队列选择与数据整合
建立包含纵向MRI和Aβ PET数据的认知健康老年人队列
整合三个队列(LCBC、BACS、ADNI正常对照)的纵向MRI和Aβ PET数据,共1051人4570次MRI扫描和691人1684次Aβ PET扫描。
Cortical thickness changes precede high levels of amyloid by at least 7 years
研究基于纵向MRI和Aβ PET影像数据,涉及多队列的队列分析、纵向建模、敏感性分析和空间相关性分析等多种分析方法,并包含基于预测Aβ阳性时间的补充分析。
认知健康的成人队列(LCBC、BACS、ADNI正常对照组)
Aβ状态分组:基于Aβ PET扫描确认转换者(从Aβ−转为Aβ+)和持续Aβ−者 MRI时间截断:确保最后一次MRI在首次Aβ+扫描前至少X年(X=1-10年) 统计模型:广义加性混合模型(GAMM)估计皮层厚度截距和斜率 协变量调整:年龄、性别、队列、扫描仪场强、颅内体积 敏感性分析:匹配年龄和随访时间、仅使用1.5T扫描、排除单次PET时间点等
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
建立包含纵向MRI和Aβ PET数据的认知健康老年人队列
整合三个队列(LCBC、BACS、ADNI正常对照)的纵向MRI和Aβ PET数据,共1051人4570次MRI扫描和691人1684次Aβ PET扫描。
根据Aβ PET纵向数据区分Aβ阳性转换者和持续阴性者
根据Aβ PET扫描结果,将参与者分为从Aβ−转为Aβ+的转换者和所有扫描均为Aβ−的非转换者。
确保MRI数据在Aβ阳性之前若干年采集,以评估早于Aβ阳性的结构变化
对于每个转换者,计算每次MRI相对于首次Aβ+扫描的时间,并排除在首次Aβ+扫描前X年内(X=1-10年)获取的MRI扫描。
使用混合模型估计个体皮层厚度随年龄的基线和变化率
使用广义加性混合模型(GAMM)对70个皮层厚度测量建模,估计个体特异的截距和斜率,并调整性别、扫描仪场强、队列和颅内体积。
比较转换者与Aβ−者在皮层厚度水平和变化上的差异
使用线性模型检验组间皮层厚度斜率和截距的差异,调整年龄、性别、队列、MRI时间点数和随访时间,并额外调整定量Aβ水平(centiloid值)。
检验结果的稳健性,排除潜在混杂因素
进行多种敏感性分析,包括匹配年龄和随访的样本、仅使用1.5T MRI扫描、使用Longitudinal ComBat协调、排除单次PET时间点、控制APOE ε4、教育程度和WMH等。
评估皮层厚度变化模式与Aβ沉积模式的空间和时间关联
计算皮层厚度效应图与Aβ SUVR图的皮尔逊空间相关(基于spin检验),并分析厚度变化与Aβ积累的时间顺序。
更精确地确定早于Aβ阳性的时间点,验证主要发现
使用线性模型预测每个转换者的Aβ阳性年龄,并基于预测的阳性时间进行截断分析,比较皮层厚度差异。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| MRI数据处理 | FreeSurfer | -- | -- |
| 统计建模 | gamm4 | -- | -- |
| 统计匹配 | MatchIt R包 | -- | -- |
| 统计绘图 | gratia R包 | -- | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 被试选择 | 纳入标准:认知健康、无诊断的成人;排除标准:神经系统疾病、头部损伤、MRI禁忌症等;每个队列的具体筛选流程。 阅读提示:Methods: Participants; LCBC; BACS; ADNI |
| MRI和PET数据采集 | MRI扫描仪场强(1.5T和3T)、PET示踪剂(如[18F]flutemetamol、[11C]PIB、florbetapir/florbetaben)及Aβ阳性阈值。 阅读提示:Methods: MRI acquisition and pre-processing; PET analysis |
| 分组定义 | Aβ状态定义基于Aβ PET扫描,转换者需首末扫描分别为阴性和阳性;排除基线即阳性及转换轨迹模糊者。 阅读提示:Results: 分组描述; Methods: Participants |
| MRI时间截断 | 转换者MRI数据截断时间点(X=1-10年)需确保最后MRI在首次Aβ+扫描前至少X年,且至少保留两个时间点。 阅读提示:Methods: Statistical analysis; Figure 1 legend |
| 统计模型 | GAMM模型设定:平滑项(基于年龄,knots=8)、协变量(性别、场强、队列、ICV)、随机效应结构;线性模型的风险因素。 阅读提示:Methods: Statistical analysis |