Summary
休息状態機能的磁気共鳴イメージング ・ グレンジャー因果関係分析に基づき、後部帯状回皮質とアルツハイマー病 (AD) の患者は、軽度認知障害 (MCI) と健常者と患者の脳全体の監督機能接続変更を調べた。
Abstract
障害機能接続デフォルト モード ネットワーク (DMN) ではアルツハイマー病 (AD) の進行に関与する可能性があります。後部帯状皮質 (PCC) は、AD の進行を監視するための潜在的なイメージング マーカーです。PCC と DMN、以外の地域のノードとの間の機能的結合の以前の研究に焦点をしなかったが、我々 の研究はこれらの見落とさの機能の接続を探索する努力。データを収集する機能磁気共鳴イメージ投射 (fMRI) とグレンジャー因果関係分析 (GCA) を使用しました。fMRI は、異なる脳部位間の動的相互作用を研究するための非侵襲的な方法を提供します。GCA は、ワンタイム シリーズは別の予測に有用かどうかを判断するための統計的仮説検定です。簡単に言えば、「既知の最後の瞬間、この時点での X の確率分布上のすべての情報」と「既知の Y、この時点での X の確率分布を除く最後の瞬間にすべての情報」を比較することによって判断される、Y と X と間の因果関係があるかどうかを決定します。この定義は、完全な情報源、および静止した時間的順序に基づいています。この分析の主要なステップは X を使用して回帰方程式を確立し、仮説のテストによって因果関係を描画する Y。GCA は、因果効果を測定することができます、ので機能的結合の異方性を調査し、PCC のハブ機能を探索に使用しました。ここでは、MRI スキャン、116 の参加者で仕切ったし、神経イメージング研究から得られたデータの前処理後、各ノードの因果関係を導き出す GCA を使用します。最後に、ダイレクト接続が脳全体に PCC と PCC に全脳から軽度認知障害 (MCI) と広告グループ間に有意な結論を得ました。
Introduction
広告は、病理組織学的、電気生理学、ニューロ イメージングの1を使用して診断することができます中枢神経系の変性疾患です。メモリ関連 DMN は、広告に関連付けられている相互作用する脳の領域の重要なシステムとその機能異常広告2,3の特徴であります。PCC は静止状態では伝統的な既定のネットワークの重要な地域をエピソード記憶、空間的注意、自己評価、その他認知機能4,5,6,7で極めて重要な役割を果たしています。さらに、AD の進行を監視するためのイメージング マーカーしていることがあります。GCA を使用して、遼らは PCC が複数接続を持つ複数の習性の領域であり、脳機能構造8で重要な役割を果たしていることを発見しました。忠らは、PCC が DMN3内の他の領域のほとんどからの相互作用を受け収束の中心地であったことを報告しました。さらに、ミャオ族らは、DMN ハブ地域で PCC が他のノードの9と最大の因果関係を示した。一緒に、この証拠を示します、PCC のダイレクト接続は広告研究の貴重な PCC はさらにする必要がありますすべては DMN の重要な地域として詳細な検討。
前の研究は、PCC と DMN; 内その他の地域間の接続に限られていたしかし、その広告に及ぼす影響と同様に、DMN 外 PCC と脳領域間監督の機能的結合の変化まだされていない探検10。我々 の研究は、健常者、MCI 患者と AD 患者でこの未踏の機能的結合を詳しく調べる。全脳領域と PCC のダイレクト接続を観察することによって広告の進行に関連する脳の機能変化を明らかし、疾患の重症度を評価するため、新規の客観的な根拠を確立することを目指しました。
機能的結合は、脳の血液酸素レベル依存 (BOLD) fMRI 信号の同期の低周波ゆらぎ (LFFs) によって表すことができる地域間の相互作用を指します。したがって、PCC と他の脳部位間の機能的結合を観察するために、我々 は PCC 関心領域 (ROI) として用いた GCA、fMRI による PCC と脳全体のネットワークの間の機能的結合を分析しました。この手法は、直接神経イメージング研究11から取得したデータを使用して各ノードの基本的な関係を派生します。最近では、GCA は、脳波と fMRI 研究脳領域12間の因果の影響を明らかにするために適用されています。すべてのこれらの研究では、GCA 技術が脳の各ノードの因果関係を検出するための最適なことがあります示されています。
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Discussion
監督機能への接続、PCC から全脳および脳全体から PCC 広告の間の比較のためのプロセスについて述べる MCI とコントロールのグループ。さらに、このプロセスの重要なステップは、分類と実験の前に、サンプルのスクリーニングです。したがって、分類および審査基準は、間違いである場合、結果の精度に影響するので重要に。私たち使用の識別と MCI の分類基準と MMSE、2011 実践 ADRDA 診断基準プロトコルに記載されている、当社の審査基準も、上記プロトコルで呼ばれます。我々 は、裁判には適していたし、正確に分類される残りの患者では、その後の実験のための基礎であるそれらの患者を除外されます。GCA 批判的由来監督機能接続 PCC 全脳および脳全体から PCC 広告、MCI の間とから得られるデータを使用してコントロール グループ脳病態。我々 は、このプロトコルの GCA 分析の詳細を提示しました。この技術は、ダイレクト接続のグループ間に有意差を発見し、よく機能変化と AD の進行度との相関を説明しました。
本研究のデータ分析、個人を除く年齢、性別、教育レベル、のでこれらが 3 つのグループ間で類似し、したがって、それは結論の客観的な評価をすることは困難間違いが発生しました。この問題を解決するには、グループのデータではなく個々 のデータを分析します。各グループ内の変数は、平均値と SD、数字とパーセンテージ、カイ二乗検定を用いた連続変数として表されます。この定量的評価を客観的に PCC と脳全体の地域のダイレクト接続を評価し、脳の AD の進行に関連付けられている機能の変化を解明できます。
線形相関と独立成分分析 (ICA) は機能的結合の研究に広く使用されている、これらの結果ある方向性なし。GCA は、fMRI 時系列の因果の影響を測定するのみならずダイナミクスと rs fMRI14,15から得られた大胆な信号の方向を表示するに利用できます。
PCC と投資収益率と広告、MCI のダイレクト接続で見つかった違いとして PCC と GCA を使用して全脳ネットワーク間監督の接続を行った対照群と。したがって、我々 は PCC、DMN の頭脳の地域の重要なハブとして、大きな影響を与える AD 進行に締結。PCC は、可能性がありますだけでなく情報を受信の異常を示す、また情報発信の異常を示します。さらに、この研究は、これらの脳部位で異常が一方的なので異常な接続を持つすべての脳の情報伝達は方向 (左中前頭回や楔前部左) の個々 のノードを除くことを示しています。本研究のもう一つの興味深い発見は、これらの接続の異常が左半球に主に発生するようです。優位半球 (左脳) は初期の代謝低下と萎縮16につながる右半球よりも外傷の影響を受けやすい可能性があります。
それにもかかわらず、私たちの研究ではいくつかの制限があります。GCA 技術、サンプリング レート 2 に達すると、異なる循環遅延され正確に17日を得ることが困難、2 で信号を大胆のスローダイナ ミックス s はいくつかの迅速な因果関係損失18を引き起こすことができます。その結果、このような制限は、実験データの偏差につながります。テスト サンプル サイズが十分に十分な大きさではなかったので、追加のサンプル結果を確認することが欠かせない。
現在、いくつかの研究は、複数の脳領域間の因果関係を説明するのに多変量の GCA の技術を使用しています。理論的には、多変量の GCA が脳内方向接続の複雑性を明らかにすることができます向上のテクニックただし、血行力学的遅延が変動する地域で12変量 GCA より多くの技術的な課題があります。今後の目標は、多変量の GCA の課題に対応しより良い脳の複雑な方向接続を実証する研究に適用することです。
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Disclosures
著者は、競合する金融興味を持たないを宣言します。
Acknowledgments
著者らは、コンピューターのソフトウェア サポートの Gongjun 寺をありがとうございます。この研究は中国の国家自然科学基金 (号 81201156、81271517);、部分的にサポート地方自然科学基礎の中国浙江 (いいえ。LY16H180007、LY13H180016、2013C33G1360236)、および浙江省 (第 2013RCA001、201522257) の保健委員会から科学財団。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 116 patients | Zhejiang Provincial People’s hospital | - | This study was approved by the ethics committee of Zhejiang Provincial People’s hospital. Every enrolled subject signed a written informed consent form. |
| Siemens Trio 3.0 T MRI scanner | Siemens, Erlangen, Germany | 20571 | Equipped with AudioComfort that reduces acoustic noise up to 90%; Provides high performance at a low noise level; Ultra light-weight coil; Unique MRI sequence design; Supports up to 400 pounds without restrictions. |
| RESTplus | Hangzhou Normal University, Hangzhou, Zhejiang, China | 20160122 | RESTplus evolved from REST (Resting-State fMRI Data Analysis Toolkit), a convenient toolkit to calculate Functional Connectivity (FC), Regional Homogeneity(ReHo), Amplitude of Low-Frequency Fluctuation (ALFF), Fractional ALFF (fALFF), Gragner causality, degree centrality, voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) and perform statistical analysis. |
| DPARSF | Hangzhou Normal University, Hangzhou, Zhejiang, China | 130615 | Data Processing Assistant for Resting-State fMRI (DPARSF) is a convenient plug-in software within DPABI, which is based on SPM. You just need to arrange your DICOM files, and click a few buttons to set parameters, DPARSF will then give all the preprocessed data, functional connectivity, ReHo, ALFF/fALFF, degree centrality, voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC) results. |
| SPSS | SPSS Inc., Chicago, IL, USA | - | SPSS offers detailed analysis options to look deeper into your data and spot trends that you might not have noticed. |
References
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