多模态影像预测阿尔茨海默病认知障碍

一项发表在medRxiv的预印本研究利用阿尔茨海默病神经影像学倡议数据，分析了381名参与者的脑部PET和MRI图像。研究者将[18F]florbetapir（淀粉样蛋白）和[18F]flortaucipir（tau蛋白）PET结果与皮质厚度及灰质体积等脑萎缩指标相结合，发现多模态模型在预测认知障碍（通过MMSE和MoCA评分评估）方面显著优于单独使用任何一种成像模态。结果显示，联合淀粉样蛋白、tau病理和结构萎缩能更全面地捕捉疾病进展的神经影像学特征。该研究提示，多模态影像整合有望为阿尔茨海默病的早期诊断和临床试验提供更可靠的生物标志物。需要注意的是，该研究尚未经过同行评审。