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【中國科學報】我國科學家最新研究成果有望提升精神疾病磁共振影像診斷准確率

  • 发表日期:2020-06-19 【 【打印】【關閉】
  •   中國科學院脑科学与智能技术卓越创新中心、上海脑科学与类脑研究中心、神经科学国家重点实验室王征研究团队与中國科學院自动化研究所赫然研究团队合作,在国际上首次设计猴-人跨物种的机器学习分析流程,利用转基因猕猴模型特征,构建临床精神疾病患者的分类器模型,进而深入解析人类自闭症和强迫症的神经环路机制,为精神疾病的影像学精准诊断提供了新证据,开辟了利用非人灵长类模型服务精神疾病的临床应用需求的新途径。相关研究成果6月17日凌晨在线发表于《美国精神病学杂志》。

      非人靈長類模式動物與人類在腦結構與功能上較爲接近,轉基因靈長類動物模型能夠表現出與人類臨床患者類似的症狀表型,如MECP2過表達的猕猴表現出重複刻板行爲、社交行爲障礙等類自閉症症狀。

      “我們是在前期工作基礎上開展的原始創新工作,從某種意義上說,此項工作是轉基因自閉症模型猕猴成果的延伸”,王征表示。“我們希望借助轉基因自閉症模型猕猴來構建一座橋梁,通過磁共振影像技術,探索臨床診斷自閉症相關疾病的新思路。”

      王征介紹,爲探索靈長類物種間可能的進化保守的特征,研究團隊大膽假設以保守的腦區功能爲基礎,構建可跨物種遷移的精神疾病分類預測模型。

      研究人员首先运用 “稀疏学习”对源自5只转基因猕猴和11只野生型猕猴的脑功能图谱数据进行脑区筛选,识别出9个核心脑区;随后将此9个脑区一一映射到人类大脑上,并用脑区间的功能连接形成特征集合,构建稀疏逻辑回归分类器分别用于自闭症、强迫症和注意力缺陷多动症患者的诊断分类。研究采集了ABIDE-I,ABIDE-II,OCD和ADHD-200共4个临床患者影像数据库。

      通過整合靈長類動物模型和臨床精神疾病患者的功能磁共振影像數據,研究人員發現,基于轉基因猕猴特征構建的分類模型對ABIDE-I數據集中自閉症患者和正常人的區分准確率達到82.14%,對ABIDE-II數據庫中人類被試同樣達到75.17%的准確率,顯著高于基于自閉症和強迫症病人自身特征構建分類器的性能。當將同樣的9個腦區拓展到強迫症影像數據時,發現猕猴特征構建分類模型仍然能達到78.36%的准確率,顯著高于基于自閉症患者特征構建的分類器性能。這些基于猕猴模型學習的特征尚未能顯著性地提升ADHD患者的分類准確率。

      “自閉症臨床表現多種多樣,有的焦慮、有的有社交障礙,有的有語言障礙……各種症狀背後的基因更是千變萬化,這也是臨床診斷准確率不高的重要原因。我們希望此項以單一疾病基因背景的靈長類動物模型爲基礎的研究成果,爲臨床影像學診斷提供更加精准和客觀的依據。”王征說。

      相關論文信息:https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2020.19101091

    原文鏈接:http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2020/6/441543.shtm?id=441543