一种结合了基因组和 tau 蛋白 PET 成像数据的新计算技术有望为阿尔茨海默病分型提供一种更个性化的方法。

(相关资料图)

核医学与分子影像学会

6月27日消息

基于使用稀疏典型相关分析（Sparse Canonical Correlation Analysis，SCCA）的新型聚类框架，该整合的方法成功识别了阿尔茨海默病的 4 种亚型及其相关的顶级基因。该研究在 2023 年美国核医学与分子影像学会（Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging，SNMMI）年会上发表。

阿尔茨海默病是一种基因复杂的疾病。根据淀粉样斑块和 tau 神经原纤维缠结（该病的病理特征）的 PET 成像，该病的几个亚型已被确定。此外，最近的全基因组关联研究（Genome-wide association study，GWAS）发现了许多在阿尔茨海默病发生发展中发挥作用的基因。

“通过使用成像和基因组信息识别阿尔茨海默病的不同亚型，研究人员可以获得潜在的新见解，了解疾病的潜在生物学及其进展，”马萨诸塞大学阿默斯特分校（University of Massachusetts Amherst，UMass Amherst）生物医学工程系副教授 Joyita Dutta 博士说，"了解每种亚型的特定基因关联也可能导致未来个性化治疗方法的发展。"

本研究利用了阿尔茨海默病神经影像计划（Alzheimer"s Disease Neuroimaging Initiative，ADNI）的影像和基因组学数据。本研究纳入了所有接受 18F-flortaucipir PET 和 Illumina SNP 基因分型的 ADNI 参与者（共 541 例，334 名认知正常，207 名认知受损）。通过 tau 蛋白 PET 成像计算 10 个宽区域的 tau 蛋白 PET 标准化摄取值比值，从 SNP 基因分型中识别并提取 145 个与阿尔茨海默病相关的基因组变异。然后将 SCCA 聚类框架联合应用于 tau 蛋白 PET 和基因组学数据集。

在分析中确定了阿尔茨海默病的四种亚型：内侧颞叶（MTL）为主型、后侧型、保留 MTL 型和外侧颞叶型。除 APOE 基因外，还确定了与各亚型相关的顶级基因。

显示每个亚型典型向量νƙ强度的左右半球脑表面图

Dutta 说：“基因组学和影像引导的个性化亚型对阿尔茨海默病至关重要，因为不同的亚型也可能有不同的认知下降率和特征，这可能影响临床试验的结果和治疗反应。通过将分子成像信息与基因组学相结合，我们创造了一种可以真正为每个患者个性化的诊断技术。这有可能在许多疾病类型中发挥广泛的诊断效用，而不仅仅是阿尔茨海默病。”

创立于1863年的马萨诸塞大学阿默斯特分校

参考文献

Source：Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging

Genomics- and image-guided subtyping refines characterization of Alzheimer’s disease

Reference：

Abstract 1377. “An SCCA-clustering framework for Alzheimer’s disease subtyping using tau PET and genomics,” Fan Yang and Joyita Dutta, University of Massachusetts, Amherst, Massachusetts; Matthew Maher and Richa Saxena, Massachusetts General Hospital, Boston, Massachusetts.

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