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。
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。
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。
, et al Prediction of dementia using diffusion tensor MRI measures: the OPTIMAL collaboration
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老年性痴呆，未来还是希望借助神经电生理吧，也许更为有效！
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