PREVENT-AD open Dataset|阿尔茨海默病数据集|临床试验数据集

PREVENT-AD（阿尔茨海默病的前症状评估实验或新治疗方法）队列由55岁以上的认知健康参与者组成，他们因父母和/或兄弟姐妹患有该病而处于发展阿尔茨海默病（AD）的风险中。自2011年以来，这些‘高风险’参与者通过多种疾病指标的多模态测量进行了自然主义的AD前症状阶段研究。还进行了一项旨在测试药物预防剂的临床试验。PREVENT-AD研究组现在正在公开发布数据，旨在为社区对AD发病机制的日益增长的需求做出贡献。

The PREVENT-AD (Pre-symptomatic Evaluation of Experimental or Novel Treatments for Alzheimer's Disease) cohort consists of cognitively healthy participants over the age of 55 who are at risk of developing Alzheimer's Disease (AD) due to having parents and/or siblings affected by the condition. Since 2011, these 'high-risk' participants have been studied in a naturalistic pre-symptomatic phase of AD through multimodal measurements of various disease indicators. A clinical trial aimed at testing pharmacological preventive agents has also been conducted. The PREVENT-AD research group is now publicly releasing data, aiming to contribute to the growing community demand for understanding the pathogenesis of AD.

原始信息汇总

PREVENT-AD开放数据集概述

数据集简介

PREVENT-AD（阿尔茨海默病实验性或新型治疗方法的前症状评估）队列由55岁以上的认知健康参与者组成，这些参与者因父母和/或兄弟姐妹患有阿尔茨海默病（AD）而处于患病风险中。自2011年以来，这些“高风险”参与者通过多模态测量各种疾病指标进行了自然研究，以研究AD的前症状阶段。此外，还进行了一项旨在测试药物预防剂的临床试验。

数据组织

数据集按照candidate_id/visit_label的结构组织：

preventad-open |__DATS.json |__candidate_id |__candidate.json |__visit_label |__visit.json |__handedness.json |__images |__image_1.mnc |__image_2.mnc |__image_3.mnc

• DATS.json：描述数据集内容的JSON文件。
• candidate.json：包含候选人的基本人口统计信息。
• visit.json：包含访问级别的信息。
• handedness.json：当存在时，包含爱丁堡利手性库存的结果。
• 图像以MINC格式提供。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

PREVENT-AD开放数据集的构建基于一项长期的自然观察研究，研究对象为55岁以上认知健康的个体，这些个体的父母或兄弟姐妹曾患有阿尔茨海默病（AD），因此他们被视为AD的高风险人群。自2011年起，研究团队通过多模态测量手段对这些参与者进行了跟踪，以探索AD症状前期的特征。数据集的构建遵循了BIDS（脑成像数据结构）标准，确保了数据的规范性和可重复性。数据按参与者ID和访问标签进行组织，包含了详细的元数据和图像文件。

使用方法

研究人员可以通过访问PREVENT-AD的LORIS开放数据库实例或CONP门户网站获取数据集。数据集的组织结构清晰，用户可以根据参与者ID和访问标签快速定位所需数据。对于脑影像数据，MINC格式的支持使得数据可以直接用于多种神经影像分析工具。此外，数据集提供的元数据文件（如DATS.json）为数据的解读和整合提供了便利。研究人员还可以通过访问PREVENT-AD的官方网站和社交媒体账号获取更多关于数据集和研究背景的信息。

背景与挑战

背景概述

PREVENT-AD开放数据集是由PREVENT-AD研究组于2011年启动的一项长期研究项目，旨在探索阿尔茨海默病（AD）的早期预防和干预策略。该数据集主要关注55岁以上认知健康的个体，这些个体因父母或兄弟姐妹患有AD而具有较高的患病风险。通过多模态测量手段，研究人员对这些参与者进行了长期的跟踪研究，以揭示AD症状前期的生物学和行为学特征。该数据集的开放共享为全球研究社区提供了宝贵资源，推动了AD病理机制的深入理解。

当前挑战

PREVENT-AD数据集在解决AD早期预防问题时面临多重挑战。首先，AD的病理机制复杂且尚未完全阐明，如何在症状出现前准确识别高风险个体仍是一个难题。其次，数据采集过程中涉及多种模态数据（如影像学、行为学等），如何有效整合和分析这些异构数据对研究提出了技术挑战。此外，数据隐私保护和伦理问题也是构建和共享此类数据集时需要重点考虑的因素。这些挑战不仅影响了数据的收集和处理，也对后续研究的可靠性和可重复性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

PREVENT-AD开放数据集在阿尔茨海默病（AD）的早期研究中扮演了关键角色。该数据集通过收集55岁以上认知健康但具有AD家族史个体的多模态数据，为研究者提供了一个独特的窗口，以探索AD在症状出现前的生物学和行为学变化。这些数据包括神经影像学、临床评估和遗传信息，广泛应用于AD早期标志物的识别和疾病进展模型的构建。

解决学术问题

PREVENT-AD数据集解决了阿尔茨海默病研究中的关键问题，特别是如何在症状出现前识别疾病风险。通过长期追踪具有AD家族史的个体，该数据集为研究者提供了宝贵的数据，用于验证和开发新的生物标志物和预测模型。这不仅推动了AD早期诊断技术的发展，还为预防性治疗策略的制定提供了科学依据。

实际应用

在实际应用中，PREVENT-AD数据集已被广泛用于开发阿尔茨海默病的早期筛查工具和个性化预防方案。医疗研究机构利用该数据集中的多模态数据，结合机器学习算法，开发出能够预测AD风险的模型。这些模型在临床实践中具有重要价值，能够帮助医生更早地识别高风险个体，从而采取干预措施延缓疾病进展。

数据集最近研究

最新研究方向

随着阿尔茨海默病（AD）研究的深入，PREVENT-AD开放数据集为探索该疾病的早期生物标志物和预防策略提供了宝贵资源。近年来，研究者们利用该数据集的多模态数据，重点分析了认知健康但具有AD家族史的中老年人群的脑部影像、遗传信息及行为数据，以期在症状出现前识别出潜在的病理变化。这些研究不仅推动了AD早期诊断技术的发展，还为个性化预防干预措施的制定提供了科学依据。此外，该数据集的开放共享模式促进了全球科研团队的协作，加速了AD研究领域的知识积累和技术创新。