當下，隨著疾病修飾治療藥物(如侖卡奈單抗、多奈單抗)的獲批并投入臨床使用，輕度認知損害(MCI)和輕度癡呆階段成為阿爾茨海默病患者干預的黃金窗口期。記者7日獲悉，中國醫學專家獲得最新研究成果：成功構建 MCI預測模型，為認知障礙的早期識別提供新方法。

　　據悉，上海交通大學醫學院附屬精神衛生中心肖世富/岳玲教授團隊聯合上海科技大學沈定剛/潘永生教授團隊獲得的研究成果在知名期刊《阿爾茨海默病預防雜志》(Journal of Prevention of Alzheimer’s Disease)上刊登。據悉，輕度認知損害(Mild Cognitive Impairment, MCI)被視為阿爾茨海默病等認知障礙的前期風險狀態。這項研究對認知障礙的早期預測工作顯得尤為關鍵：不僅有助于識別潛在患者，還能為及時實施有效治療提供可能，從而延緩疾病進展，改善患者預后。

　　據介紹，該模型基于結構磁共振圖像(MRI)數據，建立了一套深度學習訓練框架；通過基于多個感興趣區域的網絡(MRNet)篩選并整合包括海馬體、杏仁核、小腦等10個高區分度腦區特征，并進一步構建了進展指數(PI)。該指數基于深度學習構建的連續量化評估系統，通過分析腦部MRI，生成區間為[0,1]的風險評分，評分越高表明未來進展為認知障礙的風險越高。PI突破傳統二元診斷局限，可動態反映阿爾茨海默病等神經退行性病變的中間進展狀態。

　　為進一步評估PI對認知受損的風險預測能力，研究團隊將人口統計學信息、神經心理量表和MRI掃描的PI評分相結合，建立了一個MCI預測模型，可以有效預測相關隊列中7年后向MCI的轉化。

　　據悉，本研究得到了科技創新2030-“腦科學與類腦研究”重大項目(2022ZD0213100)的資助。未來，研究團隊將探索更多前沿深度學習范式在阿爾茨海默病相關認知障礙臨床診療領域的潛力，為精準精神疾病臨床診療提供更多支持。