伦敦玛丽女王大学的英国科学家发明了一种在诊断前九年预测痴呆症的新方法。据专家称，该工具的性能优于传统的内存测试。该研究发表在科学杂志《自然心理健康》(NMH) 上，痴呆症是一个统称，用于描述各种以认知功能下降严重到干扰日常生活和独立功能为特征的疾病。它影响记忆、思维、定向、感知、计算、学习能力、语言和判断力。专家使用了英国生物银行的数据。研究人员重点关注接受功能磁共振成像 (fMRI) 的参与者亚组，这些参与者要么已经被诊断为痴呆症，要么是后来才接受的。样本由 148 名痴呆症病例和 1,030 名对照者组成，根据年龄提供了可靠的对照组。 、性别、种族、引导手和 MRI 扫描中心的地理位置 参与者接受了静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI)，该扫描通过检测血流变化来测量大脑活动。大脑活动（DMN）是一种在休息时活跃的大脑结构，参与社会认知和自我参照思维等高级认知功能，研究人员使用一种称为动态因果模型（DCM）的技术检查了 rs-。然后，专家们将这些连通性分数用于机器学习模型，以评估 DMN 中的有效连通性。该模型的目标是区分后来患上痴呆症的人和没有患上痴呆症的人，神经网络识别出 DMN 中的 15 个重要连接特征，这些特征在未来的痴呆症病例和对照组之间存在显着差异。其中，最显着的变化包括腹内侧前额叶皮质（vmPFC）、左侧海马旁回（lPHF）和左侧顶内皮质（lIPC）对lPHF的高抑制，以及右侧海马旁回（rPHF）对lPHF的弱抑制。为了补充这种可能性，研究人员创建了一个模型来预测痴呆症诊断的时间。这些模型的预测能力为 80%，表明 DMN 的变化可能作为痴呆症的早期生物标志物，在临床症状出现前数年打开了解疾病过程的窗口。
创建的神经网络可以以 80% 的准确率预测痴呆症。国家卫生健康局：
10.07 14:05 |
类别
科学与文化
