ChiCTR2600132132
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2026-09-09
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阿尔茨海默病
阿尔茨海默病快速进展的预测研究：基于认知与影像多维标志物的跨区域模型迁移与海南省本地化建模
阿尔茨海默病快速进展的预测研究：基于认知与影像多维标志物的跨区域模型迁移与海南省本地化建模
快速进展性阿尔茨海默病（Rapidly Progressive Alzheimer's Disease, rpAD）较经典阿尔茨海默病（AD）具有更短的病程及更快速的认知下降，目前学术界多以简易精神状态检查评分下降≥6分/年来划分rpAD这一亚型。而若是依赖长达一年乃至更久的随访周期才能确诊rpAD，在一定程度上将错失疾病干预的关键时机。如果能对每一个确诊为AD的病人在早期阶段常规开展疾病进展速度的预测，将有助于我们快速识别rpAD这一亚型，及时优化治疗决策和资源配置。本项目基于多中心资源整合背景，结合人工智能技术，前期整合天津医科大学总医院（通过Aβ-PET金标准进行AD诊断的高级医疗中心）既有的rpAD认知-影像数据库及初步预测模型，由海南省人民医院（通过血液标志物进行AD诊断的资源有限中心）独立开展跨模态、跨资源层级的模型泛化验证与本地化rpAD预测模型构建研究。目标在于： （1）建立海南本地rpAD患者的多模态MRI与认知量表数据库，涵盖基线及纵向随访数据； （2）验证天津医科大学总医院初步开发的rpAD预测模型在海南本土队列中的泛化能力，探索高资源模型临床转化潜力，评估其在无PET条件下的临床辅助诊断价值； （3）挖掘与海南本地rpAD患者显著相关的影像学特征、认知量表指标及区域特异性变量（如全年高温高湿的气候、海产品及椰子制品摄入丰富、人群慢病负担重等），构建契合本地医疗资源结构的rpAD早期预测工具，并与天津医科大学总医院的高资源模型进行系统性能对比，重点分析模型在不同资源层级下的预测一致性、特征差异及适应性，同步对本地模型进行结构优化，进一步推动本地模型在区域内的临床应用和推广，通过设计简化版风险评分表，让临床医生可通过输入模型的关键特征完成对rpAD亚型的早期识别，提升医患双方对疾病进展的关注。
队列研究
其它
无
无
海南省卫生健康科技创新联合项目
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30
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2026-09-10
2029-05-26
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1. 自愿参加本研究，并签署知情同意书； 2. 能够配合完成基本信息采集、神经心理量表评估、实验室检查及影像学检查； 3. 符合本研究筛查标准的老年人群，包括认知正常、轻度认知障碍或疑似/确诊阿尔茨海默病相关人群； 4. 具有完整或基本完整的基线临床资料、认知评估资料及影像学资料； 5. 研究者认为适合参加本研究。 1. 自愿参加本研究，并签署知情同意书；2. 能够配合完成基本信息采集、神经心理量表评估、实验室检查及影像学检查；3. 符合本研究筛查标准的老年人群，包括认知正常、轻度认知障碍或疑似/确诊阿尔茨海默病相关人群；4. 具有完整或基本完整的基线临床资料、认知评估资料及影像学资料；5. 研究者认为适合参加本研究。；
请登录查看1. 存在严重精神疾病、严重意识障碍或其他影响认知评估配合的情况； 2. 存在严重脑卒中、脑肿瘤、严重颅脑外伤、癫痫等可能明显影响认知功能的神经系统疾病； 3. 存在严重心、肝、肾功能不全或其他严重全身性疾病，研究者判断不适合参加研究； 4. 有MRI检查禁忌证，如安装不兼容 MRI 的心脏起搏器、体内金属植入物、严重幽闭恐惧症等； 5. 不能完成随访或研究资料严重缺失者； 6. 研究者认为不适合纳入的其他情况。；
请登录查看海南省人民医院
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