研究人员利用定制工具分析神经元电活动，成功识别出可用于预测轻度认知障碍是否会发展为阿尔茨海默病的脑源性生物标志物。
"我们检测到一种脑电活动模式，能够预测哪些患者最可能在两年半内发展为该疾病。"布朗大学Carney脑科学研究所神经科学教授Stephanie Jones表示，"首次能无创观察到大脑中阿尔茨海默病进展的新早期标志物，这是令人振奋的突破。"
这项发表于《Imaging Neuroscience》的研究中，研究团队与西班牙马德里康普顿斯大学合作，对85名轻度认知障碍患者的脑磁图（MEG）记录进行分析。通过非侵入式脑磁图技术记录受试者闭眼静息状态下的脑电活动。
传统的脑磁图分析方法往往压缩和平均检测到的活动，难以在神经元层面解读。而由布朗大学开发的"频谱事件工具箱"能将神经元活动分解为离散事件，精确显示活动发生时间、频率、持续时长及强度。该工具已被应用于300多项学术研究。
研究发现，在阿尔茨海默病诊断前两年半时，患者的β频段活动已出现显著差异：事件发生率更低、持续时间更短、功率更弱。Danylyna Shpakivska博士指出："这是首次将β频段活动与阿尔茨海默病建立关联，为早期检测提供了全新指标。"
相较传统的脑脊液和血液生物标志物，脑电活动标志物能更直接反映神经元对毒性蛋白的反应机制。David Zhou博士强调："该工具未来可协助临床医生在疾病进展前进行诊断，并评估干预效果。"
研究团队下一步计划通过计算神经建模工具研究β事件特征的生成机制，并测试可能纠正异常的治疗方案。该研究获得美国国立卫生研究院BRAIN计划和西班牙机构资助。
参考文献： Shpakivska-Bilan D, Susi G, Zhou DW, et al. High-power transient 12-30 Hz beta event features as early biomarkers of Alzheimer's disease conversion: An MEG study. Imaging Neurosci. 2025;3:IMAG.a.69.
【全文结束】
