位相コントラスト磁気共鳴画像法（PC-MRI）および4次元フローMRI（4D-Flow）により、アルツハイマー病における脳脊髄液（CSF）のダイナミクスと脳血管系との関連性の変化が明らかになります。これは潜在的なグリンパティック系の変化を反映しており、補助的なバイオマーカーや疾患モニタリングのための非侵襲的かつ定量的な手法を提供します。
研究記事
位相コントラストおよび4Dフロー磁気共鳴画像法を用いたアルツハイマー病における脳脊髄液・血管関連性の定量的評価
* These authors contributed equally
この記事について
サマリー
要約
神経病理学的な観点から、アルツハイマー病（AD）における現在までで最もよく知られている病理学的変化は、主にタウタンパク質の過剰リン酸化であり、これが細胞内神経原線維凝集（NFTs）の形成とアミロイドタンパク質の沈着、すなわち細胞外へのアミロイドタンパク質（Aβ）およびその他のタンパク質凝集体の蓄積を招き、結果として神経原線維凝集を引き起こします。動脈の拍動によって駆動されるグリンパティック系は、血管周囲腔（PVS）を介してアミロイド-βを含む老廃物を除去します。ADでは、血管機能障害と徐波睡眠の低下が個別に観察されており、その両方がグリンパティックによるクリアランスを損なうと仮説を立てられています。しかし、これらの要因間の因果関係はまだ証明されておらず、血管不全がタンパク質の沈着を悪化させ、さらに血管損傷を進行させるという、提案されている自己強化サイクルは推測の域を出ません。本研究では、2次元シネ位相コントラストMRI（PC-MRI）および4次元フローMRI（4D-Flow）を用いて、中脳水道（CA）における脳脊髄液（CSF）流および内頸動脈（ICA）における血流を含む流体力学的パラメータを定量化しました。ADにおいてCSFと血管の関連性の変化が観察され、グリンパティック系の関与の可能性が示唆されました。CSFと血管流の指標を統合することは、ADの早期発見およびモニタリングのための有望なバイオマーカーの枠組みを提供します。PC-MRIおよび4D-Flowは、アルツハイマー病におけるCSFと血管の関連性の変化を明らかにし、潜在的なグリンパティック系の変容を反映させ、補助的なバイオマーカーおよび疾患モニタリングのための非侵襲的かつ定量的な手法を提供します。
概要
アルツハイマー病（AD）は、記憶喪失と認知機能障害を特徴とする進行性かつ不可逆的な神経疾患であり、最も一般的な認知症のタイプです1,2。世界的に発症率が急速に上昇しており3、早期発見と介入が世界中で大きな注目を集めています。
ADの正確な病因は、その複雑な病態生理のため、依然として不明です。主要な神経病理学的特徴として、tauの過剰リン酸化による細胞内神経原線維凝集塊と、細胞外のアミロイド-β (Aβ) プラークが挙げられます1。蓄積されたエビデンスは、Aβの過剰産生よりも、そのクリアランスの低下がアミロイド沈着の主要な要因であり、それによって疾患の発症と進行が促進されることを示唆しています4。脳内におけるAβクリアランスの重要な経路は、アクアポリン-4 (AQP4) によって媒介される血管周囲の廃棄物除去ネットワークであるグリンパティック系です5,6。グリンパティック機能不全は、血管周囲腔を介した脳実質への脳脊髄液 (CSF) の流入を損ない、それによってCSFと間質液 (ISF) の交換を妨げ、Aβを含む代謝廃棄物の除去を阻害します7。PETまたはCSF分析で検出可能なADバイオマーカーの変化は、臨床症状よりも数年早く現れることがあります8。ADモデルマウスを用いた研究では、Aβの沈着に先立ってグリンパティック系の異常が生じることが示されており9,10、血管周囲経路を介した脳内廃棄物除去における同系の役割が強調されています。
CSFダイナミクスと脳血流動態は、老化および認知機能低下を理解する上で極めて重要です。CSFは中枢神経系（CNS）の恒常性を維持し、老廃物の除去を促進し、機械的な保護を提供します。脳血流のパターンは、脳組織のコンプライアンス、血管の完全性、頭蓋内圧の変化11、および皮質のタウ蓄積12,13を含むさまざまな要因に関連しています。脳血流、動脈拍動、および血管運動は、特に老化およびAD患者において、脳血管健康状態の重要な指標となります14。異常なCSFダイナミクスは、ADや正常圧水頭症（NPH）を含むさまざまな神経疾患に関連しています15,16。近年の研究では、アルツハイマー病の重症度が脈絡叢の透過性の変化に関連している可能性が示されており、CSF循環障害がADの発症に関与していることが示唆されています17。
4D flow MRIや2D cineフェーズコントラスト（PC）MRIなどの高度なイメージング技術により、これらの動的な変化を評価する能力が大幅に向上した。PC-MRIは、心周期内における頭蓋内動脈、静脈、および脳脊髄液（CSF）の流れの速度、方向、および信号強度を非侵襲的に定量化する18。4D flow MRIは、三次元的な血流を時間経過とともに捉えることができ、壁せん断応力や脈波伝播速度を含む包括的な血行動態評価を可能にする19。2D cine PC-MRIを用いた初期の基礎研究により、CSFおよび血流動態の定量化におけるその価値が確立されている1,20,21,22。例えば、2D PC MRIで測定された脳動脈拍動の上昇は、高齢者における微小血管損傷および認知機能低下に関連していることが示されている23。最近では、4D血流MRIを用いた研究により、脳血管動態と認知機能障害の関係についての重要な知見が得られており、一部の研究では、特にAD（アルツハイマー型認知症）およびMCI（軽度認知障害）の集団において、動脈拍動性の亢進が認知機能低下に関連していることが実証されている24。一方、リアルタイムPC-MRIの最新の進歩により、一過性の血流現象を捉えるためのより深い視点が得られている25
本研究は、PC-MRIを用いて中脳水道におけるCSFの流体力学的マーカーおよび頸部大血管の血行動態指標を定量化し、AD、MCI、およびNC群間の相違を探索し、これらのパラメータを認知機能スコアと相関させることを目的としています。これらの画像診断モダリティを統合することで、診断能力が向上し、神経疾患に対する標的治療戦略に寄与することが期待されます15。
プロトコル
参加者
参加者は、2022年11月から2023年11月の間に、宁德市医院神経内科および宁德師範大学から募集された。選択・除外基準に基づき、35名の患者（AD 16名、MCI 19名）と25名の健康な高齢コントロール群（NC）が組み込まれた。すべての参加者および認知機能低下がある参加者の家族からインフォームドコンセントを得た。本研究はヘルシンキ宣言の原則に沿って実施された。宁德市医院倫理委員会より承認を得ている（承認番号：20200901）。
組み入れ基準は、年齢が50歳から85歳であること、MRI検査への同意およびインフォームド・コンセントが得られること、および家族の介助を受けるか、必要に応じて複数回のセッションに分けて撮像を完了できる能力があることとした。除外基準は、脳腫瘍の存在、重度の心血管疾患、精神疾患の既往、過去の頭部外傷、中枢神経系感染症、パーキンソン病、ハンチントン病、てんかん、多発性硬化症などの主要な神経疾患、重度の全身性疾患、除去不可能な金属インプラント、認知機能評価を妨げる重度の感覚障害、画像アーチファクト、および左利きとした。
アルツハイマー病（AD）、軽度認知障害（MCI）、および正常認知（NC）の診断は、国立老化研究所およびアルツハイマー協会（NIA-AA）の基準に基づき、2名の神経内科医によって確立されました。probable ADには進行性の認知機能および身体機能の低下が必要であり、MCIには日常生活機能が保持された状態での客観的な認知機能障害が必要であり、NCには認知機能または神経学的異常がないことが必要とされました。すべての参加者について、コンセンサスによる診断が行われました。バイオマーカーによる確認が均一に得られなかったことは、本研究の限界となります。本研究で使用したすべてのツールおよび材料は、材料表に記載されています。
臨床データ
年齢、性別、学歴、既往歴（高血圧、糖尿病、脂質異常症）、および身体診察所見を含む人口統計学的および臨床データを収集した。認知機能は、ミニメンタルステート検査（MMSE）およびモントリオール認知アセスメント（MoCA）を用いて評価した。
画像取得
専用の頭頸部コイルを用いた3.0T MRIスキャナーで撮像を行った。撮像プロトコルには、T2強調液減衰反転回復（T2-FLAIR）、拡散強調画像（DWI）、正中矢状断T1強調画像、および位相コントラストMRI（2Dシネ位相コントラストおよび4D flowシーケンスで構成）が含まれていた。全被験者を仰臥位、頭側から進入させ、フォームパッドを用いて頭部を固定し、モーションアーチファクトを低減させるために耳栓を装着させた。
2次元シネ位相コントラストMRI
サジタルT1強調ロカライザー画像で定義された中脳水道に垂直に、2Dシネ位相コントラストシーケンス（Fast PC Cine Slice）を撮影した。撮像パラメータは以下の通りとした：視野 24 × 24 cm、スライス厚 5.0 mm、繰り返し時間/エコー時間 20.2/6.1 ms、マトリックス 288 × 256、ピクセルサイズ 0.83 × 0.94 mm、帯域幅 31.25 kHz、励起回数 1.0、フリップ角 20°、符号化速度 12 cm/s、末梢ゲーティング、心周期あたり20〜30フェーズ。符号化速度は、エイリアシングを起こさずに中脳水道のCSF流を十分に捉えられるように選択した。撮像時間は、参加者の心拍数に応じて1〜3分であった。
4D flow MRI
頸部頸動脈領域をカバーするように4D flowシーケンス（Sag 4D Flow）を実施した。撮像パラメータは以下の通りとした：視野（FOV） 24 × 24 cm、スライス厚 1.0 mm、スライス間隔 2.0 mm、スライス数 40–50枚、繰り返し時間/エコー時間（TR/TE） 6.6/2.8 ms、マトリックス 180 × 180、ピクセルサイズ 1.33 × 1.33 mm、帯域幅 62.50 kHz、励起回数 1.0、フリップ角 15°、符号化速度 50 cm/s、心周期あたり 20–30フェーズ。エイリアシングを最小限に抑えつつ、頸動脈血流を適切に捉えるために、符号化速度を 50 cm/s に設定した。撮像時間は心拍数に応じて 1分から 3分の範囲であった。すべての画像は専用の後処理ソフトウェアを用いて解析した（材料一覧表）。
画像処理および解析
脳脊髄液関連パラメーターの解析
2次元cine PC強像および位相像を、専用の後処理ソフトウェアを用いて解析した（Figure 1A–D）。2名の放射線科医（それぞれ3年の神経画像診断経験あり）が、サジタルT1強調ロカライザーで特定し強像で確認した中脳水道の最大断面積の外縁に沿って、関心領域（ROI）を独立して設定した。各放射線科医は、2週間以上の間隔を空けて2回ずつROIを定義した。背景位相補正は、ソフトウェアに組み込まれた静止組織補正アルゴリズムを用いて行った。このアルゴリズムは、速度符号化位相像から静止組織領域（水道に隣接する中脳実質内に設定）の平均位相を差し引くことで、渦電流およびマクスウェル項の影響を最小限に抑えるものである。各参加者について、最大収縮期速度（peak systolic velocity, PSV）、最大拡張期速度（peak diastolic velocity, PDV）、正味の一回拍出量、および血流曲線のパラメーターを算出した。また、中脳水道の断面積を記録した（Figure 2）。評価者間および評価者内信頼性は、絶対一致に関する2元変量ランダム効果内クラス相関係数（ICC）を用いて評価し、すべてのパラメーターにおいて0.90を超えていた。
図1: 脳脊髄液流動イメージングの撮像と処理。(A) 中脳水道（破線）に対して垂直に設定された2D cine位相コントラストスライスの位置を示す矢状断T1強調ローカライザー画像。(B) 中脳水道の解剖学的構造を示すcine 2Dシーケンスの強度画像。(C) CSF流動の信号強度を示すcine 2Dシーケンスの位相画像。略語：CA = 中脳水道、CSF = 脳脊髄液。こちらをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図 2: 脳脊髄液流速の代表的な曲線。 1つの心周期における、二相性で準正弦波状のCSF流動パターンを示す時間－流速曲線。この曲線は、収縮期および拡張期における流速の変化を示している。略語：CSF = 脳脊髄液。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
内頸動脈血流に関連するパラメータの解析
4次元血流データは、専用の後処理ソフトウェアの4D Flowモジュールを用いて再構成および解析された。位相オフセット補正は、静止組織領域に対する1次多項式近似を用いて適用された。左内頸動脈（LICA）は、手動による微調整を伴う半自動的な閾値ベースのセグメンテーションツールを用いて分離され、3D血管造影ボリュームが生成された。血管の中心線が自動的に算出され、中心線に直交する3つの断面がC1セグメント（頸動脈分岐部から約2–3 cm上方の位置）に、隣接する断面間で5 mmの間隔を空けて配置された。解剖学的走行および血流特性の一貫性に基づき、解析には左内頸動脈が選択された。スキャン時間および被験者の負担を最小限に抑えるため、右内頸動脈の評価は行わなかった。本探索的研究では実現可能性のために片側的なアプローチを採用したが、今後の研究では両側性の評価が必要である。各断面において、血管腔は、各心拍サイクル時間枠（1サイクルあたり約20フレーム）で手動調整を伴う半自動的なエッジ検出アルゴリズムを用いて輪郭抽出された（図3A–D）。
時間分解腔内輪郭から、最大流速、心拍周期あたりの流量、および平均壁せん断応力（WSS）の各パラメータを算出した。WSSは以下の式を用いて導出した：
WSS = μ × (∂v/∂r)|_wall (1)
ここで、µ = 0.004 Pa·sは想定される血液粘度であり、∂v/∂rは血管壁に垂直な速度勾配である。これは、各円周方向の位置における壁近傍の速度データに放物線プロファイルをフィッティングさせ、管腔の円周にわたって平均化することで得られた。血流速度、ベクトル、およびWSSマップを作成し、時間-流量曲線および時間-WSS曲線をプロットした。3つの断面から得られた値を平均し、参加者1人あたりの単一の代表値とした。すべての画像処理は、同一の2名の放射線科医が独立して行い、その測定値の平均を統計解析に使用した（図 4）。
図3左内頸動脈の三次元再構築および血行動態解析。 (A血管セグメンテーション後における左総頸動脈の3次元ボリュームレンダリング再構成図。BC1セグメントにおける3つの横断解析面（Flow 1–3）の配置。C) 流速マップ (D) 流向を示すベクトル図 (E壁せん断応力マップ。略語：LICA = 左内頸動脈、WSS = 壁せん断応力。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図4左内頸動脈の後処理曲線。 1心拍周期における時間–流量曲線（左パネル）および時間–壁せん断応力曲線（右パネル）。異なる色は3つのサンプリング面（赤、黄、緑）を表す。略語：LICA = 左内頸動脈、WSS = 壁せん断応力。 こちらの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
統計解析
データは標準的な統計ソフト（材料表）を用いて解析した。Shapiro–Wilk検定により評価した正規分布変数は平均値 ± SDで表記し、一元配置分散分析（one-way ANOVA）で比較した。非正規分布変数は中央値 (IQR) で表記し、Kruskal–Wallis検定で比較した。カテゴリー変数はカイ二乗検定で比較した。群間比較には、年齢と教育歴を共変量とした共分散分析（ANCOVA）を用い、多重比較にはBonferroni補正を適用した。画像指標と認知機能指標との関連性は、血管リスク因子（高血圧、糖尿病、高脂血症）を調整した上で、Spearman相関および重回帰分析により評価した。各画像パラメータの診断能を評価するため、受信者動作特性（ROC）解析を実施した。曲線下面積（AUC）、感度、特異度を算出した。各パラメータ固有の判別能を評価するため、ROC解析は共変量の調整なしで行った。ただし、年齢および教育歴において群間差が認められたため、これらの共変量を調整した追加解析を行い、一貫した結果を得た。両側 p < 0.05 を統計的に有意とした。本研究で使用した材料および機器の完全なリストは、材料表に記載している。
結果
臨床ベースライン情報および認知スコア
コホートは、AD患者16名、MCI患者19名、NC参加者25名で構成された。各群の性別、体重、身長、BMI、心血管リスク因子、および心拍数は同等であった（p > 0.05）が、年齢（p = 0.026）および教育年数（p = 0.033）には差が認められた（表1）。予想通り、MMSEおよびMoCAの合計スコアおよびサブスコアは群間で有意に異なり（すべて p < 0.001）、AD < MCI < NCの順であった（表2）。
脳脊髄液関連パラメータにおける群間差の比較
すべての中脳水道は開通していた。CAにおけるCSFの流れは、心周期に伴う二相性の拍動を示した（図2）。位相画像では、高信号（白、図5A）は吻側から尾側方向（エンコード勾配と同方向）への流れを示し、低信号（黒、図5B）は尾側から吻側方向（エンコード勾配と逆方向）への流れを示した。共変量で調整後、MCI群はNC群よりも正味の一回拍出量が高かった（p = 0.041）。PDVは、NC群と比較してMCI群（p = 0.024）およびAD群（p = 0.002）で低かった。PSVは、AD群においてNC群（p = 0.001）およびMCI群（p = 0.025）の両方よりも低かった。中脳水道の面積に群間での有意な差は認められなかった（表3）。
図 5: 中脳水道における脳脊髄液流の位相コントラスト画像。(A) 脳脊髄液を高い信号（白）として示す位相画像であり、吻側から尾側方向（エンコード勾配と同方向）への流れを示している。(B) 脳脊髄液を低い信号（黒）として示す位相画像であり、尾側から吻側方向（エンコード勾配と逆方向）への流れを示している。スケールバー：5 mm。略語：CA = 中脳水道、CSF = 脳脊髄液。 こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
内頸動脈に関連するパラメータの群間差の比較
LICAの最大血流速度は、NC (p = 0.001) およびMCI (p = 0.023) と比較してADで低かった。平均WSSは、NCと比較してADで低かった (p = 0.003)。1サイクルあたりの血流量に群間差は認められなかった (表4)。
脳脊髄液および内頚動脈関連指標と認知機能スコアとの相関分析の結果
CAの最高収縮期血流速度、最高拡張期血流速度、LICAの最大血流速度、および平均壁剪断応力は、MMSEおよびMoCAの合計スコアと正の相関を示した（すべて p < 0.001） (表5)。方向感、計算、想起、および記憶のサブスコアにおいて、より強い関連性が観察された。
多変量解析
高血圧、糖尿病、および高脂血症を調整した後、LICA最大血流速度はCA PSVと正の相関を示し（β = 0.155, p < 0.001）、一方でLICA平均WSSはCA PDVと負の相関を示した（β = −0.134, p = 0.005）（表6）。
受信者動作特性分析
受信者動作特性（ROC）分析の結果、CAの最高収縮期血流速度、最高拡張期血流速度、LICA最大血流速度、および平均壁せん断応力により、ADをNCから区別できることが示されました（AUC 0.760–0.848、p < 0.05）(表7) (図6)。年齢と教育歴における群間差を考慮し、これらの共変量を調整した追加のROC分析を実施したところ、同様の結果が得られました。このことは、識別能が年齢や教育レベルによって大幅に混在していなかったことを示唆しています。LICA最大血流速度は最も高いAUC（0.848）を示し、カットオフ値36.91 cm/sにおける感度は72.0%、特異度は93.8%でした。ADとMCIを区別する場合、CA PSV、LICA最大血流速度、および平均WSSは中程度の診断能を示しました（AUC 0.740–0.743、p < 0.05）(表8) (図7)。
図 6: ADとNCを識別するための受信者動作特性曲線。CA最高収縮期速度、CA最低拡張期速度、LICA最大血流速度、およびLICA平均壁せん断応力のROC曲線。略語：AD = アルツハイマー病；AUC = 曲線下面積；CA = 中脳水道；LICA = 左内頸動脈；NC = 正常対照群；ROC = 受信者動作特性。 こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図 7: ADとMCIを判別するための受信者動作特性曲線。CA peak systolic velocity、CA peak diastolic velocity、LICA maximum flow velocity、およびLICA mean wall shear stressのROC曲線。略語：AD = アルツハイマー病; AUC = 曲線下面積; CA = 中脳水道; LICA = 左内頸動脈; MCI = 軽度認知障害; ROC = 受信者動作特性。 こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
データの可用性：
CSF流動パラメータ、LICA血行動態パラメータ、診断グループ、心拍数を含む、本研究の統計解析を裏付ける数値データセットは、付録表1（Supplementary Table 1）として利用可能です。このデータセットは、論文内で報告されているすべてのグループ間比較、相関分析、回帰モデル、およびROC解析の直接的な入力データとして使用されました。研究参加者の認知機能評価尺度は、付録表2（Supplementary Table 2）に示されています。人口統計学的データおよび臨床データは、参加者のプライバシー保護のため公開されていません。要約統計量は表1および表2に記載されています。生のDICOM画像データは、データ量およびプライバシー制限のため利用できません。すべてのデータは、機関審査委員会の承認を条件として、合理的な要求があれば責任著者から入手可能です。カスタムコードは作成されておらず、解析には商用ソフトウェア（IBM SPSS Statistics）を使用しました。
| NC (n = 25) | MCI（n = 19） | AD (n = 16) | p | |
| 性別（男性/女性） | 13/12 | 4/15 | 5/11 | 0.094 |
| 年齢（歳） | 62.24 ± 4.82 | 60.63 ± 8.17 | 69.44 ± 8.49 | 0.026* |
| 体重 (kg) | 59.00 ± 7.59 | 61.00 ± 7.97 | 55.06 ± 9.58 | 0.141 |
| 身長 (m) | 1.62 ± 0.08 | 1.59 ± 0.07 | 1.60 ± 0.08 | 0.413 |
| BMI (kg/m²) | 22.39 ± 2.51 | 23.69 ± 2.18 | 21.54 ± 3.13 | 0.054 |
| 高血圧（あり/なし） | 5/20 | 7/12 | 6/10 | 0.349 |
| 糖尿病（あり／なし） | 2/23 | 4/15 | 0/16 | 0.063 |
| 高脂血症（あり／なし） | 6/19 | 1/18 | 2/14 | 0.194 |
| 睡眠障害（あり／なし） | 1/24 | 4/15 | 4/12 | 0.092 |
| 教育年数（年） | 5.00 (10.50) | 5.00 (12.00) | 0.00 (2.00) | 0.033* |
| 心拍数 | 69.52 ± 11.02 | 67.63 ± 9.59 | 70.75 ± 13.26 | 0.709 |
表 1： 研究参加者の臨床的ベースライン特性。データは平均値 ± 標準偏差、中央値（四分位範囲）、または件数（%）で示している。略称：AD = アルツハイマー病、BMI = 体格指数、F = 女性、M = 男性、MCI = 軽度認知障害、NC = 健常対照群。*p < 0.05 は統計的に有意な差があることを示す。
| NC (n = 25) | MCI (n = 19) | AD (n = 16) | p | |
| MMSEスコア | ||||
| 合計点 | 27.80 ± 1.29 | 23.42 ± 2.36 | 16.50 ± 2.00 | 0.000* |
| 見当識 | 10 (0) | 8 (3) | 5.5 (1) | 0.000* |
| 記憶 | 3 (0) | 3 (0) | 3 (0) | 0.525 |
| 計算力 | 5 (0) | 4 (2) | 1 (3) | 0.000* |
| 想起 | 2 (2) | 0 (2) | 0 (0) | 0.000* |
| 言語 | 8 (0) | 8 (0) | 6.5 (2) | 0.000* |
| 視空間構成模写 | 0 (1) | 0 (1) | 0 (0) | 0.494 |
| MoCAスコア | ||||
| 合計点 | 24.80 ± 2.96 | 18.79 ± 3.74 | 10.63 ± 4.18 | 0.000* |
| 視空間および実行機能 | 4 (2) | 2 (2) | 1 (1) | 0.000* |
| 命名 | 3 (0) | 3 (1) | 2 (2) | 0.001* |
| 注意 | 6 (1) | 5 (1) | 1.5 (5) | 0.000* |
| 言語 | 3 (2) | 2 (2) | 1 (3) | 0.067 |
| 抽象概念 | 2 (1) | 1 (2) | 0 (2) | 0.001* |
| 記憶および遅延想起 | 3 (2) | 0 (3) | 0 (0) | 0.000* |
| 見当識 | 6 (0) | 4 (2) | 3 (1) | 0.000* |
表 2： 3群間における認知機能スコアの比較 データは平均値 ± 標準偏差または中央値（四分位範囲）で示されている。略語：AD = アルツハイマー病、MCI = 軽度認知障害、MMSE = Mini-Mental State Examination、MoCA = Montreal Cognitive Assessment、NC = 正常対照群。p < 0.05 は統計的に有意な差があることを示す。
| 陰性対照 | 軽度認知障害 | アルツハイマー病 | 正常コントロール群（NC）対軽度認知障害（MCI） | 正常対照（NC）対アルツハイマー病（AD） | 軽度認知障害（MCI）対アルツハイマー病（AD） | |
| 総拍出量(mL) | 0.47 ± 0.22 | 0.37 ± 0.02 | 0.37 ± 0.02 | 0.188 | 0.325 | 0.828 |
| 正味拍出量 (mL) | 0.02 ± 0.01 | 0.03 ± 0.02 | 0.03 ± 0.02 | 0.041* | 0.16 | 0.633 |
| 最高収縮期血流速度 (cm/s) | 6.72 ± 1.79 | 5.96 ± 1.76 | 4.67 ± 1.17 | 0.136 | 0.001* | 0.025* |
| 拡張末期最大血流速度 (cm/s) | 5.60 ± 1.98 | 4.35 ± 1.83 | 3.68 ± 1.62 | 0.024* | 0.002* | 0.253 |
| 正の流量 (cm/s) | 0.17 ± 0.07 | 0.19 ± 0.11 | 0.17 ± 0.79 | 0.716 | 0.639 | 0.426 |
| 負の流れ (cm/s) | 0.08 ± 0.05 | 0.11 ± 0.08 | 0.11 ± 0.09 | 0.223 | 0.41 | 0.774 |
| 陽性ボリューム (mL) | 0.04 ± 0.02 | 0.04 ± 0.02 | 0.03 ± 0.02 | 0.793 | 0.655 | 0.494 |
| 負の体積 (mL) | 0.02 ± 0.01 | 0.03 ± 0.02 | 0.03 ± 0.04 | 0.216 | 0.372 | 0.814 |
表 3： 各群における中脳水道内の脳脊髄液流動パラメータの比較データは平均値 ± 標準偏差で示している。略語：AD = アルツハイマー病、CA = 中脳水道、MCI = 軽度認知障害、NC = 正常対照。p < 0.05 は統計的な有意差があることを示す。
| 陰性対照 | 軽度認知障害 | アルツハイマー病 | 正常対照群（NC）対軽度認知障害（MCI） | 正常対照（NC）対アルツハイマー病（AD） | 軽度認知障害（MCI）対 アルツハイマー病（AD） | |
| 血流量 (mL) | 2.58 ± 0.76 | 2.49 ± 0.78 | 2.44 ± 0.74 | 0.84 | 0.629 | 0.764 |
| 最大血流速度 (cm/s) | 39.73 ± 7.07 | 36.89 ± 7.95 | 31.26 ± 4.25 | 0.214 | 0.001* | 0.023* |
| 平均壁せん断応力 (Pa) | 0.45 ± 0.16 | 0.38 ± 0.15 | 0.29 ± 0.83 | 0.172 | 0.003* | 0.063 |
表4：群間における左内頸動脈の血行動態パラメータの比較。データは平均値 ± 標準偏差で示している。略語：AD = アルツハイマー病、LICA = 左内頸動脈、MCI = 軽度認知障害、NC = 正常対照群、Pa = パスカル。p < 0.05 は統計的に有意な差があることを示す。
| CA | LICA | ||||||||||
| 純拍出量（ml） | 最高収縮期血流速度（cm/s） | 最高拡張期血流速度（cm/s） | 最大血流速度（cm/s） | 平均壁剪断応力（Pa） | |||||||
| r | p | r | p | r | p | r | p | r | p | ||
| MMSEスコア | |||||||||||
| 合計点 | 0.172 | 0.19 | 0.473 | 0.000* | 0.443 | 0.000* | 0.467 | 0.000* | 0.436 | 0.000* | |
| 見当識 | 0.127 | 0.334 | 0.428 | 0.001* | 0.385 | 0.002* | 0.422 | 0.001* | 0.37 | 0.004* | |
| 記憶 | 0.119 | 0.364 | 0.049 | 0.709 | 0.197 | 0.131 | 0.064 | 0.629 | 0.162 | 0.216 | |
| 計算 | 0.136 | 0.299 | 0.283 | 0.028* | 0.261 | 0.044* | 0.462 | 0.000* | 0.385 | 0.002* | |
| 想起 | 0.146 | 0.267 | 0.429 | 0.001* | 0.348 | 0.006* | 0.432 | 0.001* | 0.355 | 0.005* | |
| 言語 | 0.15 | 0.252 | 0.305 | 0.018* | 0.223 | 0.086 | 0.304 | 0.018* | 0.331 | 0.010* | |
| 視覚空間的構造模写 | 0.043 | 0.742 | 0.087 | 0.508 | 0.068 | 0.604 | 0.25 | 0.054 | 0.124 | 0.346 | |
| MoCAスコア | |||||||||||
| 合計点 | 0.209 | 0.11 | 0.498 | 0.000* | 0.403 | 0.001* | 0.439 | 0.000* | 0.407 | 0.001* | |
| 視空間および実行機能 | 0.19 | 0.146 | 0.392 | 0.002* | 0.181 | 0.167 | 0.167 | 0.202 | 0.125 | 0.34 | |
| 命名 | 0.16 | 0.221 | 0.235 | 0.071 | 0.172 | 0.188 | 0.38 | 0.003* | 0.364 | 0.004* | |
| 注意 | 0.147 | 0.264 | 0.321 | 0.013* | 0.193 | 0.14 | 0.305 | 0.018* | 0.39 | 0.002* | |
| 言語 | 0.149 | 0.257 | 0.293 | 0.023* | 0.189 | 0.148 | 0.19 | 0.146 | 0.152 | 0.247 | |
| 抽象化 | 0.339 | 0.008* | 0.215 | 0.099 | 0.1 | 0.447 | 0.11 | 0.403 | 0.158 | 0.227 | |
| 記憶および遅延想起 | 0.139 | 0.29 | 0.439 | 0.000* | 0.357 | 0.005* | 0.496 | 0.000* | 0.401 | 0.001* | |
| 見当識 | 0.136 | 0.298 | 0.386 | 0.002* | 0.38 | 0.003* | 0.382 | 0.003* | 0.307 | 0.017* | |
表 5: 脳脊髄液および内頸動脈パラメータと認知スコアの相関分析。データはSpearman相関係数（r）および対応するp値として示されている。略語：CA = 中脳水道、LICA = 左内頸動脈、MMSE = ミニメンタルステート検査、MoCA = モントリオール認知アセスメント、Pa = パスカル。p < 0.05は統計的に有意な相関であることを示す。
| カルシウム（Ca） | |||
| 最高収縮期血流速度（p値) | 拡張期最大血流速度（p値) | ||
| 液相免疫捕捉法（LICA） | 最大流速 | 0.000* | 0.255 |
| 平均壁せん断応力 | 0.223 | 0.005* | |
表 6：脳脊髄液流速と内頚動脈拍動性の多変量回帰分析。 データは標準化回帰係数（β）および対応するp値として提示されている。略語：CA = 中脳水道、LICA = 左内頚動脈。p < 0.05 は統計的に有意な関連を示している。
| AUC（曲線下面積） | 感度 | 特異性 | 診断しきい値 | p | |
| カルシウム（Ca） | |||||
| 最高収縮期血流速度 | 0.823 | 0.64 | 0.875 | 5.94 | 0.001* |
| 拡張期最大血流速度 | 0.76 | 0.92 | 0.5 | 3.255 | 0.005* |
| LICA（液相免疫キャプチャー法） | |||||
| 最大流速 | 0.848 | 0.72 | 0.938 | 36.91 | 0.000* |
| 平均壁剪断応力 | 0.826 | 0.8 | 0.75 | 0.315 | 0.000* |
表7：ADとNCを識別するための受信者動作特性解析。AUC = 曲線下面積、AD = アルツハイマー病、CA = 中脳水道、LICA = 左内頸動脈、NC = 正常対照。p < 0.05は、統計的に有意な診断能を示している。
| AUC（曲線下面積） | 感度 | 特異性 | 診断しきい値 | P | |
| カルシウム（Ca） | |||||
| 最高収縮期血流速度 | 0.74 | 0.789 | 0.688 | 4.9 | 0.016* |
| 拡張期末期最大血流速度 | 0.607 | 0.421 | 0.813 | 4.875 | 0.282 |
| 液相免疫クロマトグラフ法（LICA） | |||||
| 最大流速 | 0.743 | 0.579 | 0.938 | 36.65 | 0.014* |
| 平均壁面せん断応力 | 0.74 | 0.474 | 0.938 | 0.397 | 0.016* |
表 8: ADとMCIを識別するための受信者動作特性分析AUC = 曲線下面積; AD = アルツハイマー病; CA = 中脳水道; LICA = 左内頸動脈; MCI = 軽度認知障害。p < 0.05 は統計的に有意な診断能を示しています。
補足表1：統計解析に使用した完全な数値データセット。この表には、群間比較、相関分析、回帰モデル、および受信者動作特性（ROC）解析を含むすべての統計解析に使用された、匿名化済みの数値データが含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。
補足表2：研究参加者の匿名化された認知機能スコアこの表には、Mini-Mental State Examination (MMSE) および Montreal Cognitive Assessment (MoCA) の合計点およびサブスコアを含む、全参加者の匿名化された認知機能評価データが含まれています。患者のプライバシーを保護するため、参加者識別子は削除され、匿名化された被験者IDに置き換えられています。略語：MMSE = Mini-Mental State Examination、MoCA = Montreal Cognitive Assessment。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。
ディスカッション
2D cine PC-MRIと4D flow MRIを統合することで、本研究ではADスペクトラム全体におけるCSFダイナミクスおよび頚部大血管血行動態の変化、ならびにそれらの相互作用を定量的に評価しました。主な知見は以下のようにまとめられます：(1) 中脳水道におけるCSF流速の収縮期および拡張期のピーク値は、ADおよびMCI患者で有意に低下しており、これらの低下は認知機能スコアと相関していました。(2) LICAにおける最大流速およびWSSは、AD群で有意に低くなっていました。(3) LICAの最大流速は中脳水道の収縮期ピークCSF流速と正の相関を示し、一方でLICAの平均WSSは拡張期ピークCSF流速と負の相関を示しました。(4) これらの流体力学的パラメータ、特にLICAの最大流速は、ADを認知機能正常（NC）およびMCIの両者から識別する上で良好な診断能を示しました。これらの結果は、ADの進行に伴いCSF-血管連携ユニットに障害が生じることを示唆しており、頚部大血管血行動態が頭蓋内グリンパティック機能の間接的な画像上の相関指標として機能する可能性を示しています。ただし、この解釈は推測の域を出ず、今後の研究による直接的な検証が必要です。
双方向の準正弦波的な26,27,28中導水管で観察された脳脊髄液の流れのパターンは、従来の2D PC-MRI研究によって確立された古典的な記述と一致している。29,21心周期において、CAにおける脳脊髄液の最大収縮期流速は最大拡張期流速よりも一貫して大きく、その結果、正味の拍動量は一貫して頭側から足側への方向となり、これは先行研究の結果と一致している。30しかしながら、AD（アルツハイマー型認知症）およびMCI（軽度認知障害）において脳脊髄液（CSF）のピーク流速が全般的に低下していることは、この生理学的振動を駆動する主要な推進力の障害を示唆している。モンロ・ケリーの説によれば、固定された頭蓋内容積において、動脈血の拍動性の流入が、脳脊髄液の往復運動を生じさせる主要な原動力となる。31,32その結果、本研究の頸動脈で観察された動脈拍動の減衰（最大血流速度および壁剪断応力の低下として表される）が、髄液振動の減弱に直接的に寄与している可能性が高い。このことは、内頸動脈（LICA）の最大血流速度と中脳水道における最高収縮期髄液速度との間に正の相関があることを示した多変量回帰分析の結果によって強く裏付けられている。注目すべき点として、MCI群では髄液の最高速度に低下傾向が見られた一方で、正味の1回拍出量はNC群と比較して逆説的に増加していた。これは、以下のことを示唆している可能性がある。 初期の代償機構：神経血管調節が低下し始めると、脳血管予備能の研究で見られる代償性充血と同様に、一回拍出量を増加させることで脳脊髄液（CSF）の全体的な流量を維持しようとする可能性がある。ADの進行に伴い、最終的にこの代償機能は破綻し、AD群に見られるCSFダイナミクスの包括的な低下として現れる。
本研究では、AD患者の内頸動脈において血流速度およびWSSが著しく低下していることが判明しました。血流によって血管壁に及ぼされる接線方向の摩擦力であるWSSは、内皮の健康を維持するための重要なバイオメカニカルシグナルです。WSSの低下は、内皮機能不全、動脈硬化、および血管リモデリングと密接に関連しています。ADの文脈において、頸動脈WSSの減少は主に2つの経路を通じて疾患の進行を悪化させる可能性があります。 第一に、脳灌流圧および脳血流の低下に直接的に寄与し、これはADにおける脳低灌流という十分に文書化された現象と一致します。 多くの研究により、脳白質病変33,34,35および脳血流の低下36,37がADの重要な病理学的特徴であることが示されています。第二に、異常な血行動態シグナルが内皮機能を損なうことで、血液脳関門（BBB）の破綻と血管炎症を悪化させ、それによってAβの沈着とtau病理の広がりを促進する可能性があります38,39。これはさらに微小循環障害を誘発し、ADの発症および進行を促進します40。したがって、頸動脈の粗大血管血行動態の変化は、単に脳灌流低下の 原因 であるだけでなく、AD関連の血管病理の 結果 および 増幅因子 である可能性もあります。頸動脈の血行動態パラメータと中脳水道のCSF流速との間に有意な相関が認められました。近年の知見により、動脈拍動がグリンパティック系（血管周囲腔に沿ったCSFと間質液の交換を促進する脳のクリアランス経路）の中心的駆動源であることが示されています。頸動脈の流速および壁剪断応力の高さと、高い収縮期CSF流速との間に認められた関連性は、強固な動脈拍動が血管周囲経路を介してCSFを脳実質へと効果的に駆動していることを反映していると解釈できます。最近の研究では、頸動脈および頭蓋内動脈の拍動指数と、ADの病態形成および進行に極めて重要な役割を果たす脳リンパ系との関連がさらに確認されています41。したがって、AD患者における頸動脈拍動の低下に起因するCSF振動の減衰は、グリンパティック・クリアランスの機能不全に対応しており、Aβなどの代謝廃棄物の除去効率の低下を招いていると考えられます。この関連の根底にあるメカニズムには、複数の要因が関与している可能性があります。すなわち、ADおよびMCI患者におけるCSF中のAβ、総tau、およびリン酸化tauレベルの変化、ならびに局所的な脳低灌流および白質損傷などが、間接的にCSF流速の異常に寄与している可能性があります42。この解釈は、グリンパティック機能不全がプラーク沈着に先行することが報告されているAD動物モデルの観察結果と一致しています。ただし、本研究ではグリンパティック機能を直接測定していないため、これらの解釈は間接的なものであることに留意すべきであり、動脈コンプライアンスの低下、局所的な脳萎縮、または頭蓋内コンプライアンスの変化などの代替的な説明を排除することはできません。
PC-MRIから得られた流体力学的指標は、認知機能スコア（MMSE/MoCA）、特に見当識、計算、遅延想起などのコアドメインと有意に相関していました。この関連性は、これらの指標が、嗅皮質および側頭葉皮質の萎縮39、内側側頭葉および内側頭頂皮質におけるタウタンパク質の沈着、ならびに前脳、海馬、基底核、側頭頭頂皮質領域における脳血流の減少43など、AD関連の認知機能障害に密接に関連する神経病理学的変化に対して感受性を持つことを反映している可能性があります。これらの結果は、CSFおよび頸動脈の流体力学的状態が、AD関連の神経機能不全に関連している可能性を示唆しています。ROC解析の結果、LICA最大血流速度（カットオフ値 ≈ 36.9 cm/s）は、ADの特定において高い特異度（>93%）を示しました。この知見は、潜在的なトランスレーショナルな価値を示唆しています。すなわち、比較的迅速で標準化されたMRI測定法である頸動脈血流速度は、早期ADスクリーニングや他の認知症との鑑別診断のための実用的な補助的画像指標として活用できる可能性があります。単独での感度は中程度である可能性がありますが、この指標を構造的MRI、Aβ-PET、または認知機能尺度と組み合わせることで、マルチモーダルな診断モデルを強化できると考えられます。ただし、これらの解釈は間接的な測定に基づいたものであり、より大規模で独立したコホートでの検証が必要です。
本研究には、結果を解釈する際に考慮すべきいくつかの限界がある。第一に、横断的研究デザインであるため、因果推論は不可能である。第二に、サンプルサイズが小規模であるため、統計的検出力と一般化可能性が制限される。第三に、バイオマーカーによる確認（CSF Aβ42/p-tauまたはアミロイドPET）なしに臨床診断が行われたため、診断に不確実性が生じている可能性がある。第四に、左内頸動脈のみを解析した。この片側的なアプローチでは、血行動態における潜在的な左右半球間の差異を捉えられない可能性があり、得られた結果が右頸動脈領域に完全に一般化できるとは限らない。観察された関連性が対称的であるか、あるいは側性に依存しているかを判断するには、両側評価を行う今後の研究が必要である。第五に、4D flow MRIのエンコード速度（Venc）として50 cm/sを採用したことは、頸動脈血流の捕捉とエイリアシングの回避を両立させるための選択であったが、血流速度が極めて高い被験者において速度測定の精度を制限した可能性がある。第六に、T1強調像による萎縮評価が行われていないため、血流速度の低下が一次的な血行動態の変化ではなく、実質的な萎縮によってもたらされたものであるかどうかの評価ができない。第七に、観察された変化をグリンパティック系の機能不全に関連付ける解釈は間接的なままであり、直接的なグリンパティックイメージングやCSFクリアランスの測定は行われていない。第八に、ROC解析は潜在的な診断価値を示唆しているが、これらの結果は、一次解析において年齢および教育歴の調整を行わない単一コホートから得られたものである。補完的な調整済み解析では一貫した結果が得られたが、より大規模で独立したコホートでの検証が必要である。最後に、ROC解析の結果についても、独立したコホートでの検証が必要である。今後の研究では、縦断的なデザインを採用し、両側頸動脈の評価と構造的イメージングを含め、さらにマルチオミクスデータを統合して、これらの予備的な知見を検証すべきである。
要約すると、本研究では2D cine PC-MRIと4D flow MRIを統合し、ADスペクトラム全体における頭蓋内CSF振動と頚部大血管血行動態の連動した減衰、およびそれらの相互関係を明らかにしました。これらの変化は認知機能障害の程度に関連しており、中程度の診断能を示しています。本知見は、ADの病態生理における血管因子の役割を支持し、血行動態異常の範囲を頚動脈流入部まで広げるものです。この結果から、頚動脈の拍動性血流が頭蓋内のグリンパ系機能に寄与している可能性があり、その減衰がグリンパ系機能不全の間接的な画像的な相関指標として利用できるという仮説が導き出されます。ただし、この解釈は依然として推測の域を出ず、今後の研究による直接的な検証が必要です。これらの観察結果は、ADの病因に流体力学的な視点を提供し、中枢神経系の液体およびバリアの生理学および病理学に関連する、非侵襲的な動的モニタリングおよび評価ツールの開発に寄与する可能性があります。
開示事項
著者らに開示すべき関連する金銭的または非金銭的利益はありません。
謝辞
本研究にご協力いただいたすべての参加者および法的保護者の方々、ならびに技術的支援をいただいた寧徳市立病院の放射線技師の方々に感謝いたします。本研究は、寧徳師範大学医学院統合開発特別研究プロジェクト［助成番号 2024ZX70］および中国・福建省健康技術プロジェクト［助成番号 2022CXA060］の支援を受けて行われました。
材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 28チャンネル頭頸部コイル | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | GE SIGNA Architectシステムの一部; https://www.gehealthcare.com | 頭部および頸部の複合イメージング用専用受信フェーズドアレイコイル。すべてのMRIシーケンスにおいて信号受信に使用。 |
| 2D cine 位相コントラストMRIシーケンス (Fast PC Cine Slice) | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | GE SIGNA Architectソフトウェアパッケージの一部 | 2Dレトロスペクティブ・ゲーティング位相コントラストシーケンス。中脳水道におけるCSF流速およびストロークボリュームの定量化に使用。パラメータ：Venc 12 cm/s, 20–30 phases/cardiac cycle、中脳水道に垂直に収集。 |
| 4D flow MRIシーケンス (Sag 4D Flow) | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | GE SIGNA Architectソフトウェアパッケージの一部 | 時間分解3D位相コントラストシーケンス。頸動脈における空間分解された血行動態データのキャプチャに使用。パラメータ：Venc 50 cm/s, 20–30 phases/cardiac cycle, 40–50 slices。 |
| CVI42 ポストプロセッシングワークステーション (version 5.14) | Circle Cardiovascular Imaging, Calgary, Canada | https://www.circlecvi.com/cvi42/ | 専用の心血管および血流解析ソフトウェア。血管セグメンテーション、ROI設定、血流定量化（CSFおよび血液）、および壁せん断応力の算出に使用。Version 5.14。 |
| GE SIGNA Architect 3.0T MRIスキャナー | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | https://www.gehealthcare.com/products/magnetic-resonance-imaging/signa-architect | 28チャンネル頭頸部クアドラチャーコイルを搭載した全身用3.0T超電導MRIシステム。すべての形態画像、2D cine PC、および4D flowの撮像に使用。 |
| IBM SPSS Statistics (version 25) | IBM Corp., Armonk, NY, USA | SCR_002865; https://www.ibm.com/products/spss-statistics | 統計解析ソフトウェア。すべての記述統計、群間比較、相関分析、回帰分析、およびROC曲線分析に使用。Version 25。 |
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