阿尔茨海默病影像遗传学分析

阿尔茨海默病（AD）是一种渐进性神经退行性疾病，特征为认知功能下降、脑结构改变及遗传素因。本研究利用机器学习与统计技术探究AD中认知功能、遗传标记与神经影像生物标志物之间的机制性关系。采用阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）数据，进行低维和高维分析以识别疾病状态（包括认知正常者CN、轻度认知障碍MCI及AD）的关键预测因子。低维方法采用多元线性回归与序数Logistic回归，检验认知评分、脑脊液（CSF）生物标志物及人口学因素对疾病分类的影响。结果显示，Mini-Mental State Examination（MMSE）、Clinical Dementia Rating Sum of Boxes（CDRSB）及磷酸化tau水平在预测认知衰退中具有显著关联性。高维分析采用Sure Independence Screening（SIS）与LASSO回归进行降维，识别与认知障碍及白质完整性相关的遗传标记。CLIC1、NAB2及TGFBR1等基因在多项分析中表现为显著预测因子，链接遗传表达与神经退行性。影像遗传学分析进一步揭示了左右脑半球及体内束的共享遗传影响，暗示白质退化具有不同遗传贡献。上述发现增强了对AD病理机制的理解。未来研究应探索纵向分析及基因-环境相互作用，以进一步阐明AD进程中的生物学机制。