科學(xué)家們利用了一個(gè)強(qiáng)大的工具來更好地了解晚發(fā)型阿爾茨海默癥的發(fā)展過程，并識(shí)別其最初的生理跡象。研究人員使用包括磁共振成像（MRI）和正電子發(fā)射斷層掃描（PET）在內(nèi)的多種技術(shù)，對(duì)處于阿爾茨海默癥不同階段的1171名病人的7700多張腦成像進(jìn)行了分析。

　　該研究使用多種成像技術(shù)在腦部包括所有灰質(zhì)在內(nèi)的78個(gè)區(qū)域上測(cè)量淀粉樣蛋白的濃度、葡萄糖代謝、腦血流量、功能活性和腦萎縮。

　　蒙特利爾神經(jīng)學(xué)研究所和醫(yī)院的科學(xué)家們利用了一個(gè)強(qiáng)大的工具來更好地了解晚發(fā)型阿爾茨海默癥（late-onsetAlzheimer'sdisease，LOAD）的發(fā)展過程，并識(shí)別其最初的生理跡象。

　　在神經(jīng)內(nèi)科、神經(jīng)外科和生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)教授艾倫·埃文斯博士（Dr.AlanEvans）的領(lǐng)導(dǎo)下，研究人員使用包括磁共振成像（MRI）和正電子發(fā)射斷層掃描（PET）在內(nèi)的多種技術(shù)，對(duì)處于阿爾茨海默癥不同階段的1171名病人的7700多張腦成像進(jìn)行了分析。血液和腦脊髓液，以及受試者的認(rèn)知水平也在分析范圍內(nèi)。

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，與以前的認(rèn)識(shí)相反，阿爾茨海默癥的最初生理標(biāo)志是大腦血流量減少，而淀粉樣蛋白增加曾被認(rèn)為是阿爾茨海默癥最早的可檢測(cè)標(biāo)志。雖然淀粉樣蛋白確實(shí)發(fā)揮了作用，但本研究發(fā)現(xiàn)血流量的變化是目前已知的阿爾茨海默癥最早的預(yù)兆。研究還發(fā)現(xiàn)，在病程發(fā)展中認(rèn)知的變化比以前認(rèn)為開始的要早。

　　晚發(fā)型阿爾茨海默癥（LOAD）是一種極其復(fù)雜的疾病，但對(duì)它的了解也同樣重要。它不是由一個(gè)神經(jīng)機(jī)制引起，而是大腦中的多個(gè)相關(guān)機(jī)制共同造成的結(jié)果。LOAD是人類癡呆的最常見的原因，了解其各種機(jī)制之間相互作用的過程對(duì)發(fā)展治療方法至關(guān)重要。

　　過去關(guān)于構(gòu)成LOAD的各種機(jī)制的研究均在范圍上受到限制，并不能夠提供這種復(fù)雜疾病的全貌。此項(xiàng)于6月21日發(fā)表在《自然通訊（NatureCommunications）》雜志的研究，分解了大腦中78個(gè)區(qū)域里的淀粉樣蛋白濃度，葡萄糖代謝，腦血流，功能活動(dòng)和腦萎縮的格局因素，涵蓋了所有的灰質(zhì)。

　　蒙特利爾神經(jīng)學(xué)研究所（MNI）的博士后研究員，同時(shí)是此論文的第一作者YasserIturriaMedina說：“缺乏對(duì)于LOAD的病理以及其多因素機(jī)制的綜合理解，是開發(fā)有效的病癥緩解性治療藥物的關(guān)鍵障礙。”

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)在神經(jīng)學(xué)中變得越來越重要

　　利用過去30年期間每個(gè)病人的數(shù)據(jù)，每個(gè)生物因子的軌跡都被記錄下來。然后，將該過程重復(fù)500次，以提高的預(yù)測(cè)的耐變性和結(jié)果的穩(wěn)定性。

　　編譯和分析數(shù)據(jù)花費(fèi)了成千上萬個(gè)小時(shí)的計(jì)算時(shí)間，如果沒有復(fù)雜的軟件和千兆字節(jié)的硬盤空間，這一切是辦不到的。Evans介紹說，這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法在神經(jīng)學(xué)中正變得越來越重要。

　　“我們有很多方法來獲取有關(guān)大腦的數(shù)據(jù)，但你應(yīng)該如何利用這些數(shù)據(jù)呢？”他說，“神經(jīng)學(xué)正被整合并理解所有這些信息的能力所限制。這就造成了復(fù)雜的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)挑戰(zhàn)，不過這也是大腦臨床研究的未來所在。”

　　這項(xiàng)研究還強(qiáng)調(diào)跨機(jī)構(gòu)共享數(shù)據(jù)的重要性，稱為開放科學(xué)模型。這項(xiàng)研究的病人數(shù)據(jù)來自阿爾茨海默癥神經(jīng)影像學(xué)計(jì)劃（ADNI），這是一個(gè)由來自加拿大和美國的30多個(gè)機(jī)構(gòu)組成的合作項(xiàng)目。因?yàn)閿?shù)據(jù)還沒有公開，所以我們并不知道這對(duì)LOAD研究會(huì)有什么樣的幫助。Evans指出他的這篇論文只是以ADNI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)而發(fā)表的幾百篇論文中的一篇。

　　他說:“我這項(xiàng)研究本身只是論證了ADNI數(shù)據(jù)的有效性。并且我相信付出總是有回報(bào)的，我們利用他人的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，同時(shí)貢獻(xiàn)我們自己的數(shù)據(jù)。”

　　這篇論文是阿爾茨海默癥研究領(lǐng)域至今為止發(fā)表的最全面的一篇文章。Evans說他將把這項(xiàng)研究繼續(xù)進(jìn)行下去，不僅僅是記錄所觀測(cè)到的數(shù)據(jù)，而且還要找到LOAD各種機(jī)理的根本原因，這有可能是找到更好的醫(yī)療手段的關(guān)鍵所在。這項(xiàng)研究現(xiàn)在唯一的瓶頸就是計(jì)算機(jī)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理能力到底有多強(qiáng)。

　　Evans說道：“這是一項(xiàng)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域和數(shù)學(xué)領(lǐng)域遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們現(xiàn)在的能力的一項(xiàng)挑戰(zhàn)。我們進(jìn)一步的目標(biāo)是建立LOAD各種致病因素的因果模型，但是這需要非常強(qiáng)大的計(jì)算能力。我們的工作是準(zhǔn)備好我們的軟件、算法以及數(shù)據(jù)，并等待相關(guān)硬件的開發(fā)。”

　　Medina指出：“我們依然非常需要以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的綜合一體化研究方法，不僅僅考慮所有的生物因素，同時(shí)說明各個(gè)因素之間的關(guān)系。沒有這些的話，行之有效的治療手段只會(huì)是一場(chǎng)空談，并且我們將依然在黑暗中前行。”