JNNP:扩散张量MRI是预测痴呆的因素吗?

2021-09-23 MedSci原创 MedSci原创

脑小血管病(SVD)导致四分之一的中风,是血管认知障碍和痴呆最常见的原因。常规MRI显示SVD特征,包括腔隙性梗死、白质高信号(WMH)、脑微出血(CMB)和血管周围间隙增大。认知障碍是由于提供连接的

脑小血管病(SVD)导致四分之一的中风,是血管认知障碍和痴呆最常见的原因。常规MRI显示SVD特征,包括腔隙性梗死、白质高信号(WMH)、脑微出血(CMB)和血管周围间隙增大。认知障碍是由于提供连接的WM束受损而导致神经网络中断所致,这要么破坏了神经认知系统之间信息的有效处理,要么破坏了协调认知的控制机制。研究表明,WMH值可预测中风和痴呆。识别WM超微结构损伤和神经束损伤的更敏感方法改变是扩散张量成像(DTI)。

DTI测量的使用可以更好地预测痴呆症的进展,从而使高风险人群成为治疗干预的目标。然而,在其更广泛应用临床之前,重要的是证明DTI测量值确实可以预测不同人群的痴呆,包括SVD严重程度不同的患者。此外,腔隙、WMH、萎缩和CMB等其他标记物也与SVD的认知相关。确定这些标记物的相对重要性很重要。可能需要DTI和其他MRI测量相结合,以反映微观结构损伤以外的疾病异质性。

为了评估DTI测量在整个SVD严重程度范围内的预测价值,在六个队列中确定DTI测量与认知之间的相关性,以及DTI测量的基线和变化是否预测痴呆转化。本文发表在《神经病学,神经外科学和精神病学杂志》上()。

 

建立了优化多模态MRI标记作为脑小血管疾病所致血管认知损害(最优)试验的替代标记,以确定DTI测量是否能预测多个队列中SVD的痴呆。包括6个SVD严重程度不同的队列。严重症状SVD队列(扫描):MRI扫描在基线检查时进行,并在1.5小时内进行3年以上的随访 。多中心严重症状SVD队列(PRESERVE):MRI采集在8台3-Tesla MRI扫描仪上进行。中度SVD队列:MRI采集是在1.5英寸的平台上进行的 T西门子Magnetom Avanto MRI机器,认知能力通过有效的认知任务进行评估。年龄标准化分数用于计算整体认知分数。轻度认知障碍队列(MCI):成像数据在3T西门子Magnetom Trio Tim系统上采集。可获得基线和2年随访DTI数据。15名患者接受了先前验证的神经心理学测试。分数被标准化为平均值和标准差,以形成全球认知的衡量标准。老年无卒中人群队列研究(ASPS-Fam)。单基因遗传SVD(CADASIL):1.5T GE Signa系统扫描。

Figure 1

在临床DTI模型中,个体标记物对未经调整的认知评估贡献

从原始T1图像计算脑体积(BV)并进行WMH和脑组织分割。通过计算WMH体积与由灰质(GM)、WM和WMH之和组成的大脑总体积的比率来计算SVDp。使用k-最近邻技术将体素分类为CSF、GM和正常出现的WM,并根据这些测量值计算体积。采用自适应阈值技术检测WMH体积。ASPS-FAM:颅内容积由FreeSurfer V.6.0估算。使用定制的交互式数据语言程序创建WMH分布。CADASIL:BV是从原始T1图像计算出来的,作为大脑大小相对于头骨大小的估计值。 计算六个WM直方图测量值:平均扩散率(MD)中位数(MD中位数)、峰高(PH)和峰位(pkval)以及分数各向异性(FA)中位数(FA中位数)、FAPH和FA pkval。

DTI测量的平均扩散率(MD)中位数与所有队列中的认知相关,表明WM损伤对认知的贡献。与单独的临床风险模型相比,添加MD中位数显著改善了模型拟合度,并且在添加常规MRI测量时,在所有单中心SVD队列中进一步增加了模型拟合度。基线MD中位数预测痴呆转化率。在一项严重SVD(扫描)的研究中,MD中位数的变化也预测了痴呆症的转化。

Figure 2

在临床MRI扩散张量成像模型中,个体标记物对认知评估贡献

在许多有痴呆风险但SVD程度不同的队列中,证实了弥散性WM损伤(通过DTI测量)作为认知损害和痴呆的主要决定因素的重要性。进一步验证了DTI测量作为预测未来痴呆风险的标志物的使用。DTI测量也与所有队列中的认知相关,表明在SVD疾病严重程度的所有等级中,WM损害对认知损害的贡献。常规标记物的相对贡献因疾病严重程度而异。在所有SVD队列(扫描、运行DMC和CADASIL)中,BV和DTI测量是认知的强成像预测因子。相反,在正常老年人(ASPS-Fam)和MCI队列(协调)中,DTI测量是最强的影像学预测指标,而脑萎缩和腔隙的预测价值很低。这可能部分反映了一个事实,即腔隙在严重SVD中更为常见。DTI测量在简单临床模型中增加了与纳入整体认知评分类似的预测水平。

结果与WM损伤一致,WM损伤导致WM通路中断和认知基础的大脑网络断开,在认知障碍和痴呆中起着至关重要的作用。纤维束成像技术可用于从DTI数据生成大脑网络,并且网络测量结果已显示与SVD患者的认知横截面相关,并预测未来的痴呆风险。SVD的常规标记物,如WM损伤,缺陷和CMB通过破坏网络完整性而损害认知。 本研究数据强调了这一过程在不同患者群体中的重要性,不仅是那些患有严重SVD的患者,但也包括那些以AD为主要病理学的MCI患者。

总之,结果支持所有队列中WM改变在痴呆发病机制中的重要作用。DTI指标,如MD中位数,可能是一个意义的临床风险预测指标。

Egle MHilal STuladhar AM, et al Prediction of dementia using diffusion tensor MRI measures: the OPTIMAL collaboration

 

 
 

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