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帕金森病（PD）的运动异质性通常被概括为硬性亚型标签，然而临床状态会随时间纵向变化，严重程度可能主导无监督结构，而且模型不确定性很少经过校准。我们开发了一种经后验概率和重拟合稳定性校准的多模态运动状态框架，用于分配具有概率性的 MDS-UPDRS-III 运动状态，在患者层面进行聚合，将总体负担与残余震颤-轴性特征分离，并检验影像学是否能够恢复由此得到的后验分布。 在 29,366 次对齐的 PPMI 运动-后验随访中，共涉及 4,773 个参与者标识符，患者层面的状态家族总体上表现稳定（模态家族比例 0.925；95% CI 0.921–0.930），但有 25.5% 的患者在随访过程中发生了状态转换（95% CI 24.1–26.7%）。仅 PD 队列的定义产生了更小的分母，因此作为敏感性队列报告，并重新进行了校准和影像-后验检验。严重程度和协变量解释了运动领域方差中的相当大一部分，尤其是运动迟缓（rsecond=0.850），但残余特征建模在总严重程度、主成分、留一领域、非目标负担和仅临床严重程度轴上均保留了五个活跃成分。 采用 250 次患者分块自助法重拟合的重拟合稳定性校准显示，名义后验置信度较高（0.989），但经验性标签一致性较低（0.849），这量化了过度自信，而非将其掩盖。以患者留出方式进行的时间建模能够预测未来轴性负担（最佳 XGBoost rsecond=0.605）和未来状态转换（XGBoost AUC=0.830；95% CI 0.822–0.837）。DaTSCAN 联合 FreeSurfer ROI 特征可预测患者层面的软性运动后验向量（RF jsd=0.209；95% CI 0.199–0.220；macro-AUROC=0.692），而经严重程度/人口统计学调整后的影像特征进一步提高了软后验恢复效果（jsd=0.188）。在 225 例外部患者中，BioFIND 迁移在状态分配后复现了具有临床意义的终点梯度，这支持了外部表面效度，而非确定性的可迁移性。 这些结果支持将 PD 运动表型状态视为经过校准、动态变化、具有临床可解释性的特征谱，并具有趋同的影像学关联，而不是将其视为确定性的生物学亚型。
帕金森病（PD）的运动异质性通常通过硬性亚型标签进行概括，然而临床状态会随时间纵向变化，疾病严重程度往往主导无监督结构，而且模型不确定性很少经过校准。我们构建了一种经后验概率与重拟合稳定性校准的多模态运动状态框架，用于分配基于 MDS-UPDRS-III 的概率性运动状态，并在患者层面进行聚合，将总体负担与残余震颤-轴性特征分离，同时检验影像学是否能够恢复由此产生的后验分布。
在 29,366 次对齐的 PPMI 运动-后验随访记录（涵盖 4,773 个参与者标识）中，患者层面的状态家族平均而言是稳定的（模态家族比例 0.925；95% CI 0.921–0.930），但有 25.5% 的患者在随访期间发生了状态转换（95% CI 24.1–26.7%）。仅限 PD 的队列定义产生了更小的分母，因此作为敏感性队列报告，并重新进行了校准和影像-后验检验。严重程度及协变量解释了运动领域方差中的相当大一部分，尤其是运动迟缓（rsecond=0.850），但残余特征建模在总严重程度、主成分、留一领域、非目标负担以及仅临床严重程度轴上均保留了五个活跃成分。
采用 250 次以患者为区块的自助法重拟合所进行的重拟合稳定性校准显示，名义后验置信度较高（0.989），但经验性标签一致性较低（0.849），这量化了过度自信，而非将其掩盖。以患者留出为基础的时间建模能够预测未来的轴性负担（最佳 XGBoost rsecond=0.605）以及未来的状态转换（XGBoost AUC=0.830；95% CI 0.822–0.837）。
DaTSCAN 联合 FreeSurfer 感兴趣区域（ROI）特征能够预测患者层面的软性运动后验向量（RF jsd=0.209；95% CI 0.199–0.220；macro-AUROC=0.692），而经严重程度/人口统计学调整后的影像特征进一步改善了软后验恢复效果（jsd=0.188）。在 225 例外部患者中，BioFIND 迁移在状态分配后重现了具有临床意义的终点梯度，这支持的是外部表面效度，而非确定性的可迁移性。
这些结果表明，PD 运动表型状态应被视为经过校准、动态变化、具有临床可解释性且与影像学关联趋同的特征谱，而不应被视为确定性的生物学亚型。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.12.732003v1?rss=1
🏷️ 帕金森病 运动表型 纵向随访 后验校准 影像学关联 疾病异质性