基于脑-小脑连接梯度的AD患者脑功能层级结构变化研究

目的采用基于梯度的方法分析阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)大脑皮层组织沿脑-小脑连接梯度的功能层级结构及其与小脑相互作用的改变,以及与认知功能障碍之间的联系。材料与方法基于AD神经影像学计划(Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)公开数据库,共纳入33名AD患者和46名年龄、性别相匹配的健康对照(healthy controls,HC)。采用梯度计算方法,通过对所有被试的脑-小脑静息态功能连接矩阵进行非线性分解,得到了每个被试的脑-小脑功能连接梯度。采用双样本t检验进行组间的脑-小脑梯度分数差异分析,以及梯度异常的脑区与小脑功能连接的组间比较,并采用相关分析评估了异常的梯度分数以及功能连接值与临床量表分数的相关性。结果与HC组相比,AD组在涉及高级认知功能区域右侧颞下回(right inferior temporal gyrus,RITG)(t=4.71,P<0.001)的梯度分数发生局部性改变,进一步基于梯度异常脑区为种子点的功能连接分析显示出RITG到小脑双侧CrusⅡ区域以及延伸到的ⅦB区(右侧:t=-4.89,P<0.001,左侧:t=-4.98,P<0.001)功能连接的降低。临床量表相关性分析显示,AD患者的梯度异常脑区的连接梯度分数与社会活动功能(Functional Activity Questionnaire,FAQ)评分密切相关(r=0.40,P=0.025)。结论AD患者参与高级认知功能的局部区域功能层级结构的异常变化及其与小脑双侧CrusⅡ和ⅦB脑区的功能连接降低可能是认知功能受损的潜在因素之一。

EAI——未来药理学教学方法发展初探

近年来,随着人工智能技术的发展,人工智能技术不仅在临床治疗中被用来进行药物的选择,也逐步被运用于医学教育领域。由此诞生了一个新的概念——教育人工智能(Educational artificial intelligence,EAI)。以药理学教学为例,EAI用于搭建模拟教学平台,不仅提高了临床实践的安全系数,并具有更好的真实感。20世纪80年代,在运用了批判性思维方法的电脑程序(ATTENDING)和指导类AI(GUIDON)等项目的经验和尝试基础上,人们逐渐意识到EAI要突破单纯的数据分析格局,争取开发具有人类智力和思考过程的系统。这也是如今EAI真正运用到药理学实际教学所面临的挑战。