Identificatie van ziekte-gerelateerde Ruimtelijke Covariantie Patronen gemaakt Neuroimaging gegevens
June 26th, 2013
Multivariate technieken zoals principale componenten analyse (PCA) zijn gebruikt om handtekening patronen van regionale veranderingen te identificeren in de functionele hersenen afbeeldingen. We hebben een algoritme om reproduceerbare netwerk biomarkers te identificeren voor de diagnose van neurodegeneratieve aandoeningen, evaluatie van progressie van de ziekte, en de objectieve evaluatie van de effecten van de behandeling in patiëntenpopulaties ontwikkeld.
Het algemene doel van deze procedure is om signatuur Covance patroon beeldvormingsbiomarkers van neuro functionele hersenaandoeningen te bepalen. Dit wordt bereikt door eerst single volume hersenscans te verkrijgen van een set klinisch vooraf gediagnosticeerde patiënten en een leeftijd en bij voorkeur geslacht aangepaste set normale controles met behulp van modaliteiten zoals PET spect, A-S-L-F-M-R-I, of V-B-M-M-R-I. De tweede stap is om de beelden ruimtelijk te normaliseren naar een gemeenschappelijke stereotactische sjabloon.
Vervolgens, een multivariate techniek. Het Scaled SubProfile model van hoofdcomponentenanalyse of S-S-M-P-C-A wordt uitgevoerd en de uitvoer hoofdcomponenten of PCs en hun overeenkomstige subject scores worden onderzocht. De laatste stap is om de beste PC of combinatie van PCs te bepalen die een Covance patroon definieert dat patiënten van controles onderscheidt.
Uiteindelijk kan het Covance patroon worden gebruikt om individuele prospectieve proefpersonen te scoren op hun expressie van de ziekte. Het voordeel van deze methode ten opzichte van enkele van de gepopulariseerde enkele voxel vergelijkende technieken is het vermogen om de activiteit van hersennetwerken te identificeren en te meten. Dit zijn verdeelde regionale Covance patronen in de hersenen.
Het belangrijkste is dat het mogelijk maakt om de activiteit van een bepaald netwerk in de hersenen te meten en deze samen te vatten met een enkel getal dat een belangrijk attribuut is voor klinische onderzoek. Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van sleutelvraagstukken in het veld van de neurowetenschappen, zoals het identificeren van de metabolische netwerken voor verschillende neurologische ziekten die in de vroege stadia van de ziekteprogressie vergelijkbare symptomen vertonen. De implicaties van deze techniek strekken zich uit naar zowel differentiële diagnose als behandelingsplanning voor ziekten zoals de ziekte van Parkinson omdat er een enkel subject score kan worden verkregen, die vervolgens kan worden toegepast op differentiële diagnose en behandelingsplanning.
Hoewel deze methode inzicht kan geven in Parkinson-syndromen. Het kan ook worden toegepast op andere neurodegeneratieve aandoeningen zoals de ziekte van Huntington en de ziekte van Alzheimer. Over het algemeen zullen personen die nieuw zijn met deze methode worstelen met vooropgezette univa concepten die de effecten van ziekte beschouwen als gelokaliseerd in geïsoleerde regionale clusters.
Dr. James Moler had voor het eerst het idee voor deze methode toen hij dit concept toepaste om dementie bij AIDS-patiënten te bestuderen. Visuele demonstratie van deze methode is belangrijk voor het begrijpen van de processen die betrokken zijn bij netwerkanalyse. De daadwerkelijke stappen die nodig zijn om onze programma's te gebruiken, zijn echter niet moeilijk te leren omdat ze sterk geautomatiseerd zijn. Om hersenmetabolisme te bestuderen met behulp van positronemissietomografie of PET, dient u eerst een radionuclide tracer zoals 18 F fluoro, deoxyglucose toe aan elke patiënt in de ziektegroep na een vasten van minimaal 12 uur zonder medicijnen en aan elke normale controle.
Geef 45 minuten de tijd om de tracer in evenwicht te brengen in het weefsel. Scan vervolgens elke individu terwijl ze rusten met open ogen voor patroonafleiding. Scan een gelijk aantal geslacht en H gematchte patiënten en controles zodra de scan voltooid is.
Breng beeldgegevens over naar een werkstation en converteer deze naar een geschikt formaat voor analyse. De Windows-gebaseerde MATLAB-analysesoftware die hier wordt gebruikt, vereist conversie van geavanceerde GE-formaten naar analyse of NIFTI-formaat beelden. Normaliseer vervolgens de afbeelding van elke proefpersoon naar een gemeenschappelijke stereotactische ruimte met behulp van een standaard neuroimaging softwarepakket zoals SPM, zodat er een een-op-een correspondentie van voxelwaarden tussen proefpersonen is.
Breng vervolgens een grijze stofmasker aan op de genormaliseerde afbeelding om de analyse te beperken tot gebieden met grijze stof. Als er geen extern masker beschikbaar is, maak individuele subjectmaskers door waarden lager dan een opgegeven drempelwaarde uit te sluiten. Percentage van elke proefpersoon's maximumwaarde en vermenigvuldig de maskers om een samengesteld grijze hersenstof voxelruimte voor de analyse te definiëren.
Om multi-variate geschaalde SubProfile model hoofdcomponentenanalyse of S-S-M-P-C-A uit te voeren, gebruikt u de in-house routines scan VP die beschikbaar zijn op de Feinstein neuroscience website. Ook beschikbaar als een statistisch parametrisch toewijzingstoolbox, SSM PCA op het scan VP menu, selecteer statistiek. Dan SSM, dan voxel gebaseerd, en dan PCA.
Controleer vervolgens selecteer op het menu en kies de eerder genormaliseerde controleafbeeldingen. Selecteer vervolgens beeldbestanden om de genormaliseerde patiëntenafbeeldingen in te voeren. Selecteer een geschikt masker of drempelwaarde en controleer de andere opties op het menu.
Druk vervolgens op verwerken en voer een naam in voor de experimentele output. Wacht tot het display om de belangrijkste componentafbeeldingen van belang in hun bijbehorende scorebestanden voor andere software te bekijken. Emuleer het algoritme dat wordt uitgevoerd door het geautomatiseerde proces dat zojuist is beschreven.
Om dit te bereiken, maskeer eerst de gegevens met behulp van een beschikbare nul-een beeldmasker om ongewenste gebieden van de voxelruimte zoals witte stof en ventrikels te verwijderen zoals beschreven in de voorverwerkingsstap. Converteer vervolgens de 3D gemaskerde afbeelding van elke proefpersoon naar één doorlopende rijvector door opeenvolgende scanlijnen van opeenvolgende vlakken toe te voegen aan de groepsgegevensmatrix, zodat de gegevens van elke proefpersoon overeenkomen met een specifieke rij van de matrix. Elke kolom vertegenwoordigt vervolgens een specifiek voxel voor alle proefpersonen.
Zodra elke proefpersoon in de matrix is geladen, transformeer elke gegevensvermelding naar logaritmische vorm. Centreer vervolgens de gegevensmatrix door elke rijgemiddelde of subjectgemiddelde van de rijelementen af te trekken. Het gemiddelde van alle gecentreerde rijen vertegenwoordigt een karakteristieke gemiddelde logaritmische groepsbeeld, term naar groep, gemiddelde profiel of GMP.
Trek vervolgens de kolomgemiddelden af van de overeenkomstige matrixkolomelementen. El
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
Deze studie richt zich op het identificeren van beeldvormende biomarkers voor neuro functionele hersenaandoeningen met behulp van multivariate technieken. Het ontwikkelde algoritme is bedoeld om patiënten te onderscheiden van controles op basis van hersbeeldgegevens.
Belangrijkste onderdelen van het onderzoek
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Neuroimaging
- Neurodegeneratieve aandoeningen
Achtergrond
- Neurodegeneratieve aandoeningen vereisen effectieve diagnostische hulpmiddelen.
- Functionele hersenbeeldvorming kan patronen onthullen die met deze aandoeningen samenhangen.
- Multivariate analysetechnieken verbeteren de interpretatie van beeldgegevens.
- Principal component analysis (PCA) is een belangrijke methode die in dit onderzoek wordt gebruikt.
Doel van het onderzoek
- Om reproduceerbare netwerkbiomarkers voor neurodegeneratieve aandoeningen te ontwikkelen.
- Om de ziekteprogressie objectief te beoordelen.
- Om behandelingseffecten in patiëntenpopulaties te evalueren.
Gebruikte methoden
- Verkrijgen van hersenscans van klinisch vooraf gediagnosticeerde patiënten en bijbehorende controles.
- Ruimtelijke normalisatie van beelden naar een gemeenschappelijke stereotactische template.
- Toepassing van het Scaled SubProfile model van PCA.
- Onderzoek van hoofdcomponenten en subjectscores om discriminerende patronen te identificeren.
Belangrijkste resultaten
- Identificatie van hoofdcomponenten die patiënten effectief onderscheiden van controles.
- Ontwikkeling van een Covance patroon beeldvormingsbiomarker.
- Demonstratie van de reproduceerbaarheid van het algoritme in verschillende patiëntenpopulaties.
- Mogelijkheden voor klinische toepassing bij het diagnosticeren en monitoren van neurodegeneratieve aandoeningen.
Conclusies
- De studie presenteert een nieuwe aanpak voor het identificeren van biomarkers in neuroimaging.
- Multivariate technieken zoals PCA kunnen de diagnostische nauwkeurigheid verbeteren.
- Toekomstig onderzoek zou zich moeten richten op het valideren van deze bevindingen in grotere cohorten.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Identifying disease-related spatial covariance patterns from neuroimaging data enables objective, network-level biomarkers for neurodegenerative disorders. This approach supports target validation by linking imaging signatures to clinical phenotypes, improving predictive confidence in early discovery. It facilitates mechanistic de-risking by distinguishing distributed brain networks from focal effects, informing portfolio decisions in CNS drug development.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogates therapeutic hypotheses by identifying distributed brain networks associated with disease states.
- Operational Value: Provides quantitative subject scores that correlate with clinical descriptors for target engagement assessment.
- Scientific Value: Supports biological de-risking by separating global mean effects from network-specific contributions via logarithmic conversion and mean centering.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates reproducible covariance patterns from multimodality imaging data for standardized biomarker assays.
- Operational Value: Enables assay scalability through automated processing pipelines and forward validation in prospective cohorts.
- Scientific Value: Produces orthogonal principal components that serve as stable, linearly independent features for compound screening.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Links imaging biomarkers to disease progression and treatment effects at the network level for translational continuity.
- Operational Value: Allows standardized scoring of individual patients against a fixed reference sample for longitudinal monitoring.
- Scientific Value: Assists in differential diagnosis by discriminating patients from controls using validated spatial covariance patterns.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification to preclinical validation by providing network-level readouts that inform target confidence and predictive modeling.
- Discovery Biology: Supports pathway clarification by identifying functionally interrelated brain regions as spatially distributed networks.
- Screening: Delivers quantitative, reproducible outputs via subject scores that enable reliable comparison across experimental conditions.
- Analytics: Employs logistic regression and bootstrap resampling to derive discriminant patterns and validate stability.
- Translational Research: Connects discovery to preclinical work by enabling correlation of imaging biomarkers with clinical and psychometric measures.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable algorithmic framework for biomarker derivation across neurodegenerative disease models.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhances predictive confidence by identifying disease-related spatial covariance patterns with improved discrimination.
- Operational Value: Ensures reproducibility through spatial normalization, logarithmic transformation, and cross-validation techniques.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing objective, quantifiable biomarkers for target validation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization through network-level assessment of disease modification and treatment response.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neuroimaging, multivariate statistics, and PCA-based pattern recognition.
- Dependent on access to MRI/PET scanners and software for spatial normalization and image processing.
- Necessitates standardization of image acquisition protocols across sites for multi-study consistency.
- Involves adaptation considerations when applying the method to different neurodegenerative models or imaging modalities.
- Limited to steady-state imaging data; not applicable to time-series fMRI due to dynamic fluctuations and low signal-to-noise ratio.
