数学可能不是人们首先联想到阿尔茨海默病研究的领域。但对于德克萨斯大学阿灵顿分校的数学和数据科学助理教授Pedro Maia来说，分析大脑不同区域如何像网络一样相互作用，为这一全球最具破坏性的脑部疾病提供了新的见解。
Maia博士的最新突破是在与加利福尼亚大学旧金山分校Raj实验室的同事合作下完成的，该研究利用先进的数学建模来解释阿尔茨海默病为何在大脑中不均匀扩散。他们的研究揭示了为什么某些脑区更容易受到tau蛋白的损害，而其他区域则更具弹性。tau蛋白会在脑细胞中积累并干扰其正常功能。
这项研究最近发表在临床神经学领域的领先期刊《Brain》上。
Maia表示：“有趣的是，数学、数据方法和数据科学以及数学建模如何为阿尔茨海默病提供先进的见解。”
Maia和他的加州大学旧金山分校同事创建了一个数学工具——称为扩展网络扩散模型——追踪tau蛋白在大脑互联区域网络中的积累和扩散。使用这个模型，研究人员可以将基因分为四类：那些遵循大脑网络模式并增加易感性的基因；那些遵循模式并提供保护的基因；那些独立作用但增加风险的基因；以及那些独立作用并帮助保护大脑的基因。
这是阿尔茨海默病研究的重要进展，有助于回答困扰研究人员多年的问题：为什么某些脑区迅速退化，而其他区域则基本保持完整？
Maia表示，该模型“帮助我们理清了以前只是混乱的基因袋”。
他继续说道：“大脑并不是均匀的——不同的区域由不同类型的细胞和基因组成，并且它们的连接方式也不同。连接更多或更接近受影响区域的区域更容易受到损害。孤立的区域往往更具弹性。”
该研究使用了196人的数据。其中102人被诊断为早期轻度认知障碍，47人患有晚期轻度认知障碍，47人患有阿尔茨海默病。Maia和同事之前的研究依赖于使用啮齿动物模型的更受控研究。
Maia表示：“尽管人类数据在处理涉及的变量时更具挑战性，但它让我们直接了解阿尔茨海默病在真实人群中的进展。如果我们想开发出对人类有效的治疗方法，我们需要来自人类的数据。”
在德克萨斯州，近50万人患有阿尔茨海默病，该州在阿尔茨海默病病例数上排名全国第四，在阿尔茨海默病相关死亡率上排名第二。据德克萨斯州州卫生服务部称，这每年给该州带来约240亿美元的支出。
对于Maia来说，将数学背景应用于阿尔茨海默病研究尤其有意义。他认为这是数学领域演变的更广泛转变的一部分。
他表示：“在过去的一个世纪里，物理学是数学研究的主要灵感来源。今天，生物学——特别是大脑——正成为主要的灵感来源。如果你愿意在多学科环境中交流，你会发现数学建模仍然扮演着重要角色。”
关于德克萨斯大学阿灵顿分校（UTA）
2025年，德克萨斯大学阿灵顿分校庆祝建校130周年，这是位于繁荣发展的达拉斯-沃斯堡都市区中心的一所不断发展的公立研究型大学。UTA拥有超过41,000名学生，是德克萨斯大学系统中第二大的机构，提供超过180个本科和研究生学位课程。作为卡内基R-1大学，UTA在全国顶尖5%的研究活跃机构中占有一席之地。UTA及其280,000名校友每年为该州带来288亿美元的经济影响。大学获得了公共和赠地大学协会的创新与经济繁荣称号，并因其对学生成就和成功的关注而获得认可，这被认为是北德克萨斯州及更远地区经济增长和社会进步的关键驱动力。
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