European Radiology:如何应用MRI区分路易体痴呆和阿尔茨海默氏症痴呆

2025-02-11 shaosai MedSci原创 发表于陕西省

磁共振成像(MRI)是诊断神经退行性疾病时常用且广泛可及的工具。在阿尔茨海默病(AD)的影像学标志物中,结构磁共振成像(MRI)显示内侧、基底和外侧颞叶以及内侧顶叶皮质存在不成比例的萎缩。

路易体痴呆(DLB)是老年人群中仅次于阿尔茨海默病(AD)痴呆的第二大常见神经退行性痴呆病因。临床上,路易体痴呆(DLB)被定义为伴有视幻觉、帕金森综合征、认知波动和/或快速眼动睡眠行为障碍(RBD)的认知能力下降。病理方面,路易体痴呆(DLB)的特征是大脑中α-突触核蛋白(α-Syn)聚集,而且路易体痴呆(DLB)患者常常伴有阿尔茨海默病(AD)病理改变,即 β-淀粉样蛋白斑块(Aβ)和神经原纤维缠结,这两种最常见神经退行性疾病之间的重叠使得诊断更具挑战性。

区分伴有阿尔茨海默病(AD)病理的路易体痴呆(DLB/AD +)患者、不伴有阿尔茨海默病(AD)病理的路易体痴呆(DLB/AD -)患者以及阿尔茨海默病(AD)痴呆患者,对于疾病进展、管理和治疗都很重要。伴有阿尔茨海默病(AD)病理的路易体痴呆(DLB/AD +)患者病程更具侵袭性,与不伴有阿尔茨海默病(AD)病理的路易体痴呆(DLB/AD -)患者相比,其记忆障碍更明显,入住养老院及死亡的风险也更高。脑脊液(CSF)生物标志物可用于在疾病早期识别阿尔茨海默病(AD)病理,但目前尚无用于诊断路易体痴呆(DLB)的特异性生物标志物,这使得准确识别路易体痴呆(DLB)患者变得复杂。能够辅助临床医生进行鉴别诊断的提示性生物标志物包括多巴胺转运体(DAT)成像、碘-123 间碘苄胍(MIBG)心脏闪烁显像以及多导睡眠图等,但这些技术虽有助于区分路易体痴呆(DLB)和阿尔茨海默病(AD),却存在可及性和成本等方面的劣势,因此在诊断检查过程中并非常规开展项目。

磁共振成像(MRI)是诊断神经退行性疾病时常用且广泛可及的工具。在阿尔茨海默病(AD)的影像学标志物中,结构磁共振成像(MRI)显示内侧、基底和外侧颞叶以及内侧顶叶皮质存在不成比例的萎缩。相反,内侧颞叶体积保留被认为是路易体痴呆(DLB)的一个支持性生物标志物。路易体痴呆(DLB)与阿尔茨海默病(AD)存在重叠的萎缩模式,尤其当存在伴随的阿尔茨海默病(AD)病理改变时。本研究重点关注结构磁共振成像(MRI),不过也有证据表明弥散张量成像和功能磁共振成像(MRI)在路易体痴呆(DLB)的诊断中可能有价值。自动化的磁共振成像(MRI)图像量化方法能够提供客观的生物标志物,通过将个体患者的磁共振成像(MRI)数据与参照人群进行比较,识别出人眼难以察觉的模式。在之前一项使用相同结构磁共振成像(MRI)量化方法的研究中,路易体痴呆(DLB)无法准确地与其他可导致痴呆的病因(如阿尔茨海默病(AD)、血管性痴呆、额颞叶痴呆等)区分开来,敏感度仅局限于 32%,而且该研究未直接比较路易体痴呆(DLB)和阿尔茨海默病(AD),也未涉及路易体痴呆(DLB)患者的阿尔茨海默病(AD)共病理情况。此前也有用其他量化方法开展的比较阿尔茨海默病(AD)和路易体痴呆(DLB)的类似体积研究,这些体积研究中最一致的发现是阿尔茨海默病(AD)的海马萎缩程度比路易体痴呆(DLB)更严重,还有研究报道了路易体痴呆(DLB)相较于阿尔茨海默病(AD)壳核以及无名质萎缩更严重的情况。


最近,发表在European Radiology 上的一篇文章检验了基于磁共振成像(MRI)的脑容量测量在区分路易体痴呆(DLB,含 AD + /- 情况)患者、阿尔茨海默病(AD)患者以及正常对照者方面的额外价值。

研究纳入了来自四个队列(ADC、ADNI、PDBP 和 PredictND)的 1518 名参与者,其中 147 名是路易体痴呆(DLB)患者(n = 76,DLB/AD +;n = 71,DLB/AD -),668 名是阿尔茨海默病(AD)痴呆患者,703 名是正常对照者。使用自动分割工具计算 70 个脑区的体积,并据此计算出依赖于年龄、性别和头围大小的 z 分数。对不同诊断组之间的各个脑区进行比较,评估组合多个脑区是否能改善区分效果。为评估诊断性能,运用了受试者工作特征曲线下面积(AUC)和敏感度指标。

使用 70 个脑区体积组合的分类器能正确区分 60% 的路易体痴呆(DLB)患者和 70% 的阿尔茨海默病(AD)患者。在路易体痴呆(DLB)与阿尔茨海默病(AD)对比时,该分类器产生的受试者工作特征曲线下面积(AUC)为 0.80(0.77 - 0.83),优于表现最佳的单个脑区(海马,其 AUC 为 0.73 [0.69 - 0.76],p < 0.01)。在路易体痴呆(DLB/AD +)与阿尔茨海默病(AD)对比时,分类器将受试者工作特征曲线下面积(AUC)提高到了 0.74(0.68 - 0.80),而海马对应的 AUC 为 0.70(0.64 - 0.76),p = 0.25。


图 模型对每个诊断子组预测的概率。每个子图显示了分类器预测的概率之一的分布,真实诊断在x轴上

本项研究表明,使用多个脑区体积的组合提高了分类准确性,进而改善了对伴有和不伴有伴随阿尔茨海默病(AD)病理的路易体痴呆(DLB)患者以及阿尔茨海默病(AD)患者的区分效果。

原始出处:

Aniek M van Gils,Antti J Tolonen,Hanneke F M Rhodius-Meester,et al.Separating dementia with Lewy bodies from Alzheimer's disease dementia using a volumetric MRI classifier.DOI:10.1007/s00330-024-11257-7

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    2025-02-11 梅斯管理员 来自陕西省

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