Neurodegenerative disorders: Stereotyped relationships between pathological metabolic topographies and the healthy default mode network
本研究通过分析一千多名患者的 FDG PET 扫描图像，根据疾病特异性代谢网络与健康默认模式网络之间的空间重叠程度及相关性，将神经退行性疾病分为三类，揭示了这种重叠程度能够提供独特的见解，用以判断默认模式网络在疾病过程中是属于原发性还是继发性参与。
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人类大脑并非由在沉默中工作的孤立部分组成的集合，而是一个广阔的、互联互通的景观，其中的不同区域不断地相互交流。即使在我们休息、无所事事时，这些区域也会形成特定的团队共同激活。科学家将其中一个最重要的团队称为“默认模式网络”（default mode network）。可以将它想象成大脑的内部“大本营”，是一组在我们白日梦、回忆过去或思考自我时会亮起的连接枢纽。在健康的大脑中，这个网络运行顺畅，充当我们思想和记忆的核心枢纽。然而，当神经退行性疾病袭来时，它们并不只是随机破坏某些点位，而是似乎遵循特定的路径，以可预测的方式破坏这些网络。几十年来，研究人员已知不同的疾病（如阿尔茨海默病或帕金森病）会在大脑扫描中留下独特的足迹，但这些疾病足迹与这个健康的“大本营”之间的关系一直不明朗。理解这两种模式如何相互作用至关重要，因为这可能揭示疾病是如何传播的、为什么症状会在特定时间出现，以及我们如何能在病情恶化前追踪其进展。
一个研究小组通过观察 1,200 多人的大脑，致力于绘制这种关系图谱。他们收集了患有多种神经退行性疾病（包括阿尔茨海默病、帕金森病和几种较罕见的疾病）的患者以及健康志愿者的数据。利用一种测量大脑消耗多少糖分作为能量的扫描技术，他们将每种疾病造成的特定损伤模式与健康的“大本营”图谱进行了对比。他们试图回答一个简单的问题：疾病是直接攻击大本营，是从外部将其推倒，还是对其不闻不问？通过分析一千多名患者和近五百名健康人的扫描结果，研究人员发现，根据这些疾病与该健康网络相互作用的方式，它们可以分为三个截然不同的组别。
第一组包括行为变异型额颞叶痴呆、进行性进行性共济失调（progressive supranuclear palsy）和皮质基底综合征等疾病。在这些情况下，研究人员发现疾病模式与健康的“大本量”在布局上几乎完全一致。当疾病网络变得活跃并显示出损伤迹象时，健康的“大本营”会同步关闭。就好像疾病和健康的网络占据着同一个空间，随着一个上升，另一个立即下降。这表明对于这些特定的疾病，健康的“大本营”从一开始就是主要目标。这个核心枢纽的损伤发生得很早，并且与疾病过程本身深度交织在一起。
第二组讲述了一个不同的故事。这一类别包括阿尔茨海默病、帕金森病和路易体痴呆及其早期预警信号。在这里，关系并不那么直接。大脑中出现的疾病模式与健康的“大本营”重叠并不多。相反，疾病似乎首先构建了自己的独立结构。在这些疾病的早期阶段，即使疾病网络变得越来越强，健康的“大本营”仍保持基本完整。只有随着疾病的进展，这个“大本营”才开始削弱，这表明对这个核心枢纽的破坏是一种次生效应，是疾病扩散的结果，而非起始点。有趣的是，研究人员发现，对于这些患者，疾病强度与“大本营”健康程度之间的差距，比单独观察其中任何一个指标都能更清晰地反映认知能力的下降。这意味着，通过追踪疾病增长了多少以及“大本营”萎缩了多少，可以提供一种更敏感的方式来衡量患者的精神状态。
第三组的定义在于“缺失”。这一类别包括一种被称为多系统萎缩（multiple system atrophy）的疾病。在这些患者中，疾病创造了一种独特的损伤模式，与健康的“大本营”几乎没有任何联系。研究人员发现，疾病足迹与“大本营”图谱之间没有显著的重叠。即使疾病网络变得非常活跃，健康的“大本营”依然保持稳定且未受改变。这表明，对于这种特定的疾病，大脑的核心枢纽完全没有参与到疾病过程中，从而将其与其它组别明确区分开来。
这些发现为分类神经退行性疾病提供了一种新方法，即超越患者表现出的症状，转而观察大脑的底层架构。研究表明，疾病与健康“大本营”的重叠程度揭示了该疾病运作的基本原理。对于某些疾病，攻击是直接且即时的；对于另一些，则是最终压倒系统的缓慢侵蚀；而对于少数疾病，核心枢纽仅仅是一个旁观者。这种区别对于未来的治疗至关重要。如果一种疗法旨在保护“大本营”，那么它对于第一组疾病可能非常有效，但对于第三组疾病则意义不大。此外，在第二组中，由于“大本营”最初是受到保护的，旨在减缓疾病发展的治疗手段或许能够更长时间地维持这一核心网络，从而可能延迟痴呆症的发生。通过绘制这些关系图谱，研究人员为审视复杂的大脑疾病景观提供了一个更清晰的视角，为实现精准诊断和更具针对性的护理提供了路径。
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