Iniciativa Neuroimaging pro Alzheimerovu chorobu - Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative - Wikipedia

Iniciativa Neuroimaging Alzheimer's Disease (ADNI) je multisite studie, která si klade za cíl zlepšit klinické studie pro prevenci a léčbu Alzheimerova choroba (INZERÁT).[1] Tato kooperativní studie kombinuje odborné znalosti a financování ze soukromého a veřejného sektoru ke studiu předmětů s AD, jakož i těch, u kterých se může vyvinout AD a kontroly bez známek kognitivních poruch.[2] Výzkumníci na 63 pracovištích v USA a Kanadě sledují progresi AD v lidském mozku pomocí neuroimagingu, biochemie a genetiky biologické markery.[2][3] Tyto znalosti pomáhají najít lepší klinické studie pro prevenci a léčbu AD. ADNI má globální dopad,[4] nejprve vytvořením souboru standardizovaných protokolů, které umožní srovnání výsledků z více center,[4] a za druhé jeho sdílení dat politika, která zpřístupňuje všechna data bez embarga kvalifikovaným výzkumným pracovníkům po celém světě.[5] K dnešnímu dni použilo údaje ADNI více než 1 000 vědeckých publikací.[6] S využitím ADNI jako modelu byla navržena a implementována řada dalších iniciativ souvisejících s AD a jinými chorobami.[4] ADNI funguje od roku 2004 a v současné době je financována do roku 2021.[7]

Primární cíle

Historie a financování

Myšlenka spolupráce mezi veřejnými institucemi a soukromými farmaceutickými společnostmi za účelem financování velkého projektu biomarkerů ke studiu AD a k urychlení pokroku směrem k účinné léčbě této choroby byla koncipována na počátku tisíciletí Neilem S. Buckholzem na Národní institut pro stárnutí (NIA) a Dr. William Potter, v Eli Lilly and Company.[1] Alzheimerova choroba Neuroimaging Initiative (ADNI) začala v roce 2004 pod vedením Dr. Michaela W. Weinera, financovaného jako partnerství veřejného a soukromého sektoru s částkou 27 milionů USD, kterou přispělo 20 společností a dvě nadace prostřednictvím Nadace pro národní instituty zdraví a 40 milionů dolarů z NIA. Počáteční pětiletá studie (ADNI-1) byla v roce 2009 prodloužena o dva roky grantem Grant Opportunities a v letech 2011 a 2016 dalšími soutěžními obnovami grantu ADNI-1 (ADNI-2, respektive ADNI-3)[7] (Stůl 1).

Zápis účastníků

ADNI přijímá účastníky ve věku od 55 do 90 let, kteří jsou přijímáni na 57 místech v USA a Kanadě. Jedna skupina má demenci kvůli AD, druhá skupina má mírné problémy s pamětí známé jako mírné kognitivní poruchy (MCI) a poslední kontrolní skupina se skládá ze zdravých starších účastníků. ADNI-1 zpočátku zahrnoval 200 zdravých starších lidí, 400 účastníků s MCI a 200 účastníků s AD.[6] ADNI-GO, ADNI-2 a ADNI -3 přidali další účastníky k rozšíření kohorty, pro konečnou velikost kohorty více než 1000 účastníků [7] (Stůl 1).

Stůl 1:

Charakteristika studieADNI-1ADNI-GOADNI-2ADNI-3
Primární cílVyvinuté biomarkery jako měřítka výsledků pro klinické studieProzkoumejte biomarkery v dřívějších stadiích onemocněníRozvíjet biomarkery jako prediktory kognitivního poklesu a jako měřítka výsledkůStudujte použití tau PET a funkčních zobrazovacích technik a klinických studií
FinancováníFederální 40 milionů USD (NIA), 27 milionů USD průmysl a nadaceFondy amerického zákona o zotavení ve výši 24 milionů USDFederální 40 milionů USD (NIA), 27 milionů USD průmysl a nadaceFederální 40 milionů USD (NIA), 20 milionů USD průmysl a nadace
Doba trvání / datum zahájení5 let / říjen 20042 roky / září 20095 let / září 20115 let / září 2016
Kohorta200 starších kontrol

400 MCI

200 n. L

Stávající ADNI-1 +

200 časných MCI

Stávající ADNI-GO +

150 starších kontrol

100 časných MCI

150 pozdních MCI

150 pozdní mírné kognitivní poruchy

150 po Kr

Stávající ADNI-2 +

133 starších kontrol

Testování účastníků

ADNI používá ke studiu svých účastníků celou řadu technik. Po získání informovaného souhlasu účastníci podstoupí řadu počátečních testů, které se v následujících letech opakují v intervalech (tabulka 2):[2]

Tabulka 2

Studijní technikyADNI-1ADNI-GOADNI-2ADNI-3
Zobrazování
MRI
StrukturálníXXXX
PerfuzeXXX
Klidový stavXXX
DifúzeXXX
ConnectomicsX
Vysoké rozlišeníX
PET
Metabolismus glukózyXXX
p-amyloid[11C] Pittsburghská sloučenina[18F] florbetapir[18F] florbetapir[18F] florbetapir / Florbetaben
Tau[18F] T807
Biologické vzorky
CSF p-amyloid, tauXXXX
Genetická analýza
APOEXXXX
Genomové asociační studieXXXX
Sekvenování celého genomuXX
Systémové biologické přístupyX
Neuropsychologické testyXXXX
PitvaXXXX

Sdílení dat

Jednou z definujících charakteristik ADNI je závazek všech zúčastněných výzkumných skupin sdílet vlastnictví dat před dokončením výzkumu a spolupracovníci vzdát se jakýchkoli patentových příležitostí. To popsal šéf výboru ADNI a vydávání dat jako „radikální experiment v přístupu k otevřeným datům“.[3] Veškerá data generovaná studií ADNI se zadávají do archivu dat hostovaného v Laboratoři NeuroImaging (LONI) na University of Southern California.[5] V roce 2013 byla do databáze LONI přidána data o sekvenování celého genomu pro celou kohortu ADNI.[8] Kvalifikovaní výzkumní pracovníci po celém světě mají přístup k souborům obrazů a klinických dat, které prošly postupy kontroly kvality. K dnešnímu dni bylo přijato téměř 1 800 žádostí o použití dat od vyšetřovatelů v různých oborech a bylo staženo více než 7 milionů snímků mozkových skenů a souborů klinických dat.[9]

ADNI přispívá daty do řady konsorcií a velkých datových projektů, které mají potenciál odhalit mnoho záhad neurologických onemocnění.[10] Sdílí zobrazovací a genetická data s konsorciem Enigma Neuro Imaging Genetics prostřednictvím konsorcia Metaanalýza (ENIGMA), které využívá zobrazovací genetika studovat 12 hlavních mozkových onemocnění včetně schizofrenie, bipolární nemoci a deprese.[11] Datová sada ADNI byla také použita jako „testovací“ datová sada v Dialogu o zpětném inženýrském hodnocení a metodách (DREAM) Alzheimerovy choroby Big Data Challenge # 1 pro objev nových prediktivních biomarkerů AD.[12] Jedním z měřítek úspěchu tohoto přístupu ke sdílení otevřených dat je počet vědeckých publikací vycházejících z údajů ADNI: v současné době přes 1 000 a široká škála oborů včetně oblastí mimo Alzheimerovu chorobu.[9]

Vývoj standardizovaných protokolů

ADNI vyvinula standardizované protokoly, které umožňují přímé srovnání výsledků z více center v rámci studie i po celém světě.[4] Patří mezi ně metody pro získávání a kontrolu kvality jak MRI, tak PET skenů na skenerech lišících se od dodavatele, softwarové platformy a síly pole, a také pro analýzu biomarkerů CSF. Standardizované metody[13] jsou nyní používány farmaceutickými společnostmi a v klinických studiích preventivní léčby a léčby nemoci modifikující AD.

Trajektorie biomarkerů v průběhu progrese onemocnění

Prvotním cílem ADNI bylo pochopit vývoj AD patologie sledováním zobrazovacích metod a biomarkerů CSF během progrese onemocnění[1] podle amyloidová hypotéza.

Model toho, jak odlišný Biomarkery AD změna během vývoje AD[14][15] navrhl, aby se biomarkery staly abnormálními v tomto pořadí:

  1. β-amyloid (indikující ukládání amyloidu v placích mimo buňku, měřeno v CSF a amyloidním PET)
  2. Tau (indikující tvorbu tau fibril s neurony)
  3. Metabolismus glukózy (měřeno na PET, což naznačuje poškození neuronů)
  4. Strukturální MRI (indikující poškození struktury mozku)
  5. Kognitivní porucha

Tento model byl z velké části validován pomocí longitudinálních dat ADNI u pacientů, kteří mají abnormální hladiny depozice amyloidu,[9][16] v souladu s amyloidová hypotéza.

Další významná zjištění

Studie využívající ADNI průřezové a podélné MRI, PET, genetika, kognitivní, biologická tekutina a pitevní údaje uvádějí, že:

  • Patologie AD je již přítomna u lidí bez vnějších známek ztráty paměti. Tito kognitivně normální lidé již mohou mít jemnou mozkovou atrofii.[17][18][19]
  • AD postupuje typickým způsobem, počínaje entorhinální kůra v předklinické AD se šíří do dalších regionů ovlivňujících paměť, poté funkci a další kognitivní schopnosti u mírné až středně závažné AD a nakonec závažné AD (obrázek 1).
Obrázek 1: AD prochází mozkem ve specifickém charakteristickém vzoru [20]
  • Šíření lze vidět ve vzorcích změn v biomarkerech depozice β-amyloidu (obrázek 2), metabolismu glukózy (obrázek 3) a ve strukturálních změnách v mozku měřených pomocí MRI (obrázek 4).[9]
  • Obrázek 2: Depozice β-amyloidu. Tento obrázek ukazuje Pittsburghovu sloučeninu B (PIB) -PET sken pacienta s Alzheimerovou chorobou vlevo a starší osoby s normální pamětí vpravo. Červené a žluté oblasti vykazují vysoké koncentrace PiB v mozku a naznačují vysoké množství amyloidních depozit v těchto oblastech.
    Obrázek 3: PET skeny ukazující rozdíly v metabolismu glukózy v normálním mozku vlevo a v mozku pacienta s AD vpravo. Červená / žlutá odpovídá vyššímu metabolismu a modrá / fialová odpovídá nižšímu metabolismu, což naznačuje poškození neuronů.
    Obrázek 4. Strukturální změny v Alzheimerově mozku ve srovnání s normálním mozkem zahrnují ztenčení mozkové kůry, expanzi komor, zvětšení sulků a celkovou ztrátu objemu mozku.
  • AD je charakterizována progresivním narušením mozku konektom.[21][22] Jak nemoc postupuje, existuje méně spojení mezi základními oblastmi mozku (obrázek 5).
  • Obrázek 5. Síťová reprezentace připojení mozku. Tloušťka čar představuje sílu spojení mezi různými oblastmi mozku. Důležité „rozbočovače“ jsou označeny jako kruhy. Jak Alzheimerova choroba postupuje, dochází k narušení jednotlivých spojení.[23]
  • Mnoho genů navíc APOE ε4 je základem pozdního nástupu AD. Údaje ADNI pomohly identifikovat nebo potvrdit 10 z přibližně 20 aktuálně identifikovaných rizikových genů[24][25]
  • Cerebrovaskulární choroby může urychlit progresi onemocnění u AD.[26][27][28]
  • Kognitivně normální i MCI skupiny jsou patologicky heterogenní. Někteří lidé nevykazují žádné známky AD, někteří vykazují známky rychlého postupu k AD a jiní vykazují známky postupu k jiným demencím než AD.[16][29]

Diagnostika AD a predikce budoucího AD

Data ADNI byla použita k testování mnoha diagnostických a prognostických strojové učení algoritmy.[9] Dosud nejúspěšnější hluboké učení přístupy, které kombinují podélná data zaznamenávající změny v biomarkerech v průběhu času z více než jedné zobrazovací, genetické nebo biologické modality.

Diagnóza

Jeden příklad [9] kombinace biomarkerů, které mohou přesně diagnostikovat AD, je:

  1. Změny ve vzorcích mozkové atrofie v průběhu času (měřeno pomocí MRI)
  2. Úrovně β-amyloidu a tau (měřeno v CSF)

Druhým přístupem k diagnostice je extrakce nejrelevantnějších informací pouze ze skenů MRI.[9] Algoritmy hlubokého učení mohou diagnostikovat AD s přesností více než 95%,[30][31][32][33][34] a může diagnostikovat MCI kvůli AD s přesností více než 82%.[31][35][36]

Protože zobrazovací skenování je nákladné a někdy nedostupné a analýza CSF vyžaduje invazivní lumbální punkce postup, vzorky krve ADNI se používají k vývoji diagnostických krevních testů pro klinické použití. Ty v současné době nejsou tak přesné jako jiné metody.[37][38]

Předpověď

Algoritmy hlubokého učení, které extrahují nejrelevantnější informace ze skenů MR, mohou také předpovědět progresi pacientů s MCI na AD několik let předem s přesností vyšší než 90%.[39]

Vývoj biomarkerů pro klinické studie

Hlavním cílem ADNI je vyvinout biomarkery umožňující úspěšné klinické studie. Klinické studie AD se nyní zaměřují spíše na prevenci nemoci než na její léčbu.[40] Vzhledem k tomu, že se patologie AD vyvíjí mnoho let před vnějšími příznaky onemocnění, jako je ztráta paměti, jsou preventivní terapie zaměřeny na kognitivně normální lidi.[40] Studie ADNI se zaměřily zejména na dva aspekty klinických studií: 1) jak nejlépe vybrat účastníky studie, kteří dosud nevykazují žádné známky kognitivního poškození, ale kteří mají vysoké riziko rozvoje AD (výběr subjektu); a 2) jak detekovat účinek terapie (měření výsledku).

Výběr předmětu

Studie ADNI ukázaly, že lidé, kteří jsou β-amyloidní pozitivní nebo mají malý objem hipokampu nebo APOE Alela ε4 má vyšší riziko AD.[9] Účastníci klinického hodnocení mohou být proto vybráni pomocí těchto kritérií. (39). Použití strategie výběru může navíc snížit počet účastníků potřebných k detekci léčebného účinku během proveditelného pokusu (například 3 roky).

  1. pozitivita β-amyloidu. V současné době probíhá zkouška A4 fáze 3 testující anti-amyloidovou protilátku solanezumab, používá pozitivitu β-amyloidu k výběru starších účastníků bez vnějších známek AD.[41]
  2. Objem hipokampu. Objem hipokampu může rozlišovat mezi pacienty s MCI, u kterých se bude dále rozvíjet AD, od pacientů, kteří jsou na různých cestách onemocnění. To snižuje počet účastníků potřebných pro účinné klinické studie.[42] Objem hipokampu je prvním zobrazovacím biomarkerem, který je pomocí údajů ADNI kvalifikován Evropská agentura pro léčivé přípravky k výběru pacientů pro klinické studie.[42] ADNI také přispělo k vývoji standardizované techniky pro ruční měření objemu hipokampu ze skenů MRI pro použití v klinických studiích.[43]
  3. APOE Alela ε4. Protože tato alela je největším rizikovým faktorem pro pozdní nástup AD, je běžně používána při výběru subjektu.[44]

Výsledková opatření

V USA byly schváleny pouze kognitivní testy jako měřítka výsledků pro detekci klinických změn v klinických studiích s AD. Studie využívající data ADNI pomohly vylepšit tyto testy tak, aby byly citlivější na velmi časné změny v poznávání.[45][46] ADNI pracuje na vývoji zobrazovacích biomarkerů, jako jsou různá MRI měření atrofie mozku jako alternativní výsledná opatření k těmto kognitivním testům.[47][48]

Budoucí pokyny

ADNI-3 bude dalších pět let sledovat současné a další pacienty s normálním poznáním, MCI a AD.[7] Přístup je pro studium jedinečný:

  1. Využití webových metod pro kognitivní hodnocení pacientů ve spojení s registrem zdraví mozku.[49]
  2. Použití tau PET zobrazování k určení, jak jsou spletence tau spojeny s hladinami amyloidů a poznáváním
  3. Vývoj tau PET jako ukazatele výsledku, který nahradí kognitivní ukazatele výsledku pro klinické studie AD
  4. Použití Projekt Human Connectome Techniky MRI k mapování účinků AD na mozkovou konektivitu
  5. Použití Systémová biologie přístupy k pochopení genetiky AD a jejího vztahu k biologii AD
  6. Použití vysoce výkonné MRI k detekci velmi časných strukturálních změn mozku spojených s AD u pacientů bez příznaků.
  7. Vývoj modelů pro výběr účastníků pro klinické studie AD pomocí Přesná medicína přístupy

Další studie po vzoru ADNI

Organizace ADNI, struktury financování, standardizované metodiky a přístupy k otevřenému sdílení dat byly použity v řadě různých studií.

Souvisí s Alzheimerovou chorobou

  • Celosvětově ADNI[50] : dokumentuje progresi onemocnění v různých rasových a etnických skupinách v Evropě, Japonsku, Argentině, Jižní Koreji, Austrálii, Číně, Itálii a na Tchaj-wanu s cílem zlepšit klinické studie AD.
  • Ministerstvo obrany ADNI: zapíše veterány z vietnamské války, aby prozkoumali souvislost mezi traumatické zranění mozku, posttraumatická stresová porucha a AD.[4][7] Financováno americkým ministerstvem obrany
  • Studie deprese ADNI: zkoumá souvislost mezi deprese z pozdního života a kognitivní poruchy.[4]

Jiné nemoci

  • Parkinsonova iniciativa pro progresivní markery: si klade za cíl identifikovat biomarkery pro Parkinsonova choroba progresi a zlepšit klinické studie terapií Parkinsonovou chorobou.[51][52]
  • Severoamerický registr péče a výzkumu roztroušené sklerózy: si klade za cíl sledovat progresi onemocnění v Roztroušená skleróza, identifikovat nové biomarkery, otevřeně sdílet data a nakonec vylepšit klinické studie terapií roztroušené sklerózy.[53]
  • Iniciativa biomarkerů Downova syndromu: zkoumá spojení mezi Downův syndrom a AD.[54]

Reference

  1. ^ A b C Mueller, Susanne G .; Weiner, Michael W .; Thal, Leon J .; Petersen, Ronald C .; Jack, Clifford; Jagust, William; Trojanowski, John Q .; Toga, Arthur W .; Beckett, Laurel (01.01.2017). „Iniciativa Neuroimaging Alzheimerovy choroby“. Neuroimagingové kliniky Severní Ameriky. 15 (4): 869 – xii. doi:10.1016 / j.nic.2005.09.008. ISSN  1052-5149. PMC  2376747. PMID  16443497.
  2. ^ A b C Weiner, Michael W .; Aisen, Paul S .; Jack, Clifford R .; Jagust, William J .; Trojanowski, John Q .; Shaw, Leslie; Saykin, Andrew J .; Morris, John C .; Cairns, Nigel (2010-05-01). „Iniciativa pro neuroimaging Alzheimerovy choroby: zpráva o pokroku a plány do budoucna“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 6 (3): 202–211.e7. doi:10.1016 / j.jalz.2010.03.007. ISSN  1552-5279. PMC  2927112. PMID  20451868.
  3. ^ A b Jones-Davis, Dorothy M .; Buckholtz, Neil (01.07.2015). „Dopad Neuroimagingové iniciativy na Alzheimerovu chorobu 2: Jakou roli mají partnerství veřejného a soukromého sektoru při posouvání hranic klinického a základního vědeckého výzkumu Alzheimerovy choroby?“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (7): 860–864. doi:10.1016 / j.jalz.2015.05.006. ISSN  1552-5279. PMC  4513361. PMID  26194319.
  4. ^ A b C d E F Weiner, Michael W .; Veitch, Dallas P .; Aisen, Paul S .; Beckett, Laurel A .; Cairns, Nigel J .; Cedarbaum, Jesse; Donohue, Michael C .; Green, Robert C .; Harvey, Danielle (01.07.2015). „Dopad iniciativy Neuroimaging na Alzheimerovu chorobu, 2004–2014“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (7): 865–884. doi:10.1016 / j.jalz.2015.04.005. ISSN  1552-5279. PMC  4659407. PMID  26194320.
  5. ^ A b Toga, Arthur W .; Crawford, Karen L. (01.07.2015). „Informační středisko pro iniciativu Alzheimerovy choroby Neuroimaging Initiative: Desetiletí v hodnocení“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (7): 832–839. doi:10.1016 / j.jalz.2015.04.004. ISSN  1552-5279. PMC  4510464. PMID  26194316.
  6. ^ A b Weiner, Michael W .; Veitch, Dallas P .; Aisen, Paul S .; Beckett, Laurel A .; Cairns, Nigel J .; Cedarbaum, Jesse; Green, Robert C .; Harvey, Danielle; Jack, Clifford R. (01.06.2015). „Aktualizace iniciativy Neuroimaging Alzheimerovy choroby z roku 2014: přehled článků publikovaných od jejího vzniku“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (6): e1–120. doi:10.1016 / j.jalz.2014.11.001. ISSN  1552-5279. PMC  5469297. PMID  26073027.
  7. ^ A b C d E Weiner, Michael W .; Veitch, Dallas P .; Aisen, Paul S .; Beckett, Laurel A .; Cairns, Nigel J .; Green, Robert C .; Harvey, Danielle; Jack, Clifford R .; Jagust, William (05.12.2016). „Iniciativa Neuroimaging Alzheimer's Disease 3: Pokračující inovace pro zlepšení klinických studií“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 13 (5): 561–571. doi:10.1016 / j.jalz.2016.10.006. ISSN  1552-5279. PMC  5536850. PMID  27931796.
  8. ^ Alzforum (4. října 2013). „Ke stažení jsou nyní k dispozici úplné genetické sekvence ADNI“. www.alzforum.com. Citováno 1. května 2017.
  9. ^ A b C d E F G h Weiner, Michael (2017). „Nedávné publikace z iniciativy neuroimagingu Alzheimerovy choroby: hodnocení pokroku směrem ke zlepšeným klinickým studiím AD“. Alzheimerova choroba a demence. 13 (5): 561–571. doi:10.1016 / j.jalz.2016.10.006. PMC  5536850. PMID  27931796.
  10. ^ Husain, Masud (01.10.2014). „Velké údaje: mohlo by to někdy vyléčit Alzheimerovu chorobu?“. Mozek. 137 (Pt 10): 2623–2624. doi:10.1093 / brain / awu245. ISSN  1460-2156. PMID  25217787.
  11. ^ Thompson, Paul M .; Stein, Jason L .; Medland, Sarah E.; Hibar, Derrek P .; Vasquez, Alejandro Arias; Renteria, Miguel E .; Toro, Roberto; Jahanshad, Neda; Schumann, Gunter (01.06.2014). „Konsorcium ENIGMA: rozsáhlé společné analýzy neuroimagingu a genetických dat“. Zobrazování a chování mozku. 8 (2): 153–182. doi:10.1007 / s11682-013-9269-5. ISSN  1931-7565. PMC  4008818. PMID  24399358.
  12. ^ „Big Data Challenge for Alzheimer's Disease Launs in Global Snaha o používání inovativních technik otevřené vědy ke zlepšení diagnostiky a léčby | Globální iniciativa generálního ředitele pro Alzheimerovu chorobu“. Archivovány od originál dne 06.01.2017. Citováno 2017-01-05.
  13. ^ "ADNI | Metody a nástroje". adni.loni.usc.edu. Citováno 2017-01-05.
  14. ^ Jack, Clifford R .; Knopman, David S .; Jagust, William J .; Shaw, Leslie M .; Aisen, Paul S .; Weiner, Michael W .; Petersen, Ronald C .; Trojanowski, John Q. (01.01.2010). „Hypotetický model dynamických biomarkerů Alzheimerovy patologické kaskády“. Lancet. Neurologie. 9 (1): 119–128. doi:10.1016 / S1474-4422 (09) 70299-6. ISSN  1474-4465. PMC  2819840. PMID  20083042.
  15. ^ Jack, Clifford R .; Knopman, David S .; Jagust, William J .; Petersen, Ronald C .; Weiner, Michael W .; Aisen, Paul S .; Shaw, Leslie M .; Vemuri, Prashanthi; Wiste, Heather J. (2013-02-01). „Sledování patofyziologických procesů u Alzheimerovy choroby: aktualizovaný hypotetický model dynamických biomarkerů“. Lancet. Neurologie. 12 (2): 207–216. doi:10.1016 / S1474-4422 (12) 70291-0. ISSN  1474-4465. PMC  3622225. PMID  23332364.
  16. ^ A b Young, Alexandra L .; Oxtoby, Neil P .; Daga, Pankaj; Hotovost, David M .; Fox, Nick C .; Ourselin, Sebastien; Schott, Jonathan M .; Alexander, Daniel C .; Alzheimerova choroba Neuroimaging Initiative (2014-09-01). „Data-řízený model změn biomarkerů u sporadické Alzheimerovy choroby“. Mozek. 137 (Pt 9): 2564–2577. doi:10.1093 / mozek / awu176. ISSN  1460-2156. PMC  4132648. PMID  25012224.
  17. ^ Araque Caballero, Miguel Ángel; Brendel, Matthias; Delker, Andreas; Ren, Jinyi; Rominger, Axel; Bartenstein, Peter; Dichgans, Martin; Weiner, Michael W .; Ewers, Michael (01.11.2015). „Mapování tříletých změn šedé hmoty a metabolismu u Aβ-pozitivních nedementovaných subjektů“. Neurobiologie stárnutí. 36 (11): 2913–2924. doi:10.1016 / j.neurobiolaging.2015.08.007. ISSN  1558-1497. PMC  5862042. PMID  26476234.
  18. ^ Kerbler, Georg M .; Fripp, Jürgen; Rowe, Christopher C .; Villemagne, Victor L .; Salvado, Olivier; Rose, Stephen; Coulson, Elizabeth J .; Iniciativa Neuroimaging pro Alzheimerovu chorobu (01.01.2015). „Atrofie bazálního předního mozku koreluje s amyloidovou β zátěží u Alzheimerovy choroby“. NeuroImage: Klinické. 7: 105–113. doi:10.1016 / j.nicl.2014.11.015. ISSN  2213-1582. PMC  4299972. PMID  25610772.
  19. ^ Teipel, Stefan; Heinsen, Helmut; Amaro, Edson; Grinberg, Lea T .; Krause, Bernd; Grothe, Michel; Iniciativa Neuroimaging Alzheimer's Disease (01.03.2014). „Cholinergní bazální atrofie předního mozku předpovídá zátěž amyloidů u Alzheimerovy choroby“. Neurobiologie stárnutí. 35 (3): 482–491. doi:10.1016 / j.neurobiolaging.2013.09.029. ISSN  1558-1497. PMC  4120959. PMID  24176625.
  20. ^ „O Alzheimerově chorobě: Základy Alzheimerovy choroby“. Národní institut pro stárnutí. Citováno 2017-01-06.
  21. ^ Toga, Arthur W .; Thompson, Paul M. (01.03.2013). „Connectomics vrhá nové světlo na Alzheimerovu chorobu“. Biologická psychiatrie. 73 (5): 390–392. doi:10.1016 / j.biopsych.2013.01.004. ISSN  1873-2402. PMC  3661406. PMID  23399468.
  22. ^ Prescott, Jeffrey W .; Guidon, Arnaud; Doraiswamy, P. Murali; Choudhury, Kingshuk Roy; Liu, Chunlei; Petrella, Jeffrey R .; Alzheimerova choroba Neuroimaging Initiative (2016-04-01). „Strukturální konektom Alzheimerovy choroby: Změny topologie kortikální sítě se zvýšenou zátěží amyloidových plaků“. Radiologie. 279 (1): 328. doi:10.1148 / radiol.2016164007. ISSN  1527-1315. PMC  4819894. PMID  26989936.
  23. ^ Hagmann, Patric; Cammoun, Leila; Gigandet, Xavier; Meuli, Reto; Zlato, Christopher J .; Wedeen, Van J .; Sporns, Olaf (01.07.2008). "Mapování strukturního jádra lidské mozkové kůry". PLOS Biology. 6 (7): e159. doi:10.1371 / journal.pbio.0060159. ISSN  1545-7885. PMC  2443193. PMID  18597554.
  24. ^ Shen, Li; Thompson, Paul M .; Potkin, Steven G .; Bertram, Lars; Farrer, Lindsay A .; Foroud, Tatiana M .; Green, Robert C .; Hu, Xiaolan; Huentelman, Matthew J. (01.06.2014). „Genetická analýza kvantitativních fenotypů v AD a MCI: zobrazování, poznávání a biomarkery“. Zobrazování a chování mozku. 8 (2): 183–207. doi:10.1007 / s11682-013-9262-z. ISSN  1931-7565. PMC  3976843. PMID  24092460.
  25. ^ Saykin, Andrew J .; Shen, Li; Yao, Xiaohui; Kim, Sungeun; Nho, Kwangsik; Risacher, Shannon L .; Ramanan, Vijay K .; Foroud, Tatiana M .; Faber, Kelley M. (01.07.2015). „Genetické studie kvantitativních fenotypů MCI a AD v ADNI: Pokrok, příležitosti a plány“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (7): 792–814. doi:10.1016 / j.jalz.2015.05.009. ISSN  1552-5279. PMC  4510473. PMID  26194313.
  26. ^ Tosto, Giuseppe; Zimmerman, Molly E .; Carmichael, Owen T .; Brickman, Adam M .; Alzheimerova choroba Neuroimaging Initiative (2014-07-01). „Predikce agresivního poklesu mírného kognitivního poškození: význam hyperintensit bílé hmoty“. Neurologie JAMA. 71 (7): 872–877. doi:10.1001 / jamaneurol.2014.667. ISSN  2168-6157. PMC  4107926. PMID  24821476.
  27. ^ Makedonov, Ilia; Chen, J. Jean; Masellis, Mario; MacIntosh, Bradley J .; Iniciativa Neuroimaging Alzheimer's Disease (01.01.2016). „Fyziologické fluktuace bílé hmoty se u Alzheimerovy choroby zvyšují a korelují s neurozobrazováním a kognitivními biomarkery“. Neurobiologie stárnutí. 37: 12–18. doi:10.1016 / j.neurobiolaging.2015.09.010. ISSN  1558-1497. PMID  26476600.
  28. ^ Hohman, Timothy J .; Samuels, Lauren R .; Liu, Dandan; Gifford, Katherine A .; Mukherjee, Shubhabrata; Benson, Elleena M .; Abel, Ty; Ruberg, Frederick L .; Jefferson, Angela L. (01.09.2015). „Riziko mozkové mrtvice interaguje s biomarkery Alzheimerovy choroby týkající se výsledků stárnutí mozku“. Neurobiologie stárnutí. 36 (9): 2501–2508. doi:10.1016 / j.neurobiolaging.2015.05.021. ISSN  1558-1497. PMC  4523400. PMID  26119224.
  29. ^ Beckett, Laurel A .; Donohue, Michael C .; Wang, Cathy; Aisen, Paul; Harvey, Danielle J .; Saito, Naomi; Iniciativa Neuroimaging pro Alzheimerovu chorobu (01.07.2015). „Iniciativa Neuroimaging Iniciativa pro Alzheimerovu chorobu, fáze 2: Zvyšování délky, šíře a hloubky našeho porozumění“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (7): 823–831. doi:10.1016 / j.jalz.2015.05.004. ISSN  1552-5279. PMC  4510463. PMID  26194315.
  30. ^ Bron, Esther E .; Smits, Marion; Niessen, Wiro J .; Klein, Stefan; Iniciativa Neuroimaging pro Alzheimerovu chorobu (01.09.2015). "Výběr funkcí na základě vektoru hmotnosti SVM pro klasifikaci demence". IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 19 (5): 1617–1626. doi:10.1109 / JBHI.2015.2432832. ISSN  2168-2208. PMID  25974958. S2CID  8856960.
  31. ^ A b Gorji, H. T .; Haddadnia, J. (01.10.2015). „Nová metoda pro včasnou diagnostiku Alzheimerovy choroby založená na pseudo-Zernikeově momentu ze strukturální MRI“. Neurovědy. 305: 361–371. doi:10.1016 / j.neuroscience.2015.08.013. ISSN  1873-7544. PMID  26265552. S2CID  22909643.
  32. ^ Suk, Heung-II; Shen, Dinggang (01.01.2014). „Víceúčelové učení vyvolané klastrováním pro klasifikaci AD / MCI“. Lékařské zpracování obrazu a počítačová intervence. 17 (Pt 3): 393–400. doi:10.1007/978-3-319-10443-0_50. PMC  4467456. PMID  25320824.
  33. ^ Liu, Mingxia; Zhang, Daoqiang; Adeli, Ehsan; Shen, Dinggang (01.07.2016). „Inherentní strukturované multiview učení s reprezentací funkcí Multitemplate pro diagnostiku Alzheimerovy choroby“. Transakce IEEE na biomedicínském inženýrství. 63 (7): 1473–1482. doi:10.1109 / TBME.2015.2496233. ISSN  1558-2531. PMC  4851920. PMID  26540666.
  34. ^ Zu, Chen; Jie, Biao; Liu, Mingxia; Chen, Songcan; Shen, Dinggang; Zhang, Daoqiang; Alzheimerova choroba Neuroimaging Initiative (2016-12-01). „Učení víceúčelové funkce podle štítku pro multimodální klasifikaci Alzheimerovy choroby a mírné kognitivní poruchy“. Zobrazování a chování mozku. 10 (4): 1148–1159. doi:10.1007 / s11682-015-9480-7. ISSN  1931-7565. PMC  4868803. PMID  26572145.
  35. ^ Zhu, Xiaofeng; Suk, Heung-Il; Shen, Dinggang (15.10.2014). „Nová funkce ztráty na základě podobnosti matice pro regresi a klasifikaci kloubů v diagnostice AD“. NeuroImage. 100: 91–105. doi:10.1016 / j.neuroimage.2014.05.078. ISSN  1095-9572. PMC  4138265. PMID  24911377.
  36. ^ Suk, Heung-Il; Lee, Seong-Whan; Shen, Dinggang; Alzheimerova choroba Neuroimaging Initiative (2016-06-01). „Hluboké rozptýlené víceúčelové učení pro výběr funkcí v diagnostice Alzheimerovy choroby“. Struktura a funkce mozku. 221 (5): 2569–2587. doi:10.1007 / s00429-015-1059-r. ISSN  1863-2661. PMC  4714963. PMID  25993900.
  37. ^ Burnham, S. C .; Faux, N.G ​​.; Wilson, W .; Laws, S. M .; Ames, D .; Bedo, J .; Bush, A. I .; Doecke, J. D .; Ellis, K. A. (2014-04-01). „Krevní prediktor pro neokortikální zátěž Ap při Alzheimerově chorobě: výsledky studie AIBL“. Molekulární psychiatrie. 19 (4): 519–526. doi:10,1038 / mp.2013,40. hdl:11343/113666. ISSN  1476-5578. PMID  23628985. S2CID  18280670.
  38. ^ Nazeri, Arash; Ganjgahi, Habib; Roostaei, Tina; Nichols, Thomas; Zarei, Mojtaba; Iniciativa Neuroimaging pro Alzheimerovu chorobu (2014-11-15). „Zobrazovací proteomika pro diagnostiku, monitorování a predikci Alzheimerovy choroby“. NeuroImage. 102 (2): 657–665. doi:10.1016 / j.neuroimage.2014.08.041. ISSN  1095-9572. PMC  6581536. PMID  25173418.
  39. ^ Chen, Tianle; Zeng, Donglin; Wang, Yuanjia (01.12.2015). „Vícejádrové učení s náhodnými efekty pro předpovídání podélných výsledků a integraci dat“. Biometrie. 71 (4): 918–928. doi:10,1111 / biom.12343. ISSN  1541-0420. PMC  4713389. PMID  26177419.
  40. ^ A b Rafii, Michael S. (01.01.2014). „Preklinická léčba Alzheimerovy choroby“. Journal of Alzheimer's Disease. 42 Suppl 4: S545–549. doi:10,3233 / JAD-141482. ISSN  1875-8908. PMID  25079804.
  41. ^ Sperling, Reisa A .; Rentz, Dorene M .; Johnson, Keith A .; Karlawish, Jason; Donohue, Michael; Salmon, David P .; Aisen, Paul (2014-03-19). „Studie A4: zastavení AD před začátkem příznaků?“. Science Translational Medicine. 6 (228): 228fs13. doi:10.1126 / scitranslmed.3007941. ISSN  1946-6242. PMC  4049292. PMID  24648338.
  42. ^ A b Yu, Peng; Sun, Jia; Wolz, Robin; Stephenson, Diane; Brewer, James; Fox, Nick C .; Cole, Patricia E .; Jack, Clifford R .; Hill, Derek L. G. (2014-04-01). „Fungování objemu hipokampu jako obohacujícího biomarkeru pro amnestické mírné kognitivní poruchy: účinek algoritmu, variabilita opakovaného testu a mezní hodnota na náklady, dobu trvání a velikost vzorku“. Neurobiologie stárnutí. 35 (4): 808–818. doi:10.1016 / j.neurobiolaging.2013.09.039. ISSN  1558-1497. PMC  4201941. PMID  24211008.
  43. ^ Frisoni, Giovanni B .; Jack, Clifford R. (02.02.2015). „HarP: Harmonizovaný protokol EADC-ADNI pro manuální segmentaci hipokampu. Referenční standard globální pracovní skupiny“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (2): 107–110. doi:10.1016 / j.jalz.2014.05.1761. ISSN  1552-5279. PMID  25732924. S2CID  205670998.
  44. ^ Insel, Philip S .; Mattsson, Niklas; Mackin, R. Scott; Kornak, John; Nosheny, Rachel; Tosun-Turgut, Duygu; Donohue, Michael C .; Aisen, Paul S .; Weiner, Michael W. (2015-05-01). „Biomarkery a kognitivní koncové body pro optimalizaci pokusů s Alzheimerovou chorobou“. Annals of Clinical and Translational Neurology. 2 (5): 534–547. doi:10,1002 / acn3,192. PMC  4435707. PMID  26000325.
  45. ^ Huang, Yifan; Ito, Kaori; Billing, Clare B .; Anziano, Richard J .; Iniciativa Neuroimaging Alzheimer's Disease (01.04.2015). „Vývoj přímé a citlivé stupnice pro klinické studie MCI a časné AD“. Alzheimerova choroba a demence: The Journal of the Alzheimer's Association. 11 (4): 404–414. doi:10.1016 / j.jalz.2014.03.008. ISSN  1552-5279. PMID  25022537. S2CID  29636020.
  46. ^ Donohue, Michael C .; Sperling, Reisa A .; Salmon, David P .; Rentz, Dorene M .; Raman, Rema; Thomas, Ronald G .; Weiner, Michael; Aisen, Paul S .; Australská studie stárnutí, biomarkery a životní styl (01.08.2014). „Preklinický kognitivní kompozit pro Alzheimerovu chorobu: měření poklesu souvisejícího s amyloidy“. Neurologie JAMA. 71 (8): 961–970. doi:10.1001 / jamaneurol.2014.803. ISSN  2168-6157. PMC  4439182. PMID  24886908.CS1 maint: více jmen: seznam autorů (odkaz)
  47. ^ Caroli, Anna; Prestia, Annapaola; Wade, Sara; Chen, Kewei; Ayutyanont, Napatkamon; Landau, Susan M .; Madison, Cindee M .; Haense, Cathleen; Herholz, Karl (01.06.2017). „Biomarkery Alzheimerovy choroby jako výsledná měřítka pro klinické studie v MCI“. Alzheimerova choroba a související poruchy. 29 (2): 101–109. doi:10.1097 / WAD.0000000000000071. ISSN  1546-4156. PMC  4437812. PMID  25437302.
  48. ^ Gutman, Boris A .; Wang, Yalin; Yanovsky, Igor; Hua, Xue; Toga, Arthur W .; Jack, Clifford R .; Weiner, Michael W .; Thompson, Paul M .; Iniciativa Neuroimaging pro Alzheimerovu chorobu (01.01.2015). „Posílení zobrazovacích biomarkerů Alzheimerovy choroby“. Neurobiologie stárnutí. 36 Suppl 1: S69–80. doi:10.1016 / j.neurobiolaging.2014.05.038. ISSN  1558-1497. PMC  4268333. PMID  25260848.
  49. ^ "Registr zdraví mozku". www.brainhealthregistry.org. Citováno 2017-01-09.
  50. ^ „World Wide Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative“. Alzheimerova asociace Výzkumné centrum. Archivovány od originál dne 01.07.2016. Citováno 2017-01-09.
  51. ^ Iniciativa Parkinson Progression Marker (01.12.2011). „The Parkinson Progression Marker Initiative (PPMI)“. Pokrok v neurobiologii. 95 (4): 629–635. doi:10.1016 / j.pneurobio.2011.09.005. ISSN  1873-5118. PMID  21930184. S2CID  31411505.
  52. ^ Kang, Ju-Hee (01.05.2016). „Cerebrospinální tekutina Amyloid β1-42, Tau a alfa-synuklein předpovídají heterogenní progresi kognitivní dysfunkce u Parkinsonovy choroby“. Journal of Movement Disorders. 9 (2): 89–96. doi:10.14802 / jmd.16017. ISSN  2005-940X. PMC  4886208. PMID  27240810.
  53. ^ Rammohan, KW (2014). „Transformace péče o MS v 21. století. Jak NARCRMS změní způsob naší praxe“. 6. společné setkání konsorcia center roztroušené sklerózy v Americkém výboru pro léčbu a výzkum a roztroušenou sklerózu.
  54. ^ Ness, Seth; Rafii, Michael; Aisen, Paul; Krams, Michael; Silverman, Wayne; Manji, Husseini (01.09.2012). „Downův syndrom a Alzheimerova choroba: k sekundární prevenci“. Recenze přírody. Objev drog. 11 (9): 655–656. doi:10.1038 / nrd3822. ISSN  1474-1784. PMID  22935789. S2CID  1422535.