2021 年 11 月 29 日，神经内科王坚团队、PET中心管一晖/左传涛团队在国际帕金森病和运动障碍协会官方杂志《运动障碍疾病》(Movement Disorders)(中科院1区，IF = 10.338)在线发表了“携带MAPT突变患者18F-APN-1607 tau PET显像研究”。本研究利用第二代tau蛋白显像示踪剂18F-APN-1607，对携带MAPT突变患者脑内tau蛋白的沉积情况进行了横断面及纵向分析。结果发现在所有病例中都观察到了高对比度的示踪剂信号，且tau蛋白沉积的解剖位置与每位患者的临床表型之间存在一定关联；随访发现随着患者临床表型的加重，tau蛋白在脑内的沉积模式也相应有所加重。提示在MAPT突变的患者人群中，18F-APN-1607 tau PET对于检测和长期随访tau蛋白的沉积模式具有应用前景。
（Zhou XY, Lu JY, Liu FT, Wu P, Zhao J, Ju ZZ, Tang YL, Shi QY, Lin HM, Wu JJ, Yen TC, Zuo CT*, Sun YM*, Wang J*. In Vivo 18F-APN-1607 Tau Positron Emission Tomography Imaging in MAPT Mutations: Cross-Sectional and Longitudinal Findings. Mov Disord. 2021 Nov 29. doi: 10.1002/mds.28867.）
2022年3月3日，复旦大学附属华山医院PET中心管一晖/左传涛团队、神经内科王坚团队、瑞士伯尔尼大学Kuangyu Shi团队在Journal of Nuclear Medicine（中科院1区，2021年IF=11.082）发表了题为Differential diagnosis of parkinsonism based on deep metabolic imaging indices的研究论文。该工作纳入来自华山医院帕金森PET影像数据库（HPPI）的1275例帕金森综合征患者和863例非帕金森综合征对照者，运用深度学习（3D深度卷积神经网络）提取深度代谢成像（DMI）指标，成功高效鉴别了PD、MSA和PSP。该方法的有效性在另一独立的德国队列中得到验证。可视化分析发现，影响DMI诊断决策的重要脑区与帕金森症的主要病理脑区一致。该研究开发的DMI指标显示出早期、准确鉴别诊断帕金森综合征的潜力，并且在处理受试人群和成像采集条件之间的差异时具有较好的稳健性。
2022年5月5日，复旦大学附属华山医院神经内科董强教授、崔梅副主任医师团队在Environmental Health Perspectives杂志发表题为“Role of OCT3 and DRP1 in the Transport of Paraquat in Astrocytes: A Mouse Study”的论著（中科院1 区，IF=11.035）。 本成果为团队在帕金森病领域长达十余年的连续性研究积累之上的又一突破性成果，既往相关研究发表在 PNAS、Nature Communication等杂志。本研究揭示，星形胶质细胞中百草枯转运体OCT3缺乏时，下调靶点蛋白DRP1可提高细胞内ASCT2转运体的水平，将百草枯转运到星形胶质细胞，从而减轻百草枯向神经元转运，减轻帕金森症状，本研究提出了帕金森病发病机制和干预的新思路。
2022年6月，复旦大学附属华山医院PET中心管一晖/左传涛团队、神经内科王坚团队、瑞士伯尔尼大学Kuangyu Shi团队在European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging（中科院1区，2021年IF=10.057）发表了题为Decoding the dopamine transporter imaging for the differential diagnosis of parkinsonism using deep learning的研究论文。该研究纳入来自华山医院帕金森PET影像数据库（HPPI）的974例帕金森症患者和43例健康对照者，运用深度学习提取多巴胺转运体（DAT）显像剂11C-CFT 的PET影像学特征以建立3D深度卷积神经网络（即DAT-Net），成功高效地对PD、MSA和PSP进行了鉴别。而基于深度学习的影像组学特征分析和感兴趣脑区半定量分析的鉴别诊断效率也均显著高于传统的相应方法。可视化分析发现，用于DAT-Net诊断决策的重要脑区与帕金森症的主要病理脑区一致。上述结果显示该研究开发的深度学习神经网络可以解码来自DAT PET显像的深度信息，有助于帕金森症的鉴别诊断。