随着仑卡奈单抗、多奈单抗等疾病修饰治疗药物投入临床，轻度认知损害（MCI）和轻度痴呆阶段成为阿尔茨海默病干预的关键窗口期。近日，中国医学专家取得重要研究突破：成功构建MCI预测模型，为阿尔茨海默病的早期识别和干预提供了新路径。

　　该成果由上海交通大学医学院附属精神卫生中心肖世富、岳玲教授团队与上海科技大学沈定刚、潘永生教授团队合作完成，并发表在《阿尔茨海默病预防杂志》。MCI被视为阿尔茨海默病的前驱状态，准确预测其发展具有重要临床意义，不仅有助于筛查高风险人群，也有利于及早治疗、延缓疾病进展。

　　研究团队基于结构磁共振成像（MRI）数据，建立了一套深度学习框架，通过名为MRNet的多区域神经网络，筛选包括海马体、杏仁核、小脑等在内的10个关键脑区特征，并在此基础上构建出进展指数（PI）。PI是一个介于0到1之间的连续评分，数值越高表示认知障碍风险越大，有别于传统“有或无”的诊断方式，能够更细致地反映病情发展过程。

　　此外，研究将PI与人口学信息、神经心理评估数据相结合，进一步构建出一个MCI预测模型，能有效预测7年内向MCI的转化风险。该模型在多项数据验证中表现出良好准确性和临床应用潜力。

　　该研究获“科技创新2030—脑科学与类脑研究”重大项目支持。未来，研究团队还将探索更多深度学习技术在阿尔茨海默病早期诊断与干预中的应用，为精神疾病的精准医疗带来更多可能。

　　（5.7，中国新闻网，文/陈静）