阿尔茨海默病（AD）通常在临床上被识别之前就已经开始，微妙的脑部变化在明显的记忆丧失或认知能力下降前几年就已出现。最早受到影响的区域包括海马体和内嗅皮层，这些区域对空间导航至关重要。这促使研究人员将注意力从记忆扩展到探索导航能力作为疾病早期指标的可能性。导航的一个关键组成部分是路径整合（PI），即大脑利用运动和平衡等内部线索追踪位置和方向的能力。随着这些系统开始退化，PI的干扰可能会早期出现，使其成为临床前AD的一个有前景的行为标志物。尽管对这一想法的兴趣日益增长，但一个关键问题是PI缺陷能否预测结构性脑部变化。
为解决这一问题，由日本藤田健康大学神经病学系高级助理教授川畑和也（Kazuya Kawabata）、岛沙耶香博士（Dr. Sayuri Shima）和渡边弘久教授（Prof. Hirohisa Watanabe）领导的研究团队进行了一项研究，以检验虚拟现实PI（VR-PI）中的细微缺陷是否能够预示认知健康个体未来的神经退行性变化。他们的研究结果于2026年4月20日发表在《阿尔茨海默病研究与治疗》（Alzheimer's Research & Therapy）期刊上。
该研究对71名认知功能正常的成年人进行了约一年的随访。在基线时，参与者完成了一项沉浸式VR导航任务，旨在评估PI能力。在此任务中，个体在圆形虚拟环境中导航，访问两个检查点，然后在没有视觉线索的情况下被要求返回起点。得出了两个主要指标：PI误差（与真实起点的距离）和角度误差（方向偏差）。此外，分析了高分辨率磁共振成像（MRI）扫描，以评估纵向皮质厚度和体积等结构变化。此外，还评估了与阿尔茨海默病相关的血浆生物标志物，包括p-tau181和胶质纤维酸性蛋白（GFAP）。使用线性混合效应模型分析纵向脑部变化，以评估基线PI表现是否能预测结构退化。
结果显示出明显的模式。基线时PI误差较高的个体在随访期间表现出更大的皮质变薄和体积损失。这些变化在早期AD中易受损害的脑区中观察到，包括海马旁回、中颞回、后扣带回和尾部中额回。
值得注意的是，角度误差显示出类似的关联模式，同时表现出较弱的年龄相关效应，支持了基于导航测量的稳健性。
重要的是，这些行为发现与生物过程密切相关。较高的PI和角度误差与血浆p-tau181水平升高相关，而PI误差也与GFAP水平相关。这表明导航缺陷不仅仅是表现差异，而是反映了潜在的神经退行性变化。事实上，PI误差能够高精度地识别脑部退化最快的个体，特别是在海马旁区域。
"我们的研究结果表明，VR-PI表现捕捉到了分子（血液生物标志物）和结构（MRI）特征，这些特征在明显的临床损害之前就已出现，"川畑博士说。
这种双重联系加强了其作为神经退行性易感性早期和敏感标志物的潜力。
总体而言，这项研究表明，即使在认知健康的个体中，受损的PI也与随后的脑部退化和阿尔茨海默病相关生物标志物密切相关。通过连接行为、脑结构和分子信号，它强调了VR-PI表现作为AD早期指标和早期检测与监测的潜在工具的前景。
"我们的方法可能有助于更早地识别包括AD在内的神经退行性疾病风险。从长远来看，它可能有助于向早期检测转变，可能在临床前期阶段实现及时的治疗干预，延缓疾病进展，从而保持认知功能和生活质量，"川畑博士总结道。
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