基于KL散度的轻度认知功能障碍患者的个体脑结构网络研究

目的:探究正常老龄化人群和易转化为阿尔茨海默症(AD)的轻度认知功能障碍(MCI)患者个体化脑结构网络指标的差异.方法:本实验选取ADNI公共数据库中178例正常老龄者和170例易转化为AD的MCI患者(随访9年内)的脑结构影像数据,运用基于KL散度的个体化脑形态相似度网络并结合图论的方法,分别比较脑网络指标差异.结果:本研究结果表明:(1)与随机网络相比,易转化为AD的MCI患者组和正常老龄化对照组的脑结构网络在所有稀疏度阈值范围内都具有较高的聚类系数(γ＞＞1)和近似相等的特征路径长度(λ≈1),并且两组都满足典型的小世界属性(σr＞＞1);(2)通过双样本t检验分析,与正常老龄对照组相比,小世界属性在稀疏度阈值0.3～0.5的范围内,易转化为AD的MCI患者组的小世界性σ显著减低(P＜0.006,多重比较校正),而在0.1～0.25的范围内无明显差异;患者组标准化的聚类系数γ和特征路径长度λ在全部稀疏度阈值的范围内均呈现显著减低(P＜0.006,多重比较校正);聚类系数Cp和特征路径长度Lp相比正常对照组呈现显著减低(P＜0.006,多重比较校正).(3)通过双样本t检验分析,与正常老龄对照组相比,在全部稀疏度阈值范围内,易转化AD的MCI患者组的全局效率Eg和局部效率Eloc均呈现显著减低(P＜0.006,多重比较校正).结论:(1)本方法能够呈现个体化脑结构的“小世界”拓扑属性,这为个体化精准诊疗提供新思路;(2)在全局水平,患者组存在小世界性、聚类系数、特征路径长度、全局效率和局部效率的显著减低,提示该疾病患者的脑结构网络向随机化转变.基于KL散度的个体化脑形态相似度网络的小世界性和网络效率有可能作为潜在的生物学标记用来监测MCI转化的疾病过程.