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摘要 目的 18 F-氟脱氧葡萄糖 (FDG) 正电子发射断层扫描 (PET) 揭示了轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默氏痴呆 (AD) 患者的脑代谢改变。先前的代谢连接组分析源自患者群体，但不支持预测个体从当前 MCI 转变为 AD 的风险。我们现在提出一种个体代谢连接组方法，即 Kullback-Leibler 散度相似性估计 (KLSE)，以表征预测个体从 MCI 转变为 AD 风险的全脑代谢网络。方法从 ADNI 数据库招募 FDG-PET 数据，包括 50 名健康对照者、332 名稳定性 MCI 患者、178 名发展为 AD 的 MCI 患者和 50 名 AD 患者。使用 KLSE 方法确定每个人的代谢脑网络。比较KLSE矩阵与组水平矩阵的组内和组间相似性与差异性，评估KLSE的网络稳定性和个体间变异性。采用多变量Cox比例风险模型和Harrell's一致性指数（C指数）评估KLSE及其他临床特征的预测性能。结果与典型的组水平方法相比，KLSE方法能捕捉到更多的顶叶和颞叶病理连接，并提供详细的个体信息，同时具有更高的网络组织稳定性（组内相似系数，sMCI为0.789，pMCI为0.731）。代谢连接组表达是优于其他临床评估的转变预测因子（风险比（HR）= 3.55；95% CI，2.77 – 4.55；P < 0.001）。在 Cox 模型中结合临床变量后，预测性能进一步提高，即 C 指数 0.728（临床）、0.730（组级模式模型）、0.750（成像连接组）和 0.794（组合模型）。
基于个体脑代谢连接组指标
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