基于复杂网络时空特性的成人烟雾病功能模型构建与分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81801155
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    雷宇
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    H0906.脑血管结构、功能异常及相关疾病
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Cerebral hemodynamic disturbance is deemed to be the cause of cognitive impairment in adult moyamoya disease (MMD). The stability of brain functional interactions is involved, but the detailed mechanism is unclear. Reasonable and stable models are difficult to construct because of disease complexity, making it a difficult and hot spot in the field. Based on graphical theory, our previous work indicates that adult MMD with cognitive impairment exhibits a specific spatial pattern of functional network. To follow real brain interactions, the present study will cover both network spatial and temporal dimensions, and result in several vulnerable modules as targets. Gathering local perfusion/metabolism values of targets and neuropsychological test scores, a function model can be constructed. Considering hemodynamic complexity and individualization, we will take advantage of machine learning and intelligent algorithm to train and test the model, and to improve its scientificity and reliability based on MMD database in our hospital. Finally, we fuse the optimized model with intraoperative navigation system to examine its applied value in surgical treatment of cognitive impairment. The model may offer us an opportunity to both understand the impact of MMD on network stability, and provide theoretical and methodological basis for individualized precise evaluation and treatment of cognitive impairment.
烟雾病的脑血流动力学异常被认为是其认知障碍的始动因素，并与脑网络的稳定性有关，但具体机制不明。疾病的复杂性导致难以构建合理且稳定的研究模型，使之成为烟雾病认知障碍机制研究的难点与热点。我们在前期研究中基于复杂网络理论，已证实烟雾病认知损害在网络空间上的改变。本课题在此基础上，增加了网络时间属性的分析，更符合疾病真实状态，同时筛选网络中功能改变较大的模块作为易损靶点，结合靶点局部的灌注／代谢负荷以及认知评分，初步构建疾病认知障碍的研究模型。鉴于烟雾病脑血流动力学的复杂性及个体差异，本课题利用医院已有的烟雾病数据库，基于机器学习的思想和智能算法对模型进行训练优化和验证，提高所建模型的科学性与可靠性。最后将该疾病模型与术中导航技术结合，评价模型在认知损害外科治疗中的应用价值。这一疾病模型的建立为烟雾病脑网络稳定性研究提供切入点，也为认知功能的个体化精准评估和治疗提供理论基础和方法学支持。

结项摘要

烟雾病的脑血流动力学异常被认为是其认知障碍的始动因素，但疾病的复杂性导致难以构建合理且稳定的研究模型，使之成为烟雾病认知障碍机制研究的难点与热点。本课题利用复杂网络的时空特性，结合多模态影像技术构建认知障碍的研究模型，并借助机器学习算法训练优化和验证模型，获得了较高的准确度、敏感度、特异度。. 本课题的主要研究成果及科学意义包括：（1）基于复杂网络理论和多模态影像，构建了成人烟雾病脑功能模型。申请人首先尝试构建烟雾病脑电模型，通过对出血型、缺血型烟雾病及对照组进行脑电及网络参数的比较，成功构建了烟雾病的脑电模型，同时发现其不同亚型的神经交互模式存在差异。随后通过结合脑电与磁共振，分析烟雾病复杂网络的时空特性，探索出多模态影像结合以构建烟雾病脑功能模型的方式。（2）筛选并优化适用于复杂脑血管病的机器学习算法。申请人首先对适合DSA结构和时相的机器学习算法进行筛选和优化，后尝试利用机器学习算法结合功能磁共振和复杂网络理论，成功构建具有高准确度、敏感度和特异度的认知障碍识别模型，同时总结出适用于烟雾病的机器学习算法和模型构建经验。（3）建立术中影像结合机器学习算法的疗效评价模型。申请人分别构建了机器学习结合吲哚氰绿血管造影和皮层脑电的模型，成功识别烟雾病脑血流重建手术过程中复杂的脑血流改变，并证实术中凭模型手术的疗效优于凭经验手术。. 综上，本课题初步明确了基于多模态影像、复杂脑网络理论和机器学习算法构建认知障碍研究模型的可行性和科学性，并初步评价了模型的临床应用价值，为认知功能的个体化精准评估和治疗提供理论基础和方法学支持。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Automated Quantitative Analysis of Blood Flow in Extracranial-Intracranial Arterial Bypass Based on Indocyanine Green Angiography.
基于吲哚菁绿血管造影的颅外-颅内动脉搭桥血流自动定量分析
  • DOI：
    10.3389/fsurg.2021.649719
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Frontiers in surgery
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Jiang Z;Lei Y;Zhang L;Ni W;Gao C;Gao X;Yang H;Su J;Xiao W;Yu J;Gu Y
  • 通讯作者：
    Gu Y
Reconfigured functional network dynamics in adult moyamoya disease: a resting-state fMRI study
成人烟雾病的功能网络动态重构：静息态功能磁共振成像研究
  • DOI：
    10.1007/s11682-018-0009-8
  • 发表时间：
    2020-06-01
  • 期刊：
    BRAIN IMAGING AND BEHAVIOR
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Lei, Yu;Song, Benshen;Mao, Ying
  • 通讯作者：
    Mao, Ying
A Review of Artificial Intelligence in Cerebrovascular Disease Imaging: Applications and Challenges.
人工智能在脑血管疾病影像领域的综述：应用与挑战
  • DOI：
    10.2174/1570159x19666211108141446
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    CURRENT NEUROPHARMACOLOGY
  • 影响因子：
    5.3
  • 作者：
    Chen, Xi;Lei, Yu;Su, Jiabin;Yang, Heng;Ni, Wei;Yu, Jinhua;Gu, Yuxiang;Mao, Ying
  • 通讯作者：
    Mao, Ying
Recognition of moyamoya disease and its hemorrhagic risk using deep learning algorithms: sourced from retrospective studies.
使用深度学习算法识别烟雾病及其出血风险：源自回顾性研究
  • DOI：
    10.4103/1673-5374.297085
  • 发表时间：
    2021-05
  • 期刊：
    Neural regeneration research
  • 影响因子：
    6.1
  • 作者：
    Lei Y;Zhang X;Ni W;Yang H;Su JB;Xu B;Chen L;Yu JH;Gu YX;Mao Y
  • 通讯作者：
    Mao Y
Progression in Moyamoya Disease: Clinical Features, Neuroimaging Evaluation, and Treatment.
烟雾病的进展：临床特征、神经影像学评估和治疗
  • DOI：
    10.2174/1570159x19666210716114016
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Current neuropharmacology
  • 影响因子：
    5.3
  • 作者：
  • 通讯作者：

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中国国家形象感知的跨文化比较——以中国、英国、美国大学生为例
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    2008
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  • 通讯作者：
    Yousuke Takahama
Tリンパ球レパトア形成の分子基盤
T淋巴细胞库形成的分子基础
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  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
  • 影响因子：
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  • 作者：
    Murata S;et al.;Shigeo Murata;Simona W. Rossi;Takuwa Yasuda;Takeshi Nitta;Jie Li;William E. Jenkinson;Yousuke Takahama;Hiroko Hagiwara;松井尚子;松井尚子;黒部裕嗣;彦坂雄;Md. Ashequr Rahman;日高京子;Md. Ashequr Rahman;Md. Ashequr Rahman;新田剛;上野智雄;矢野弘太;雷宇;大東いずみ;彦坂雄;新田剛;上野智雄;Adiratna Mat Ripen;松井尚子;Yousuke Takahama;Takeshi Nitta;Naoko Matsui;Yousuke Takahama;Adiratna Mat Ripen;上野智雄;彦坂雄;新田剛;大東いずみ;Kyoko Hidaka;高浜洋介;高浜洋介;松井尚子;高浜洋介
  • 通讯作者：
    高浜洋介

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雷宇的其他基金

平滑肌细胞MIA3激活BDNF参与神经调控动脉粥样硬化的机制研究
  • 批准号：
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  • 批准年份：
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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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