袁振教授領導的團隊通過個性化腦影像學網絡，成功識別出前驅帕金森病（PD）的兩種不同亞型。該研究爲深入瞭解大腦機制提供了新見解，有望在推動早期臨床診斷和制定干預策略方面發揮重要作用。該成果已發表在高影響力期刊《NeuroImage》上（5年影響因子 = 6.1，JCR Q1）。

結合病理改變和其發展程度以及臨床運動和非運動症狀可將帕金森病分爲3個階段：(1) 臨床前期：僅有帕金森病病理改變而無任何相關症狀；(2) 前驅期：出現非運動症狀，乃至輕微運動症狀，但還不符合帕金森病臨床診斷標準，未來10年內發展爲帕金森病風險極高；(3)臨床期：存在運動症狀並達到臨床診斷標準。

前驅帕金森病患者表現出顯著的異質性，臨床症狀、病理機制和大腦網絡模式各異。然而，缺乏有效的亞型劃分使得早期診斷面臨挑戰。袁教授團隊致力於填補這一研究空白。

該團隊爲來自一個大規模樣本（包括110名正常對照者（NC），262名前驅PD群體和108名PD患者）的每個參與者構建了個性化的腦影像學網絡。通過採用非綫性支持向量機算法，團隊識別出能够有效區分正常對照組，前驅PD，和PD的影像學特徵。隨後，使用非負矩陣分解法，團隊基於50個關鍵影像學連接（圖1）識別出了前驅PD患者的兩種亞型，包括一種與正常對照的特征更為相似的亞型（N-P），這種亞型在治療後可以完全康復；另外一種亞型與PD患者的特征更為相似（P-P），這種亞型在干預後可以延緩疾病進程。這一創新的分析方法可靠地將這兩種亞型區分開來。

進一步分析發現，這兩種亞型在臨床評估模式上存在顯著差異（圖3和圖4）。同時，部分最小二乘回歸分析揭示了基因表達譜與早期亞型的形態學變化之間的關聯（圖5）。附加的基因富集分析也揭示了這兩種亞型背後的潜在生物學過程（圖6）。

這項研究為 PD 的早期、準確診斷提供了寶貴的見解，並有望開發針對該疾病前驅期個體的神經保護干預措施。

原文連結：https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121012

澳門大學認知與腦科學研究中心主任袁振教授是本文的通訊作者。已畢業博士生，現於美國哈佛大學醫學院工作的華林博士為本文第一作者。袁教授實驗室已畢業的研究生黃燦鵬、曾星霖博士、高飛博士也參與了這項研究。 此項研究得到澳門大學（MYRG2022-00054-FHS、MYRG-GRG2023-00038-FHS-UMDF 和 MYRG-GRG2024-00259-FHS）以及澳門科學技術發展基金（FDCT 0014/2024/RIB1）的支持。

Figure 1 Procedures of clustering prodromal PD patients using individualized brain radiomics-based network

Figure 2 Classification performance between NC and PD based on brain radiomics-based network

Fig. 3. Clustering results of the prodromal PD group and distinction of clinical measurements among NC, N-P, P-P, and PD groups

Fig. 4. Analysis of structural connectivity and morphometry among NC, N-P, P-P, and PD groups

Fig. 5. Gene expressions were associated with GMV changes in prodromal subtypes

Fig. 6. Results of gene set enrichment analysis