脑认知与脑医学—基于社区队列的轻度认知障碍早期预警与干预技术研究
发布时间：2021-08-10
信息来源：北京市科技成果信息系统
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发布时间：2021-08-10
信息来源：北京市科技成果信息系统
- 阿尔茨海默病;轻度认知障碍
基本信息
所属科技项目名称：脑认知与脑医学—基于社区队列的轻度认知障碍早期预警与干预技术研究
项目主管部门：北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会
科技成果信息
科技成果名称：基于社区队列的轻度认知障碍早期预警与干预技术研究
关键词：社区老年人；阿尔茨海默病；轻度认知障碍； 认知老化；脑老化；
科技成果类型：其他
科技成果所处阶段：其他
科技成果应用领域：卫生和社会工作
科技成果简介：我国 65 岁及以上人口数量在 2016 年底已达 1.5 亿，阿尔茨海默病 （Alzheimer’s disease, AD）患者人数近千万，其早期阶段轻度认知障碍（mild cognitive impairment, MCI）患者人群更是超过 3000 万。认知功能的早期评估 预警、干预治疗被广泛认可是延缓和减少 AD 发生的关键，但 MCI 患者大都 停留在社区家庭中，未能得到及时的评估筛查，同时对于 MCI 这一阶段，当 前研究认知薄弱，其大脑功能结构异常改变的影像指标和损伤路径尚不明了。 更为重要的是，我国老年人群正常认知老化与脑老化的规律与机制都未能得 到深入的研究，妨碍了临床认知障碍的准确判断与病理老化的有效甄别。
为了解决上述问题，项目研究团队以社区为研究基地，通过大样本社区老年人群的队列研究，获取全面的认知行为、多维度的大脑影像以及丰富的生化遗传信息；并在大样本数据的基础上，从认知老化及认知功能障碍的脑神经机制、认知功能障碍的遗传机制以及轻度认知功能障碍的评估预测等多个角度展开研究。
在认知老化及认知功能障碍的脑神经机制研究方面，运用自主设计的情景记忆与工作记忆研究范式，应用主成分分析、基于白质纤维束的空间统计、脑网络功能连接分析、脑网络拓扑结果分析等多模态影像数据处理及统计分 析算法，深入研究了 MCI 发展的脑功能基础、糖尿病高血压等慢病引发认知 损伤、加速 MCI 进展的脑网络基础，并初步探索了教育保护老年认知功能的脑神经机制。
在认知功能障碍的遗传机制研究方面，运用任务态功能磁共振数据，结 合中介分析、结构方程模型等统计建模方法，进一步刻画了载脂蛋白 E 基因 引起认知功能损伤的大脑功能结构基础，发现了其作用于脑的关键区域--楔前 叶，同时明确了多基因风险调控工作记忆的脑功能机制，揭示了基因多态性 在调控认知功能方面与年龄等因素的交互作用。
最后，在轻度认知功能障碍的评估预测方面，项目研究团队基于大样本数据从所用近二十项认知指标中筛选出四项，在大大缩短认知评估耗时的同时保证了筛查的灵敏度与特异性，并以此建立了老年认知功能障碍的预测模型及老年脑健康体检平台。
总之，本项目围绕社区认知老化与脑老化展开了系统的研究工作，得到了基于社区的大样本认知老化与脑老化的队列研究成果，为理解脑老化机制、探索认知障碍的早期诊断及 AD 转化提供了潜在神经影像标记，也为老年认知障碍的评估预测提供了丰富数据和科学模型。
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