人口老龄化加剧使阿尔兹海默病的疾病负担持续加重，临床迫切需要高灵敏度早期诊断手段与可有效延缓疾病进展的治疗方案。随着AI辅助诊断技术的快速发展、高特异性血液生物标志物的相继问世，以及靶向抗体药物、细胞移植治疗等新型疗法积累了更多临床研究数据，阿尔兹海默病的早期筛查与精准干预成为可能，为提升患者生存质量、有效减轻社会医疗与照护负担提供了重要实践方向。本文梳理了 JCM 期刊阿尔兹海默病相关科研论文选题，助力科研工作者聚焦疾病防治关键领域，为阿尔兹海默病的防治研究贡献力量。

论文一

Tauvid获批背景下人工智能联合PET-MRI技术在阿尔兹海默病诊断与预后评估中的应用——一项高影响力叙述性综述

https://doi.org/10.3390/jcm14165913

该综述系统检索2020年1月至2025年1月PubMed、Scopus、Embase数据库的高影响力同行评审文献，研究以Tauvid获美国食品药品监督管理局 (U.S. Food and Drug Administration) 批准为背景，围绕人工智能 (Artificial Intelligence，AI) 技术与PET-MRI技术联合应用于阿尔兹海默病诊断及预后评估的相关研究展开系统梳理。

选题方向参考

1.聚焦机器学习、深度学习在MRI/PET脑影像中的核心功能，包括脑结构识别、感兴趣区域体积量化、脑萎缩/低代谢模式的判定，以及对阿尔茨海默病相关病变模式的精准检测。

2.探讨AI技术在阿尔兹海默病临床症状出现前、疾病早期的诊断价值，分析其快速精准检测的优势，以及如何通过早期诊断推动及时干预。

3.分析AI神经影像如何结合影像特征与临床量表实现疾病精准分期，如何构建预后标志物与预测模型，最终推动阿尔兹海默病个性化诊疗、精准预后判断，以及跨学科创新对提升患者生活质量的意义。

论文二

从微出血到铁元素：人工智能预测阿尔兹海默病患者脑脊液红细胞负荷

https://doi.org/10.3390/jcm14207360

该研究以阿尔兹海默病神经影像学计划 (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative，ADNI) 参与者为研究对象，采用年龄、血流动力学、脑脊液淀粉样蛋白与Tau (Microtubule-Associated Protein Tau，Tau) 生物标志物、海马萎缩率等常规指标，构建多种可解释机器学习模型，实现对脑脊液红细胞负荷高低水平的分类预测，完成该预测模型的概念验证，并提出可整合血浆标志物的无创化研究拓展框架。

选题方向参考

1.围绕文中提出的血液优先、无创化临床工作流程，探究FDA的血浆淀粉样蛋白与Tau标志物，联合血流动力学、磁共振成像 (Magnetic Resonance Imaging，MRI) 指标实现脑脊液红细胞负荷 (Cerebrospinal Fluid Erythrocyte Load，CTRED) 无创预测的可行性。

2.对应文中CTRED预测特征契合血管脆性、微管相关蛋白Tau病变、铁神经毒性的病理关联机制，从生物机制层面解析CTRED作为中间标志物的病理意义。

3.探究通过CTRED划分患者铁暴露风险，指导血管保护、抗淀粉样蛋白、抗微管相关蛋白Tau、铁调节等个体化干预方案的临床意义。

论文三

经颅直流电刺激与光生物调节改善阿尔兹海默病患者认知能力的疗效：一项系统综述

https://doi.org/10.3390/jcm14051766

该综述通过筛选2020-2024年相关数据库的17项随机对照试验，分析经颅直流电刺激与光生物调节对阿尔兹海默病患者的疗效和安全性，证实经颅直流电刺激在特定参数下有效安全，两种干预手段均可改善认知，但光生物调节存在评估指标异质性、安全数据缺失问题，亟需统一评估标准并推进后续研究。

选题方向参考

1.未来应开展多中心研究，系统优化并验证阿尔兹海默病患者经颅直流电刺激的电流强度、电极位置、干预疗程等关键参数，形成统一可重复的标准化刺激方案，以降低研究间异质性。

2.后续研究需构建完备的评价体系，前瞻性、系统性评估光生物调节治疗阿尔兹海默病的短期与长期安全性，明确安全阈值、禁忌人群及不良事件防控策略，填补该技术安全证据的空白。

3.建议开展对照研究探索经颅直流电刺激联合光生物调节的协同干预模式，确定联合方案的标准化参数，并同步量化分析其认知改善效果与安全性，为阿尔茨海默病的联合神经调控治疗提供高质量证据。

论文四

阿尔茨海默病中的视觉功能：当前认识及视觉障碍背后的潜在机制

https://doi.org/10.3390/jcm14175963

这篇叙述性综述梳理了阿尔兹海默病各类视觉损伤表现与对应视网膜、皮层相关机制，证实视觉参数和认知状态相关，并提出需保护患者视觉功能、将视觉功能评估用于阿尔兹海默病诊断及病程预测的观点。

选题方向参考

1.应深入研究阿尔兹海默病患者的泪液，筛选具备高灵敏度与特异性的眼部生物标志物，依托无创、低成本的检测方式实现高危人群大规模筛查与症状前早期诊断。

2.需增加针对轻度认知障碍人群的相关研究，挖掘可预测其进展为阿尔茨海默病或其他痴呆类型的视觉功能临床标志物，完善疾病进展预测体系。

3.后续研究应优先开展大样本纵向研究，重点检测主观认知下降等高危人群的眼动参数，为眼动异常作为阿尔兹海默病相关认知衰退早期生物标志物提供更一致的证据。

4.需统一视觉功能相关检测技术与研究方案，结合阿尔茨海默病患者的认知局限筛选适配的检测手段，提升研究可重复性与结果可比性，支撑后续荟萃分析。

论文五

利用睁眼和闭眼静息状态下的定量脑电图 (qEEG) 研究阿尔茨海默病患者伽马频段功率谱密度

https://doi.org/10.3390/jcm14124256

本研究针对伽马振荡在阿尔兹海默病研究中探索不足的问题，选取534名40-90岁认知正常者与阿尔兹海默病患者为对象，采用睁眼、闭眼静息态定量脑电图，借助Welch法、相干性分析等技术检测伽马频带功率谱密度与功能连接。

选题方向参考

1.后续研究应严格控制年龄混杂因素，开展大样本分层与纵向追踪分析，明确伽马频带指标以区分阿尔兹海默病与认知正常人群的疾病特异性。

2.应联合伽马频带电生理指标与其他影像、体液生物标志物构建复合诊断模型，削弱年龄相关干扰，进一步提升阿尔兹海默病鉴别诊断的准确性。

3.建议开展真实世界临床研究，探索伽马频带分析指标与阿尔兹海默病的病情进展、干预疗效的关联，为制定个体化诊疗与及时干预方案提供依据。

• JCM 期刊介绍

主编：Emmanuel Andrès, University Hospital of Strasbourg, France; Kent Doi, University of Tokyo, Japan

主要发表所有临床及临床前研究方面的论文，涵盖但不限于心脏病学、胃肠病学和肝胰胆病学、临床神经病学、肿瘤学、骨科、内分泌与代谢、肾脏科和泌尿科、流行病学与公共卫生、口腔科、肺病学、眼科、妇产科、免疫学、血液学、临床心理学与精神病学、耳鼻喉科、皮肤科、临床营养、临床康复、老年病学、临床药理学等研究领域。

2024 Impact Factor：2.9

2024 CiteScore：5.2

Time to First Decision：18.5 Days

Acceptance to Publication：2.7 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jcm