跟踪血管变化的新方法可以推进脑部疾病的检测

虽然与年龄相关的脑部疾病(如阿尔茨海默病)通常在个人的一生中发展缓慢，但通常直到症状开始后才被发现。考虑到这一点，由布朗大学科学家领导的生物医学研究团队多年来一直在探索是否可以在几十年前发现毁灭性的神经退行性疾病 - 也许通过常规眼科检查而不是一系列诊断测试这样简单的事情。

在一项新的研究中，布朗领导的一个团队描述了实现这一目标的早期步骤。他们在Nature Communications上表明，可以追踪小鼠大脑中的血管在很长一段时间内如何变化。这些结果开始为生物医学研究人员提供一种工具来识别和研究这些血管中的生物标志物，这些标志物可能是早期检测进行性神经退行性疾病(如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、亨廷顿病和多发性硬化症)的关键线索。

希望他们接下来可以使用他们的方法对小鼠的视网膜进行成像以寻找这些生物标志物，并从那里扩展到对人类视网膜进行成像，以研究和跟踪血管如何变化。这项工作是布朗科学家通过窥视眼睛及早发现阿尔茨海默氏症的众多研究工作之一。

“在这篇论文中，我们表明，使用我们的成像技术，我们可以一遍又一遍地对同一只动物的大脑进行成像近一年，测量大脑血管的特性，”高级研究作者Jonghwan Lee说，他是布朗工程学院和卡尼脑科学研究所的助理教授。“这些结果可能开辟一条道路，能够预测某人何时有患这些神经退行性疾病的风险，并为医生开出早期治疗处方。

与正常变化相比，追踪患有与年龄相关的神经退行性疾病的人的大脑血管在很长一段时间内的变化一直是科学家的目标。人们认为，患有脑部疾病的人的脑血管在疾病症状开始前几十年就显示出退化和衰退的迹象。

“如果我们能够长时间检测到大脑或视网膜血管的变化，长期以来一直被认为是可以预测这些疾病的发作的，”李说。

然而，当前微观方法的挑战使得这种类型的纵向跟踪非常困难，需要各种解决方法。该研究小组 - 还包括布朗沃伦阿尔珀特医学院和公共卫生学院的科学家 - 着手寻找更直接的方法。

他们创造的新颖方法结合了先进的成像技术和人工智能算法，以跟踪大脑血管动力学和解剖结构的变化。研究人员使用该方法在25只不同的小鼠中测量了这些变化超过七个月。

根据这项研究，研究小组专注于一种称为光学相干断层扫描的非侵入性成像测试。OCT使用光波观察视网膜并成像视神经周围的血管。该团队采用了多种OCT技术来成像脑血管，如皮血管，皮质血管和毛细血管网络。然后，他们将OCT方法与图像处理算法相结合，以搜索他们从正常小鼠和阿尔茨海默病模型小鼠收集的数据中的模式。

通过分析数据，他们注意到正常年龄相关变化与疾病引起的血管变化之间的差异。

“我们发现几种候选生物标志物，如大血管变薄，血流量变低，更有趣的是，与正常衰老的动物相比，血管的网络模式显着改变，”Lee说。

最终目标是对方法进行微调并收集足够的数据，以便该小组的算法可以通过定期眼科检查来分析和预测一个人患神经退行性疾病的机会。该团队距离这一目标还有很长的路要走，但随着小鼠的概念验证，它已经有一个强劲的开端，老鼠充当模式生物。在未来几年，他们计划仔细研究他们发现的生物标志物并识别更多。下一步是对小鼠视网膜中的血管进行成像。

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