研究人员开发了一种预测失智症的新方法，其准确率超过 80%，而且可以在确诊前九年进行预测。与记忆测试或脑萎缩测量这两种常用的诊断失智症的方法相比，新方法提供了一种更准确的预测失智症的方法。

伦敦玛丽女王大学

6月5日消息

由伦敦玛丽女王大学（Queen Mary University of London，QMUL）的 Charles Marshall 教授领导的研究小组通过分析功能磁共振成像（fMRI）扫描来检测大脑默认模式网络（Default Mode Network，DMN）的变化，开发了这种预测测试。DMN 连接脑区执行特定的认知功能，是第一个受到阿尔茨海默病影响的神经网络。研究于近日发表在《自然-精神卫生》（Nature Mental Health）杂志上。

研究于2024年6月6日发表在《Nature Mental Health》（2023年创刊）杂志上

研究人员使用了来自英国生物样本库（UK Biobank）的 1,100 多名志愿者的 fMRI 扫描，以估计构成默认模式网络的 10 个脑区之间的有效连接。英国生物样本库是一个大型生物医学数据库和研究资源，包含了 50 万名英国参与者的遗传和健康信息。

研究人员根据每名患者的有效连接模式符合指示失智症的模式或类似对照的模式的程度，为其分配了一个失智症概率值。

他们将这些预测与英国生物样本库记录的每个患者的医疗数据进行了比较。研究结果表明，该模型在正式诊断前的 9 年就准确预测了失智症的发病，准确率超过 80% 。研究人员还发现，在志愿者后来发展为失智症的情况下，该模型可以在两年的误差范围内准确预测出做出诊断所需的时间。

研究人员还研究了 DMN 的变化是否可能是由已知的失智症风险因素引起的。他们的分析表明，阿尔茨海默病的遗传风险与 DMN 的连接变化密切相关，这支持了这些变化是阿尔茨海默病特有的这一观点。他们还发现，社会隔离可能会通过影响 DMN 的连接而增加患失智症的风险。

Charles Marshall 教授和名誉神经病学顾问，领导了 QMUL 沃尔夫森人口健康研究所（Wolfson Institute of Population Health）预防神经病学中心的研究团队。他表示：“预测未来谁会患上失智症，对于开发能够防止导致失智症症状的脑细胞不可逆丧失的治疗方法至关重要。虽然我们在检测大脑中可能导致阿尔茨海默病的蛋白质方面做得越来越好，但许多人在大脑中携带这些蛋白质生活了几十年，却没有出现失智症的症状。”

“我们希望，我们开发的脑功能测量方法能让我们更精确地判断一个人是否真的会患上失智症，以及多久会患上失智症，这样我们就能确定他们是否可能从未来的治疗中获益。”

该研究的主要作者、沃尔夫森人口健康研究所预防神经病学中心的学术基金会项目博士 Samuel Ereira 补充说：“使用这些大型数据集的分析技术，我们可以识别出那些失智症风险高的人，还可以了解哪些环境危险因素将这些人推入了高危区域。”

始创于1785年的英国伦敦玛丽女王大学

默认模式网络（Default Mode Network，DMN）是神经科学中的一个重要概念，它指的是在静息状态下，人脑中存在的一个持续进行功能活动的网络。以下是关于默认模式网络的详细解释：

定义：

默认模式网络是静息态脑功能网络研究中的一大热点。

它主要由后扣带回皮质、楔前叶、内侧前额叶皮质、顶下小叶以及双侧颞叶皮质等脑区构成。

功能：

在无任务的清醒及静息状态时，默认模式网络存在自发性活动，这些脑区活动水平明显强于其他脑区，并执行着特定的脑功能。

它与人脑对内外环境的监测、维持意识的觉醒、情绪的加工、自我内省、情景记忆的提取等功能密切相关。

活动特点：

在静息状态时，默认模式网络存在较强的自发性活动，但在执行具有一定难度的认知任务时，其活动会受到抑制，且抑制程度与认知任务的难度呈正相关。

当人们进行自传式回忆、设想未来以及考虑他人观点和想法时，默认模式网络也会被激活。

研究历史：

早期关于默认模式网络的研究主要作为其他研究的副产物而积累数据。

Louis Sokoloff等人在1955年发现大脑在静息态下的新陈代谢速率与任务执行中没有变化，意味着静息态下也存在大脑活动。

Raichle通过fMRI技术追踪无定向精神活动时的人脑血氧变化，提出了静息态活动的假设，从而进一步明确了默认模式网络的存在。

功能分类：

默认模式网络涉及多个看似不同的功能，如自我的神经基础、思考他人、记住过去和思考未来等。

综上所述，默认模式网络是一个在静息状态下持续进行功能活动的网络，它与人脑的多种功能密切相关，并在不同的认知任务中表现出不同的活动特点。随着神经科学的不断发展，默认模式网络的研究将为我们更深入地理解人脑的功能机制提供重要线索。

参考文献

Source：Queen Mary University of London

First-of-its-kind test can predict dementia up to nine years before diagnosis

Reference：

Ereira, S., Waters, S., Razi, A. et al. Early detection of dementia with default-mode network effective connectivity. Nat. Mental Health (2024). https://doi.org/10.1038/s44220-024-00259-5

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原文标题:确诊前九年预测失智症的首个此类测试