附属北京天坛医院刘亚欧教授团队《J Neurol Neurosurg Psychiatry》探索神经免疫疾病“脑龄”的生物学意义
近日,首都医科大学附属北京天坛医院放射科刘亚欧教授团队联合施福东教授和张星虎教授的团队在神经科学领域权威杂志《Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry》在线发表题为“Brain age gap in neuromyelitis optica spectrum disorders and multiple sclerosis”的研究论文。利用近万人健康脑3D MRI影像数据,通过深度学习算法,构建了稳定、准确的脑龄预测模型,在多个中心的数据集上进行了验证,并利用该模型在神经免疫疾病视神经脊髓炎谱系疾病(NMOSD)和多发性硬化(MS)患者中应用发现,脑龄是可以预测神经免疫疾病患者疾病进展的生物学指标,从而指导神经免疫患者的临床诊疗。附属北京天坛医院放射科医师韦人及医师徐晓璐为共同第一作者,刘亚欧教授为通讯作者。
随着年龄的变化,脑的结构和形态会发生相应变化,因此,通过脑MRI可以计算“脑龄”。“脑龄差”(brain age gap) 指被试者实际生理年龄和脑龄之间的差异,反映被试者脑比正常情况下衰老得更快或更慢的程度。已知AD、外伤、MS等疾病状态可能使大脑相比实际生物学年龄显得更为衰老,但对于NMOSD疾病中脑龄的改变尚无研究,其生物学意义尚不明确,该研究首次研究了NMOSD脑龄的改变,并与MS进行了比较。
该团队首先采用9796例健康人MRI数据,通过深度学习,构建预测脑龄的模型。该模型在462例内部队列及269例多中心(来自5个中心)的外部队列中进行测试,均具有稳定的预测准确性。与其他方法获得的脑龄相比,深度学习方法获得的脑龄差具有速度快、稳定性好的特点,并且可以给出脑龄不确定性的估计。随后,团队将该模型应用于399例神经免疫患者包括NMOSD或MS,将每个人的脑部年龄与实际年龄相匹配,计算脑龄差。该团队发现,NMOSD患者脑龄较实际生理年龄老5年,MS患者比实际生理年龄老13年,即NMOSD和MS患者均存在脑加速衰老的表现,且MS更为显著。将脑龄差与各临床指标进行相关分析发现,脑龄差与患者残疾程度显著相关,通过生存分析提示脑龄差可以预测神经免疫疾病临床进展。文章探究了利用3DMRI图像结合深度学习方法建立脑龄稳定可靠的预测模型,揭示了神经免疫性疾病脑加速衰老的特征,使用“脑龄差”作为脑衰老的生物标志物,可以早期识别和发现神经免疫疾病中的高危患者,为后续治疗提供指导。
图为应用深度学习模型对NMOSD患者、MS患者及正常人群预测脑龄,计算脑龄差。生存分析提示,脑龄差可以预测神经免疫疾病临床进展。
该研究受国家自然科学基金自助项目(81870958)、北京市杰出青年科学基金(JQ20035)、青年北京学者和首都卫生发展科研专项项目(CFH2022-1-2042)支持。
刘亚欧,主任医师、教授、博士研究生导师,现任首都医科大学附属北京天坛医院党委委员、放射科学科带头人,国际视神经脊髓炎学会(GJFNMO)委员,亚太多发性硬化学会(PACTRIMS)中央委员会委员,神经影像专业期刊《Neuroradiology》编委、北京医学会放射学分会常委。在《Lancet Neurology》《Immunity》《Nature Protocol》《Brain》等神经科和影像科顶级期刊上发表系列文章100余篇 (作为第一作者和通讯作者发表63篇)。曾获神经影像、多发性硬化领域国际和国内奖励和基金20多项,为国家“万人计划”科技领军人才、青年北京学者、北京市自然基金“杰青”,主持国家自然科学基金和北京市自然科学基金等多个项目。