目的 通过自动纤维定PCR Genotyping量（automatic fiber quantification, AFQ）技术分析肌萎缩侧索硬化症（amyotrophic lateral sclerosis, ALS）患者脑白质纤维完整性改变，并探究其与支持向量机（support vector machine, SVM）方法联用识别ALS疾病的可行性。材料与方法 前瞻性纳入29例ALS患者（ALS组）及相匹配的29例健康对照者（healthy controls, HCs）(HCs组)临床和MRI资料，使用AFQ软件包对所有受试者的扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）数据进行分析，追踪全脑20条白质纤维束，每条纤维束分成100等份，定量分析每个等份的各向异性分数（fractional anisotropy, FA）及平均扩散系数（mean diffusivity, MD）、径向扩散系数（radial diffusivity, RD）、轴向扩散系数（axial diffusivity, AD）参数值，运用偏相关分析DTI参数与临床指标的相关性，同时提取两组被试的脑白质纤维差异值作为分类特征，利用SVM区分ALS组和HCs组，估算准确率。结果 AFQ结果表明，与HCs相比，ALS患者在左侧皮质脊髓束FA值及AD值降低，左侧额枕下束及右侧上纵束AD值增高，双侧皮质脊髓束MD值、RD值增高，S63845且左侧皮质脊髓束平均FA值与修订版肌萎缩侧索硬化功能评分量表（Amyotrophic Lateral Sclerosis Functional Rating Scale-Revised, ALSFRS-R）中的精细功能域得分呈正相关（r=0.386,P=0.046），右上纵束平均AD值与ALSFRS-R评分中的延髓功能域得分呈正相关（r=0.422,P=0.028），右侧皮质脊髓束平均MD值、RD值均与爱丁堡ALS认知行为量表（Edinburgh Cognitive and Behavioural ALS Screen, ECAS）评分呈负相关（r=-0.428,P=0.026;r=-0.416,P=0.031）。筛选出所有受损纤维束具有组间差异的节点作为特征值，取得了较好的分类效果，对ALS组和HCs组的鉴别准确率达81.00%，且受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）值最大为0.90。结论 ALS患者的白质微结构损伤主要与皮质脊髓束有关，基于Ahttps://www.selleck.cn/products/PF-2341066.htmlFQ分析检测的这些异常可作为一种有效的生物标志物，与SVM方法联用能够提高ALS患者的诊断性评估。