近日，《柳叶刀》旗下子刊《生物医学》在线发表了北京邮电大学教授刘勇团队与合作者的最新成果。该研究基于多中心功能磁共振影像，揭示了阿尔茨海默病患者全脑信号的改变模式，并系统评估了全脑信号改变与认知能力改变，脑功能网络整合改变和疾病生物学通路之间的关系。

　　阿尔茨海默病俗称老年痴呆症，是多发于老年人群中的一种神经退行性疾病。已有的研究表明，阿尔茨海默病患者存在明显的认知能力下降，这与脑功能活动和脑功能网络的异常表征密切相关。因此，探究阿尔茨海默病患者的异常脑网络改变模式是揭示该病认知损伤机制的重要手段之一。

　　刘勇介绍，全脑信号是功能磁共振影像中全脑或灰质区域的平均信号，以往很多研究把这个信号作为可能的滋扰信号，所以其常常在功能磁共振影像预处理中被去掉。但近年来一些研究表明，全脑信号与觉醒、精神疾病和行为存在密切关联。

　　此外，全脑信号能够代表大脑活动的同质性水平，它在全脑的分布情况能够表示脑功能网络的局部与全局活动的耦合性。

　　“对于阿尔茨海默病患者的全脑信号研究，一方面能帮助我们更好地进行功能磁共振影像的预处理操作，另一方面也能促进对阿尔茨海默病脑功能网络异常的理解。”刘勇说。

　　研究人员利用线性模型，对国内多家医院建立的多中心阿尔茨海默病数据库和美国阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）的1351例数据进行了研究，揭示了阿尔茨海默病患者的全脑信号全脑分布的变化情况，并探究了其与认知能力的相关性。

　　“阿尔茨海默病患者在前额叶具有升高的体素时间序列与全脑信号时间序列的相关性（GSCORR），在颞叶、扣带回、海马等部位具有降低的GSCORR。”论文第一作者、中国科学院自动化研究所博士生陈品东说，“我们还发现这些部位的GSCORR与患者的认知能力显著相关，并且该结果在ADNI数据集得到了独立验证。”

　　进一步的研究结果显示，阿尔茨海默病患者全脑信号分布的变化与脑功能网络的耦合性变化呈现强相关，进一步揭示了全脑信号分布变化与脑功能网络异常变化的关系，提示全脑信号可能是阿尔茨海默病功能网络异常改变的潜在因素之一。

　　刘勇认为，该研究揭示了阿尔茨海默病患者全脑信号变化与脑网络变化的关系，阐明了全脑信号对于疾病研究的重要性，为阿尔茨海默病患者的脑功能网络研究提供了新思路。