阿尔茨海默病中 AT[N] 生物标志物的网络引导反应-扩散模型
神经元与认知
2020-10-05 v3 分子网络
摘要
目前，许多阿尔茨海默病（AD）研究正在探究从神经影像中获取 β-淀粉样蛋白（A）、病理性 tau（T）与神经变性（[N]）生物标志物背后的神经生物学因素。然而，这些神经病理负担如何促进神经变性以及 AD 为何呈现特征性进展的系统层面机制在很大程度上仍不清楚。本研究中，我们结合系统生物学与网络神经科学的力量，从前所未有的大量纵向淀粉样蛋白 PET 扫描、MRI 成像与 DTI 数据中理解 AT[N] 生物标志物的动态相互作用与扩散过程。具体而言，我们开发了一个网络引导的生化模型，以联合（1）对每个脑区中 AT[N] 生物标志物的相互作用建模，以及（2）刻画其在结构脑网络纤维通路上的传播模式，其中脑韧性也被视为认知衰退的调节因素。我们的生化模型通过研究系统动力学与稳定性，为理解 AD 进展的病理生理机制提供了更深的数学洞见。因此，深入的系统层面分析使我们能够新近理解 AT[N] 生物标志物如何遍布全脑传播、捕捉认知衰退的早期迹象，并从临床前阶段预测 AD 进展。
引用
@article{arxiv.2009.04854,
title = {A Network-Guided Reaction-Diffusion Model of AT[N] Biomarkers in Alzheimer's Disease},
author = {Jingwen Zhang and Defu Yang and Wei He and Guorong Wu and Minghan Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.04854},
year = {2020}
}
备注
11 pages, 8 figures