Chinese Patients with Lewy Body Dementia and Healthy Control.
中国路易体痴呆患者与健康对照者葡萄糖代谢脑网络差异
  • DOI:
    10.1155/2018/8420658
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Behavioural neurology
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Chen D;Lu J;Zhou H;Jiang J;Wu P;Guo Q;Ge J;Zhang H;Shi K;Zuo C
  • 通讯作者:
    Zuo C
Characterizing the heterogeneous metabolic progression in idiopathic REM sleep behavior disorder
特发性快速眼动睡眠行为障碍的异质代谢进展特征
  • DOI:
    10.1016/j.nicl.2020.102294
  • 发表时间:
    2020-01-01
  • 期刊:
    NEUROIMAGE-CLINICAL
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Han, Xianhua;Wu, Ping;Shi, Kuangyu
  • 通讯作者:
    Shi, Kuangyu
Correlations between dopaminergic dysfunction and abnormal metabolic network activity in REM sleep behavior disorder
快速眼动睡眠行为障碍中多巴胺能功能障碍与异常代谢网络活动的相关性
  • DOI:
    10.1177/0271678x19828916
  • 发表时间:
    2020-03-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF CEREBRAL BLOOD FLOW AND METABOLISM
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Huang, Zhemin;Jiang, Chengfeng;Wu, Ping
  • 通讯作者:
    Wu, Ping
18F-FDG PET显像单病例统计参数图分析在帕金森综合征中的鉴别诊断价值
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中华核医学与分子影像杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李玲;吴平;徐蒨;鲁佳荧;葛璟洁;张慧玮;管一晖;邬剑军;王坚;左传涛
  • 通讯作者:
    左传涛

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其他文献

Effect of end reflections on conversion efficiency of coaxial relativistic backward wave oscillator
端部反射对同轴相对论后向波振荡器转换效率的影响
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    叶虎;吴平;李爽;熊小龙
  • 通讯作者:
    熊小龙
类风湿关节炎患者嗜碱性粒细胞与疾病活动度和Th1应答失衡的关系
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
    吴平;周开亚;徐珞珊;滕健昌
  • 通讯作者:
    滕健昌
脉冲响应模型的闭环子空间辨识方法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
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  • 作者:
    陈亮;潘海鹏;吴平;周伟
  • 通讯作者:
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微流体燃料电池性能的预测
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    中国科学技术大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈代芬;何立群;卢照升;孔为;李家玉;吴平;窦轩
  • 通讯作者:
    窦轩

其他文献

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吴平的其他基金

基于18F-FDG PET显像研究帕金森综合征脑代谢模式的临床前期诊断价值
  • 批准号:
    81401135
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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