北京时间8月11日,痴呆研究领域的国际权威学术期刊《阿尔茨海默病与痴呆》(Alzheimer’s & Dementia)在线发表了复旦大学人类表型组研究院青年研究员陈兴栋团队研究论文《中国人群生活方式、多组学特征与临床前痴呆研究 》( “Lifestyle, multi-omics features, and preclinical dementia among Chinese: The Taizhou Imaging Study”)。该论文详细介绍了团队基于表型组学方法,在复旦大学领衔建设的我国最大自然人群队列之一“泰州队列”框架下系统设计的子队列——“泰州脑影像队列”(Taizhou Imaging Study)的建设及进展情况,包括该子队列的建设目标、研究设计、表型采集内容、可支撑的研究方向、已取得的初步研究成果、未来规划等。
据悉,队列研究(Cohort Study)是目前国际公认的慢性病病因研究的首选设计之一,也是表型组学信息和生物样本的重要来源。慢性病的发病机制复杂,由环境因素、生活方式和遗传变异等综合作用所致。基于前瞻性的研究设计,通过对大规模队列人群的健康状况进行持续追踪调查,利用人群的生物样本和表型组学数据,有望阐明慢性病发病机制,最终实现“精准医疗”。对我国居民来说,脑血管病与认知障碍已成为影响健康最重要的慢性病之一,特别是认知障碍尚缺乏有效的长期干预措施。以人群为基础的队列研究可为慢性病的干预和治疗措施研发究提供宝贵的资源和基础支撑。
2013年始,复旦大学联合多家单位在“泰州队列”人群中选择3个农村社区约1000名全部55-65岁的健康志愿者构建“泰州脑影像队列”,进行认知衰老和早期脑动脉硬化性疾病研究。“泰州脑影像队列”从流行病学和临床干预的角度设计,收集了上述研究对象的基线流行病学资料、多种类型生物样本及多组学数据,进行了详细的体格、认知功能、步态、嗅觉评估、高解析多模态脑核磁共振成像、颈动脉超声、动脉硬化、骨密度等方面的临床检测并定期随访调查,为脑血管病与认知障碍的危险因素、生物标志物、发病机制、干预和治疗措施等研究提供了珍贵的资源及系统的研究框架(详见图1)。
图1. 泰州脑影像队列研究设计框架图
陈兴栋研究团队基于“泰州脑影像队列”构建了农村社区人群高解析脑核磁共振分析、宏基因组采集与分析、认知功能评估、步态与平衡功能评估等技术体系,近年来已开展了农村社区无症状脑小血管病(cerebral small vessel disease, CSVD)患病情况、危险因素,及其与认知障碍、步态异常等疾病表型的关联研究。
例如,采用多模态高解析脑核磁共振成像技术,研究团队发现“泰州脑影像队列”所覆盖的中老年农村自然人群中,近半数(49.0%)志愿者检出无症状脑小血管病,证实了老龄、高血压和糖尿病是该病的重要危险因素。而无症状脑小血管病是认知障碍发生的危险因素,特别是脑白质病变可使认知障碍的发生风险增加16%,且无症状脑小血管病负担越重痴呆发生的风险越高。利用影像组学数据,研究团队还发现深部脑微出血与脑萎缩相关,特别是丘脑体积的萎缩;而脑室扩大、丘脑体积萎缩等可增加认知障碍的发生风险,且深部微出血常合并丘脑白质纤维束完整性受损。这提示,丘脑萎缩及其连接受损可能在深部脑微出血引发认知障碍的过程中起重要作用(图2)。
图2. 脑微出血引发认知障碍的可能机制
陈兴栋表示,“泰州脑影像队列”为监测自然人群脑动脉硬化与认知衰老进程、评估生活方式、多组学特征改变等与疾病进展的关联、探索血管病变在认知障碍中的机制、开展临床干预实验等提供了资源支撑与研究现场。此外,“泰州脑影像队列”基于表型组学的系统思维设计,跨尺度、多维度的信息采集可支持全表型关联分析(phenome-wide association studies, PheWAS),从而促进精准医学的发展。
据介绍,“泰州脑影像队列”建设是多团队、多学科共同合作努力的成果,参建单位包括复旦大学、复旦大学泰州健康科学研究院、瑞典卡罗林斯卡医学院、复旦大学附属华山医院、山东大学、泰州市人民医院、泰州市和泰兴市疾病预防控制中心等。队列建设获得了国家“精准医学”重点研发计划、国际科技合作专项项目、上海市市级科技重大专项“国际人类表型组计划(一期)”、江苏省重点研发计划等项目的支持。
陈兴栋为该论文的通讯作者,复旦大学人类表型组研究院博士蒋艳峰和附属华山医院副教授崔梅为共同第一作者,中国科学院院士、复旦大学人类表型组研究院院长金力与瑞典卡罗林斯卡医学院教授叶为民为共同资深作者。该研究还得到了复旦大学生命科学学院教授王久存、附属华山医院教授董强,山东大学齐鲁医院教授吕明,复旦大学公共卫生学院教授张铁军、青年副研究员索晨,泰州市人民医院副院长田为中等专家****的指导支持。
论文链接:https://alz-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/alz.12171
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复旦团队发表多表型自然人群队列建设成果
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