本报讯（记者张双虎）近日，北京邮电大学教授刘勇团队与合作者基于多中心功能磁共振影像，揭示了阿尔茨海默病患者全脑信号的改变模式，并系统评估了全脑信号改变与认知能力改变以及脑功能网络整合改变与疾病生物学通路间的关系。相关论文在线发表于《柳叶刀》旗下eBioMedicine。

全脑信号指功能磁共振影像中全脑或灰质区域的平均信号。“近年来有研究表明，全脑信号与觉醒、精神疾病和行为存在密切关联。”刘勇告诉《中国科学报》。

研究人员利用国内多家医院建立的多中心阿尔茨海默病数据库和美国阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）共131例数据，计算了全脑信号时间序列的信号能量，发现患者未出现显著的全脑信号时间序列能量变化。此后，他们将局部脑活动时间序列与全脑信号时间序列的相关性（GSCORR）作为全脑信号在全脑分布的指标，发现正常人和患者全脑信号空间分布具有相似模式——在后扣带、楔前叶、顶下小叶等部位呈现较高水平。

团队利用线性模型，揭示了阿尔茨海默病患者全脑信号在全脑分布的变化情况，并探究了其与认知能力的相关性。“患者在前额叶具有高GSCORR，在颞叶、扣带回、海马等具有低GSCORR。”论文第一作者、中科院自动化研究所博士生陈品东说，“这些部位的GSCORR与患者认知能力显著相关，并且该结果在ADNI数据集得到了独立验证。”

进一步，团队基于脑网络组图谱构建了脑网络，揭示了全脑信号分布变化与脑功能网络异常变化的关系，提示全脑信号可能是阿尔茨海默病功能网络异常改变的潜在因素之一。

该研究阐明了全脑信号对于疾病研究的重要性，为阿尔茨海默病患者的脑功能网络研究提供了新思路。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2023.104455