痴呆症 , 是一种慢性或进行性综合征 , 会导致认知功能的衰退以及记忆、思维、理解和语言等能力的支离破碎 。 随着经济的发展以及老龄化进程的加剧 , 据世界卫生组织(WHO)的数据 , 全球痴呆症患者人数超过5500万 , 另每年还有1000万新确诊的病例 。
有研究表明 , 大脑在认知障碍发作的前几年 , 便已经经历了功能和结构的变化 。 此外 , 糖尿病、血脂异常(血脂水平过高或过低)和高血压等代谢因素 , 均与认知能力下降和痴呆有关 。 不仅如此 , 60岁及以上有代谢危险因素的患者 , 患阿尔茨海默病的可能性是没有代谢危险因素的患者的11.48倍 。
因此 , 调查“代谢风险因素与痴呆症之间的联系” , 或有助于探明基于代谢风险改善的预防痴呆症的方法 。
最近 , 一项发表在Diabetes , ObesityandMetabolism(6.408分)杂志上 , 题为“Metabolicprofile-basedsubgroupscanidentifydifferencesinbrainvolumesandbrainirondeposition”的研究 , 调查了脑成像数据捕获的代谢生物标志物与大脑健康之间的联系 , 或为痴呆症的预防提供科学依据 。
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这项研究的过程清晰 , 非常值得科研人参考 , 一起来看看吧!
一、研究背景
事实上 , 大脑结构和功能 , 早在诊断出认知障碍症状之前的很长一段时间 , 就已经发生了改变 。 了解痴呆发生过程中大脑变化相关的代谢因素和特征 , 有助于确定痴呆的早期危险因素 。 不过 , 个体的代谢风险因素很少会单独出现 , 因此 , 需要对人群进行分组 , 评估在人群中聚集在一起引起的相关因素风险 , 再提供适用于个人的预防方法 。
使用数据驱动的人工神经网络方法 , 研究人员设计了一种检测复杂数据集中多变量模式的组织图(SOM) 。 在对大量数据进行代谢分析后 , 研究人员将英国生物库人口中的英国白人分为六个亚组 , 用于评估与心血管健康、糖尿病、肾和肝功能、骨骼和关节、癌症和肥胖相关的生物标志物 。 这些标志物 , 能够显著地表征疾病的发病率 , 从而聚集成亚组 。
在这项研究中 , 研究人员调查了SOM定义的代谢亚组(及其生物标志物成分)与脑形态、铁沉积的神经影像标志物之间的关系 。 此外 , 研究者还使用了同类(N>26000)中最大规模调查的MRI大脑数据 , 从而能够专注于临床前阶段的痴呆相关措施 。
二、研究方法
这项研究中 , 研究人员收集了来自英国生物银行的26,239名参与者 , 基线时未患痴呆症和中风 。 其中 , 年龄在37-73岁之间 , 52%为女性 。 此外 , 研究人员还检查了参与者的大脑MRI数据 , 包括:总脑容量(TBV)灰质体积(GMV)白质高信号(WMH)体积海马体积(HV)铁沉积
接着 , 研究人员根据生物标志物评估了脑成像 , 包括:胆固醇水平炎症水平肾功能肝功能体重指数(BMI)基本代谢率(BMR)——休息时燃烧的卡路里数血压25(OH)D水平——维生素D衡量标准
最常见的痴呆类型 , 与基底神经节(包括尾状核、壳核和苍白球)中更多的铁沉积有关 。
为估计参与者脑内的铁沉积情况 , 研究人员选择了尾状核作为代表区域(该区域的铁沉积与认知缺陷的测量具有一定的相关性) 。 对尾状铁沉积的分析中 , 研究人员将左右尾状核的T2*中值(以毫秒为单位)转换为R2*(R2*=1/T2*) , 这样 , 较高的R2*值则对应着更多的铁沉积 。 单个尾状核R2*值 , 计算为左右尾状核R2*值的平均值 。 所有脑容量和R2*数据均归一化为总头部大小 , WMH容量数据逆正态转换为近似正态分布 。
三、研究结果
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