多模态影像诊断轻度认知障碍的研究进展OA

轻度认知障碍(MCI)作为阿尔茨海默病(AD)的前驱阶段,尽早诊断并干预对延缓疾病进展至关重要。传统单模态神经影像技术(如结构MRI、PET、fMRI或DTI)虽能反映特定病理特征,但难以全面解析MCI的异质性及动态病理机制。从2个部分系统探讨多模态神经影像技术的整合应用:结构MRI与PET的联合可同步捕捉β-淀粉样蛋白沉积、tau蛋白异常磷酸化及脑结构萎缩,显著提升MCI转归预测的特异度及敏感度;fMRI与DTI的整合揭示了默认模式网络(DMN)功能分离与白质纤维损伤的跨模态关联。旨在整合多模态影像的最新研究进展,强调其在MCI精准分型、机制解析及个体化治疗中的潜力。未来可开展大样本纵向队列研究,结合人工智能优化多模态数据融合算法,推动MCI诊疗从单一生物标志物向多维度网络病理范式转变。