杭州电子科技大学教授盛锦华团队联合北京医院的医学专家，提出了一种双流影像基因组学网络（DS-IGN）方法实现对早期阿尔茨海默病（AD）临床评估。相关研究近日发表于跨学科开放获取期刊PNAS Nexus。

目前全球有5000万人罹患AD，预计2050年相关患者将增加至1.5亿以上。该疾病已成为全球老龄化社会的重大健康挑战，但因其病因复杂，科学界至今仍未破译其发病机制，目前尚无药可治。AD早期诊断及干预至关重要，可以显著改善患者的生活质量，并可能延缓疾病进展。影像基因组学在预测和诊断AD方面具有巨大的潜力。

研究者提出采用DS-IGN方法对早期AD临床评估。该方法由两个分支组成：一是处理纵向神经成像数据；二是处理静态的基因信息数据。成像分支利用超图来捕捉高阶关系，为样本和图像特征构建超图，并执行加权融合。遗传分支引入了一种注意力机制来自适应地调整不同遗传位点的权重，当多个基因相互作用时，会产生明显效果。

脑萎缩是一个渐进的过程，横断面静态研究往往忽视了AD的时间特征。研究表明，DS-IGN通过利用将纵向成像数据与静态遗传数据相结合的优势，在预测患者未来认知能力下降方面表现出了优越的性能。通过整合影像学和遗传特征，DS-IGN提前两年可预测患者的临床综合评分，对AD痴呆进程有效跟踪，提供认知能力下降的早期预警，并支持及时干预以减缓疾病进展。

总体而言，研究者表示，DS-IGN可为影像基因组学在AD研究中的应用提供一种有效的新方法，大大提前了对AD早期的跟踪，展示了其在预测和诊断神经退行性疾病方面的巨大潜力，为AD的早期筛查与干预提供有效的支持。

相关论文信息：https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgaf234