梅奥诊所研究人员提出了一种新的模型来绘制疾病的症状阿尔茨海默病大脑解剖学。该模型是通过将机器学习应用于患者脑成像数据而开发的。它使用整个大脑的功能，而不是特定的大脑区域或网络来解释大脑解剖和心理处理之间的关系。研究结果发表在自然通讯．
“这个新模型可以促进我们对大脑在衰老和阿尔茨海默病过程中如何工作和分解的理解，提供了监测、预防和治疗精神障碍的新方法，”他说大卫·t·琼斯，医学博士他是梅奥诊所的神经学家，也是这项研究的主要作者。
阿尔茨海默病通常被描述为蛋白质处理问题。有毒的淀粉样蛋白和tau蛋白沉积在大脑的某些区域，导致神经元功能衰竭，从而导致记忆丧失、沟通困难和思维混乱等临床症状。
然而，临床症状、脑损伤模式和脑解剖之间的关系尚不清楚。人们也可能患有一种以上的神经退行性疾病，使诊断变得困难。用这种计算模型绘制大脑行为可能为临床医生提供新的视角。
新模型是利用氟脱氧葡萄糖测量脑葡萄糖而建立的正电子发射断层扫描(FDG-PET)对423名认知障碍的研究参与者进行了测试梅奥诊所的衰老研究和梅奥诊所阿尔茨海默病研究中心．FDG-PET是一种成像测试，可以显示葡萄糖是如何为大脑的某些部分提供能量的。神经退行性疾病，如阿尔茨海默病，路易体痴呆而且额颞叶痴呆例如，不同国家对葡萄糖的使用模式不同。
该模型压缩了复杂的大脑解剖相关痴呆将症状转化为概念性的、用颜色编码的框架，显示与神经退行性疾病和精神功能相关的大脑区域。模型中显示的成像模式与患者所经历的症状相关。
该模型对与阿尔茨海默氏症生理变化相关的预测能力在410人身上得到验证。通过投射大量针对记忆、执行功能、语言、行为、运动、知觉、语义知识和视觉空间能力的正常衰老和痴呆综合征的数据，获得了额外的验证。
研究人员发现，51%的痴呆症患者大脑葡萄糖使用模式的差异可以用10种模式来解释。每个患者都有这10种与他们所经历的症状类型相关的独特的血糖模式组合。在后续工作中，由琼斯博士指导的梅奥诊所(Mayo Clinic)神经病学人工智能(AI)项目正在使用这10种模式，在AI系统上工作，帮助解释正在接受阿尔茨海默氏症及相关综合征评估的患者的脑部扫描结果。
琼斯博士说:“这个新的计算模型得到了更多的验证和支持，它有可能重新引导科学努力，将注意力集中在大脑和痴呆研究中复杂系统生物学的动力学，而不是主要关注错误折叠的蛋白质。”
“如果与阿尔茨海默病相关的心理功能是在整个大脑中以分布式的方式执行的，那么就需要一个像我们提出的这种新的疾病模型。我们认为这个模型可能会对诊断、治疗以及对神经退行性变和精神功能的基本理解产生潜在影响。”
