1.
Какие параметры используются для измерения целостности белого вещества при диффузионной тензорной визуализации мозга?
Диффузионно-тензорная визуализация (DTI), одна из последовательностей магнитно-резонансной томографии используется для измерения микроструктурной целостности белого вещества при нейродегенеративных заболеваниях, а также для визуализации связей мозговых волокон с помощью трактографии. Фракционная анизотропия (FA), радиальная (RD), аксиальная (AD) и средняя диффузионная способность (MD) чаще всего используются для описания степени случайного движения молекул воды в микроскопическом масштабе. Так, FA, которая измеряет направленность случайного движения воды, использовалась для исследования расположения нервных волокон, целостности аксонов и степени их миелинизации (Basser, P. J., & Jones, D. K., 2002). FA применяется для определения микроструктурной целостности тканей мозга, особенно предпочтительнее ориентированных тканей, таких как белое вещество и архитектура волоконных трактов. MD измеряет величину диффузии воды. Высокий MD, как полагают, указывает на обширные клеточные повреждения, включая отек и некроз. MD используется для фиксации микроструктурных изменений в тканях как серого, так и белого вещества. AD измеряет величину диффузии вдоль главной оси, а RD измеряет величину поперечной диффузии. Повышенный RD, по-видимому, описывает истончение миелина, вызванное патологией миелина, тогда как пониженный AD указывает на острое повреждение аксонов, но не коррелирует с хроническим их повреждением (Kim, J.et.al., 2006).
Какие ограничения выделяют при попытках клинической интерпретации параметров диффузионно-тензорной визуализации мозга?
Клиническая польза показателей DTI должна учитывать несколько ограничений: (1) Все эти показатели DTI не имеют подтверждений со специфической невропатологией в посмертном мозге. (2) Интерпретация RD/AD может быть затруднена в вокселях, содержащих изотропную структуру. Так, сообщалось, что фиктивные изменения между RD и AD могут возникать в областях низкой анизотропии, тяжелой патологии, частичного объема и перекрестных волокон (Cercignani, M., & Wheeler-Kingshott, C. A., 2009). Связь увеличенного AD с восстановлением аксонов (как обратная реакция на повреждение аксонов) остается под вопросом, поскольку многие исследования показали, что увеличение AD связано с нейродегенеративными расстройствами, такими как деменция (Acosta-Cabronero, J., et.al., 2013). нейробиологического значения для увеличения AD. Несмотря на эти ограничения, было обнаружено, что уменьшение FA и увеличение MD коррелируют с дегенерацией нейронов, в том числе, вызванной потерей дофамина (Boska, M. D., et.al., 2007).
Какое влияние оказывают пол и возраст на показатели микроструктуры белого вещества мозга?
Размер мозга связан с показателями микроструктуры его белого вещества (Warling, A., et.al., 2021). С возрастом аксоны и миелиновые оболочки белого вещества подвергаются дегенерации, как это было показано в посмертных исследованиях (Tang, Y.,et.al., 1997). Cтарение заметно снижает прокси-факторы микроструктурной целостности белого вещества мозга, полученные с помощью диффузионной тензорной визуализации (DTI), с заметным снижением фракционной анизотропией (FA), начиная примерно с возраста 40–50 лет. (Lebel, C., et.al., 2012). Даже узкий возрастной диапазон (50–66 лет) связан с более низким FA по всеve белому веществу, сопровождаемым более высокими значениями средней диффуизии (MD) и радиальной диффузии (RD), вероятно, отражающими потерю целостности аксонов, миелинизации, клеточной упаковки или их комбинацию. Увеличение FA, связанное с большим внутричерепным объемом, в основном сопровождалось меньшим RD и в меньшей степени меньшим MD. Эти ассоциации предполагают, что больший внутричерепной объем может быть связан с большим количеством аксонов, лучшей миелинизацией и большей упаковкой аксонов (на основе гистологических исследований).
Какой градиент возрастных изменений микрострруктуры белого вещества мозга?
Известно, о передне-заднем градиенте возрастных изменений в индексах микроструктуры ,белого вещества, полученных с помощью DTI ( Cox, S. R.,et.al., 2016), что согласуется с гипотезой «последним пришел - первым ушел». Кроме того, обнаружен верхний-нижний градиент возрастных изменений на DTI (Sexton, C. E., et.al., 2014). Возможно и избирательное ухудшение определенных трактов белого вещества, особенно чувствительных к эффекту старения на основе результатов DTI (Salat, D. H., 2011). Однако, некоторые авторы не обнаружили ни четкого передне-заднего/верхне-нижнего градиента, ни ограниченных изменений, расположенных в определенных трактах для FA в последнее десятилетие перед старостью.
2.
Какая связь между внутричепным объемом мозга и фракционной анизотропией?
Результаты трактографии показывают аналогичную положительную связь между внутричерепным объемом ( ICV) и фракционной анизотропией (FA) во всех основных трактах белого вещества у мужчин и женщин. Также были обнаружены ассоциации между ICV и средней, радиальной и аксиальной диффузиями, но в меньшей степени, чем фракционной анизотропией. Ассоциации между индексами ICV и DTI также могут быть связаны с эффектами частичного объема. Воксель маленького мозга может включать более сложные конфигурации волокон и больше типов тканей по сравнению с аналогичным вокселем в большом мозге, что приводит к более низкому FA у тех, у кого ICV меньше. Положительная связь между FA и пространственным разрешением была продемонстрирована в нескольких исследованиях, что подтверждает роль эффектов частичного объема для ассоциации между ICV и FA (Papanikolaou, N.,et.al., 2006).
3.
О чем может говорить раннее снижение фракционной анизотропии?
Результаты пространственной статистики на основе трактов (TBSS) показали, что и мужчины, и женщины имели области более высокой и более низкой FA в зависимости от возраста , но после контроля возраста и внутричерепного объема только у женщин были области с более высокой FA. Возраст был отрицательно связан с FA по всему белому веществу независимо от пола и внутричерепного объема (Eikenes L.,et.al. 2023). Снижение FA может служить ранним признаком нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера и заболевание мелких сосудов (Finsterwalder, S.,et.al., 2020). Однако DTI не считается диагностическим маркером для самой ранней болезни Паркинсона, поскольку анизотропные изменения представляют собой временно расходящийся паттерн во время самого раннего течения этого нейродегенеративного расстройства.
Какие современные методы обработки диффузионно-тензорного изображения позволяют лучше анализировать состояние белого и серого веществ мозга?
Последние технические соверешенствоаания в обработке DTI, включая регистрацию на основе поверхности коры , например, с использованием FreeSurfer, а также регистрацию на основе "скелета серого вещества", например, с использованием пространственной статистики на основе серого вещества, позволяют проводить высоконадежные анализы DTI серого вещества. С другой стороны, считается, что переменные диффузии имеют лучшую чувствительность, чем FA, при выявлении нейродегенеративных аномалий в сером веществе (Weston, P., et.al., 2015).
Выводы
Фракционная анизотропия используется для исследования расположения нервных волокон, целостности аксонов и степени их миелинизации
Высокая средняя диффузия указывает на обширные клеточные повреждения, включая отек и некроз.
Повышенная радиальная диффузия описывает истончение миелина, вызванное его патологией, тогда как пониженная аксиальная диффузия указывает на острое повреждение аксонов, но не коррелирует с хроническим их повреждением
Cтарение ( после 40-50 лет) ухудшает целостность белого вещества мозга
Существует положительная корреляция между внутричерепным объемом и фракционной анизотропией
У женщин можно выявить области с более высокой фракционной анизотропией независимо от возраста.
Снижение фракционной анизотропии - ранний признак нейродегенеративных заболеваний
Литература
Acosta-Cabronero, J., Williams, G. B., Pengas, G., & Nestor, P. J. (2010). Absolute diffusivities define the landscape of white matter degeneration in Alzheimer's disease. Brain, 133(2), 529-539.
Basser, P. J., & Jones, D. K. (2002). Diffusion‐tensor MRI: theory, experimental design and data analysis–a technical review. NMR in Biomedicine: An International Journal Devoted to the Development and Application of Magnetic Resonance In Vivo, 15(7‐8), 456-467.
Boska, M. D., Hasan, K. M., Kibuule, D., Banerjee, R., McIntyre, E., Nelson, J. A., ... & Mosley, R. L. (2007). Quantitative diffusion tensor imaging detects dopaminergic neuronal degeneration in a murine model of Parkinson’s disease. Neurobiology of disease, 26(3), 590-596.
Cercignani, M., & Wheeler-Kingshott, C. A. M. (2009). About" axial" and" radial" diffusivities. Magnetic resonance in medicine: official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine/Society of Magnetic Resonance in Medicine, 61(5), 1255-1260.
Cox, S. R., Ritchie, S. J., Tucker-Drob, E. M., Liewald, D. C., Hagenaars, S. P., Davies, G., ... & Deary, I. J. (2016). Ageing and brain white matter structure in 3,513 UK Biobank participants. Nature communications, 7(1), 13629.
Eikenes L.,et.al. Both brain size and biological sex contribute to variation in white matter microstructure in middle‐aged healthy adults. Hum Brain Mapp. 2023 Feb 1; 44(2): 691–709
Finsterwalder, S., Vlegels, N., Gesierich, B., Araque Caballero, M. Á., Weaver, N. A., Franzmeier, N., ... & Duering, M. (2020). Small vessel disease more than Alzheimer's disease determines diffusion MRI alterations in memory clinic patients. Alzheimer's & Dementia, 16(11), 1504-1514.
Kim, J. H., Budde, M. D., Liang, H. F., Klein, R. S., Russell, J. H., Cross, A. H., & Song, S. K. (2006). Detecting axon damage in spinal cord from a mouse model of multiple sclerosis. Neurobiology of disease, 21(3), 626-632.
Lebel, C., Gee, M., Camicioli, R., Wieler, M., Martin, W., & Beaulieu, C. (2012). Diffusion tensor imaging of white matter tract evolution over the lifespan. Neuroimage, 60(1), 340-352.
Papanikolaou, N., Karampekios, S., Papadaki, E., Malamas, M., Maris, T., & Gourtsoyiannis, N. (2006). Fractional anisotropy and mean diffusivity measurements on normal human brain: comparison between low-and high-resolution diffusion tensor imaging sequences. European radiology, 16, 187-192.
Salat, D. H. (2011). The declining infrastructure of the aging brain. Brain connectivity, 1(4), 279-293.
Sexton, C. E., Walhovd, K. B., Storsve, A. B., Tamnes, C. K., Westlye, L. T., Johansen-Berg, H., & Fjell, A. M. (2014). Accelerated changes in white matter microstructure during aging: a longitudinal diffusion tensor imaging study. Journal of Neuroscience, 34(46), 15425-15436.
Tang, Y., Nyengaard, J. R., Pakkenberg, B., & Gundersen, H. J. G. (1997). Age-induced white matter changes in the human brain: a stereological investigation. Neurobiology of aging, 18(6), 609-615.
Warling, A., McDermott, C. L., Liu, S., Seidlitz, J., Rodrigue, A. L., Nadig, A., ... & Raznahan, A. (2021). Regional white matter scaling in the human brain. Journal of Neuroscience, 41(33), 7015-7028.
Weston, P. S., Simpson, I. J., Ryan, N. S., Ourselin, S., & Fox, N. C. (2015). Diffusion imaging changes in grey matter in Alzheimer’s disease: a potential marker of early neurodegeneration. Alzheimer's research & therapy, 7, 1-8.
Добавить комментарий