美国南加州大学Mark和Mary Stevens神经成像与信息科学学院（USC Stevens INI）与另外两家机构一起开展五年合作，利用美国国立卫生研究院（NIH）的3170万美元拨款，整合多种类型的阿尔茨海默病数据，以此促进新药研发。这一集体项目名为阿尔茨海默病测序项目表型协调化联盟（ADSP-PHC），是USC Keck医学院 Stevens INI与范德堡大学医学中心和迈阿密大学之间的合作计划。
整合阿尔茨海默病及相关痴呆症的数据，面临几大挑战。研究人员使用各种方法收集与这些疾病相关的数据，包括神经影像、基因组学、解剖神经病理学数据和认知测验。不同的研究小组在数据收集过程中还使用了不同的参数和定义。ADSP-PHC将协调来自超过30个数据集的数据，生成大规模、种类迥异、定义清晰的标准化数据集，以支持对阿尔茨海默病和痴呆症全新探索。
具体而言， 来自神经影像、基因组学、临床和认知测验、脑脊髓液和解剖神经病理学数据的数据池可供开展大规模机器学习分析，帮助研究人员更好地描绘阿尔茨海默病的基因基础，并有可能改善患者针对该疾病的抵抗能力。阿尔茨海默病的抵抗能力指的是个人活到老年并不呈现出明显的症状，即便在尸检中检测到阿尔茨海默病的病理。本项目最终的目标是激励有针对性的新药研发，预防和治疗阿尔茨海默病。
USC Stevens INI主任Dr. Arthur W. Toga将监督该项目的影像信息学，这是一个关键的角色，负责托管协调影像数据并确保数据完整性和合规性。USC Stevens INI设有神经影像实验室（LONI），该实验室使用尖端的影像和信息学技术来收集和分析大脑图像。Toga还为阿尔茨海默病神经影像计划（阿尔茨海默病研究领域最大、历时最长的生物标志物发现工作）和GAAIN（汇集了全世界最大的阿尔茨海默病数据集合）开展信息学研究。Toga和他的团队胸有成竹，将通过管理大量重要数据并参与协调过程，在该项目中作出重大贡献。Toga也是眼科学、神经学、精神病学和行为科学、放射学及工程学的教务长教授，以及Keck学院神经科学系的Ghada Irani主席，他说：“我们在大数据和信息学领域有着丰富的经验，能够迅速克服该项目雄心勃勃的目标所带来的挑战。更大的数据集可以大幅提高我们对信号的敏感性，可支持调查人员检测到阿尔茨海默病中原本很难辨别的规律。如此一来，我们就能步入进一步发现并积极影响临床医护的正轨。”
依据NIH数据共享策略，统一的数据将通过国家老龄化研究院所支持的安全计算资源提供给合格的研究人员。该项目还与NIH之前成立的阿尔茨海默病测序项目（ADSP）相呼应。该研究获得了美国国立卫生研究院的支持（AG074855）。
来源：美国南加州大学中文官网
头图：存在淀粉样斑块沉积的大脑，利用T1w MRI和PET进行显示。淀粉样斑块在阿尔茨海默病患者大脑的神经细胞之间聚集成块。（James Stanis/USC Stevens INI）
