Белое вещество мозга (WM) состоит из аксонных пучков, которые соединяют проксимальные и дистальные области мозга и создают крупномасштабные нейронные сети, способствующие сложному поведению.
Метод диффузионного тензорного изображения (DTI) обеспечивает прямое количественное определение тензора, описывающего поступательное движение молекул воды в аксонах WM. В миелинированных аксонах это движение усиливается вдоль осевого направления и ограничено в направлении, перпендикулярном ему, поэтому DTI параметры очень чувствительны к степени миелинирования аксонов , среднего диаметра аксонов и их плотности. Обычно используют три параметра DTI: коэффициент диффузии в осевом (вдоль продольной оси L || ) , радиальной (перпендикулярно аксональной стенки, L ⊥) и фракционной анизотропия (FA) диффузии воды. Осевая и радиальная диффузии обеспечивают прямые и количественные измерения региональной диффузии воды в мм 2 / сек . Кроме того, осевая и радиальная диффузии обычно объединяются в один параметр FA, который измеряет разницу в величинах диффузии воды между осевым и радиальным направлениями. Значения FA высокие (максимальное теоретическое значение 1,0) в сильно миелинированных трактах WM, низкие (0,05-0,2) в сером веществе и около нуля в спинномозговой жидкости.
Представляет интерес степень генетического контроля над изменчивостью микроструктуры церебрального белого вещества (WM) исследованного с помощью использования изображения тензора диффузии (DTI). В этом плане актуально проведение анализа наследования, генетической корреляции и количественных признаков (QTL) для всего головного мозга и основных мозговых трактов WM с учетом таких количественных параметров DTI , как фракционная анизотропия (FA) ( средние измерения) , радиальная (L ⊥ ) и аксиальной (L || ) диффузии.
Несколько последних исследований продемонстрировали доказательства генетического контроля за изменчивостью мозгового ВМ путем анализа фракционной анизотропии и региональной плотности WM у близнецов. Кроме того, сообщалось о генетически связанных аберрациях в целостности WM при синдроме Вильямса (Williams syndrome) .
Генетический корреляционный анализ показывает, что FA и L ⊥ разделяют 46% генетической дисперсии. Степень регионального генетического контроля модулируется несколькими факторами онтогенеза и процесса старения. Предварительные исследования генетики вариаций в региональной морфологии мозга указывали на возможную связь между факторами онтогенеза , такими как изменчивость в нейрогормональной среде плода и степенью генетического вклада в изменчивость структур головного мозга. Например, была обнаружена постепенная более низкая степень генетического вклада структур коры мозга , которые появляются позже в процессе развития головного мозга.
Церебральная миелинизация, измеряемая FA, сопровождается квадратичной траекторией с возрастом, причем пиковые уровни миелинизации наблюдаются между 2- м и 4- мдесятилетиями жизни. Представляет интерес проверка гипотезы о том, находятся ли более ранние развивающиеся тракты WM, которые несут сенсорную и моторную информацию, под более высоким генетическим контролем, чем более поздно развивающие ассоциативные тракты коры мозга. Перспективно и определение локализации специфических хромосомных областей, которые влияют на межструктурную изменчивость в параметрах DTI, при исследованиях , проведенных с помощью анализа количественной характеристики сцепления (QTL). Анализ QTL идентифицирует хромосомные области, которые контролируют фенотипическую изменчивость, вычисляя степень совместного наследования между фенотипом и набором специфических генетических маркеров, распределенных гомогенно по всем хромосомам. Кроме того, анализ QTL можно использовать для ответа на вопрос , будут ли генетические влияния в разных параметрах DTI отображать одни и те же или разные хромосомные области, тем самым обеспечивая прямую оценку степени совместного генетического контроля между параметрами DTI. В последнее время были проведены успешные анализы генетической связи с фенотипом нейровизуализации, объемом гиперинтенсивных поражений WM, , обеспечивающие хромосомные мишени, которые отвечают за изменчивость этого признака и объясняют генетические связи между гипертензией и объемом гиперинтенсивного WM. Совсем недавно анализ генов-кандидатов DTI-сканирования показал, что полиморфизм в гене нейротрофического фактора мозга (BDNF) мозга влияет на целостность волокон у нормальных субъектов. В исследовании, посвященном близнецам, полиморфизм BDNF значительно способствовал вариации FA в задней цингулярной извилине, где на нее приходилось около 90-95% от общей дисперсии FA, предполагая, что общие генетические варианты могут в значительной степени определять целостность белого вещества.
В последнее время был разработан аналитический метод пространственной статистики на основе трактов (TBSS) для количественной оценки вариаций уровня DOC на уровне вокселей среди субъектов по основным трактам WM . TBSS была разработана для преодоления недостатков анализа данных DTI на вокселе. Аппаратное обеспечение МР-сканеров ограничивает пространственное разрешение данных DTI, поэтому делает воксельный анализ восприимчивым к смещению и частичному объему эффектов, требующих специализированной обработки. Обработка TBSS решает это путем извлечения пространственного хода основных трактов WM, а затем анализа значений параметров диффузии, которые соответствуют средней части тракта.
Диффузионное изображение тензора можно выполнять в центре визуализации на сканере Siemens 3T Trio с использованием восьмиканальной фазированной решетчатой головки. Для получения данных с диффузионно-взвешенными данными с пространственным разрешением 1,7 × 1,7 × 3,0 мм применяется однократное однофокусное спин-эхо, эхо-планарная последовательность изображений. Параметры последовательности: TE / TR = 87/8000 мс, FOV = 200 мм, 55 изотропно распределенных диффузионных взвешенных направлений, два значения диффузионного взвешивания, b = 0 и 700 с / мм 2 и три b = 0 (недиффузионно-взвешенные) изображений. Число направлений диффузии, число изображений b = 0 и величина значений b рассчитываются с использованием метода оптимизации, учитывающего коэффициент диффузии мозговых волн WM и T2.
Изображения DTI обрабатываются с использованием инструментария анализа диффузионного тензора (FDT), распределенного с FSL. Изображения DTI следует корректировать для пространственных смещений и искажений из-за вихревых токов, создаваемых простым движением головы и большими градиентами диффузии. Затем для оценки шести компонентов тензора диффузии используется многомерная регрессия: три собственных вектора (V 1,2,3 ) и три собственных значения (L 1,2,3 ) для каждого вокселя в изображении DTI. Трехмерные карты трех собственных значений преобразовываются в воксельные карты аксиальной (L || ), радиальной, (L ⊥ ) и фракционной анизотропии (FA). Метод пространственной статистики на основе трактов (TBSS), распределенный как часть пакета FSL, применяется для анализа параметров диффузии на основе трактов. TBSS используется для межструктурного анализа FA и других параметров диффузии и состоит из следующих шагов: во-первых, трехмерные изображения параметров DTI (L || , L ⊥ и FA) рассчитываются путем подбора тензора диффузии к исходным данным диффузии с использованием FMRIB Diffusion Toolbox (FDT). При обработке FDT пространственные искажения, создаваемые вихревыми токами, корректируются с использованием 12-параметрической аффинной регистрации для изображения b = 0, а модель тензора диффузии подходит для каждого вокселя. Затем изображения FA нелинейно выравниваются с мишенью в мозге с минимальной деформацией (MDT). Нелинейное выравнивание достигается путем взаимно-однозначного нелинейного преобразования с 30 000 степенями свободы с использованием широкомасштабного подхода для регистрации гомологичных пространственных характеристик двух изображений, выполненных с использованием инструмента регистрации нелинейного изображения FMRIB (FNIRT).
Основанный на изучении популяции, 3D, DTI мозговой атлас WM-тракта, разработанный в Университете Джона Хопкинса (JHU) и распределенный с пакетом FSL , используется для расчета средних значений плотности распространения популяции по пространственному курсу десяти , наибольший (объем≥ 5 см 3 ) WM-трактов. Атлас JHU нелинейно выравнивается с мозгом MDT, а изображения, содержащие метки для отдельных трактов, переносятся в пространство MDT с использованием интерполяции. Средние значения для каждого тракта вычислялись путем усреднения значений вдоль трактов в обоих полушариях. Средние значения диффузии всего мозга вычислялись путем усреднения для всего скелета белого вещества.
Средняя FA мозга показывает наибольшую наследуемость среди всех параметров диффузии. а затем идет оценка наследуемости L ⊥Оценка наследуемости для всего мозгового среднего L || не было значительной. Только ~ 9% интерсубъектной изменчивости в L ||объясняется генетическими факторами, что указывает на то, что изменчивость этого фенотипа в основном зависит от факторов окружающей среды. Генетические факторы, вызывающие увеличение радиальной диффузии, также ответственны за уменьшение FA. Величина коэффициента генетической корреляции между L || и L ⊥ указали, что более 90% изменчивости в L || объясняется генетическими факторами (h 2~ 9%) был разделен с тем, что в L ⊥ . ( радиальная диффузия очень чувствительна к региональной демиелинизации ).
Добавить комментарий