위상차 자기공명영상(PC-MRI) 및 4차원 유량 MRI(4D-Flow)는 알츠하이머병에서 뇌척수액(CSF) 역학과 뇌혈관 사이의 변화된 연관성을 나타내며, 이는 잠재적인 글림파틱 변화를 반영하고 잠재적 보조 바이오마커 및 질환 모니터링을 위한 비침습적이고 정량적인 방법을 제공합니다.
연구 논문
위상 대조 및 4D-Flow 자기공명영상을 이용한 알츠하이머병의 뇌척수액-혈관 연관성에 대한 정량적 평가
* These authors contributed equally
이 논문에서
요약
초록
신경병리학적 관점에서 현재까지 알츠하이머병(AD)에서 가장 잘 알려진 병리학적 변화는 주로 tau 단백질의 과인산화이며, 이는 세포 내 신경섬유다발(NFTs)의 형성과 아밀로이드 단백질 침착, 즉 세포 외 아밀로이드 단백질(Aβ) 및 기타 단백질 응집체의 축적을 유발하여 신경섬유다발을 형성하게 합니다. 동맥 박동에 의해 구동되는 글림파틱 체계는 혈관 주변 공간(PVS)을 통해 아밀로이드-β를 포함한 노폐물을 제거합니다. AD에서는 혈관 기능 장애와 서파 수면 이상이 각각 관찰되었으며, 두 가지 모두 글림파틱 제거 기능을 저하시키는 것으로 가설이 세워졌습니다. 그러나 이러한 요인들 사이의 인과 관계는 아직 입증되지 않았으며, 혈관 기능 부전이 단백질 침착을 악화시키고 이것이 다시 혈관 손상을 심화시킨다는 자기 강화 사이클 가설은 추측 단계에 머물러 있습니다. 본 연구에서는 2차원 시네 위상 대조 MRI(PC-MRI)와 4차원 흐름 MRI(4D-Flow)를 사용하여 중뇌수도(CA) 내의 뇌척수액(CSF) 흐름과 내경동맥(ICA) 내의 혈류를 포함한 수동역학적 파라미터를 정량화했습니다. AD에서 변형된 CSF-혈관 연관성이 관찰되었으며, 이는 글림파틱 체계의 관여 가능성을 시사합니다. CSF 및 혈관 유량 지표의 통합은 AD의 조기 진단 및 모니터링을 위한 유망한 바이오마커 프레임워크를 제공합니다. PC-MRI와 4D-Flow는 알츠하이머병에서 변형된 CSF-혈관 연관성을 드러내며, 이는 잠재적인 글림파틱 변화를 반영하고 보조적 바이오마커 및 질환 모니터링을 위한 비침습적 정량 방법을 제공합니다.
서론
알츠하이머병(AD)은 기억력 상실과 인지 기능 장애를 특징으로 하는 진행성 및 비가역적 신경계 질환으로, 가장 흔한 유형의 치매입니다1,2. 전 세계적으로 발생률이 급격히 증가함에 따라3, 조기 진단과 개입이 전 세계적인 주목을 받고 있습니다.
알츠하이머병(AD)의 정확한 병인은 복잡한 병태생리로 인해 여전히 불분명합니다. 주요 신경병리학적 특징으로는 tau 과인산화로 인한 세포 내 신경섬유 매듭과 세포 외 아밀로이드-β (Aβ) 플라크가 있습니다1. 축적된 증거에 따르면, Aβ의 과잉 생산보다는 손상된 제거 기전이 아밀로이드 침착의 주요 동인이며, 이로 인해 질병의 발병과 진행이 촉진되는 것으로 나타납니다4. 뇌 내 Aβ 제거의 핵심 경로는 aquaporin-4 (AQP4)에 의해 매개되는 혈관 주위 노폐물 제거 네트워크인 글림파틱 체계(glymphatic system)입니다5,6. 글림파틱 기능 장애는 혈관 주위 공간을 통한 뇌 실질로의 뇌척수액(CSF) 유입을 저해하며, 이로 인해 CSF와 조직간액(ISF) 간의 교환이 방해되어 Aβ를 포함한 대사 노폐물의 제거가 저해됩니다7. PET 또는 CSF 분석을 통해 검출 가능한 AD 바이오마커의 변화는 임상 증상보다 수년 앞서 나타날 수 있습니다8. AD 모델 마우스 연구에 따르면, Aβ 침착 이전에 글림파틱 체계의 이상이 발생하며, 이는 혈관 주위 경로를 통한 뇌 노폐물 제거에서 글림파틱 체계의 역할을 강조합니다9,10.
뇌척수액(CSF) 역학과 뇌 혈역학은 노화와 인지 기능 저하를 이해하는 데 매우 중요합니다. CSF는 중추신경계(CNS)의 항상성을 유지하고, 노폐물 제거를 촉진하며, 기계적 보호를 제공합니다. 뇌혈류의 흐름 패턴은 뇌 조직의 순응도, 혈관의 무결성, 두개내압의 변화11 및 피질 타우(tau) 침착12,13을 포함한 다양한 요인과 관련이 있습니다. 뇌혈류, 동맥 박동 및 혈관 운동은 뇌혈관 건강, 특히 노화 및 알츠하이머병(AD) 환자군에서 핵심적인 지표가 됩니다14. 비정상적인 CSF 역학은 AD 및 정상압 수두증(NPH)을 포함한 다양한 신경계 질환과 연관되어 있습니다15,16. 최근 연구들에 따르면 알츠하이머병의 중증도가 맥락총의 투과성 변화와 관련이 있을 수 있으며, 이는 CSF 순환 장애가 AD의 발병에 역할을 한다는 점을 시사합니다17.
4D flow MRI 및 2D cine 위상차(phase-contrast, PC) MRI와 같은 고급 영상 기술은 이러한 역동적인 변화를 평가하는 능력을 크게 향상시켰습니다. PC-MRI는 심장 주기 내에서 두개내 동맥, 정맥 및 CSF 흐름의 속도, 방향 및 신호 강도를 비침습적으로 정량화합니다18. 4D flow MRI는 시간에 따른 3차원 혈류를 포착하여 벽 전단 응력(wall shear stress) 및 맥파 전달 속도(pulse wave velocity)를 포함한 포괄적인 혈역학적 평가를 가능하게 합니다19. 2D cine PC-MRI를 사용한 초기 기초 연구들은 CSF 및 혈류 역학을 정량화하는 데 있어 그 가치를 입증해 왔습니다1,20,21,22. 예를 들어, 2D PC MRI로 측정된 상승된 뇌동맥 박동은 노인 인구의 미세혈관 손상 및 인지 기능 저하와 연관이 있는 것으로 나타났습니다23. 최근 4D 혈류 MRI를 이용한 연구들은 뇌혈관 역학과 인지 장애 사이의 관계에 대한 중요한 통찰을 제공했으며, 일부 연구에서는 동맥 박동성의 증가가 특히 AD 및 MCI 환자군에서 인지 기능 저하와 관련이 있음을 보여주었습니다24. 한편, 실시간 PC-MRI의 최신 발전은 일시적인 흐름 현상을 포착하는 데 더욱 심도 있는 관점을 제공합니다25.
본 연구는 PC-MRI를 사용하여 중뇌수도 내 뇌척수액(CSF)의 수동역학적 마커와 경추 주요 혈관의 혈역학적 지표를 정량화하고, AD, MCI 및 NC 그룹 간의 차이를 탐색하며, 이러한 파라미터들과 인지 점수 간의 상관관계를 분석하는 것을 목표로 합니다. 이러한 영상 기법들을 통합함으로써 신경 질환에 대한 진단 능력을 향상시키고 표적 치료 전략에 유용한 정보를 제공할 수 있을 것입니다15.
프로토콜
참가자
참가자는 2022년 11월부터 2023년 11월 사이에 닝더 시립 병원 신경과와 닝더 사범대학교에서 모집되었습니다. 선정 및 제외 기준에 따라 35명의 환자(AD 16명, MCI 19명)와 25명의 건강한 고령 대조군(NC)이 포함되었습니다. 모든 참가자와 인지 장애가 있는 참가자의 가족으로부터 고지된 동의를 받았습니다. 본 연구는 헬싱키 선언의 원칙에 따라 수행되었습니다. 닝더 시립 병원 윤리 위원회의 승인을 받았습니다(승인 번호: 20200901).
선정 기준은 연령이 50세에서 85세 사이이며, MRI 촬영 및 고지된 동의서 제공에 동의하고, 가족의 도움을 받거나 필요한 경우 여러 세션에 걸쳐 영상 촬영을 완료할 수 있는 능력이 있는 경우로 하였다. 제외 기준은 뇌종양, 중증 심혈관 질환, 정신질환 병력, 과거 외상성 뇌손상, 중추신경계 감염, 파킨슨병, 헌팅턴병, 뇌전증 또는 다발성 경화증과 같은 주요 신경계 질환, 중증 전신 질환, 제거 불가능한 금속성 임플란트, 인지 평가를 방해하는 심각한 감각 장애, 영상 아티팩트 및 왼손잡이였다.
알츠하이머병(AD), 경도인지장애(MCI) 및 정상인지(NC) 진단은 국립노화연구소-알츠하이머협회(NIA-AA) 기준을 사용하여 두 명의 신경과 전문의에 의해 확립되었습니다. 가능성 높은 AD는 점진적인 인지 및 기능 저하가 필요했으며, MCI는 일상 기능이 유지된 상태에서의 객관적인 인지 장애가 필요했고, NC는 인지 또는 신경학적 이상이 없어야 했습니다. 모든 참여자에 대해 합의된 진단이 이루어졌습니다. 바이오마커 확인이 모든 사례에서 균일하게 가능하지 않았으며, 이는 본 연구의 제한점으로 작용합니다. 본 연구에 사용된 모든 도구와 재료는 재료 표에 나열되어 있습니다.
임상 데이터
연령, 성별, 교육 수준, 병력(고혈압, 당뇨병, 고지혈증) 및 신체 검사 결과를 포함한 인구통계학적 및 임상 데이터를 수집하였습니다. 인지 기능은 간이 정신 상태 검사(MMSE)와 몬트리올 인지 평가(MoCA)를 사용하여 평가하였습니다.
영상 획득
영상 촬영은 전용 두경부 코일을 사용하여 3.0T MRI 스캐너에서 수행되었습니다. 영상 프로토콜에는 T2 강조 액체 감쇠 역전 회복(T2-FLAIR), 확산 강조 영상(DWI), 시상면 T1 강조 영상 및 위상 대비 MRI(2D cine 위상 대비 및 4D flow 시퀀스로 구성)가 포함되었습니다. 모든 대상자는 앙와위 상태에서 머리를 먼저 진입하도록 배치하였으며, 움직임으로 인한 아티팩트를 줄이기 위해 폼 패드를 사용하여 머리를 고정하고 귀 보호구를 착용하였습니다.
2차원 시네 위상 대조 MRI
시상면 T1 강조 로컬라이저 영상에서 정의된 중뇌수도에 수직인 방향으로 2D 시네 위상 대조 시퀀스(Fast PC Cine Slice)를 획득하였다. 영상 파라미터는 다음과 같다: 시야(field of view), 24 × 24 cm; 슬라이스 두께, 5.0 mm; 반복 시간/에코 시간, 20.2/6.1 ms; 매트릭스, 288 × 256; 픽셀 크기, 0.83 × 0.94 mm; 대역폭, 31.25 kHz; 여기 횟수, 1.0; 플립 각도, 20°; 인코딩 속도, 12 cm/s; 말초 게이팅; 그리고 심장 주기당 20–30단계의 위상. 인코딩 속도는 앨리어싱 없이 수도관 내 CSF 흐름을 충분히 포착할 수 있도록 선택하였다. 획득 시간은 참가자의 심박수에 따라 1분에서 3분 사이였다.
4차원 유동 MRI
경동맥 부위를 포함하도록 4D flow 시퀀스(Sag 4D Flow)를 수행하였다. 영상 파라미터는 다음과 같다: 시야(field of view), 24 × 24 cm; 슬라이스 두께, 1.0 mm; 슬라이스 간격, 2.0 mm; 40–50 슬라이스; 반복 시간/에코 시간(repetition time/echo time), 6.6/2.8 ms; 매트릭스, 180 × 180; 픽셀 크기, 1.33 × 1.33 mm; 대역폭, 62.50 kHz; 여기 횟수(number of excitations), 1.0; 플립 각도, 15°; 인코딩 속도, 50 cm/s; 및 심장 주기당 20–30 페이즈. 에일리어싱(aliasing)을 최소화하면서 경동맥 혈류를 적절히 포착하기 위해 인코딩 속도를 50 cm/s로 설정하였다. 획득 시간은 심박수에 따라 1분에서 3분 사이였다. 모든 영상은 전용 후처리 소프트웨어를 사용하여 분석하였다(재료 표).
영상 처리 및 분석
뇌척수액 관련 파라미터 분석
특수 후처리 소프트웨어를 사용하여 2차원 cine PC 크기 및 위상 영상을 분석하였습니다(그림 1A–D). 신경영상의학 경험이 3년인 두 명의 방사선 전문의가 시상면 T1 가중 국소 영상에서 확인하고 크기 영상에서 검증한 중뇌수도 최대 단면적의 외곽선을 따라 관심 영역(ROI)을 독립적으로 설정하였습니다. 각 방사선 전문의는 최소 2주의 간격을 두고 ROI 설정을 두 번 반복하였습니다. 배경 위상 보정은 소프트웨어 내장 정적 조직 보정 알고리즘을 사용하여 수행하였으며, 이는 와전류 및 Maxwell 항의 영향을 최소화하기 위해 속도 인코딩 위상 영상에서 정적 조직 영역(중뇌수도 인접 중뇌 실질에 설정)의 평균 위상을 감산하는 방식입니다. 각 참가자에 대해 최대 수축기 속도(최대 수축기 속도, PSV), 최대 이완기 속도(최대 이완기 속도, PDV), 순 1회 박출량 및 혈류 곡선을 산출하였습니다. 중뇌수도 단면적을 기록하였습니다(그림 2). 평가자 간 및 평가자 내 신뢰도는 절대 일치도에 대한 이원 분산 무작위 효과 내내 상관계수(ICC)를 사용하여 평가하였으며, 모든 파라미터에서 0.90을 초과하였습니다.
그림 1: 뇌척수액 흐름 영상 획득 및 처리.(A) 중뇌수도(점선)에 수직으로 설정된 2D cine 위상 대조 슬라이스의 위치를 보여주는 시상면 T1-강조 로컬라이저 영상. (B) 뇌수도의 해부학적 구조를 보여주는 cine 2D 시퀀스의 크기 영상. (C) CSF 흐름 신호 강도를 보여주는 cine 2D 시퀀스의 위상 영상. 약어: CA = cerebral aqueduct(뇌수도); CSF = cerebrospinal fluid(뇌척수액). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 2: 대표적인 뇌척수액 흐름 속도 곡선. 단일 심장 주기 동안의 이상성, 유사 정현파 CSF 흐름 패턴을 보여주는 시간-흐름 속도 곡선. 이 곡선은 수축기와 이완기 동안의 속도 변화를 나타낸다. 약어: CSF = 뇌척수액. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
내경동맥 혈류 관련 파라미터 분석
4차원 혈류 데이터는 전용 후처리 소프트웨어의 4D Flow 모듈을 사용하여 재구성 및 분석되었습니다. 정적 조직 영역에 1차 다항식 피팅을 적용하여 위상 오프셋 보정을 수행하였습니다. 반자동 임계값 기반 분할 도구와 수동 보정을 통해 좌측 내경동맥(LICA)을 분리하여 3D 혈관 조영 볼륨을 생성하였습니다. 혈관 중심선을 자동으로 계산하고, 중심선에 수직인 세 개의 횡단면을 C1 분절(경동맥 분기점 상단 약 2–3 cm 지점)에 인접 평면 간 5-mm 간격으로 배치하였습니다. 좌측 내경동맥은 해부학적 경로와 혈류 특성의 일관성을 기반으로 분석 대상으로 선택되었으며, 스캔 시간과 피험자의 부담을 최소화하기 위해 우측 내경동맥은 평가하지 않았습니다. 본 탐색적 연구에서는 실현 가능성을 위해 단측 접근 방식을 채택하였으나, 향후 연구에서는 양측 평가가 필요합니다. 각 평면에 대해, 각 심장 주기 시간 프레임(주기당 약 20프레임)마다 반자동 엣지 검출 알고리즘과 수동 조정을 사용하여 혈관 내강의 윤곽을 추출하였습니다(그림 3A–D).
시간 분해 루멘 윤곽으로부터 최대 유속, 심장 주기당 유량, 평균 벽 전단 응력(WSS)의 파라미터를 계산하였습니다. WSS는 다음 공식을 사용하여 도출되었습니다:
WSS = μ × (∂v/∂r)|_wall (1)
여기서 µ = 0.004 Pa·s는 가정된 혈액 점도이며, ∂v/∂r은 각 원주 방향 위치에서 벽 근처 속도 데이터에 포물선 프로파일을 피팅하고 루멘 원주 전체에 대해 평균을 내어 얻은 혈관벽에 수직인 속도 구배입니다. 유속, 벡터 및 WSS 맵을 생성하였으며, 시간-유량 및 시간-WSS 곡선을 도식화하였습니다. 세 평면에서 얻은 값들을 평균하여 참가자당 하나의 대표값을 구하였습니다. 모든 이미지 처리는 동일한 두 명의 방사선 전문의가 독립적으로 수행하였으며, 통계 분석에는 이들의 측정값 평균이 사용되었습니다 (그림 4).
그림 3: 좌측 내경동맥의 3차원 재구성 및 혈역학적 분석. (A) 혈관 분할 후 좌측 경동맥의 3차원 볼륨 렌더링 재구성. (B) C1 세그먼트를 따라 설정된 3개의 단면 분석 평면(Flow 1–3)의 위치. (C) 혈류 속도 맵. (D) 흐름 방향을 나타내는 벡터 다이어그램. (E) 벽전단응력 맵. 약어: LICA = 좌측 내경동맥; WSS = 벽전단응력. 여기에서 이 그림의 더 큰 버전을 확인하십시오.
그림 4좌측 내경동맥 후처리 곡선. 한 번의 심장 주기 동안의 시간-유량 곡선(왼쪽 패널) 및 시간-벽 전단 응력 곡선(오른쪽 패널). 서로 다른 색상은 세 가지 샘플링 평면(빨간색, 노란색, 초록색)을 나타냄. 약어: LICA = 좌내경동맥; WSS = 벽 전단 응력. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
통계 분석
표준 통계 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석하였습니다(재료 표). Shapiro–Wilk 검정으로 확인한 정규 분포 변수는 평균 ± SD로 표기하고 일원 분산 분석(one-way ANOVA)으로 비교하였습니다. 비정규 분포 변수는 중앙값 (IQR)로 표기하고 Kruskal–Wallis 검정으로 비교하였습니다. 범주형 변수는 카이제곱 검정으로 비교하였습니다. 연령과 교육 수준을 공변량으로 하는 공분산 분석(ANCOVA)을 사용하여 집단 간 비교를 수행하였으며, 다중 비교에 대해서는 Bonferroni 보정을 적용하였습니다. 영상 지표와 인지 측정치 간의 관계는 혈관성 위험 요인(고혈압, 당뇨병, 고지혈증)을 보정한 Spearman 상관 분석 및 다중 선형 회귀 분석으로 평가하였습니다. 각 영상 파라미터의 진단 성능을 평가하기 위해 수신자 조작 특성(ROC) 분석을 실시하였습니다. 곡선 하 면적(AUC), 민감도 및 특이도를 산출하였습니다. 각 파라미터의 고유한 판별 성능을 평가하기 위해 공변량 보정 없이 ROC 분석을 수행하였습니다. 다만, 연령과 교육 수준에서 관찰된 집단 간 차이를 고려하여 해당 공변량을 보정한 추가 분석을 실시한 결과, 일관된 결과가 도출되었습니다. 양측 검정 p < 0.05를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였습니다. 본 연구에 사용된 재료 및 장비의 전체 목록은 재료 표에 제공되어 있습니다.
결과
임상 기초 정보 및 인지 점수
코호트는 AD 환자 16명, MCI 환자 19명, NC 참가자 25명으로 구성되었다. 각 그룹은 성별, 체중, 신장, BMI, 심혈관 위험 요인 및 심박수에서 유사했으나 (p > 0.05), 연령 (p = 0.026)과 교육 연수 (p = 0.033)에서는 차이를 보였다 (표 1). 예상대로 MMSE 및 MoCA의 총점과 하위 점수는 그룹 간에 유의미한 차이를 보였으며 (모두 p < 0.001), AD < MCI < NC 순으로 나타났다 (표 2).
뇌척수액 관련 파라미터의 그룹 간 차이 비교
모든 중뇌수도는 개통되어 있었다. CA의 CSF 흐름은 심장 주기 동안 이상성 박동을 보였다(그림 2). 위상 영상에서 높은 신호(흰색, 그림 5A)는 주둥이-꼬리 방향(인코딩 그레이디언트와 동일한 방향)의 흐름을 나타냈으며, 낮은 신호(검은색, 그림 5B)는 꼬리-주둥이 방향(인코딩 그레이디언트와 반대 방향)의 흐름을 나타냈다. 공변량을 조정한 후, MCI 그룹은 NC보다 순 1회 박출량이 더 높았다(p = 0.041). PDV는 NC 대비 MCI(p = 0.024)와 AD(p = 0.002)에서 더 낮았다. PSV는 NC(p = 0.001)와 MCI(p = 0.025) 모두에 비해 AD에서 더 낮았다. 중뇌수도 단면적은 그룹 간에 유의미한 차이가 없었다(표 3).
그림 5: 중뇌수도 내 뇌척수액 흐름의 위상차 이미지. (A) 뇌척수액(CSF)이 고신호(흰색)로 나타나는 위상 이미지로, 로스트럴-코달 방향(인코딩 그라디언트와 동일한 방향)의 흐름을 나타냄. (B) 뇌척수액(CSF)이 저신호(검은색)로 나타나는 위상 이미지로, 코달-로스트럴 방향(인코딩 그라디언트와 반대 방향)의 흐름을 나타냄. 스케일 바: 5 mm. 약어: CA = 중뇌수도; CSF = 뇌척수액. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
내경동맥 관련 파라미터의 그룹 간 차이 비교
LICA 최대 혈류 속도는 NC (p = 0.001) 및 MCI (p = 0.023)에 비해 AD에서 더 낮았습니다. 평균 WSS는 NC에 비해 AD에서 더 낮았습니다 (p = 0.003). 주기당 혈류량은 그룹 간 차이를 보이지 않았습니다 (표 4).
뇌척수액 및 내경동맥 관련 지표와 인지 점수 간의 상관관계 분석 결과
CA 수축기 최대 혈류 속도, 이완기 최대 혈류 속도, LICA 최대 혈류 속도 및 평균 벽 전단 응력은 MMSE 및 MoCA 총점과 정적 상관관계를 보였다 (모두 p < 0.001) (표 5). 지남력, 계산력, 회상력 및 기억력 하위 점수에서 더 강한 연관성이 관찰되었다.
다변량 분석
고혈압, 당뇨병 및 고지혈증을 보정한 후, LICA 최대 혈류 속도는 CA PSV와 양의 상관관계를 보였으며 (β = 0.155, p < 0.001), LICA 평균 WSS는 CA PDV와 음의 상관관계를 보였다 (β = −0.134, p = 0.005) (표 6).
수신자 조작 특성 분석
수신자 조작 특성 분석 결과, CA 최대 수축기 속도, 최대 이완기 속도, LICA 최대 혈류 속도 및 평균 벽 전단 응력은 AD와 NC를 구분할 수 있는 것으로 나타났다 (AUC 0.760–0.848, p < 0.05) (표 7) (그림 6). 연령과 교육 수준의 그룹 간 차이를 고려하여, 이러한 공변량을 보정한 추가 ROC 분석을 수행하였으며 유사한 결과가 도출되어, 판별 성능이 연령이나 교육 수준에 의해 크게 혼동되지 않았음을 시사하였다. LICA 최대 혈류 속도는 가장 높은 AUC (0.848)를 보였으며, 36.91 cm/s의 컷오프 값에서 민감도는 72.0%, 특이도는 93.8%였다. AD와 MCI를 구분하는 경우, CA PSV, LICA 최대 혈류 속도 및 평균 WSS는 중간 정도의 진단 가치를 보였다 (AUC 0.740–0.743, p < 0.05) (표 8) (그림 7).
그림 6: AD와 NC를 구분하기 위한 수신자 조작 특성 곡선.CA 최대 수축기 속도, CA 최대 이완기 속도, LICA 최대 혈류 속도 및 LICA 평균 벽 전단 응력에 대한 ROC 곡선. 약어: AD = 알츠하이머병; AUC = 곡선 아래 면적; CA = 뇌척수액수로; LICA = 좌측 내경동맥; NC = 정상 대조군; ROC = 수신자 조작 특성. 여기를 클릭하여 이 그림의 확대 버전을 확인하십시오.
그림 7: AD와 MCI를 구분하기 위한 수신자 조작 특성 곡선.CA 최대 수축기 속도, CA 최대 이완기 속도, LICA 최대 혈류 속도 및 LICA 평균 벽 전단 응력에 대한 ROC 곡선. 약어: AD = 알츠하이머병; AUC = 곡선 아래 면적; CA = 뇌척수강; LICA = 좌측 내경동맥; MCI = 경도 인지 장애; ROC = 수신자 조작 특성. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭하십시오.
데이터 가용성:
CSF 유속 파라미터, LICA 혈역학적 파라미터, 진단 그룹 및 심박수를 포함하여 본 연구의 통계 분석을 뒷받침하는 수치 데이터셋은 Supplementary Table 1로 제공됩니다. 이 데이터셋은 원고에 보고된 모든 그룹 비교, 상관 분석, 회귀 모델 및 ROC 분석의 직접적인 입력값으로 사용되었습니다. 연구 참여자의 인지 평가 척도는 Supplementary Table 2에 제시되어 있습니다. 인구통계학적 및 임상 데이터는 참여자의 개인정보 보호를 위해 공개되지 않으며, 요약 통계치는 Table 1 및 2에 제공됩니다. 원본 DICOM 영상 데이터는 데이터 용량 및 개인정보 보호 제한으로 인해 제공되지 않습니다. 모든 데이터는 기관생명윤리위원회(IRB)의 승인을 거쳐 합리적인 요청이 있을 시 교신저자를 통해 제공 가능합니다. 사용자 정의 코드는 생성되지 않았으며, 분석에는 상용 소프트웨어(IBM SPSS Statistics)가 사용되었습니다.
| NC (n = 25) | MCI (n = 19) | AD (n = 16) | p | |
| 성별 (남/여) | 13/12 | 4/15 | 5/11 | 0.094 |
| 연령 (year) | 62.24 ± 4.82 | 60.63 ± 8.17 | 69.44 ± 8.49 | 0.026* |
| 체중 (kg) | 59.00 ± 7.59 | 61.00 ± 7.97 | 55.06 ± 9.58 | 0.141 |
| 신장 (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 |
| 고혈압 (유/무) | 5/20 | 7/12 | 6/10 | 0.349 |
| 당뇨병 (유/무) | 2/23 | 4/15 | 0/16 | 0.063 |
| 고지혈증 (유/무) | 6/19 | 1/18 | 2/14 | 0.194 |
| 수면 장애 (유/무) | 1/24 | 4/15 | 4/12 | 0.092 |
| 교육 연수 (year) | 5.00 (10.50) | 5.00 (12.00) | 0.00 (2.00) | 0.033* |
| 심박수 | 69.52 ± 11.02 | 67.63 ± 9.59 | 70.75 ± 13.26 | 0.709 |
표 1: 연구 참여자의 임상 기저 특성. 데이터는 평균 ± 표준 편차, 중앙값 (사분위 범위) 또는 수 (%)로 표시되었습니다. 약어: AD = 알츠하이머병; BMI = 체질량 지수; F = 여성; M = 남성; MCI = 경도 인지 장애; NC = 정상 대조군. *p < 0.05는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냅니다.
| NC (n = 25) | MCI (n = 19) | AD (n = 16) | p | |
| MMSE 점수 | ||||
| 총점 | 27.80 ± 1.29 | 23.42 ± 2.36 | 16.50 ± 2.00 | 0.000* |
| 지남력 | 10 (0) | 8 (3) | 5.5 (1) | 0.000* |
| 기억력 | 3 (0) | 3 (0) | 3 (0) | 0.525 |
| 수리력 | 5 (0) | 4 (2) | 1 (3) | 0.000* |
| 회상 | 2 (2) | 0 (2) | 0 (0) | 0.000* |
| 언어 | 8 (0) | 8 (0) | 6.5 (2) | 0.000* |
| 시공간 구조 모방 | 0 (1) | 0 (1) | 0 (0) | 0.494 |
| MoCA 점수 | ||||
| 총점 | 24.80 ± 2.96 | 18.79 ± 3.74 | 10.63 ± 4.18 | 0.000* |
| 시공간 및 실행 기능 | 4 (2) | 2 (2) | 1 (1) | 0.000* |
| 명명 | 3 (0) | 3 (1) | 2 (2) | 0.001* |
| 주의력 | 6 (1) | 5 (1) | 1.5 (5) | 0.000* |
| 언어 | 3 (2) | 2 (2) | 1 (3) | 0.067 |
| 추상능력 | 2 (1) | 1 (2) | 0 (2) | 0.001* |
| 기억 및 지연 회상 | 3 (2) | 0 (3) | 0 (0) | 0.000* |
| 지남력 | 6 (0) | 4 (2) | 3 (1) | 0.000* |
표 2: 세 그룹 간의 인지 점수 비교. 데이터는 평균 ± 표준 편차 또는 중앙값(사분위수 범위)으로 표시됨. 약어: AD = 알츠하이머병; MCI = 경도 인지 장애; MMSE = 간이 정신 상태 검사; MoCA = 몬트리올 인지 평가; NC = 정상 대조군. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냄.
| NC | MCI | AD | NC vs MCI | NC vs AD | MCI vs AD | |
| 총 박동 부피(mL) | 0.47 ± 0.22 | 0.37 ± 0.02 | 0.37 ± 0.02 | 0.188 | 0.325 | 0.828 |
| 순 박동 부피(mL) | 0.02 ± 0.01 | 0.03 ± 0.02 | 0.03 ± 0.02 | 0.041* | 0.16 | 0.633 |
| 최대 수축기 속도(cm/s) | 6.72 ± 1.79 | 5.96 ± 1.76 | 4.67 ± 1.17 | 0.136 | 0.001* | 0.025* |
| 최대 이완기 속도(cm/s) | 5.60 ± 1.98 | 4.35 ± 1.83 | 3.68 ± 1.62 | 0.024* | 0.002* | 0.253 |
| 양성 흐름(cm/s) | 0.17 ± 0.07 | 0.19 ± 0.11 | 0.17 ± 0.79 | 0.716 | 0.639 | 0.426 |
| 음성 흐름(cm/s) | 0.08 ± 0.05 | 0.11 ± 0.08 | 0.11 ± 0.09 | 0.223 | 0.41 | 0.774 |
| 양성 부피(mL) | 0.04 ± 0.02 | 0.04 ± 0.02 | 0.03 ± 0.02 | 0.793 | 0.655 | 0.494 |
| 음성 부피(mL) | 0.02 ± 0.01 | 0.03 ± 0.02 | 0.03 ± 0.04 | 0.216 | 0.372 | 0.814 |
표 3: 그룹 간 중뇌수도 내 뇌척수액 흐름 매개변수 비교.데이터는 평균 ± 표준 편차로 표시됨. 약어: AD = 알츠하이머병; CA = 중뇌수도; MCI = 경도 인지 장애; NC = 정상 대조군. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냄.
| 음성 대조군 | 경도인지장애 | 알츠하이머병 | 정상 인지(NC) 대 경도인지장애(MCI) | 정상 대조군(NC) vs 알츠하이머병(AD) | 경도인지장애(MCI) vs 알츠하이머병(AD) | |
| 혈류량 (mL) | 2.58 ± 0.76 | 2.49 ± 0.78 | 2.44 ± 0.74 | 0.84 | 0.629 | 0.764 |
| 최대 유속 (cm/s) | 39.73 ± 7.07 | 36.89 ± 7.95 | 31.26 ± 4.25 | 0.214 | 0.001* | 0.023* |
| 평균 벽 전단 응력 (Pa) | 0.45 ± 0.16 | 0.38 ± 0.15 | 0.29 ± 0.83 | 0.172 | 0.003* | 0.063 |
표 4: 그룹 간 좌측 내경동맥 혈역학적 파라미터 비교. 데이터는 평균 ± 표준 편차로 표시됨. 약어: AD = 알츠하이머병; LICA = 좌측 내경동맥; MCI = 경도 인지 장애; NC = 정상 대조군; Pa = 파스칼. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냄.
| 칼슘(Ca) | LICA | ||||||||||
| 순 박출량(ml) | 최고 수축기 속도(cm/s) | 최대 이완기 속도(cm/s) | 최대 혈류 속도(cm/s) | 평균 벽면 전단 응력(Pa) | |||||||
| 제공해주신 텍스트가 없습니다. 번역할 원문 내용을 입력해 주세요. | p | r | p | r | p | 제공된 텍스트가 없습니다. 번역할 내용을 입력해 주세요. | p | r | p | ||
| MMSE 점수 | |||||||||||
| 총점 | 0.172 | 0.19 | 0.473 | 0.000* | 0.443 | 0.000* | 0.467 | 0.000* | 0.436 | 0.000* | |
| 오리엔테이션 | 0.127 | 0.334 | 0.428 | 0.001* | 0.385 | 0.002* | 0.422 | 0.001* | 0.37 | 0.004* | |
| 기억 | 0.119 | 0.364 | 0.049 | 0.709 | 0.197 | 0.131 | 0.064 | 0.629 | 0.162 | 0.216 | |
| 수리력 | 0.136 | 0.299 | 0.283 | 0.028* | 0.261 | 0.044* | 0.462 | 0.000* | 0.385 | 0.002* | |
| 재현율 | 0.146 | 0.267 | 0.429 | 0.001* | 0.348 | 0.006* | 0.432 | 0.001* | 0.355 | 0.005* | |
| 언어 | 0.15 | 0.252 | 0.305 | 0.018* | 0.223 | 0.086 | 0.304 | 0.018* | 0.331 | 0.010* | |
| 구조적 모방 시공간적 | 0.043 | 0.742 | 0.087 | 0.508 | 0.068 | 0.604 | 0.25 | 0.054 | 0.124 | 0.346 | |
| MoCA 점수 | |||||||||||
| 총점 | 0.209 | 0.11 | 0.498 | 0.000* | 0.403 | 0.001* | 0.439 | 0.000* | 0.407 | 0.001* | |
| 시공간 및 실행 기능 | 0.19 | 0.146 | 0.392 | 0.002* | 0.181 | 0.167 | 0.167 | 0.202 | 0.125 | 0.34 | |
| 명명법 | 0.16 | 0.221 | 0.235 | 0.071 | 0.172 | 0.188 | 0.38 | 0.003* | 0.364 | 0.004* | |
| 주의 사항 | 0.147 | 0.264 | 0.321 | 0.013* | 0.193 | 0.14 | 0.305 | 0.018* | 0.39 | 0.002* | |
| 언어 | 0.149 | 0.257 | 0.293 | 0.023* | 0.189 | 0.148 | 0.19 | 0.146 | 0.152 | 0.247 | |
| 초록 | 0.339 | 0.008* | 0.215 | 0.099 | 0.1 | 0.447 | 0.11 | 0.403 | 0.158 | 0.227 | |
| 기억 및 지연 회상 | 0.139 | 0.29 | 0.439 | 0.000* | 0.357 | 0.005* | 0.496 | 0.000* | 0.401 | 0.001* | |
| 오리엔테이션 | 0.136 | 0.298 | 0.386 | 0.002* | 0.38 | 0.003* | 0.382 | 0.003* | 0.307 | 0.017* | |
표 5: 뇌척수액 및 내경동맥 파라미터와 인지 점수 간의 상관관계 분석.데이터는 Spearman 상관계수(r)와 그에 해당하는 p-값으로 표시됨. 약어: CA = cerebral aqueduct; LICA = left internal carotid artery; MMSE = Mini-Mental State Examination; MoCA = Montreal Cognitive Assessment; Pa = pascals. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 상관관계를 나타냄.
| 칼슘(Calcium) | |||
| 최고 수축기 혈류 속도 (p 값) | 최대 이완기 속도(p 값) | ||
| LICA | 최대 유속 | 0.000* | 0.255 |
| 평균 벽 전단 응력 | 0.223 | 0.005* | |
표 6: 뇌척수액 흐름 속도와 내경동맥 박동성의 다변량 회귀 분석. 데이터는 표준화 회귀 계수(β)와 해당 p-값으로 표시되었습니다. 약어: CA = 중뇌수도; LICA = 좌측 내경동맥. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 연관성을 나타냅니다.
| AUC | 민감도 | 특이도 | 진단 임계값 | p | |
| CA | |||||
| 최고 수축기 속도 | 0.823 | 0.64 | 0.875 | 5.94 | 0.001* |
| 최고 이완기 속도 | 0.76 | 0.92 | 0.5 | 3.255 | 0.005* |
| LICA | |||||
| 최대 혈류 속도 | 0.848 | 0.72 | 0.938 | 36.91 | 0.000* |
| 평균 벽 전단 응력 | 0.826 | 0.8 | 0.75 | 0.315 | 0.000* |
표 7: AD와 NC를 구분하기 위한 수신자 조작 특성 분석.AUC = 곡선 아래 면적; AD = 알츠하이머병; CA = 뇌척수관; LICA = 좌측 내경동맥; NC = 정상 대조군. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 진단 성능을 나타냅니다.
| 곡선 하 면적 (AUC) | 민감도 | 특이성 | 진단 임계값 | P | |
| 심장 초음파(Cardiac Auscultation) | |||||
| 최고 수축기 혈류 속도 | 0.74 | 0.789 | 0.688 | 4.9 | 0.016* |
| 최대 이완기 속도 | 0.607 | 0.421 | 0.813 | 4.875 | 0.282 |
| LICA | |||||
| 최대 유속 | 0.743 | 0.579 | 0.938 | 36.65 | 0.014* |
| 평균 벽 전단 응력 | 0.74 | 0.474 | 0.938 | 0.397 | 0.016* |
표 8: AD와 MCI를 구분하기 위한 수신자 조작 특성 분석.AUC = 곡선 아래 면적; AD = 알츠하이머병; CA = 중뇌수도; LICA = 좌측 내경동맥; MCI = 경도인지장애. p < 0.05는 통계적으로 유의미한 진단 성능을 나타냄.
보충 표 1: 통계 분석을 위한 전체 수치 데이터 세트.이 표에는 그룹 비교, 상관 분석, 회귀 모델 및 수신자 조작 특성(ROC) 분석을 포함한 모든 통계 분석에 사용된 비식별 수치 데이터가 포함되어 있습니다. 여기에서 파일을 다운로드하십시오.
보충 표 2: 연구 참여자의 비식별화된 인지 점수. 이 표에는 Mini-Mental State Examination (MMSE) 및 Montreal Cognitive Assessment (MoCA)의 총점과 하위 점수를 포함하여 모든 참여자의 비식별화된 인지 평가 데이터가 포함되어 있습니다. 환자의 개인정보 보호를 위해 참여자 식별 정보는 제거되었으며 익명화된 피험자 ID로 대체되었습니다. 약어: MMSE = Mini-Mental State Examination; MoCA = Montreal Cognitive Assessment. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
토론
2D cine PC-MRI와 4D flow MRI를 통합함으로써, 본 연구는 AD 스펙트럼 전반에 걸친 CSF 역학 및 경추 대혈관 혈역학의 변화와 그들 사이의 상호작용을 정량적으로 평가하였습니다. 주요 결과는 다음과 같이 요약할 수 있습니다: (1) 중뇌수도에서의 수축기 및 이완기 최대 CSF 유속은 AD 및 MCI 환자에서 유의하게 감소하였으며, 이러한 감소는 인지 점수와 상관관계가 있었습니다. (2) LICA의 최대 유속과 WSS는 AD 그룹에서 유의하게 더 낮았습니다. (3) LICA 최대 유속은 중뇌수도 수축기 최대 CSF 유속과 양의 상관관계를 보인 반면, LICA 평균 WSS는 이완기 최대 CSF 유속과 음의 상관관계를 나타냈습니다. (4) 이러한 혈동역학적 파라미터, 특히 LICA 최대 유속은 AD를 인지 정상(NC) 및 MCI 개인 모두와 구분하는 데 있어 우수한 진단 효능을 보였습니다. 이러한 결과는 AD 진행 과정에서 CSF-혈관 연합 단위의 교란이 발생함을 시사하며, 경추 대혈관 혈역학이 두개 내 글림파틱 기능의 간접적인 영상 상관물로 활용될 수 있음을 나타냅니다. 다만, 이러한 해석은 추정 단계이며 향후 연구를 통한 직접적인 검증이 필요합니다.
양방향의 유사 정현파(quasi-sinusoidal)26,27,28중뇌수도에서 관찰된 뇌척수액(CSF) 흐름 패턴은 이전의 2D PC-MRI 연구들에서 정립된 전형적인 설명과 일치합니다.29,21심장 주기 동안, 뇌척수액(CSF)의 최대 수축기 유속은 일관되게 최대 이완기 유속보다 컸으며, 이에 따라 순 박동 부피가 일관되게 머리에서 발 방향으로 향하는 결과가 나타났으며, 이는 이전 연구 결과들과 일치한다.30하지만 AD 및 MCI에서 뇌척수액(CSF) 정점 속도가 전반적으로 감소했다는 점은 이러한 생리적 진동을 일으키는 주요 구동력에 손상이 있음을 시사합니다. Monro-Kellie 원리에 따르면, 고정된 두개강 내 부피 내에서 동맥혈의 박동성 유입은 상호 왕복하는 뇌척수액 움직임을 생성하는 핵심 동력입니다.31,32결과적으로, 본 연구의 경동맥에서 관찰된 감쇄된 동맥 박동성(최대 속도 및 벽 전단 응력(WSS)의 감소로 나타남)은 뇌척수액(CSF) 진동의 약화에 직접적으로 기여했을 가능성이 큽니다. 이는 LICA 최대 혈류 속도와 수도관 정점 수축기 뇌척수액 속도 사이에 양의 상관관계가 있음을 보여주는 다변량 회귀 분석 결과에 의해 강력하게 뒷받침됩니다. 특히, 경도인지장애(MCI) 군의 정점 뇌척수액 속도는 감소하는 경향을 보인 반면, 순 일회 박출량은 정상 대조군(NC)에 비해 역설적으로 증가했습니다. 이는 다음을 나타낼 수 있습니다. 초기 보상 기전: 신경혈관 조절 기능이 저하되기 시작함에 따라, 뇌혈류량은 뇌혈관 예비능 연구에서 관찰되는 보상성 충혈과 유사하게 1회 박출량을 증가시킴으로써 전반적인 뇌척수액 흐름을 유지하려 시도할 수 있습니다. 알츠하이머병이 진행됨에 따라 이러한 보상 작용은 결국 실패하게 되며, 이는 알츠하이머병 그룹에서 관찰되는 뇌척수액 역학의 전반적인 저하로 나타납니다.
본 연구에서는 AD 환자의 내경동맥에서 혈류 속도와 WSS가 유의하게 감소했음을 발견했다. 혈류가 혈관벽에 가하는 접선 방향의 마찰력인 WSS는 내피 세포의 건강을 유지하는 데 매우 중요한 생체역학적 신호이다. WSS의 감소는 내피 기능 장애, 동맥경화증 및 혈관 리모델링과 밀접하게 연관되어 있다. AD의 관점에서, 경동맥 WSS의 감소는 두 가지 주요 경로를 통해 질병 진행을 악화시킬 수 있다: 첫째, 이는 뇌 관류압과 뇌혈류의 감소에 직접적으로 기여하며, 이는 AD에서 잘 알려진 뇌 저관류 현상과 일치한다. 많은 연구에서 뇌 백질 병변33,34,35 및 뇌혈류 감소36,37가 AD의 중요한 병리적 특징임을 보여주었다. 둘째, 비정상적인 혈역학적 신호는 내피 기능을 손상시킴으로써 혈뇌장벽(BBB) 붕괴와 혈관 염증을 악화시키고, 이를 통해 Aβ 침착과 tau 병리 확산을 촉진할 수 있다38,39. 이는 미세혈관 장애를 추가로 유발하여 AD의 발생과 진행을 촉진한다40. 따라서 경동맥 거대혈관 혈역학의 변화는 단순히 뇌 관류 감소의 원인 일 뿐만 아니라, AD 관련 혈관 병리의 결과 이자 증폭제 가 될 수 있다. 경동맥 혈역학적 파라미터와 중뇌수도 CSF 흐름 속도 사이에 유의미한 상관관계가 관찰되었다. 갈수록 많은 증거들이 동맥 박동을 글림파틱 체계(perivascular space를 따라 CSF와 간질액의 교환을 촉진하는 뇌의 노폐물 제거 경로)의 핵심 구동력으로 지목하고 있다. 더 높은 경동맥 속도/벽 전단 응력과 더 높은 수축기 CSF 속도 사이의 연관성은, 강력한 동맥 박동이 혈관 주위 경로를 통해 CSF를 뇌 실질로 효과적으로 유입시킨다는 것을 반영하는 것으로 해석될 수 있다. 최근 연구들은 경동맥 및 두개 내 동맥의 박동 지수와 AD의 발병 및 진행에 중추적인 역할을 하는 뇌 림프 체계 사이의 연관성을 추가로 확인했다41. 그러므로 AD 환자의 낮은 경동맥 박동성으로 인해 감쇄된 CSF 진동은 글림파틱 제거 기능 저하와 대응할 가능성이 높으며, 이는 Aβ와 같은 대사 노폐물의 비효율적인 제거로 이어진다. 이러한 연관성의 기저 메커니즘에는 AD 및 MCI 환자의 CSF Aβ, total tau 및 phosphorylated tau 수치의 변화뿐만 아니라, 국소적 뇌 저관류와 백질 손상이 간접적으로 비정상적인 CSF 흐름 속도에 기여하는 등의 여러 요인이 포함될 수 있다42. 이러한 해석은 글림파틱 기능 장애가 플라크 침착보다 먼저 발생한다고 보고된 AD 동물 모델의 관찰 결과와 일치한다. 다만, 본 연구에서는 글림파틱 기능을 직접 측정하지 않았으므로 이러한 해석은 간접적이며, 동맥 순응도 감소, 지역적 뇌 위축 또는 두개 내 순응도 변화와 같은 다른 설명 가능성을 배제할 수 없음에 유의해야 한다.
PC-MRI 유래 혈류역학적 지표는 인지 점수(MMSE/MoCA), 특히 지남력, 계산 및 지연 회상과 같은 핵심 영역에서 유의미한 상관관계를 보였습니다. 이러한 연관성은 후각 피질 및 측두엽 피질의 위축39, 내측 측두엽 및 내측 두정엽 피질의 tau 단백질 침착, 그리고 전뇌, 해마, 기저핵 및 측두-두정엽 피질 영역의 뇌혈류 감소43 등 AD 관련 인지 장애와 밀접하게 연관된 신경병리학적 변화에 대한 이러한 지표들의 민감도를 반영하는 것일 수 있습니다. 연구 결과는 CSF 및 경동맥의 유체 역학적 상태가 AD 관련 신경 기능 장애와 연관될 수 있음을 시사합니다. ROC 분석 결과, LICA 최대 혈류 속도(컷오프 ≈ 36.9 cm/s)는 AD 식별에 있어 높은 특이도(>93%)를 나타냈습니다. 이러한 발견은 잠재적인 임상적 가치를 시사합니다. 즉, 상대적으로 빠르고 표준화된 MRI 측정법인 경동맥 혈류 속도는 초기 AD 스크리닝 또는 다른 치매와의 감별 진단을 위한 실용적인 보조 영상 지표로 활용될 수 있습니다. 단독으로는 민감도가 중간 정도일 수 있으나, 이 지표를 구조적 MRI, Aβ-PET 또는 인지 척도와 결합하면 다중 모달 진단 모델을 강화할 수 있을 것입니다. 다만, 이러한 해석은 간접적인 측정치에 기반한 것이므로 더 크고 독립적인 코호트에서의 검증이 필요합니다.
본 연구는 결과 해석 시 고려해야 할 몇 가지 제한점이 있습니다. 첫째, 단면 연구 설계로 인해 인과 관계를 추론할 수 없습니다. 둘째, 표본 크기가 작아 통계적 검정력과 일반화 가능성에 제한이 있습니다. 셋째, 바이오마커 확인(CSF Aβ42/p-tau 또는 amyloid PET) 없이 임상 진단이 이루어져 진단상의 불확실성이 발생할 가능성이 있습니다. 넷째, 왼쪽 내경동맥만 분석되었습니다. 이러한 단측 접근 방식으로는 혈역학의 잠재적인 반구 간 차이를 포착하지 못할 수 있으며, 연구 결과가 오른쪽 경동맥 영역으로 완전히 일반화되지 않을 수 있습니다. 관찰된 연관성이 대칭적인지 또는 측면 의존적인지 결정하기 위해 양측 평가를 포함한 향후 연구가 필요합니다. 다섯째, 4D flow MRI의 인코딩 속도(Venc)를 50 cm/s로 설정한 것은 경동맥 혈류 캡처와 앨리어싱 방지 사이의 균형을 맞추기 위한 선택이었으나, 혈류 속도가 매우 높은 참여자의 경우 속도 측정의 정확도가 제한되었을 수 있습니다. 여섯째, T1 가중 위축 측정값이 없어 혈류 속도 감소가 일차적인 혈역학적 변화가 아닌 실질 위축에 의해 유도되었는지 여부를 평가할 수 없습니다. 일곱째, 직접적인 글림파틱 영상 촬영이나 CSF 청소율 측정이 수행되지 않았기 때문에, 관찰된 변화를 글림파틱 기능 장애와 연결 짓는 해석은 간접적일 수밖에 없습니다. 여덟째, ROC 분석 결과는 잠재적인 진단적 가치를 시사하지만, 이러한 결과는 일차 분석에서 연령과 교육 수준을 보정하지 않은 단일 코호트에서 도출되었습니다. 보충된 보정 분석에서 일관된 결과가 나왔음에도 불구하고, 더 크고 독립적인 코호트에서의 검증이 필요합니다. 마지막으로, ROC 결과는 독립적인 코호트에서의 검증이 필요합니다. 향후 연구에서는 종단적 설계를 채택하고, 양측 경동맥 평가와 구조적 영상을 포함하며, 멀티오믹스 데이터를 통합하여 이러한 예비 결과들을 검증해야 합니다.
요약하자면, 본 연구는 2D cine PC-MRI와 4D flow MRI를 통합하여 AD 스펙트럼 전반에 걸쳐 두개내 CSF 진동과 경부 대혈관 혈역학의 결합된 감쇠 및 그 상호관계를 입증하였습니다. 이러한 변화는 인지 장애 정도와 연관이 있으며 중간 정도의 진단적 가치를 보여줍니다. 이러한 결과는 AD 병리생리학에서 혈관 요인의 역할을 뒷받침하며, 혈역학적 이상 범위를 경동맥 입구까지 확장합니다. 본 결과는 경동맥의 박동성 흐름이 두개내 글림파틱(glymphatic) 기능에 기여할 수 있으며, 그 감쇠가 글림파틱 기능 장애의 간접적인 영상 상관물로 작용할 수 있다는 가설을 제기합니다. 다만, 이러한 해석은 추측 단계이며 향후 연구에서 직접적인 검증이 필요합니다. 이러한 관찰 결과는 AD 발병 기전에 대한 유체역학적 관점을 제공하며, 중추신경계 액체 및 장벽의 생리와 병리에 관련된 비침습적 동적 모니터링 및 평가 도구 개발에 정보를 제공할 수 있습니다.
공개 사항
저자들은 공개해야 할 관련 재무적 또는 비재무적 이해관계가 없습니다.
감사의 글
본 연구에 참여해 주신 모든 참가자와 법정 대리인, 그리고 기술적 지원을 제공해 주신 Ningde Municipal Hospital의 방사선 기술자분들께 감사드립니다. 본 연구는 Ningde Normal University Medical College 통합 개발 특별 연구 프로젝트 [지원 번호 2024ZX70] 및 중국 Fujian Health Technology Project [지원 번호 2022CXA060]의 지원을 받아 수행되었습니다.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 28채널 head-neck coil | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | GE SIGNA Architect 시스템의 일부; https://www.gehealthcare.com | 두부 및 경부 통합 영상을 위한 전용 수신 전용 위상 배열 코일; 모든 MRI 시퀀스의 신호 수신에 사용됨. |
| 2D cine 위상-대조 MRI 시퀀스 (Fast PC Cine Slice) | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | GE SIGNA Architect 소프트웨어 패키지의 일부 | 2D 회고적 게이팅 위상-대조 시퀀스; 중뇌수도 내 CSF 유속 및 박출량 측정에 사용됨. 파라미터: Venc 12 cm/s, 심장 주기당 20–30 phase, 수도에 수직으로 획득함. |
| 4D flow MRI 시퀀스 (Sag 4D Flow) | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | GE SIGNA Architect 소프트웨어 패키지의 일부 | 시간 분해 3D 위상-대조 시퀀스; 경동맥의 공간 분해 혈역학 데이터 획득에 사용됨. 파라미터: Venc 50 cm/s, 심장 주기당 20–30 phase, 40–50 slice. |
| CVI42 후처리 워크스테이션 (버전 5.14) | Circle Cardiovascular Imaging, Calgary, Canada | https://www.circlecvi.com/cvi42/ | 심혈관 및 유량 분석 전용 소프트웨어; 혈관 분할, ROI 설정, 유량 측정(CSF 및 혈류) 및 벽 전단 응력 계산에 사용됨. 버전 5.14. |
| GE SIGNA Architect 3.0T MRI 스캐너 | GE Healthcare, Waukesha, WI, USA | https://www.gehealthcare.com/products/magnetic-resonance-imaging/signa-architect | 28채널 head-neck quadrature coil이 장착된 전신 3.0T 초전도 MRI 시스템; 모든 구조적 영상, 2D cine PC 및 4D flow 획득에 사용됨. |
| IBM SPSS Statistics (버전 25) | IBM Corp., Armonk, NY, USA | SCR_002865; https://www.ibm.com/products/spss-statistics | 통계 분석 소프트웨어; 모든 기술 통계, 그룹 비교, 상관 분석, 회귀 분석 및 ROC 곡선 분석에 사용됨. 버전 25. |
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