2022年4月25日，《Advanced Science》期刊 (IF=16.8)发表了北京邮电大学人工智能学院刘勇教授团队与北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室李淑宇教授合作的题为《Regional radiomics similarity networks reveal distinct subtypes and abnormality patterns in mild cognitive impairment》的研究论文，该研究是团队基于MRI影像组学特征在MCI/AD精准医疗的又一重要进展，当选为本期封面文章。
阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）俗称老年痴呆，最常见的痴呆症，影响着全球超过5000多万的人。AD是目前人类的第五大死因，是多发生在老年人群中的一种神经退行性疾病。轻度认知损害（mild cognitive impairment, MCI）是介于AD患者和正常老年人之间的一种状态，遗忘型MCI是AD的高风险人群已经得到共识，正常老年人每年约有1%-2%转化为AD，然而MCI每年约有10%-15%转化为AD。MCI的临床表现和纵向的进展具有较大的差异，并不是所有的MCI患者都会转化成AD，部分MCI患者会多年之内保持认知的相对稳定，且部分患者几年之后会恢复正常认知水平。这预示着MCI患者中可能存在特征鲜明的几个亚型。如何识别出MCI的亚型，并且建立不同脑影像异常与MCI进展为AD之间的关系对于MCI的精准识别尤为重要。
在团队之前的系列研究(Zhao et al., Science Bulletin, 2020; Zhao et al., Network Neuroscience, 2021)基础上，本研究基于MCI的结构磁共振影像，从形态共变网络的角度发现了MCI两个可重复的临床亚型，研究进一步从临床评分、纵向进展、基因环路等不同的角度论证了MCI亚型的特点，该研究为研究MCI的亚型研究提供了一种新方法和新视角，为MCI的精准识别提供了基础，该方法也可应用到其他疾病的研究中，具有较大的临床意义。
该研究受到北京邮电大学校行动计划(2021XD-A03-1)等项目资助。
原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202104538
参考文献：
1. Zhao, K., Ding, Y. H., Han, Y., Fan, Y., Alexander-Bloch, A. F., Han, T., Jin, D., Liu, B., Lu, J., Song, C. Y., Wang, P., Wang, D. W., Wang, Q., Xu, K. B., Yang, H. W., Yao, H. X., Zheng, Y. J., Yu, C. S., Zhou, B., . . . Co, M.-C. A. D. I. (2020). Independent and reproducible hippocampal radiomic biomarkers for multisite Alzheimer's disease: diagnosis, longitudinal progress and biological basis. Science Bulletin, 65(13), 1103-1113. https://doi.org/10.1016/j.scib.2020.04.003
2. Ding, Y., Zhao, K., Che, T., Du, K., Sun, H., Liu, S., Zheng, Y., Li, S., Liu, B., Liu, Y., & Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. (2021). Quantitative Radiomic Features as New Biomarkers for Alzheimer's Disease: An Amyloid PET Study. Cereb Cortex, 31(8), 3950-3961. https://doi.org/10.1093/cercor/bhab061
3. Zhao, K., Zheng, Q., Che, T., Dyrba, M., Li, Q., Ding, Y., Zheng, Y., Liu, Y., & Li, S. (2021). Regional radiomics similarity networks (R2SNs) in the human brain: Reproducibility, small-world properties and a biological basis. Netw Neurosci, 5(3), 783-797. https://doi.org/10.1162/netn_a_00200
