新方法利用 tau 蛋白沉积模式来预测阿尔茨海默病的严重程度
圣路易斯华盛顿大学医学院的研究人员设计了一种通过分析脑部扫描中 tau 蛋白病理模式来评估阿尔茨海默病严重程度的方法。这些发现可能会导致一种确定疾病在个体中进展程度的方法,这可能有助于指导治疗决策。
tau 蛋白在整个大脑中的积累和扩散是阿尔茨海默病病理学的关键过程。由医学院 Mallinckrodt 放射学研究所放射学助理教授、信息学、数据科学与生物统计学研究所教员 Aristeidis Sotiras 和计算与数据科学系研究生 Tom Earnest 领导,研究人员使用无监督机器学习来分析阿尔茨海默病患者脑部扫描的tau沉积数据。他们确定了与临床和认知结果相关的八种 tau 沉积模式,并创建了一个将 tau 沉积模式与阿尔茨海默病严重程度联系起来的模型。
该研究发表在《阿尔茨海默氏症和痴呆症》杂志上。
Earnest 说:“我们试图找到一种创新方法来监测阿尔茨海默氏症的 tau 病理学,并建立一个基于 tau 沉积模式的模型,该模型可以应用于未来的患者。” “医生越早干预,就越有可能减缓与阿尔茨海默病相关的认知能力下降。”
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