一项新研究表明，阿尔茨海默病患者大脑内的通信模式比健康同龄人更不稳定。这种增强的"神经灵活性"，尤其在大脑视觉系统中，可能有助于预测哪些个体将发展为痴呆症。相关发现近期发表在《阿尔茨海默病杂志》上。
人类大脑可被视为一个复杂动态网络，不同区域持续通信以支持思维和行动。科学家使用功能性磁共振成像（fMRI）技术绘制这些通信路径，该技术通过追踪血流间接测量大脑活动。这使他们能够识别"功能网络"——即经常共同激活的大脑区域群组，类似于协作完成项目的同事团队。
传统研究以静态方式考察这些网络，仅生成大脑整体连接模式的单一快照。然而大脑活动具有动态性，时刻发生变化。密歇根大学与哥伦比亚大学的研究团队聚焦阿尔茨海默病背景下的动态变化，探索一种称为"神经灵活性"的特定指标。该指标量化了短时间内心脑区域在不同功能网络间切换的频率。
由哥伦比亚大学心理健康数据科学专家李善珠（Seonjoo Lee）领导的研究团队，探究了这种网络不稳定性指标能否为阿尔茨海默病提供新见解。他们假设疾病相关的脑结构损伤可能导致神经灵活性升高，并检验该指标能否作为痴呆风险的早期预警信号。
研究人员利用阿尔茨海默病神经影像计划（一项追踪疾病进展多年的大型项目）的数据，纳入862名老年参与者，分为认知正常、轻度认知障碍（MCI）和阿尔茨海默病（AD）三组。每位参与者接受静息态fMRI扫描，即在无特定任务状态下安静躺在扫描仪中。
团队采用"滑动窗口"法分析脑扫描数据。他们将扫描分解为多个短时段重叠的时间片段，对每个片段识别活跃通信的脑区群组。通过比较连续时间窗口的群组变化，计算各脑区的神经灵活性得分，反映其切换网络成员的频率。
结果显示，阿尔茨海默病患者大脑的全局神经灵活性显著高于认知正常参与者，表明其脑网络组织稳定性降低。在研究的十二个特定功能网络中，有六个（包括注意力、记忆提取和感觉运动功能相关网络）也呈现灵活性增强模式。
研究人员进一步关注痴呆症转化预测。针对617名基线无痴呆的参与者（含认知正常者和MCI患者），在11年多的随访中，53人发展为阿尔茨海默病相关痴呆。分析初始脑扫描发现：研究初期视觉网络的神经灵活性越高，未来痴呆诊断风险越大。这提示疾病后期通常受影响的网络若出现动态变化，可能成为早期预警信号。作者提出，当核心认知网络开始退化时，其他系统（如视觉网络）可能需要更频繁重组以维持功能。
研究团队承认若干局限性：转化为痴呆的参与者数量较少，虽预测结果具有统计学意义，但在多重比较严格校正后未达显著水平，需谨慎解读；研究人群以非西班牙裔白人为主，尚不确定该模式是否适用于更多样化群体。
未来研究可在此基础上探索不同人群的神经灵活性，并采用更高时间分辨率的脑成像技术。同时应调查变化背后的生物学机制，例如将神经灵活性与脑内阿尔茨海默病相关蛋白存在性关联。尽管存在这些限制，本研究为理解阿尔茨海默病的动态脑变化提供了新方法，并为识别高风险个体开辟了潜在路径。
该研究题为《神经灵活性在阿尔茨海默病中更高并可预测疾病转化》，由伊莲娜·瓦兰吉斯（Eleanna Varangis）、刘军（Jun Liu）、苗玉琪（Yuqi Miao）、朱曦（Xi Zhu）、亚阿科夫·斯特恩（Yaakov Stern）、李善珠（Seonjoo Lee）及阿尔茨海默病神经影像计划团队共同完成。
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