已经影响了超过五百万65岁以上的美国人，阿尔茨海默病正在上升，预计到2050年将影响超过1300万人。在过去的三十年中，研究人员依靠神经影像学-磁共振成像等脑部扫描（MRI）或正电子发射断层扫描（PET）-研究阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病。然而，到目前为止，这些研究未能提供一致的结果，使科学家们无法找到治疗方法或治愈方法。
 
发表在BRAIN期刊上的一项研究中，Beth Israel Deaconess医学中心（BIDMC）的医学博士迈克尔·D·福克斯领导的神经科学家使用了人脑连接组的数据-人脑的公开“接线图”基于数千名健康人类志愿者的数据-重新评估阿尔茨海默病患者的神经影像学研究结果。
 
“在神经影像学中，一个常见的假设是特定疾病或症状的研究都应该涉及特定的大脑区域，”BIDMC脑网络成像与调制实验室主任，哈佛医学院神经病学副教授福克斯说。“然而，认知功能，神经精神症状和疾病可能更好地映射到大脑网络而不是单个大脑区域。因此我们测试了这些不一致的神经影像学发现是一个连接的大脑网络的一部分的假设。”
 
福克斯及其同事，包括通讯作者R.Ryan Darby，医学博士，博士，以前是BIDMC福克斯实验室的研究员，现在在范德比尔特大学医学中心，分析了26项阿尔茨海默病神经影像学研究的结果。这些研究调查了阿尔茨海默病患者大脑结构，代谢或循环异常;然而，研究结果似乎不一致，研究发现不同脑区的异常。没有单个大脑区域始终表现出神经影像异常。然而，当Fox的团队将这些不同的神经影像异常映射到人体连接组-人脑的接线图时-出现了不同的画面。
 
“当我们将这种方法应用于我们的26项研究时，我们发现100％的研究报告了神经影像异常，它们是相同的连接脑网络的一部分-在成像模式内部和之间，”Fox报道。“这些结果可能有助于协调不一致的神经影像学发现，并提高我们将脑症状或疾病与神经解剖学联系起来的能力。”
 
福克斯及其同事之前曾使用过Fox和其他人开创的网络映射技术来揭示大脑的哪些部分是造成许多症状，状况，行为甚至意识的原因。现在，这种方法可以为更深入地了解阿尔茨海默氏症和其他脑部疾病铺平道路。
 
该研究结果还提出了神经科学领域“再现性危机”的独特解决方案。再现性-不同研究者再次进行研究并获得相同结果的可能性-是科学方法的主要承租人之一，也是将研究成果转化为治疗方法的关键。在这项研究中，Fox及其同事使用人类连接组来改变测量重现性的方式。
 
“这是一种结合许多不同研究结果的新方法，以确定与特定症状或疾病密切相关的大脑回路，”Fox说。“通过将我们的注意力从特定的大脑区域转移到网络，我们发现看似不一致的神经影像学发现实际上是可重复的。”