首都医科大学宣武医院国家老年疾病研究中心

中国帕金森影像联盟

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吴涛教授出访蒙特利尔神经研究所(MNI),达成多项脑衰老研究合作意向

发布时间:2019-02-18
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  近日,国家老年疾病临床医学研究中心(首都医科大学宣武医院)(以下简称“国家中心”)受到全球著名神经科学研究中心蒙特利尔神经研究所(MNI)邀请,由中国帕金森影像联盟负责人吴涛教授等在加拿大展开了为期3天的合作访问,就建立影像大数据库、形成影像诊断帕金森疾病的专家共识、标准化影像大数据平台的运作流程、更新影像设备及数据采集方案、精准影像分析算法、实现人脑高性能图形显示技术等多方面达成深度合作意向。

  老龄化加剧,神经退行性疾病日趋蔓延,脑衰老趋势已不可避免,国家中心主任陈彪教授提出建立中国神经退行性病影像大数据库和脑组织样本库十分必要。 因此在2018年初,宣武医院开展了“中国神经退行疾病临床研究计划”(China Initiativeon Neurodegeneration and Aging,以下简称CHINA项目),致力于中国神经退行性疾病和脑衰老研究。吴涛教授研究帕金森疾病脑影像改变多年,致力于推进CHINA项目的独家影像研究和全国影像大数据库的发展。2017年,由首都医科大学宣武医院、首都医科大学附属天坛医院、浙江大学、哈尔滨工业大学(深圳)共同发起组建的帕金森病影像学联合体-中国帕金森影像联盟(Parkinson Disease Imaging Consortium of China,PDICC),吴涛教授作为发起人之一,总领联盟的发展方向,期望建立统一的数据采集标准、分析方法、服务管理以实现联盟内同质化服务和标准影像学诊断程序,实现全国(区域)内帕金森病影像学资源优势互补、协同发展的研究创新体系,促进我国老年医学学科和产业健康有序发展。建立并打造良性互动的医疗联合体,为提高老年医疗水平和分级诊疗,发挥重要作用。

  首都医科大学宣武医院影像数据库与迈格的Brain Label神经影像分析云平台共同支持国家中心的神经退行性疾病脑影像研究,在CHINA项目中为全国各地的临床医生提供影像大数据标准化管理和智能影像分析、判读服务平台。吴涛教授等人与麦吉尔大学MCIN中心主任、国际脑成像联盟ICBM创始人Alan Evans教授与MNI脑成像中心主任Julien Doyon教授就现阶段CHINA项目于中国的启动和实施经验,交换了合作意见和可行性的深度分析,希望通过本次交流和未来的合作,不断深入推进脑衰老影像大数据信息化建设,将中国神经退行性疾病临床研究发展并提高到世界领先水平,同时促进智能影像分析和判读服务更高效的开展和普及应用。

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迈格算法总监叶辰飞博士;吴涛教授;Alan Evans教授

  Alan Evans教授现任MCIN中心主任,Ludmer神经信息与心理健康中心主任,国际脑成像联盟ICBM创始人,曾担任人脑成像国际协会OHBM主席,2015年被授予加拿大皇家科学院院士荣誉;长期致力于包括PET和MRI在内的神经影像分析研究,人脑结构网络建模和大规模人脑多模态数据管理系统研发,目前已发表超过600篇国际学术论文,H指数排名位于自然学科全领域全球前100(H index = 182)。MCIN(McGill Centre for Integrative Neuroscience)由Alan Evans博士领导,长年致力于打造脑科学大数据高性能计算研究平台,旨在利用先进的数学与统计学方法,结合基因组学、表观遗传组学与影像学等多模态信息,探索神经发育性疾病与神经退行性疾病的病理机制与临床护理模式。MCIN为多学科的研究人员提供了一流的科研基础设施与神经信息学分析工具,在脑科学及神经影像研究领域具有广泛的国际影响力。

  在著名磁共振影像信息学专家Alan EVans教授的陪同介绍下,吴涛教授和迈格算法总监叶辰飞博士对蒙特利尔研究所当下的痴呆及神经发育障碍等相关疾病的影像学研究及现有数据平台进行了详细调研,就加拿大神经科学公开平台(CONP)和CHINA项目在当地的落地和实施进行了深度交流,CHINA项目旨在构建共享和开放的全国临床神经退行性疾病研究网络体系及影像、组织样本等大数据库平台,并开发面向神经退行疾病精准防治的分析和判读工具包,项目将收集50000例中国神经退行疾病相关人群的生物样本数据,预计包括2000例以上的多模态神经影像数据(包括PET与MRI影像),并进行长期随访跟踪研究。吴涛教授表示,实现神经退行性疾病早期预警和筛查是CHINA 项目的重要目标之一,基于中国老年人口的数目,帕金森病大数据库的建立及发展并不是难点,关键在于怎样在全国范围内实现规范的、标准化的录入并有效管理多中心的帕金森疾病的影像及生物数据,作为中国帕金森影像联盟(PDICC)的主席,吴涛教授将在全国范围内鼓励医疗研究机构加盟,借助该数据平台收集1000例帕金森疾病的脑影像数据,建立对应的专家共识,为医疗研究机构已开展的或即将开展的帕金森病影像研究提供建设性的指导和建议。同时,合作单位之一-迈格将利用自身在影像智能分析算法以及医疗云数据平台的领先技术优势,为目前已参与该项目的全国100多个医疗机构提供标准化平台服务与全面技术支持。

  吴涛教授与Evans教授就现阶段帕金森影像联盟的工作及未来发展重心进行了深切讨论,同时咨询了多中心研究数据质控、共享机制等具体事宜,并在今后的学术及人才交流方面达成了深度合作意向。Evans教授对联盟目前的成就给予了高度认可,并表示医学前沿研究通过与信息技术和人工智能充分结合,能更好地推动学科发展,加速精准医疗的步伐。在最后的交流中,Evans教授向代表团亲自演示了MNI神经科学的最新成果——超高分辨率3D人脑模型BigBrain。该模型使用7404张人脑组织切片进行三维重构,单个人脑数据量高达1TB以上。借助细胞染色技术,BigBrain使得我们在人类历史上首次能够以20微米的空间分辨率再现神经元空间分布与连接情况。代表团惊叹于BigBrain所展示出的脑组织解剖学细节的清晰程度,吴涛教授认为BigBrain在基底节的亚区绘制将为帕金森病的病理机制研究带来新的契机,全脑脑区分割精准化是帕金森疾病影像研究的必要前沿,开发适合中国人脑的高分辨率人脑模型及计算机高性能图形显示技术是脑衰老研究的攻坚之战,吴涛教授殷切期盼未来双方的合作。

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吴涛教授;Julien Doyon教授

  Julien Doyon教授现任MNI脑成像中心主任,国际著名神经学习与运动障碍学专家,在理解脑结构与功能在人类健康和疾病中的发展和变化机制研究中取得了突破性进展。BIC (McConnell Brain Imaging Centre)由Julien Doyon博士领导,作为世界上规模最大的多模态神经影像平台之一,BIC现有1.5T、3T、小孔径7T及大孔径7T高场磁共振扫描仪、实时脑电/磁图扫描仪,以及两台高分辨PET扫描仪。在创立30多年的时间内,BIC的研究人员累计发表超过1000篇国际期刊杂志,并获得超过1亿加元的项目资助,发布的软件及相关公开数据集的全球注册用户目前已超过3万名。此外,每年有超过80名来自世界各地的博士后及研究生前来BIC接受神经成像与影像分析的专业培训。

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超高分辨率3D人脑模型BigBrain。该成果在2013年首次发表《SCIENCE》:DOI:10.1126/science.1235381.

  Julien Doyon教授带吴涛教授等人参观了McConnell脑影像中心BIC研究所,重点交流了帕金森病早期筛查的核磁共振成像相关研究。迈格叶辰飞博士向Doyon教授介绍了迈格与国家中心合作研发的基于突触前多巴胺能系统PET影像自动分割算法,该算法通过定量分析PET影像目标脑区信号值,辅助临床医生对帕金森病患者进行早期诊断和疗效追踪,已正式上线并应用。Doyon教授对该技术未来的转化医学应用前景表示乐观,并看好该算法未来针对多种帕金森综合症进行鉴别诊断的潜力。

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迈格算法总监叶辰飞博士;Alain Dagher教授;吴涛教授

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吴涛教授在MNI讲坛介绍帕金森病相关自主神经调节机制

  访问期间麦吉尔大学还邀请代表团吴涛教授和叶辰飞博士就帕金森病影像学研究进展和CHINA项目落地实施进行了内容独到的分享,代表团表示CHINA项目对标美国最大的神经疾病标准数据库ADNI和PPMI,旨在打造中国独有的神经退行疾病临床研究平台,建立中国人群脑影像大数据并形成医工结合的技术转化平台,推动中国老龄化医疗卫生事业的发展。吴涛教授领导的帕金森影像联盟大数据库的多模态影像中心建设和规范管理与迈格自主开发的Brain Label影像大数据管理与分析云平台已步入正轨,并在多家医疗单位投入使用,反响热烈。MNI的神经科学研究者们对CHINA项目的规划和运作方案表示了极大的兴趣,并热烈探讨了该项目未来与国际接轨的可行路径。此外,代表团还特别拜访了MNI所长兼蒙特利尔神经病学医院院长、加拿大皇家科学院院士Guy Rouleau教授并进行了亲切友好的会谈。Rouleau教授对CHINA项目的多中心部署方案给予了充分肯定,并与代表团就今后开展跨国合作、联合搭建国际影像数据库等事宜进行了详细沟通。

  经过3天的短期访问,双方一致认为,通过医企合作方式聚焦临床需求,激发创新活力,整合优势资源,才能够更好地推动我国早期精准诊断、精准治疗的发展,产生更多原创性、世界前沿的科技成果。相信未来与MNI神经科学研究团队的合作将对中国神经退行性疾病临床研究计划的实施起到积极的推动作用,共同促进老龄化疾病医疗卫生事业的蓬勃发展。吴涛教授期许基于中国大规模的中老年健康人口及神经退行性疾病的脑影像数据的研究,逐步建立中国的健康人群以及不同脑退行性疾病的脑图谱库,实现中国老年人口的脑退行性变的精准诊断前进的一大步。