Сетевые отпечатки отпечатков пальцев с нейроинфламмацией PET.

Нейроинфламмация является отличительной чертой многочисленных нейродегенеративных, психических и хронических болевых расстройств и может быть оценена в vivo с помощью 18 кД белка транслокатора (TSPO) позитрона выбросов (PET). Однако традиционные методы количественной оценки ПЕТ ТППО ограничены и зачастую не учитывают пространственные взаимосвязи между региональными сигналами. Применение сетевых подходов к съемке ПЕТ на основе ТППО может послужить новой основой для улавливания характерных для конкретных заболеваний нервно-воспалительных структур. Для решения этого вопроса здесь мы разработали основанный на данных, сетевой подход к разработке отдельных матриц ПЕТ в масштабе всего мозга с использованием эвклидианского дистанции для количественной оценки сходства между региональными фармакокинетиками. Мы применили этот подход к большому многоцентровому набору данных, состоящему из 528 сканированных ПЕТ с использованием трех различных индикаторов ТСП ([11C]-PBR28, [18F]-DPA714, [11C]-PK11195), включая здоровые методы контроля и пациентов с различными заболеваниями, такими, как множественный склероз, травма мозга, шизофрения, депрессия и хроническая боль в спине. Для оценки воздействия экспериментальных и биологических факторов на модели сходства ТППО и изучения их потенциала в плане регистрации подписей по конкретным заболеваниям использовались статистические модели и классификации машинного обучения. Характеристики сходства TSPO продемонстрировали высокую биологическую специфичность и воспроизводимость с сильными сопоставлениями результатов испытаний и повторных испытаний (Mean Spearman's Δ = 0,84). Средняя точность классификации заболеваний превысила шансы на 23-89% в различных условиях и определялась региональными центрами по конкретным условиям, топологическое распределение которых в значительной степени отражало патофизиологию заболеваний. Эта специфичность была также подкреплена минимальным дублированием значений значимости характеристик в различных условиях. В целом, наши выводы показывают, что сетевой анализ данных PET, полученных с помощью человека, может выявить нейро-воспалительные сигнатуры, характерные для конкретных заболеваний. Такие методологии подчеркивают биологическое значение ПЕТ TSPO и повышают его трансляционную ценность, поддерживая стратегии точной медицины нервно-воспалительных расстройств.