WikiDer > Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера - Википедия

Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative - Wikipedia

Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) - это мультицентровое исследование, целью которого является улучшение клинических испытаний по профилактике и лечению Болезнь Альцгеймера (ОБЪЯВЛЕНИЕ).[1] Это совместное исследование сочетает в себе опыт и финансирование из частного и государственного секторов для изучения субъектов с AD, а также тех, у кого может развиться AD и контроль без признаков когнитивных нарушений.[2] Исследователи из 63 центров в США и Канаде отслеживают прогрессирование болезни Альцгеймера в мозге человека с помощью нейровизуализации, биохимических и генетических исследований. биологические маркеры.[2][3] Эти знания помогают найти лучшие клинические испытания для профилактики и лечения БА. ADNI имеет глобальное влияние,[4] во-первых, разработав набор стандартизированных протоколов, позволяющих сравнивать результаты из нескольких центров,[4] а во-вторых, своим обмен данными политика, которая делает доступными все данные без ограничений для квалифицированных исследователей во всем мире.[5] На сегодняшний день данные ADNI использовались более чем в 1000 научных публикациях.[6] Ряд других инициатив, связанных с AD и другими заболеваниями, был разработан и реализован с использованием ADNI в качестве модели.[4] ADNI работает с 2004 года и в настоящее время финансируется до 2021 года.[7]

Основные цели

История и финансирование

Идея сотрудничества между государственными учреждениями и частными фармацевтическими компаниями для финансирования крупного проекта по изучению биомаркеров для изучения БА и ускорения прогресса в направлении эффективных методов лечения болезни была задумана в начале тысячелетия Нилом С. Бакхольцем в Национальный институт старения (NIA) и д-р Уильям Поттер, в Эли Лилли и компания.[1] Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (ADNI) началась в 2004 году под руководством доктора Майкла У. Вайнера и финансировалась как частно-государственное партнерство с 27 миллионами долларов, внесенными 20 компаниями и двумя фондами через Фонд национальных институтов здоровья и 40 миллионов долларов от NIA. Первоначальное пятилетнее исследование (ADNI-1) было продлено на два года в 2009 году за счет гранта «Возможности гранта», а в 2011 и 2016 годах за счет дальнейших конкурсных продлений гранта ADNI-1 (ADNI-2 и ADNI-3 соответственно).[7] (Таблица 1).

Набор участников

ADNI набирает участников в возрасте от 55 до 90 лет, которые набираются в 57 центрах в США и Канаде. Одна группа страдает деменцией из-за болезни Альцгеймера, другая группа имеет легкие нарушения памяти, известные как легкие когнитивные нарушения (MCI), а финальная контрольная группа состоит из здоровых пожилых участников. Первоначально в ADNI-1 было включено 200 здоровых пожилых людей, 400 участников с MCI и 200 участников с AD.[6] ADNI-GO, ADNI-2 и ADNI-3 добавили дополнительных участников для увеличения когорты для окончательного размера когорты более 1000 участников [7] (Таблица 1).

Таблица 1:

Характеристики исследованияADNI-1ADNI-GOАДНИ-2ADNI-3
Главная цельРазработанные биомаркеры как критерии оценки результатов клинических испытанийИзучите биомаркеры на более ранних стадиях заболеванияРазработайте биомаркеры в качестве предикторов когнитивного снижения и оценки результатовИзучить использование тау-ПЭТ и методов функциональной визуализации, а также клинические испытания
Финансирование40 миллионов долларов федерального бюджета (NIA), 27 миллионов долларов - промышленность и фонд24 миллиона долларов США.40 миллионов долларов федерального бюджета (NIA), 27 миллионов долларов - промышленность и фонд40 миллионов долларов федерального бюджета (NIA), 20 миллионов долларов - промышленность и фонд
Продолжительность / дата начала5 лет / октябрь 2004 г.2 года / сентябрь 2009 г.5 лет / сентябрь 2011 г.5 лет / сентябрь 2016 г.
Когорта200 пожилых людей управления

400 МРП

200 г. н.э.

Существующий ADNI-1 +

200 ранний МРП

Существующий ADNI-GO +

150 пожилых людей управления

100 ранних МРП

150 поздних МРП

150 позднее легкое когнитивное нарушение

150 г. н.э.

Существующий ADNI-2 +

133 пожилых людей контроля

Тестирование участников

ADNI использует различные методы для изучения своих участников. После получения информированного согласия участники проходят серию начальных тестов, которые повторяются через определенные промежутки времени в течение последующих лет (таблица 2):[2]

Таблица 2

Методы обученияADNI-1ADNI-GOАДНИ-2ADNI-3
Изображения
МРТ
СтруктурныеИксИксИксИкс
ПерфузияИксИксИкс
Состояние покояИксИксИкс
РаспространениеИксИксИкс
КоннектомикаИкс
Высокое разрешениеИкс
ДОМАШНИЙ ПИТОМЕЦ
Метаболизм глюкозыИксИксИкс
β-амилоид[11C] Комплекс Питтсбурга[18F] флорбетапир[18F] флорбетапир[18F] флорбетапир / флорбетабен
Тау[18F] T807
Биологические образцы
CSF β-амилоид, тауИксИксИксИкс
Генетический анализ
APOEИксИксИксИкс
Полногеномные исследования ассоциацииИксИксИксИкс
Секвенирование всего геномаИксИкс
Подходы системной биологииИкс
Нейропсихологические тестыИксИксИксИкс
ВскрытиеИксИксИксИкс

Обмен данными

Одной из определяющих характеристик ADNI является стремление всех участвующих исследовательских групп разделить право собственности на данные до завершения исследования, а со стороны сотрудников - отказаться от любых патентных возможностей. Глава ADNI и комитета по публикациям данных назвал это «радикальным экспериментом в области открытого доступа к данным».[3] Все данные, полученные в результате исследования ADNI, вводятся в архив данных, размещенный в Лаборатории нейровизуализации (LONI) Университета Южной Калифорнии.[5] В 2013 году в базу данных LONI были добавлены данные полногеномного секвенирования для всей когорты ADNI.[8] Квалифицированные исследователи со всего мира могут получить доступ к наборам изображений и клинических данных, прошедшим процедуры контроля качества. На сегодняшний день было получено около 1800 заявок на использование данных от исследователей в различных областях, и было загружено более 7 миллионов изображений сканирования мозга и наборов клинических данных.[9]

ADNI предоставляет данные для ряда консорциумов и проектов больших данных, которые могут раскрыть многие загадки неврологических заболеваний.[10] Он делится визуализационными и генетическими данными с консорциумом Enhancing Neuro Imaging Genetics посредством метаанализа (ENIGMA), который использует визуализирующая генетика изучить 12 основных заболеваний головного мозга, включая шизофрению, биполярное расстройство и депрессию.[11] Набор данных ADNI также использовался в качестве «тестового» набора данных в Диалоге по обратной инженерной оценке и методам (DREAM). Задача № 1 для больших данных по болезни Альцгеймера для открытия новых прогнозирующих биомаркеров AD.[12] Одним из показателей успеха этого подхода к открытому обмену данными является количество научных публикаций, вытекающих из данных ADNI: в настоящее время более 1000 и широкий спектр областей, включая области за пределами болезни Альцгеймера.[9]

Разработка стандартизированных протоколов

ADNI разработала стандартизированные протоколы, которые позволяют напрямую сравнивать результаты из нескольких центров как в рамках исследования, так и по всему миру.[4] К ним относятся методы получения и контроля качества МРТ- и ПЭТ-сканирований на сканерах, различающихся производителем, программной платформой и напряженностью поля, а также анализ биомаркеров спинномозговой жидкости. Стандартизированные методы[13] в настоящее время используются фармацевтическими компаниями, а также в клинических испытаниях профилактических и модифицирующих болезнь методов лечения БА.

Траектории биомаркеров на протяжении всего прогрессирования болезни

Первоначальная цель ADNI состояла в том, чтобы понять развитие патологии БА путем отслеживания биомаркеров ЦСЖ и визуализации на протяжении всего прогрессирования заболевания.[1] согласно амилоидная гипотеза.

Модель того, насколько разные Биомаркеры AD изменение во время разработки AD[14][15] предположил, что биомаркеры становятся аномальными в следующем порядке:

  1. β-амилоид (указывающий на отложение амилоида в бляшках вне клетки, измеренное в спинномозговой жидкости и амилоидном ПЭТ)
  2. Тау (указывает на образование тау-фибрилл с нейронами)
  3. Метаболизм глюкозы (измеряется на ПЭТ, указывает на повреждение нейронов)
  4. Структурная МРТ (указывает на повреждение структуры мозга)
  5. Когнитивные нарушения

Эта модель была в значительной степени подтверждена с использованием продольных данных ADNI у пациентов с аномальными уровнями отложения амилоида,[9][16] в соответствии с амилоидная гипотеза.

Другие важные выводы

Исследования с использованием поперечных и продольных МРТ ADNI, ПЭТ, генетики, когнитивных функций, биологических жидкостей и данных вскрытия показали, что:

  • Патология AD уже присутствует у людей без внешних признаков потери памяти. У этих когнитивно нормальных людей уже может быть легкая атрофия мозга.[17][18][19]
  • БА развивается по типичной схеме, начиная с энторинальная кора в доклинической БА, распространяясь на другие области, влияющие на память, затем на функцию и другие когнитивные способности при легкой и умеренной БА и, наконец, в тяжелой БА (рис. 1).
Рисунок 1: AD распространяется через мозг по определенному характерному шаблону [20]
  • Распространение можно увидеть в моделях изменений биомаркеров отложения β-амилоида (рис. 2), метаболизма глюкозы (рис. 3) и структурных изменений в головном мозге, измеренных с помощью МРТ (рис. 4).[9]
  • Рисунок 2: отложение β-амилоида. На этом изображении показано сканирование соединения B (PIB) -PET из Питтсбурга пациента с болезнью Альцгеймера слева и пожилого человека с нормальной памятью справа. Области красного и желтого цвета показывают высокие концентрации PiB в головном мозге и указывают на большое количество отложений амилоида в этих областях.
    Рисунок 3: ПЭТ-сканирование, показывающее различия в метаболизме глюкозы в нормальном мозге слева и в головном мозге пациента с БА справа. Красный / желтый соответствует более высокому метаболизму, а синий / фиолетовый соответствует более низкому метаболизму, что указывает на повреждение нейронов.
    Рисунок 4. Структурные изменения в головном мозге при болезни Альцгеймера по сравнению с нормальным мозгом включают истончение коры, расширение желудочков, увеличение бороздок и общую потерю объема мозга.
  • БА характеризуется прогрессирующим нарушением работы головного мозга. коннектом.[21][22] По мере прогрессирования болезни связи между основными областями мозга сокращаются (рис. 5).
  • Рисунок 5. Сетевое представление связности мозга. Толщина линий отражает силу связи между различными областями мозга. Важные «узлы» отмечены кружками. По мере прогрессирования болезни Альцгеймера отдельные связи разрушаются.[23]
  • Многие гены помимо APOE ε4 лежат в основе позднего начала AD. Данные ADNI помогли идентифицировать или подтвердить 10 из примерно 20 генов риска, идентифицированных в настоящее время.[24][25]
  • Цереброваскулярное заболевание может ускорить прогрессирование болезни при AD.[26][27][28]
  • И когнитивно нормальные группы, и группы MCI патологически неоднородны. Некоторые люди не проявляют никаких признаков AD, у некоторых появляются признаки быстрого перехода к AD, а у других появляются признаки прогрессирования деменции, отличной от AD.[16][29]

Диагностика БА и прогноз будущего БА

Данные ADNI использовались для тестирования многих диагностических и прогностических машинное обучение алгоритмы.[9] Наиболее успешные на сегодняшний день использовали глубокое обучение подходы, которые объединяют продольные данные хроники изменений биомаркеров с течением времени из более чем одной визуализации, генетической или биологической модальности.

Диагностика

Один пример [9] из комбинации биомаркеров, которые могут точно диагностировать AD, являются:

  1. Изменения паттернов атрофии головного мозга с течением времени (измерено с помощью МРТ)
  2. Уровни β-амилоида и тау (измеряются в спинномозговой жидкости)

Второй подход к диагностике состоит в том, чтобы извлечь наиболее важную информацию только из МРТ.[9] Алгоритмы глубокого обучения могут диагностировать AD с точностью более 95%,[30][31][32][33][34] и может диагностировать MCI из-за AD с точностью более 82%.[31][35][36]

Поскольку сканирование изображений является дорогостоящим и иногда недоступным, а анализ спинномозговой жидкости требует инвазивного вмешательства. поясничная пункция процедуры, образцы крови ADNI используются для разработки диагностических анализов крови для клинического использования. В настоящее время они не так точны, как другие методы.[37][38]

Прогноз

Алгоритмы глубокого обучения, которые извлекают наиболее важную информацию из сканирования МРТ, также могут прогнозировать прогрессирование пациентов с MCI до AD на несколько лет вперед с точностью более 90%.[39]

Разработка биомаркеров для клинических испытаний

Основная цель ADNI - разработать биомаркеры для успешных клинических испытаний. Клинические испытания AD в настоящее время сосредоточены на предотвращении заболевания, а не на его лечении.[40] Поскольку патология AD развивается за много лет до появления внешних признаков заболевания, таких как потеря памяти, профилактические методы лечения предназначены для людей с нормальным когнитивным здоровьем.[40] Исследования ADNI были сосредоточены, в частности, на двух аспектах клинических испытаний: 1) как лучше всего отбирать участников испытаний, у которых еще нет признаков когнитивных нарушений, но которые имеют высокий риск развития БА (выбор субъектов); и 2) как определить эффект терапии (показатели исхода).

Выбор темы

Исследования ADNI показали, что люди с положительным β-амилоидом, с небольшим объемом гиппокампа или APOE Аллель ε4 подвержен более высокому риску развития БА.[9] Таким образом, участники клинического исследования могут быть отобраны с использованием этих критериев. (39). Более того, использование стратегии отбора может сократить количество участников, необходимое для выявления эффекта лечения, по сравнению с осуществимым испытанием (например, 3 года).

  1. β-амилоидная положительность. В настоящее время проходит фаза 3 исследования A4 по тестированию антиамилоидных антител. соланезумаб, использует β-амилоидную положительность для отбора пожилых участников без внешних признаков AD.[41]
  2. Объем гиппокампа. Объем гиппокампа может отличать пациентов с MCI, у которых будет развиваться AD, от пациентов, которые находятся на разных путях заболевания. Это сокращает количество участников, необходимых для эффективных клинических испытаний.[42] Объем гиппокампа - это первый визуализирующий биомаркер, который с помощью данных ADNI будет квалифицирован Европейское агентство по лекарствам для отбора пациентов для клинических испытаний.[42] ADNI также внесла свой вклад в разработку стандартизированной техники ручного измерения объема гиппокампа с помощью МРТ для использования в клинических испытаниях.[43]
  3. APOE Аллель ε4. Поскольку этот аллель является самым большим фактором риска позднего начала БА, его обычно используют при отборе субъектов.[44]

Критерии оценки

В США только когнитивные тесты были одобрены в качестве критериев оценки результатов для выявления клинических изменений в клинических испытаниях БА. Исследования с использованием данных ADNI помогли уточнить эти тесты, чтобы они были более чувствительными к очень ранним изменениям когнитивных функций.[45][46] ADNI работает над разработкой визуализирующих биомаркеров, таких как различные методы МРТ атрофии мозга, в качестве альтернативных показателей результатов этих когнитивных тестов.[47][48]

Будущие направления

ADNI-3 будет следить за текущими и дополнительными пациентами с нормальным познанием, MCI и AD в течение следующих пяти лет.[7] Подход к исследованию уникален:

  1. Использование сетевых методов для когнитивной оценки пациентов в сочетании с Регистром здоровья мозга.[49]
  2. Использование ПЭТ-изображений тау-белка для определения связи клубков тау-белка с уровнями амилоида и познанием
  3. Разработка тау-ПЭТ в качестве критерия результатов для замены когнитивных показателей результатов клинических испытаний БА
  4. Использование Проект Human Connectome Методы МРТ для картирования влияния БА на связь мозга
  5. Использование Системная биология подходы к пониманию генетики БА и ее связи с биологией БА
  6. Использование мощной МРТ для выявления очень ранних структурных изменений мозга, связанных с БА, у пациентов без симптомов.
  7. Разработка моделей отбора участников для клинических испытаний БА с использованием Точная медицина подходы

Другие исследования по образцу ADNI

Организация ADNI, структуры финансирования, стандартизированные методологии и подходы к открытому обмену данными использовались в ряде различных исследований.

Связанные с болезнью Альцгеймера

  • Всемирный ADNI[50] : документирует прогрессирование заболевания у различных расовых и этнических групп в Европе, Японии, Аргентине, Южной Корее, Австралии, Китае, Италии и Тайване с целью улучшения клинических испытаний БА.
  • Департамент обороны ADNI: набирает ветеранов войны во Вьетнаме, чтобы изучить связь между травматическое повреждение мозга, пост-травматическое стрессовое растройство и AD.[4][7] Финансируется Министерством обороны США.
  • Исследование депрессии ADNI: исследует связь между поздняя депрессия и когнитивные нарушения.[4]

Прочие болезни

  • Инициатива по прогрессивным маркерам Паркинсона: направлен на определение биомаркеров для болезнь Паркинсона прогрессирования и улучшения клинических испытаний методов лечения болезни Паркинсона.[51][52]
  • Североамериканский регистр медицинской помощи и исследований рассеянного склероза: направлен на отслеживание прогрессирования заболевания в Рассеянный склероз, выявить новые биомаркеры, открыто поделиться данными и, в конечном итоге, улучшить клинические испытания методов лечения рассеянного склероза.[53]
  • Инициатива по биомаркерам синдрома Дауна: исследует связь между Синдром Дауна и AD.[54]

Рекомендации

  1. ^ а б c Мюллер, Susanne G .; Вайнер, Майкл У .; Thal, Leon J .; Петерсен, Рональд С .; Джек, Клиффорд; Джагуст, Уильям; Трояновский, Джон К .; Тога, Артур В .; Беккет, Лорел (2017-01-04). «Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера». Клиники нейровизуализации Северной Америки. 15 (4): 869 – xii. Дои:10.1016 / j.nic.2005.09.008. ISSN 1052-5149. ЧВК 2376747. PMID 16443497.
  2. ^ а б c Вайнер, Майкл У .; Aisen, Paul S .; Джек, Клиффорд Р .; Jagust, Уильям Дж .; Трояновский, Джон К .; Шоу, Лесли; Сайкин, Андрей Дж .; Моррис, Джон С .; Кэрнс, Найджел (01.05.2010). «Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера: отчет о ходе работы и планы на будущее». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 6 (3): 202–211.e7. Дои:10.1016 / j.jalz.2010.03.007. ISSN 1552-5279. ЧВК 2927112. PMID 20451868.
  3. ^ а б Джонс-Дэвис, Дороти М .; Бакгольц, Нил (01.07.2015). «Влияние Инициативы 2 по нейровизуализации болезни Альцгеймера: Какую роль играют государственно-частные партнерства в расширении границ клинических и фундаментальных научных исследований болезни Альцгеймера?». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (7): 860–864. Дои:10.1016 / j.jalz.2015.05.006. ISSN 1552-5279. ЧВК 4513361. PMID 26194319.
  4. ^ а б c d е ж Вайнер, Майкл У .; Veitch, Dallas P .; Aisen, Paul S .; Beckett, Laurel A .; Кэрнс, Найджел Дж .; Седарбаум, Джесси; Донохью, Майкл С .; Грин, Роберт С.; Харви, Даниэль (2015-07-01). «Воздействие инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера, 2004–2014 гг.». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (7): 865–884. Дои:10.1016 / j.jalz.2015.04.005. ISSN 1552-5279. ЧВК 4659407. PMID 26194320.
  5. ^ а б Тога, Артур В .; Кроуфорд, Карен Л. (01.07.2015). «Ядро информатики Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера: обзор десятилетия». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (7): 832–839. Дои:10.1016 / j.jalz.2015.04.004. ISSN 1552-5279. ЧВК 4510464. PMID 26194316.
  6. ^ а б Вайнер, Майкл У .; Veitch, Dallas P .; Aisen, Paul S .; Beckett, Laurel A .; Кэрнс, Найджел Дж .; Седарбаум, Джесси; Грин, Роберт С.; Харви, Даниэль; Джек, Клиффорд Р. (01.06.2015). «Обновление Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера за 2014 год: обзор статей, опубликованных с момента ее создания». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (6): e1–120. Дои:10.1016 / j.jalz.2014.11.001. ISSN 1552-5279. ЧВК 5469297. PMID 26073027.
  7. ^ а б c d е Вайнер, Майкл У .; Veitch, Dallas P .; Aisen, Paul S .; Beckett, Laurel A .; Кэрнс, Найджел Дж .; Грин, Роберт С.; Харви, Даниэль; Джек, Клиффорд Р .; Джагуст, Уильям (2016-12-05). «Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера 3: постоянные инновации для улучшения клинических испытаний». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 13 (5): 561–571. Дои:10.1016 / j.jalz.2016.10.006. ISSN 1552-5279. ЧВК 5536850. PMID 27931796.
  8. ^ Альцфорум (4 октября 2013 г.). «Полные генетические последовательности ADNI теперь доступны для загрузки». www.alzforum.com. Получено 1 мая 2017.
  9. ^ а б c d е ж грамм час Вайнер, Майкл (2017). «Недавние публикации инициативы нейровизуализации болезни Альцгеймера: обзор прогресса в улучшении клинических испытаний БА». Болезнь Альцгеймера и деменция. 13 (5): 561–571. Дои:10.1016 / j.jalz.2016.10.006. ЧВК 5536850. PMID 27931796.
  10. ^ Хусейн, Масуд (01.10.2014). «Большие данные: сможет ли он когда-нибудь вылечить болезнь Альцгеймера?». Мозг. 137 (Пт 10): 2623–2624. Дои:10.1093 / мозг / awu245. ISSN 1460-2156. PMID 25217787.
  11. ^ Томпсон, Пол М .; Штейн, Джейсон Л .; Медланд, Сара Э.; Hibar, Derrek P .; Васкес, Алехандро Ариас; Рентерия, Мигель Э .; Торо, Роберто; Джаханшад, Неда; Шуман, Гюнтер (2014-06-01). «Консорциум ENIGMA: крупномасштабный совместный анализ нейровизуализации и генетических данных». Визуализация мозга и поведение. 8 (2): 153–182. Дои:10.1007 / s11682-013-9269-5. ISSN 1931-7565. ЧВК 4008818. PMID 24399358.
  12. ^ «Вызов больших данных для болезни Альцгеймера запускается в глобальных усилиях по использованию инновационных открытых научных методов для улучшения диагностики и лечения | Глобальная инициатива генерального директора по болезни Альцгеймера». Архивировано из оригинал на 2017-01-06. Получено 2017-01-05.
  13. ^ «ADNI | Методы и инструменты». adni.loni.usc.edu. Получено 2017-01-05.
  14. ^ Джек, Клиффорд Р .; Кнопман, Дэвид С .; Jagust, Уильям Дж .; Шоу, Лесли М .; Aisen, Paul S .; Вайнер, Майкл У .; Петерсен, Рональд С .; Трояновский, Джон К. (01.01.2010). «Гипотетическая модель динамических биомаркеров патологического каскада болезни Альцгеймера». Ланцет. Неврология. 9 (1): 119–128. Дои:10.1016 / S1474-4422 (09) 70299-6. ISSN 1474-4465. ЧВК 2819840. PMID 20083042.
  15. ^ Джек, Клиффорд Р .; Кнопман, Дэвид С .; Jagust, Уильям Дж .; Петерсен, Рональд С .; Вайнер, Майкл У .; Aisen, Paul S .; Шоу, Лесли М .; Вемури, Прашанти; Вист, Хизер Дж. (01.02.2013). «Отслеживание патофизиологических процессов при болезни Альцгеймера: обновленная гипотетическая модель динамических биомаркеров». Ланцет. Неврология. 12 (2): 207–216. Дои:10.1016 / S1474-4422 (12) 70291-0. ISSN 1474-4465. ЧВК 3622225. PMID 23332364.
  16. ^ а б Янг, Александра Л .; Oxtoby, Neil P .; Дага, Панкадж; Кэш, Дэвид М .; Фокс, Ник С .; Урселин, Себастьян; Schott, Jonathan M .; Александр, Даниэль С .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.09.2014). «Модель изменения биомаркеров при спорадической болезни Альцгеймера на основе данных». Мозг. 137 (Pt 9): 2564–2577. Дои:10.1093 / мозг / awu176. ISSN 1460-2156. ЧВК 4132648. PMID 25012224.
  17. ^ Араке Кабальеро, Мигель Анхель; Брендель, Матиас; Делькер, Андреас; Рен, Джиньи; Ромингер, Аксель; Бартенштейн, Питер; Дичганс, Мартин; Вайнер, Майкл У .; Эверс, Майкл (01.11.2015). «Картирование 3-летних изменений в сером веществе и метаболизме у Aβ-положительных недемментированных субъектов». Нейробиология старения. 36 (11): 2913–2924. Дои:10.1016 / j.neurobiolaging.2015.08.007. ISSN 1558-1497. ЧВК 5862042. PMID 26476234.
  18. ^ Керблер, Георг М .; Фрипп, Юрген; Роу, Кристофер С .; Villemagne, Victor L .; Сальвадо, Оливье; Роза, Стивен; Коулсон, Элизабет Дж .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.01.2015). «Атрофия базального отдела переднего мозга коррелирует с бета-амилоидом при болезни Альцгеймера». NeuroImage: Клинический. 7: 105–113. Дои:10.1016 / j.nicl.2014.11.015. ISSN 2213-1582. ЧВК 4299972. PMID 25610772.
  19. ^ Тейпель, Стефан; Хейнсен, Гельмут; Амаро, Эдсон; Гринберг, Леа Т .; Краузе, Бернд; Грот, Мишель; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (2014-03-01). «Холинергическая базальная атрофия переднего мозга прогнозирует амилоидную нагрузку при болезни Альцгеймера». Нейробиология старения. 35 (3): 482–491. Дои:10.1016 / j.neurobiolaging.2013.09.029. ISSN 1558-1497. ЧВК 4120959. PMID 24176625.
  20. ^ «О болезни Альцгеймера: основы болезни Альцгеймера». Национальный институт старения. Получено 2017-01-06.
  21. ^ Тога, Артур В .; Томпсон, Пол М. (2013-03-01). «Коннектомика проливает новый свет на болезнь Альцгеймера». Биологическая психиатрия. 73 (5): 390–392. Дои:10.1016 / j.biopsych.2013.01.004. ISSN 1873-2402. ЧВК 3661406. PMID 23399468.
  22. ^ Прескотт, Джеффри У .; Гвидон, Арно; Дорайсвами, П. Мурали; Чоудхури, Кингшук Рой; Лю, Чунлей; Петрелла, Джеффри Р .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (2016-04-01). "Структурный коннектом Альцгеймера: изменения в топологии корковой сети с увеличением нагрузки амилоидных бляшек". Радиология. 279 (1): 328. Дои:10.1148 / радиол.2016164007. ISSN 1527-1315. ЧВК 4819894. PMID 26989936.
  23. ^ Хагманн, Патрик; Каммун, Лейла; Жиганде, Ксавье; Меули, Рето; Мед, Кристофер Дж .; Wedeen, Van J .; Спорнс, Олаф (01.07.2008). «Картирование структурного ядра коры головного мозга человека». PLOS Биология. 6 (7): e159. Дои:10.1371 / journal.pbio.0060159. ISSN 1545-7885. ЧВК 2443193. PMID 18597554.
  24. ^ Шен, Ли; Томпсон, Пол М .; Поткин, Стивен Дж .; Бертрам, Ларс; Фаррер, Линдси А .; Фоуд, Татьяна М .; Грин, Роберт С.; Ху, Сяолань; Хуэнтельман, Мэтью Дж. (2014-06-01). «Генетический анализ количественных фенотипов при AD и MCI: визуализация, познание и биомаркеры». Визуализация мозга и поведение. 8 (2): 183–207. Дои:10.1007 / s11682-013-9262-z. ISSN 1931-7565. ЧВК 3976843. PMID 24092460.
  25. ^ Сайкин, Андрей Дж .; Шен, Ли; Яо, Сяохуэй; Ким, Сунгюн; Нхо, Гуангсик; Risacher, Shannon L .; Раманан, Виджай К .; Фоуд, Татьяна М .; Фабер, Келли М. (01.07.2015). «Генетические исследования количественных фенотипов MCI и AD при ADNI: прогресс, возможности и планы». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (7): 792–814. Дои:10.1016 / j.jalz.2015.05.009. ISSN 1552-5279. ЧВК 4510473. PMID 26194313.
  26. ^ Тосто, Джузеппе; Циммерман, Молли Э .; Кармайкл, Оуэн Т .; Брикман, Адам М .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (2014-07-01). «Прогнозирование агрессивного снижения легкого когнитивного нарушения: важность гиперинтенсивности белого вещества». JAMA Неврология. 71 (7): 872–877. Дои:10.1001 / jamaneurol.2014.667. ISSN 2168-6157. ЧВК 4107926. PMID 24821476.
  27. ^ Македонов Илья; Чен, Дж. Жан; Маселлис, Марио; Макинтош, Брэдли Дж .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.01.2016). «Физиологические колебания белого вещества увеличиваются при болезни Альцгеймера и коррелируют с нейровизуализацией и когнитивными биомаркерами». Нейробиология старения. 37: 12–18. Дои:10.1016 / j.neurobiolaging.2015.09.010. ISSN 1558-1497. PMID 26476600.
  28. ^ Хохман, Тимоти Дж .; Samuels, Lauren R .; Лю, Дандан; Гиффорд, Кэтрин А .; Мукерджи, Шубхабрата; Benson, Elleena M .; Авель, Тай; Ruberg, Frederick L .; Джефферсон, Анджела Л. (01.09.2015). «Риск инсульта влияет на биомаркеры болезни Альцгеймера на исходы старения мозга». Нейробиология старения. 36 (9): 2501–2508. Дои:10.1016 / j.neurobiolaging.2015.05.021. ISSN 1558-1497. ЧВК 4523400. PMID 26119224.
  29. ^ Beckett, Laurel A .; Донохью, Майкл С .; Ван, Кэти; Айзен, Пол; Харви, Даниэль Дж .; Сайто, Наоми; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.07.2015). «Фаза 2 Инициативы по нейровизуализации болезни Альцгеймера: Увеличение длины, широты и глубины нашего понимания». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (7): 823–831. Дои:10.1016 / j.jalz.2015.05.004. ISSN 1552-5279. ЧВК 4510463. PMID 26194315.
  30. ^ Bron, Esther E .; Смитс, Марион; Niessen, Wiro J .; Кляйн, Стефан; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (2015-09-01). «Выбор характеристик на основе вектора веса SVM для классификации деменции». Журнал IEEE по биомедицинской и медицинской информатике. 19 (5): 1617–1626. Дои:10.1109 / JBHI.2015.2432832. ISSN 2168-2208. PMID 25974958. S2CID 8856960.
  31. ^ а б Gorji, H.T .; Хаддадния, Дж. (01.10.2015). «Новый метод ранней диагностики болезни Альцгеймера на основе псевдо-момента Цернике структурной МРТ». Неврология. 305: 361–371. Дои:10.1016 / j.neuroscience.2015.08.013. ISSN 1873-7544. PMID 26265552. S2CID 22909643.
  32. ^ Сук, Хын-И; Шен, Динган (01.01.2014). «Многозадачное обучение, индуцированное кластеризацией, для классификации AD / MCI». Компьютерная обработка изображений и компьютерное вмешательство. 17 (Pt 3): 393–400. Дои:10.1007/978-3-319-10443-0_50. ЧВК 4467456. PMID 25320824.
  33. ^ Лю, Минся; Чжан, Даоцян; Адели, Эхсан; Шен, Динган (01.07.2016). «Внутреннее многоэкранное обучение на основе структуры с представлением функций с несколькими элементами для диагностики болезни Альцгеймера». IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 63 (7): 1473–1482. Дои:10.1109 / TBME.2015.2496233. ISSN 1558-2531. ЧВК 4851920. PMID 26540666.
  34. ^ Зу, Чен; Цзе, Бяо; Лю, Минся; Чен, Сонгкан; Шен, Дингган; Чжан, Даоцян; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.12.2016). «Многозадачное функциональное обучение с привязкой к этикетке для мультимодальной классификации болезни Альцгеймера и легких когнитивных нарушений». Визуализация мозга и поведение. 10 (4): 1148–1159. Дои:10.1007 / s11682-015-9480-7. ISSN 1931-7565. ЧВК 4868803. PMID 26572145.
  35. ^ Чжу, Сяофэн; Сук, Хын-Иль; Шен, Динган (15.10.2014). «Новая функция потерь на основе сходства матриц для совместной регрессии и классификации в диагностике БА». NeuroImage. 100: 91–105. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2014.05.078. ISSN 1095-9572. ЧВК 4138265. PMID 24911377.
  36. ^ Сук, Хын-Иль; Ли, Сон Ван; Шен, Дингган; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (2016-06-01). «Глубокое разреженное многозадачное обучение для выбора функций при диагностике болезни Альцгеймера». Структура и функции мозга. 221 (5): 2569–2587. Дои:10.1007 / s00429-015-1059-у. ISSN 1863-2661. ЧВК 4714963. PMID 25993900.
  37. ^ Burnham, S.C .; Faux, N.G ​​.; Wilson, W .; Законы, С. М .; Ames, D .; Bedo, J .; Буш, А. И .; Doecke, J.D .; Эллис, К. А. (2014-04-01). «Анализ крови на наличие бремени Aβ в неокортикале при болезни Альцгеймера: результаты исследования AIBL». Молекулярная психиатрия. 19 (4): 519–526. Дои:10.1038 / mp.2013.40. HDL:11343/113666. ISSN 1476-5578. PMID 23628985. S2CID 18280670.
  38. ^ Назери, Араш; Ганджгахи, Хабиб; Роостаи, Тина; Николс, Томас; Зарей, Моджтаба; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (2014-11-15). «Визуализирующая протеомика для диагностики, мониторинга и прогнозирования болезни Альцгеймера». NeuroImage. 102 (2): 657–665. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2014.08.041. ISSN 1095-9572. ЧВК 6581536. PMID 25173418.
  39. ^ Чен, Тианлэ; Цзэн, Дунлинь; Ван, Юаньцзя (01.12.2015). «Множественное обучение ядра со случайными эффектами для прогнозирования продольных результатов и интеграции данных». Биометрия. 71 (4): 918–928. Дои:10.1111 / biom.12343. ISSN 1541-0420. ЧВК 4713389. PMID 26177419.
  40. ^ а б Рафии, Майкл С. (01.01.2014). «Доклинические терапевтические средства против болезни Альцгеймера». Журнал болезни Альцгеймера. 42 Дополнение 4: S545–549. Дои:10.3233 / JAD-141482. ISSN 1875-8908. PMID 25079804.
  41. ^ Sperling, Reisa A .; Рентц, Дорен М .; Johnson, Keith A .; Карлавиш, Джейсон; Донохью, Майкл; Лосось, Дэвид П .; Айсен, Пол (19 марта 2014 г.). «Исследование A4: остановка AD до появления симптомов?». Научная трансляционная медицина. 6 (228): 228fs13. Дои:10.1126 / scitranslmed.3007941. ISSN 1946-6242. ЧВК 4049292. PMID 24648338.
  42. ^ а б Ю, Пэн; Сунь, Цзя; Вольц, Робин; Стефенсон, Дайан; Брюэр, Джеймс; Фокс, Ник С .; Коул, Патрисия Э .; Джек, Клиффорд Р .; Хилл, Дерек Л. Г. (2014-04-01). «Использование объема гиппокампа в качестве биомаркера обогащения для испытаний амнестических легких когнитивных нарушений: влияние алгоритма, вариабельность повторного тестирования и точка отсечения на стоимость испытания, продолжительность и размер выборки». Нейробиология старения. 35 (4): 808–818. Дои:10.1016 / j.neurobiolaging.2013.09.039. ISSN 1558-1497. ЧВК 4201941. PMID 24211008.
  43. ^ Frisoni, Giovanni B .; Джек, Клиффорд Р. (01.02.2015). «HarP: согласованный протокол EADC-ADNI для ручной сегментации гиппокампа. Справочный стандарт глобальной рабочей группы». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (2): 107–110. Дои:10.1016 / j.jalz.2014.05.1761. ISSN 1552-5279. PMID 25732924. S2CID 205670998.
  44. ^ Insel, Philip S .; Маттссон, Никлас; Маккин, Р. Скотт; Корнак, Джон; Ношени, Рэйчел; Тосун-Тургут, Дуйгу; Донохью, Майкл С .; Aisen, Paul S .; Вайнер, Майкл В. (01.05.2015). «Биомаркеры и когнитивные конечные точки для оптимизации испытаний при болезни Альцгеймера». Анналы клинической и трансляционной неврологии. 2 (5): 534–547. Дои:10.1002 / acn3.192. ЧВК 4435707. PMID 26000325.
  45. ^ Хуанг, Ифань; Ито, Каори; Биллинг, Клэр Б.; Анциано, Ричард Дж .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.04.2015). «Разработка простой и чувствительной шкалы для клинических испытаний MCI и ранних AD». Болезнь Альцгеймера и деменция: Журнал Ассоциации Альцгеймера. 11 (4): 404–414. Дои:10.1016 / j.jalz.2014.03.008. ISSN 1552-5279. PMID 25022537. S2CID 29636020.
  46. ^ Донохью, Майкл С .; Sperling, Reisa A .; Лосось, Дэвид П .; Рентц, Дорен М .; Раман, Рема; Томас, Рональд Дж .; Вайнер, Майкл; Aisen, Paul S .; Австралийское флагманское исследование старения в области визуализации, биомаркеров и образа жизни (2014-08-01). «Доклинический когнитивный комплекс по болезни Альцгеймера: измерение спада, связанного с амилоидом». JAMA Неврология. 71 (8): 961–970. Дои:10.1001 / jamaneurol.2014.803. ISSN 2168-6157. ЧВК 4439182. PMID 24886908.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  47. ^ Кароли, Анна; Престия, Аннапаола; Уэйд, Сара; Чен, Кевей; Аютянонт, Напаткамон; Ландау, Сьюзен М .; Мэдисон, Синди М .; Haense, Кэтлин; Херхольц, Карл (2017-06-01). «Биомаркеры болезни Альцгеймера как критерии результатов для клинических испытаний в MCI». Болезнь Альцгеймера и связанные с ней заболевания. 29 (2): 101–109. Дои:10.1097 / WAD.0000000000000071. ISSN 1546-4156. ЧВК 4437812. PMID 25437302.
  48. ^ Гутман, Борис А .; Ван, Ялин; Яновский, Игорь; Хуа, Сюэ; Тога, Артур В .; Джек, Клиффорд Р .; Вайнер, Майкл У .; Томпсон, Пол М .; Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера (01.01.2015). «Расширение возможностей визуализации биомаркеров болезни Альцгеймера». Нейробиология старения. 36 Дополнение 1: S69–80. Дои:10.1016 / j.neurobiolaging.2014.05.038. ISSN 1558-1497. ЧВК 4268333. PMID 25260848.
  49. ^ «Реестр здоровья мозга». www.brainhealthregistry.org. Получено 2017-01-09.
  50. ^ «Всемирная инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера». Ассоциация Альцгеймера | Исследовательский центр. Архивировано из оригинал на 2016-07-01. Получено 2017-01-09.
  51. ^ Инициатива по маркерам прогрессирования болезни Паркинсона (01.12.2011). «Инициатива по маркерам прогрессирования болезни Паркинсона (PPMI)». Прогресс в нейробиологии. 95 (4): 629–635. Дои:10.1016 / j.pneurobio.2011.09.005. ISSN 1873-5118. PMID 21930184. S2CID 31411505.
  52. ^ Кан, Джу-Хи (2016-05-01). «Цереброспинальная жидкость, амилоид β1-42, тау-белок и альфа-синуклеин, предсказывают гетерогенное прогрессирование когнитивной дисфункции при болезни Паркинсона». Журнал двигательных расстройств. 9 (2): 89–96. Дои:10.14802 / jmd.16017. ISSN 2005-940X. ЧВК 4886208. PMID 27240810.
  53. ^ Раммохан, К.В. (2014). «Трансформация лечения РС в 21 веке. Как NARCRMS изменит нашу практику». 6-е совместное совещание Консорциума центров рассеянного склероза в Северной и Южной Америке Комитет по лечению и исследованиям и рассеянному склерозу.
  54. ^ Несс, Сет; Рафии, Майкл; Айзен, Пол; Крамс, Майкл; Сильверман, Уэйн; Манджи, Хусейни (01.09.2012). «Синдром Дауна и болезнь Альцгеймера: к вторичной профилактике». Обзоры природы. Открытие наркотиков. 11 (9): 655–656. Дои:10.1038 / nrd3822. ISSN 1474-1784. PMID 22935789. S2CID 1422535.