三代人攻坚中国人专属脑图谱,破解阿尔茨海默病密码

夜幕降临,患病老人不眠不休,像幼儿一样不能控制大小便,出门走失,从此杳无音讯……这一幕幕并不是小说里呈现的情节,而是发生在不少阿尔茨海默病患者家庭里的真实故事。一个阿尔茨海默病患者,往往能使整个家庭处于无序状态;更有甚者,个别病患的子女因不堪重负从而罹患抑郁症最终跳楼自杀,给家庭和社会带来不可磨灭的伤害。

作为一名临床工作者,首都医科大学宣武医院放射科首席专家李坤成,过去十数年目睹上述患者家庭的林林总总,深感责任重大。因此,李教授带领他的团队,自1995年开始从事阿尔茨海默病(Alzheimer disease,AD)的影像诊断研究,与国际同步开始寻找早期诊断AD的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)指标,当时遇到的首要问题是:正常成人的脑结构是什么样的?伴随年龄增长,脑结构有何种改变?随着研究的进展,他们发现AD患者的海马结构萎缩,那么正常海马的体积是多少?由于当时仅有西方人脑模板,进行功能磁共振成像研究时,因种族差异造成定位不准确的情况时有发生。

2006年,李坤成教授发起构建“中国成人脑图谱”的研究,希望构建出中国成人正常脑结构平台,作为基础正常对照。这一研究为破解 “成人大脑年龄”密码,实现AD早期诊断奠定了基础。目前,“中国成人脑图谱”的研究仍在继续深入开展,并在人工智能技术的助力下得到迅速发展。

恢复高考后的首届大学生:做中国人的脑图谱

 

阿尔茨海默病(AD)又被称为“温柔的绝症”,临床上以记忆障碍、失语、失用、失认以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征,病因及发病机制尚不明确。

目前并无有效治愈AD的疗法,医学界把希望寄托在AD的早期发现、早期干预、延缓其发展上。

由于脑成像技术可以观测到人脑结构随年龄增长而发生的变化,并且基于结构磁共振(structure magnetic resonance imaging,sMRI)在内的多模态MRI数据可显示 “大脑年龄”,因此成为了被广泛应用于显示大脑老化过程的综合客观生物学标志物。

国际上已经有很多学者开展了建立人类脑图谱的研究,其中,蒙特利尔神经学研究所根据152名年轻成人的高空间分辨率脑MRI数据,构建了MNI-152脑图谱,被脑成像国际联盟采纳,成为了应用最为广泛的脑模板。而,包括中国人在内的东亚人群与高加索人群(欧美白人)的颅脑形状显著不同,中国人的头颅形状偏圆形,而西方人的头颅比较狭长。因此,在中国人群 MRI 研究中应用西方脑模板(如MNl-152)进行分割和配准,经常会发生偏差( bias ),甚至出现将脑激活区标记到脑外或脑室内的情况,表明目前通用的西方人脑图谱并不完全适用于中国人群。

image.png

做中国人的脑图谱,成为李坤成职业生涯中最重要的事情之一

李坤成是我国恢复高考后的首届(77级)大学生,经过系统培训,于1990年毕业于中国协和医科大学医学影像专业,获博士学位。1994年,他调任首都医科大学宣武医院,成为当时国内大型三级甲等教学医院最年轻的放射科主任。1995年,李坤成教授开始进行MRI脑结构测量和多模态成像研究,实现了对AD的早期诊断。发现使用西方脑模板产生配准和分割误差问题后李坤成教授萌生构建中国人脑图谱的想法。

 

2006年,李坤成教授就这一课题申报科技部“863”计划,获得主任基金50万元人民币支持,并得到中科院生物物理研究所陈霖院士973子课题支持100万元。当时,李坤成教授联合全国15家大型三甲医院,采集了来自全国24个省、自治区和直辖市,年龄介于18~76岁的3000例健康志愿者的成人脑MRI图像资料,经系统测量研究,获得14个重要脑结构的正常测量值。经过图像质量控制,最终2020例被试数据用于构建脑模板。由于国内现行放射科体系内缺乏生物医学工程师、计算机专家等高水平的跨学科人才,构建脑模板的工作在很长一段时间内并未能取得突破性进展,最终在与香港中文大学影像与介入放射学系的合作中才得以完成。

历经十余年,李坤成教授与团队克服了重重困难,成功构建了“中国人脑图谱Chinese2020”,几乎是完成了一个不可能完成的任务。中国人脑图谱“Chinese2020”给出的是一整套“解决方案”,包括模板文件、灰白质及脑脊液概率图、坐标系统及脑区标记。与国外脑图谱不同,项目还构建了”动态”脑图谱,可适用于更广泛的场景,尤其是脑老化研究。实验结果表明,对中国人群的脑成像数据,应用中国人脑图谱可取得更好的图像配准和分割效果。“Chinese2020”成为第一个真正可实际使用并面向全球研究人员公开的中国人脑图谱。

image.png

首个中国人脑图谱“Chinese2020”

多学科徒弟接棒:工科、医学、心理学一个都不少

 

脑图谱构建最核心的步骤是图像配准,要将所有脑MRI图像配准成一个标准脑图像,即构建一个脑的平均图像,后者能反映某一个年龄段健康人群大脑的典型特征。这是不断迭代优化的过程,计算量非常大,十分耗时,医生不能胜任,因此脑图谱构建需要工科背景人员的加入。

本科学习电气信息技术,硕士专业是自动化,博士阶段专业是计算机应用技术(人工智能方向)的梁佩鹏教授,在博士后阶段选择了临床医学神经影像学方向,成为了李坤成教授的学生。基于工科、医学、心理学等多学科交叉的背景,使他成为李坤成教授团队中非常重要的“跨学科复合型人才”。

image.png

梁佩鹏(中)带领学生构建更精确的中国人脑图谱

梁佩鹏教授回忆:“我的博士生导师钟宁教授在十几年前就倡导计算机人工智能和脑科学、认知神经科学的交叉研究,特别是从人工智能的视角出发探索人类的智能,而博士后导师李坤成教授针对患者的研究,是认知研究非常经典的模型。两位导师的共同特点就是视野开阔,均位于脑信息学领域的前沿,他们在十几年前就开展交叉学科合作研究,为我进一步深入研究奠定了坚实的基础。”

对于三维结构脑图谱,“Chinese2020”主要是基于1.5T(场强)的磁共振数据建立的。目前,李坤成教授和梁佩鹏教授正开展“Chinese1000”的项目研究,对入组志愿者首先进行多种认知量表评测,在国际上率先把认知减退的志愿者排除,进一步应用最先进的3T磁共振设备,实现更加严格、标准化的质量控制,希望通过1000例图像质量更佳的MRI图像的数据,使大脑解剖结构的显示更为精准。构建脑图谱使用的MRI从1.5T到3.0T,再到7.0T,信噪比逐步提高,加之创新应用计算机和人工智能技术,使图像质量、显示的脑结构、构建脑图谱的精度和AD诊断的准确性逐步提高。

“虽然我们的研究起步早于西方国家,但是在交叉学科的发展上受到一定限制,发展得相对滞后;为继续深入研究,我们正计划在阿尔茨海默病防治协会下成立一个人工智能(AI)专委会,打造一个理、工、医、用的学术平台,为本领域研究搭建更大的舞台。”李坤成教授认为,运用人工智能、大数据、云计算等前沿技术辅助临床前期AD早期诊断的前景十分光明,下一步的研制工作主要交给梁佩鹏教授团队。

2021年,李坤成和梁佩鹏师徒二人参与了由“科创中国”联合体指导,腾讯公司联合国内5家一线医疗科研院校机构发起的“觅影”医学人工智能算法大赛,希望挖掘更多同道。师徒二人依托Chinese 2020的优质数据,提出了“健康成人大脑年龄预测”的赛题,参赛者需要应用AI技术编制软件自动预测大脑年龄,将有望辅助医生评估脑老化程度,发现脑结构异常,提高对AD等脑疾病临床前期诊断的准确性。

第三代传承:人工智能助力逐梦脑龄预测

 

王军凯作为梁佩鹏教授的博士后,除跟随梁佩鹏教授进行“Chinese 1000”的课题研究外,也为“健康成人大脑年龄预测”赛题的影像数据集进行数据质控的工作。影像数据的质量直接关系到AI算法结果是否可靠,高精度数据能帮助选手在进行模型建立、预测分析时进一步提高准确性。

image.png

王军凯(右)跟随梁佩鹏教授,为“脑龄预测”赛题进行数据质控

王军凯不仅要具备数据处理能力,还要识别出不同大脑皮层影像,判断图像被分割后的结果是否合格,面对海量的数据和耗时费力的工作,他有着与李、梁两位教授一样的坚韧和毅力。“参与大赛最大的收获是勇于接受挑战;今后我和二位教授的任务还是十分艰巨的,希望通过共同努力,可以应用AI技术实现更准确地预测脑龄,进而为AD类疾病的诊断寻找新的解决思路与方案。”

脑图谱属于脑与认知科学的基础设施建设,对于脑与认知科学的许多研究和应用都具有重要的支撑作用,它的建设并不是一劳永逸的。从李坤成开始,三代人不断接力,给出了第一张中国人脑图谱。

作为“第一代”发起人,李坤成教授表示:“希望有更多医工交叉的人才加入这个研究领域,同时加深来自不同学科的科研人员对临床医学问题的了解,形成医学科研的良性循环。”

回看过去,在医学科研中,通常由医生发挥主要作用,但所涉及的技术部分往往需要外包给另一个团队,不仅成本很高,也影响研究效率。但现在很多技术部分已经可以整合到像腾讯觅影这样的开放实验平台之中,使AI技术的研发难度和门槛被大为降低。

2021年,在“觅影”医学人工智能算法大赛的“健康成人大脑年龄预测”赛道中,哈尔滨工业大学(深圳)信息与通信工程在读研究生组成的“Brainkiler”战队摘得桂冠,来自上海科技大学战队“bsbii” 获得亚军。这些年轻的队伍来自国内多家顶级实验室,针对明确的临床场景设计了十分精巧的算法,水平难分高下。

“bsbii”队长郭良湖表示,与之前参加过的其他医学AI竞赛相比,本次比赛所提供的数据集十分丰富,打开电脑连接网络就可以接入腾讯觅影开放实验平台,进行 “搭积木”式的AI算法设计。

不同研究团队之间的切磋,既有利于促进医学影像与人工智能的融合创新,也能极大地助力脑龄预测及相关领域的研究进展。通过“以赛促学”的形式,有越来越多像王军凯、郭良湖一样,来自不同背景的年轻研究人员,无需具备很深的专业编程能力,也可以加入到临床医学难题的研究之中,使用AI、大数据等创新科技,快速提高自己解决问题的能力,也可为推动脑龄预测这一研究课题的进展做出贡献。

十几年前,李坤成教授开始着手聚焦脑图谱的研究,其后,梁佩鹏教授在他的研究基础上持续推进,如今,王军凯等年轻学子又通过AI竞赛的形式,参与课题研究。为了更好地研究脑、认识脑、保护脑和开发脑,破解AD的密码,“构建中国人的脑图谱”——这个三代人共同的医学梦想故事,还在延续。

关于 AI新科技

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。