Создание динамических изображений короткоживущих Колебания Допамин с LP-ntPET: Допамин Фильмы от курения

Behavior
 

Summary

Мы представляем новые изображения ПЭТ Подход для захвата допамина колебания индуцированных курением сигарет. Субъекты курить в ПЭТ сканера. Динамические изображения ПЭТ моделируются воксела-на-воксела во времени LP-ntPET, который включает в себя изменяющиеся во времени допамина перспективе. Результаты 'кино' допамина колебаний в полосатом теле во время курения.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Morris, E. D., Kim, S. J., Sullivan, J. M., Wang, S., Normandin, M. D., Constantinescu, C. C., Cosgrove, K. P. Creating Dynamic Images of Short-lived Dopamine Fluctuations with lp-ntPET: Dopamine Movies of Cigarette Smoking. J. Vis. Exp. (78), e50358, doi:10.3791/50358 (2013).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Мы опишем экспериментальные и статистические шаги для создания фильмов дофамина мозг от динамических данных ПЭТ. Фильмы представляют минуты к минуте колебания допамина индуцированных курил сигарету. Курильщик отображаемого во время стихийного опыт курения тогда как другие возможные смешанного воздействия (например, движения головы, ожидание, новизны, или отвращение к курению неоднократно) сведены к минимуму.

Мы приводим подробности нашего уникального анализа. Традиционные методы анализа для ПЭТ оценка стационарных кинетических параметров модели, которая не может захватить краткосрочные колебания в выпуске нейромедиатора. Наш анализ - уступая допамина фильма - основан на нашей работе с кинетические модели и другие методы, которые позволяют разложения для изменяющихся во времени параметров 1-7. Этот аспект анализа - временных вариаций - это ключ к нашей работе. Потому что наша модель также является линейным параметрам, это практично, вычислительно, применять в гоэлектронной воксел уровне. Метод анализа состоит из пяти основных этапов: предварительная обработка, моделирование, статистические сравнения, маскирование и визуализации. Предварительная обработка применяется к ПЭТ данные с пространственным фильтром уникальный "HYPR" 8, который уменьшает пространственный шум, но сохраняет критический временной информации. Моделирование определяет изменяющиеся во времени функцию, которая наилучшим образом описывает эффект дофамина на 11 C-раклоприд поглощения. Статистические этапе сравнивается подходят нашей (LP-ntPET) Модель 7 с обычной моделью 9. Маскировка ограничивает лечение тем вокселы лучше всего описать новую модель. Визуализация карт допамина функции в каждой вокселе цветовой гаммы и производит допамин фильма. Промежуточные результаты и образцы допамина фильмах курение сигарет представлены.

Introduction

Несмотря на неопровержимые доказательства медицинского риска, курение по-прежнему серьезной проблемой здравоохранения. Это просто очень трудно бросить курить. Более 20% взрослого населения США продолжает курить и большинство курильщиков, которые пытаются бросить рецидива в течение первого месяца 10. К сожалению, есть несколько доступных методов лечения для оказания помощи в отказе от курения и / или уменьшить никотиновую зависимость. В нашей лаборатории, мы заинтересованы в использовании ПЭТ понять зависимость и зависимость для того, чтобы помочь в разработке новых лекарств для прекращения курения и других употребления наркотиков.

Быстрое повышение допамина в полосатом теле, как полагают, чтобы кодировать привыкание ответственность препаратов и поведения 11 и быстрое возвращение к исходному уровню дофамина может быть связано с вывода и последующей лекарственной поиск. Для некоторых веществ, вызывающих зависимость и поведения, как курение, повышение дофамина в полосатом теле очень недолго (минуты); гоэлектронной величина подъема не велика (1-2X базовый уровень) и пространственные масштабы этих реакций может быть ограничена небольшой подобластей полосатого тела.

Эксперименты на животных ясно показывают, что никотин вызывает высвобождение дофамина в прилежащем ядре крыс 12. Но первые попытки-с помощью обычных анализов - оценить изменения допамина в организме человека во время или после никотина или курение дали ненадежные и противоречивые результаты 13-18. Некоторые из этих исследований позволили курильщикам курить на улице сканера. Другие поставляться только никотин к предмету. Чтобы лучше исследовании зависимость от сигарет, мы намеревались разработать более эффективные протоколы изображений и дополняют их с передовыми анализы, которые позволили бы нам захватить реакцию мозга на квазиестественной курению.

Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) является уникальной среди методов сканирования мозга в его способности, чтобы исследовать нейрохимии мозга человека < EM> в естественных условиях. Многие трейсеры ПЭТ существуют для отслеживания дофаминовых рецепторов и многие из них чувствительны к конкуренции с эндогенным допамина. К сожалению, обычные методы анализа изображений ПЭТ оценить отношение при устойчивом состоянии связан с свободного меченного, известный как связывание потенциал (аналогично в пробирке методы), от динамических изображений PET. Очевидное изменение в отношение при устойчивом состоянии (например, от базовой линии до курением состоянии) взят для обозначения изменения допамина. Но допамин изменений, соответствующих по своей природе наркомании переходных таким оценкам стационарного количество несовершенны. Кроме того, типичным регионом интересов средние анализа Tracer концентрации на больших анатомически определенных регионах и скорее всего, пропустит сильно локализованы реакции мозга - такие, как те, которые мы ожидаем от курения сигарет. Предыдущие исследования ПЭТ курения, возможно, также пострадали от движения головы курильщиков во время курения в сканере.

jove_content "> Функциональная МРТ (МРТ) предлагает необходимые пространственным и временным разрешением, которые будут необходимы для захвата событий, происходящих в субрегионов полосатого тела на минуту времени масштабе, но МРТ не хватает молекулярной специфичности ПЭТ. смелый сигнала происходит от . изменения кровотока и, следовательно, нейронально и молекулярно неспецифические Таким образом, мы использовали ПЭТ - но по-новому Целью настоящего Протокола было оценить кратко и локальные меры в ответ допамина курения, потому что, как полагают, лежат в основе нейрохимических проявление. Жажда и наркотиков поведение.

Для оценки допамина переходные процессы, которые фиксируются в динамических изображений сделали домашнее животное с допамин-лиганды рецептора, ранее мы ввели ряд кинетических моделей, совместно именуемые "ntPET" для нейромедиатора ПЭТ 1,5,6,19, которые были основаны на обычные две модели ткани отсека, но были дополнены условия для временных изменений в DOPамина и взаимодействие между допамина и трассирующие (т.е. конкуренции). Эти модели были проверены против золотого стандарта. В частности, мы продемонстрировали, что наши модели предсказывают концентрации дофамина в течение долгого времени из ПЭТ данных у крыс, которые находятся в хорошем согласии с одновременно приобрел микродиализом измерений 4,7 Преимущества:. Самым последним из наших моделей были либо линейных и непараметрических (NP -ntPET) 1 или линейные и параметрические (LP-ntPET) 7. Последняя модель является производным от ранее линейную модель введены Альперт и др.. 20. Линеаризация является ключевым развития, поскольку она уверяет, что применение модели к динамическим данным на уровне элементов объема вычислительно простыми. В недавнем проверка концепции бумаге, мы смогли создать допамина фильмов человеческий субъект выполняет задачу, двигатель 3 и показать, что фильмы были чувствительны к времени двигательной задачи, как можно было бы ожидать. MoviES дают некоторое представление о ходе времени уровень допамина в каждом воксел в изображении. Voxel за воксела методов в ПЭТ обычно страдают от низкого отношения сигнал-шум, таким образом, чтобы минимизировать шум присущий воксела основе времени активность кривых (ПВР), применим инновационной пространственным фильтром "HYPR ', 8 в качестве предварительного обработки шаг. Этот шаг сохраняет ключевые временные характеристики ответа вокселы при одновременном снижении шума.

Курение является больше никотина. Сигареты содержат 4000 химических веществ в дополнение к никотину. В то время как никотин, как думают, в первую очередь ответственны за начальный эффект привыкания, все другие сигналы и сенсорные компоненты курения становятся укрепление к привычному курильщика. Мы выбрали для изучения все поведение курение, которое означало, что мы должны были быть в состоянии изображений курильщиков курить в то время как внутри ПЭТ сканера. К сожалению, с курением идет движение головы. Для устранения артефактов движения головы в наших изображений, мы используем Vicra MotioN-системы слежения (NDI Systems, Ватерлоо, Канада) и событие за событием коррекции движения как часть повторяющейся, разрешение восстановления алгоритма реконструкции 21.

Наши новые методы сканирования и анализа, направленных на получение и захватить кратким и локализованные допамина переходные процессы, которые являются уникальными подписями ответ мозга на привыкание наркотики и поведения. Исполняет воксел за воксел, наши модели позволяют добиться динамичного набора изображений полосатого тела колебаниям допамина - то есть "допамин фильмов". Эти фильмы представляют собой новую пространственно-временных биомаркеров наркомании и может служить прямым, многомерный показателем риска для наркомании и / или показатель эффективности лечения.

Protocol

Схема всей процедуры, описанные ниже, для получения мульти-ломтик фильмов дофамина приведены в блок-схеме на рисунке 1.

  1. Предварительно ПЭТ МРТ

    Вступают в структурные MR сканирования в отдельный день из ПЭТ. МРТ предоставит анатомические ссылки для ПЭТ изображений. Типичные параметры приобретения для структурных МРТ являются: 3D MPRAGE MR последовательность импульсов TE = 3,3 мс, флип угол = 7 градусов, толщина среза = 1,0 мм, 0,98 х 0,98 мм пикселей.

    1. Практика ПЭТ / Курение сессии

      Организовать для субъекта практиковать курение движения в ПЭТ сканера либо перед сканированием или, в идеале, на более раннем посещении ПЭТ-центра. Это позволит избежать путаницы или дискомфорт во время самого ПЭТ. Она также будет уничтожите новизну бытия в сканер впервые. Поскольку Siemens HRRT высокий разрешение сканера мозга, туннель узкихи есть минимальный зазор для курильщика, чтобы принести сигареты, чтобы его / ее рот. Хотя у нас есть сложные системы для решения движения головы, это все же лучше иметь курения курильщик практике, стараясь не двигать его / ее голову.

    2. Пациент Prep
      1. IV линия

        IV должна быть вставлена ​​дипломированной медсестрой и готовы для последующего крепления к насосу, который обеспечивает Tracer. Tracer будут вводится в организм пациента через линию IV.

      2. Head Motion монитор

        Прикрепите отражающей сферы в начало главы субъекта. Лазеры Vicra голову слежения системы опроса положение отражающей сферы в размере 20 Гц. Сферы прикреплены к жестким, крестообразный "инструмент" и инструмент прикреплен к колпачку Lycra плавать носить предмета. Отображение в реальном времени положения инструмент должен использоваться в исследовании персонала для контроля движения головы и чтобы убедиться, что лазерный сист м имеет беспрепятственный вид на инструмент и записывает положение головы постоянно для последующего использования в реконструкции изображения.

    3. Подготовьте ТНВД
      1. Программа насос при правильной парадигмой для инфузий раклоприд Для максимальной чувствительности ПЭТ изображений допамина колебания в течение сканирования, администрирования Tracer, 11 C-раклоприд в качестве первоначального болюсно с последующей постоянной инфузии. Чтобы определить правильное относительное количество Tracer должны быть доставлены в начальный болюс против вливания, мы следуем методу Carson и соавт. +22 Вычислить отношение дозы в болюса скорость инфузии ("Kbol" в минутах ) дано знание функции импульсного отклика 11 C-раклоприда в организме человека. Доставка Tracer в соответствии с данным протоколом контролируется в доме компьютерную программу, которая управляет программируемый инфузионный насос.
    4. Начать Воздушный фильтрТ "> Для устранения пассивного курения из ПЭТ Люкс во время курения, положение потребление воздушный фильтр (Movex Inc, Нортгемптон, ПА) в передней части сканера и над головой испытуемого. Оставьте место для субъекта, чтобы принести сигарет с его / ее рот во время курения. фильтр включен перед исследованием и используется в любых условиях, если несколько сканирование выполняется.

    5. Передача сканирования

      Приобретать 9 мин передачи сканирования перед инъекцией трассирующих и приобретение ПЭТ. Передача приобретенного для создания 3D-карту линейный коэффициент ослабления по всему мозгу. Затухание карта используется в реконструкции (ПЭТ) изображений.

  2. ПЭТ
    1. Начало впрыска и ПЭТ

      Заверенная ядерной медицины технолога должны управлять Tracer. Как правило, команда из двух технологов инициирует Tracer управления и сбора данных ПЭТ одновременное LY.

    2. Рейтинговые шкалы во время курения

      Администрирование простое анкетирование, в устной форме, к теме непосредственно перед и после курения. Курильщик должен оценить его / ее жажды, удовлетворение жажды, никотин высокой, и чувство отвращения по шкале от 1-100.

    3. Курение

      Для того, чтобы захватить допамина ответ на натуралистическом опыт курения, поручить курильщику курить в своем собственном темпе, курит свою собственную марку сигарет, а самое главное, выполнять курения сам по себе, а не иметь, никотину или сигаретой в ведении исследования персонала. Курильщики - кто воздерживались со времени предыдущего полуночи - дым две сигареты подряд. Как правило, они займет около 10 минут, чтобы пройти оба сигарет.

    4. Рейтинговые шкалы после курения (как упоминалось выше).
  3. Пост-ПЭТ
    1. Полная проверка компьютера, отправить через MOLAR реконструкции с использованием данных Vicraontent "> После приобретения завершен, реконструировать списка режиме данных (запись каждого отдельного события распада с его времени и места) в выбросах изображений. реконструкции алгоритм, используемый в нашем центре является итеративным алгоритмом (Карсон, Баркер и др. . 21), который корректирует движения на уровне событий использованием высокочастотного Vicra записей. Поправки на разброс, затухание, мертвого времени, и нормализации, сканер геометрии и рассеяния точки функции, также включены в алгоритм. реконструкция производит динамические ряды 3D-изображений ПЭТ в предварительно выбранных временных рамках.

    2. MR предварительной обработки и МР-ПЭТ регистрации

      Используйте стандартные алгоритмы для удаления черепа от MR субъекта изображения 23. МР должен быть де-черепом до выравнивания с помощью ПЭТ, потому что большинство индикаторов не рассмотрен черепа.

  4. Фильтр динамические данные ПЭТ с HYPR

    Применение вариантпространственной фильтрации методом обратного проецирования Высоко ограничениями (HYPR-LR) для всех изображений ПЭТ в покадровый образом после работы христианских и др.. 8,24. Привлекательность HYPR-LR является то, что он снижает пространственных шумов без снижения временной информации на каждом воксел которые мы будем использовать для создания нашего допамина фильмов.

  5. Совместите ПЭТ данные шаблона MR

    Совместите ПЭТ MR субъекта данных для получения матрицы преобразования 1. (Обычно это делается с изображением с раннего ПЭТ.) Регистрация MR данных на стандартном шаблоне MR для получения матрицы преобразования 2. Объединение преобразований 1 и 2, чтобы зарегистрировать HYPR фильтрацией ПЭТ данных в стандартном пространстве шаблона. Данные теперь в стандартном анатомическом пространстве с изотропным вокселы (2 мм х 2 мм х 2 мм).

  6. Нанесите маску Стриарные

    Раклоприда имеет достаточный сигнал на фоне контраста должна использоваться только в полосатом теле. Это именно та область мозга, который участвует в наркоманию. После Martinez и соавт. 25 применить маску предварительно спаечный полосатое тело (вентральном стриатуме, спинной хвостатого, спинной скорлупы), чтобы все данные ПЭТ в шаблон пространства.

  7. Voxel основе приступы две модели
    1. Выберите допамина функций отклика для LP-ntPET

      Выберите функции отклика, которые согласуются с возможных ответов допамина на стимул. При выборе конкретного набора функций отклика, можно ограничивать форму и сроки расчетных ответов допамина кривые, которые, как ожидается, для нашего конкретного стимула. Для курения, мы ожидаем унимодальным взлет и падение концентрации дофамина ("Гамма-мерный" образной кривой). В случае курения на 45 мин в область сканирования, семей функций отклика с "взлет" времена 40 мин (чтобы позволить некоторую ожидание), а затем включены.

    2. Применить LP-ntPET модели

      Установите LP-ntPET модЭль к ПЭТ ПВР в каждом отдельном воксела в маскированной области в соответствии с методом Normandin соавт. 7. Операционный уравнение модели показано на фиг.3а. Интеграл от продукта ПЭТ TAC друг с функцией отклика становится множества линейных базисных функций, которые способствуют модели (см. последний член в оперативном уравнения). Так как LP-ntPET является линейным базисной функции на основе метода для установки динамических данных ПЭТ, он может быть реализован быстро оценить как (а) кинетический параметры, определяющие действие индикатора, и (б) временной профиль относительной допамина изменение концентрации во время сеанса сканирования, на каждом воксел.

      1. Создать WSSR карты

        Запишите взвешенной суммы квадратов остатков (WSSR) карта приступе LP-ntPET данным на каждого воксела (WSSR LP-ntPET) для использования, ниже. Установка модели на каждом воксел производит образы Tracer параметрами: R 1, к. 2 </ Суб>, K 2a и γ. R1 представляет собой относительную величину потока, к. 2 является истечение скорость в опорной области, к 2a представляет собой кажущуюся скорость истечения в целевой области, а также γ-величина допамина сигнала. Взвешенной суммы квадратов остатков на каждом воксел можно рассматривать как образ.

    3. Применить (обычные) Полилинейные Модель тканей Ссылка (MRTM)

      Установите MRTM модели после 9 к ПЭТ времени данные о деятельности на каждом отдельном воксел в масках региона. MRTM представляет собой линейную модель - обычно применяются для динамических данных ПЭТ -, идентичный LP-ntPET исключением того, что в нем отсутствует изменяющегося во времени допамина перспективе. Место для MRTM воксел-мудрый данных дает оценки только три параметрических изображений: R 1, к. 2, K 2a. Запишите взвешенной суммы квадратов карта приступе MRTM (WSSR MRTM) к данным на каждом воксел также.

  8. <li> Рассчитать F-карту

    Создание F-карту из суммы квадратов карты путем вычисления F-статистики на каждом воксел в маске. F-статистика сравнивает WSSR LP-ntPET к MRTM WSSR с поправкой на различия в степени свободы в соответствующих подходит.

  9. Порог F-карту

    Порог F-карта на значение, которое переводит к вероятности р <0,05 (по степеням свободы в модель подходит). Порог же на каждом воксел. Бинаризация карту, чтобы сделать новую "Значение Маска", который сохраняет только те вокселы в полосатом теле которого ПЭТ ПВР Fit (статистически) лучше с LP-ntPET чем с MRTM.

  10. Фильтр Значение маски

    Выполните морфологический "Открытие" (эрозия следует дилатация) о значении маски для устранения крошечными, изолированных кластеров воксели, что мы будем считать из-за шума. Изотропной 2 х 2 х 2 воксел ядра используется для повторногодвигаться изолированные группы вокселы диаметром 2 вокселы или меньше. Теперь у нас есть Final Значение маски.

  11. Создание 4D допамина фильм в цвете

    Храните стоимости предполагаемых кривой допамина нормированная K 2a на каждом воксел в Заключительном Маска Signifcance. Эти данные представляют собой "нормированные допамина изображения" и будет 4-мерное. Они, по сути, относительное значение допамина в каждой временной точке для каждого воксела установлено, что значительное ответ допамина на стимул. Создание цветных изображений серии, применяя таблицу цветов к нормированному изображения допамина. Наложение цветных допамина изображений на соответствующее изображение шаблона MR. Сохранить серию цветных изображений в виде *. Файл PNG. Это одно-срез "допамин фильма". Организовать допамина фильмы для каждого слоя содержащего брюшного стриатума в один фильм. Такое расположение является многопрофильным ломтик допамина фильма.

  12. Анализ курения данных и управления данными SIMilarly

    Выполните те же анализ на данных из каждого экспериментального условия должны быть рассмотрены. Для этого проекта мы приобрели и проанализированы данные по каждому предмету в двух отдельных условий: отказ от курения и контроль (для некурящих).

  13. Сравните курение для снижения путем построения композитных фильм допамина

    Производят допамин фильмы и ту же тему в разных условиях, например, базовый или фиктивных задачей против курения. Производить "Композит фильм допамина» для одного тема для всех ломтиков стриатума, для базового и курение.

  14. Запустить фильм

    Играть "Мульти-срезовый допамина фильма" (показан на результаты), чтобы показать пространственных и временных структур, которые включают уникальные дофаминергическими реакции мозга к курению сигарет.

Representative Results

Рисунок 2. Эффекты двух различных HYPR пространственными фильтрами на гладкость времени данных о деятельности в одной полосатой воксел. Верхний ряд: 11 C-раклоприда ПЭТ излучение изображений из 3 минуты кадр с центром в 46,5 минуты (не фильтруется, фильтровали с помощью 3 х 3 х 3 воксела ядро, фильтруют на 5 х 5 х 5 ядро воксела). Средний ряд: 11 C-раклоприда ПЭТ излучение изображений из 3 минуты кадр с центром в 61,5 минуты (не фильтруется, фильтровали с помощью 3 х 3 х 3 воксела ядро, фильтруют на 5 х 5 х 5 ядро воксела). Нижний ряд: соответствующее время кривые активности из того же одного места воксел в левый спинной хвостатых. Обратите внимание, что очевидно падение в 11 С-раклоприда поглощение (за счет высвобождения допамина) во время курения сохраняется хотя шум уменьшается с большей размер фильтра.

Рисунок 3. Выбор представителя допамина функций отклика, которые были предварительно COMнаносимые для установки LP-ntPET модель ПЭТ времени данные о деятельности на каждом воксел Normandin соответствии с соавт. 7. В случае нашей парадигме курения, курение начинается через 45 минут после инъекции начинается Tracer. Даже если полосатой допамина кодирования ответов ожидании запрещено - например, из-за обращения с сигаретой или другие сигналы, которые предсказывают запрещено - мы рассуждали о том, что функции отклика мог спокойно быть ограничена кривыми, взлет по сравнению с исходным не ранее, чем за 5 минут до курения (а). Кроме того, кривые не были ограничены к взлету раз не позднее, чем через 15 минут после начала курения. Кривые с взлетной раз в 40 минут представляют возможные дофаминергическими ответов связано с ожиданием (б) функций представителя отклик во взлете от базовой линии на 45 минут;. Времена, когда курение начинается. 500 различных функций правдоподобным ответом создаются. Для иллюстрации, земельных участков в <STRONG> (а) и (б) показывают только выборка из формы кривой и взлета раза.

Рисунок 4. (А) период действия уравнения для LP-ntPET модели. Модель линейна по параметрам (R 1, к. 2, K 2a, γ), которая позволяет быстро вычисления оценок параметров на каждом воксел в полосатой маске. (Б) параметрические изображения (R 1, к. 2, K 2a, γ ) для одного корональные ломтик мозга для одного предмета. Хотя γ Только это параметр, который кодирует величина допамина ответ одновременной оценки всех параметров 4 Tracer необходимо подобрать модель к времени данных о деятельности на каждом воксел.

Рисунок 5. Приступы обычные (MRTM) и новые (LP-ntPET) модели времени данных о деятельности из вокселов в левом хвостатого. MRTM подходят синим цветом. LP-ntPET подходят в красный цвет.

Рисунок 6. (а) показывает взвешенную сумму квадратов остатков (WSSR) от MRTM и (б) от LP-ntPET соответствует данным на каждой полосатой воксел. Два WSSR изображения, полученные из того же данные сравниваются для получения карта F-коэффициент в каждом воксела (например, F-карта), как показано в (с). (Г) F-карта пороговой при р <0,05 для получения двоичного карта значение (см. шаг 2,10 протокола). Для сроков н и 4 параметры LP-ntPET модель, порог для F-статистики соответствующий уровень вероятности р <0,05 (в течение 90 минут данных интервалов в 3 минуты кадров, порог 4,23) (е ) значение карте фильтруется с морфологическим фильтром ("Открытие"), чтобы устранить малюсенькие группы вокселы, что, скорее всего, представляют собой шум. Заключительный Маска Значение оставляет только те вокселы в полосатом теле которого ПВР лучше соответствовать (Statistically) в LP-ntPET модель, в отличие от традиционной модели MRTM и, следовательно, как полагают, содержат дофаминергических ответ на курение. Этот порог не исправляет для множественных сравнений. Вместо этого, для защиты от ложных положительных результатов, мы создаем Final Маски Значение для контроля состояния, а также (см. рисунок 7 и Протокол шаги 1.8 - 1.10).

Рисунок 7. (А) показана одна корональные ломтик Заключительного Маска Значение для некурящих состоянии в одну тему. Рисунок (б) показан окончательный Маска Значение для соответствующего субъекта и ломтик в базовом состоянии. Наличие кластеров нераспределенной вокселы в маске курения в отличие от почти полного отсутствия кластеров в маске управления поддерживает утверждение, что дофамин фильмов (см. ниже) не просто случайные события или события, связанные с шумом в данных. (Примечание: вводят деятельности -д. Таким образом, отношение сигнала к шуму - в начале и курение условия были сопоставимы).

Рисунок 8. Допамин фильм одного среза головного мозга во фронтальной ориентации показывает кадр за кадром уровень дофамина относительно базисной (в состоянии покоя) уровень дофамина. (А) показывает фильма исходного состояния и (б) показан фильм курением состоянии. Уровень допамина кодируются цветом. В частности, цвет - как показано в цветных полос с соответствующими числовыми значениями - представляет изменение допамина выше базального уровня в процентах от базального. Опять же, уровень допамина показаны только для вокселы в Заключительном Значение маски, которые превышают р <0,05 уровне значимости.

Рисунок 9. Мульти-срезовый, мульти-состояние допамина фильма и ту же тему, как на рисунке 8 со всеми кусочками брюшного стриатума отображаться одновременно F или базовые условия и курение.

Рисунок 1
Рисунок 1. Блок-схема эксперимента и анализа изображений процедур (AC). Нажмите здесь, чтобы увеличить рисунок .

Рисунок 2
Рисунок 2. Воздействие HYPR фильтров различных размеров ядра картинки (высшего и среднего) и по времени кривые активности (внизу) на одном воксел. Нажмите здесь, чтобы увеличить рисунок .

/ Files/ftp_upload/50358/50358fig3.jpg "/>
Рисунок 3. Примеры допамина функций отклика, что взлет на (а) 40 мин или (б) 45 мин после инъекции Tracer.

Рисунок 4
Рисунок 4. Параметрический изображения, создаваемые при установке LP-ntPET оперативного уравнение (а) данные ПЭТ. (Б) изображений, соответствующих 4 параметров модели, R 1, к. 2, K 2a, γ, оценивают на полосатом теле и показали накладывается на соответствующий срез MR. Нажмите здесь, чтобы увеличить рисунок .

iles/ftp_upload/50358/50358fig5.jpg "/>
Рисунок 5. Приступы MRTM (синий) и LP-ntPET (красный) моделей для временных данных о деятельности из одного воксел.

Рисунок 6
Рисунок 6. Параметрические изображения WSSR для (а) MRTM и (б) LP-ntPET. Соответствующих картах WSSR сравниваются, чтобы создать F-карта (с), который, в свою очередь пороговой в двоичной маски (г) и затем фильтруют, чтобы получения конечного Маска Значение. Нажмите здесь, чтобы увеличить рисунок .

Рисунок 7
Рисунок 7. Сравнение Final Signifcance Маски для курения (а) и управления

Рисунок 8.single-срезовый допамина фильм для одного субъекта в управлении ("отдых") и курение условиях. Щелкните здесь для просмотра Рисунок 8 .

Рисунок 9.Multi-срезовый допамина фильм для одного субъекта в (вверху) и курение (внизу) управления ("отдых") условиях. Щелкните здесь для просмотра Рисунок 9 .

Discussion

Выводы в ПЭТ литературы на дофаминовые ответ на курение несовместимы 13-18. Там может быть много причин для этого. Различные методологические трудности возникают при любой попытке изображения курения сигарет. По крайней мере, надо бороться с возможными помехами движению в данных, второй табачного дыма для исследователей, скромный и недолгим изменения в дофамин, которые вызывают лишь незначительные изменения в поглощение и удержание Tracer, 11 C-раклоприд .

Искусственное вызывание большой и устойчивый ответ допамина может быть возможно путем введения внутривенной инъекции большой дозы никотина. Однако это противоречило бы нашей основной цели в создании фильмов дофамина курения. Нашей целью было изучить как можно тщательнее дофаминергическими ответ на все поведение курения. В наркологии исследования, важно различать пассивное введениепрепараты для субъекта и самоуправления. Нашей целью было изображение самоуправления - курение курильщик его / ее собственной любимой марки сигарет - для того, чтобы захватить и охарактеризовать кратко дофаминергическими ответ на курение. ПЭТ анализы обычно предполагают, что эффект препарата или другие проблемы являются долгоживущими относительно длительности проверки. Изображениями курения Таким образом, требуется инновации в моделировании и в экспериментах с ПЭТ.

Критические шаги в нашем протоколе

Содействие курение в сканере

  1. Для того, чтобы изображение самоуправления (то есть, курение) мы должны были устранить вторичного табачного дыма в соответствии с требованиями нашей окружающей среды и безопасности отдела. Это было достигнуто за счет использования портативной системой фильтрации воздуха, который тянет воздуха, окружающего объект через высокоэффективный сухой воздушный фильтр для удаления твердых частиц. Аппарат оснащен четким куполообразные потребление капюшоном, который может быть снижен более тЛицо, которое он субъекта, но не препятствовать его / ее курения.
  2. Курение стимулирует движения головы - даже если курильщики указание выселить их руки и держать голову неподвижно. Движение в течение одного временные рамки ухудшает функции рассеяния точки из сканера. То есть, это способствует размыванию на изображениях. Движения головы во время сканирования также означает, что голова находится в различных положениях при эмиссии и передачи. Это несоответствие может привести к артефактам, когда передача сканирования применяется для коррекции затухания. Vicra голова система отслеживания решить обе эти проблемы и, как правило, считается представляют внедренный решение проблемы 26.

Максимизация чувствительности 11 C-раклоприд поглощения к небольшим изменениям уровня допамина

  1. Предыдущая работа моделирования нашей группой показало, что чувствительность к изменению уровня допамина бывает весьма различной длительности проверки, если Tracer является администраторомistered через инъекции ударной дозы 27. С другой стороны, начальный болюс индикатора с последующим медленным вливанием видимому, значительно уравнять чувствительность ПЭТ данные с курением в любое время во время сканирования.
  2. Курение-индуцированные изменения в допамин малы по сравнению с шумом в ПЭТ сами данные. Высоко ограниченного обратного проецирования реконструкции (HYPR) 8,24 является популярным методом сглаживания данных МРТ, которая недавно была применена к ПЭТ. Этот метод пространственного сглаживания снижает уровень шума без облитерирующий временные характеристики данных, которые мы заинтересованы То есть, отклонения в деятельности временных кривых, которые представляют конкурс Tracer с эндогенными допамина. Наши предварительные работы 28 указывает, что существует оптимальный выбор HYPR фильтр, который максимизирует разницу в пороговых F-карты (то есть, разница в количестве сохранил вокселы) между курением и базовые Кондитионами. Оптимальный фильтр (выбранная для данных, представленных), вероятно, зависит от правильного соответствия размеров ядра HYPR к приблизительный размер зоны активизации (см. Рисунок 2).
  3. Курение-индуцированные изменения в дофамина кратким. Традиционные методы анализа ПЭТ не очень хорошо подходит для захвата переходных событий нейромедиатора 25,29. Мы охарактеризовали недостатки различных обычных анализа с использованием имитационного моделирования и данных человека 30. По этим причинам наша лаборатория разработала и утверждены ряд математических методов для моделирования влияния допамина переходных процессов на данных ПЭТ 1-7. Недавнее нововведение Normandin соавт. 7 был для линеаризации нашей оригинальной модели ntPET поэтому она может быть применена на воксел уровне. Результатом этого является дофамин фильма, как и тех, что представлены в настоящем документе. Ключевые аспекты наших методов оценки допамина переходных процессов в ПЭТ данные были подтверждены previouslY: у крыс проходят одновременные микродиализом ПЭТ и 4 и в организме человека выполняет задачу палец нажатие 3,4.
  4. Какая-то статистического теста требуется, чтобы изолировать добросовестного изменения допамина в отличие от случайных событий. Мы решили использовать F-статистики (так называемый "F-капитала») для идентификации регионов (т.е. вокселы) изображения, что, скорее всего, содержит обнаруживаемых и количественному допамина ответов. F-статистика используется для сравнения суммы квадратов приступы два вложенных моделей к тому же времени данных о деятельности. В этом случае мы сравниваем приступе обычная модель отсутствующего изменяющееся во времени допамина термина с нашими недавно представила ntPET LP-модель, которая содержит зависящая от времени для колебаний допамина. Только те вокселов для которого F-коэффициент превышает заданный порог статистической сохраняются в конечном фильм допамина.

Ограничения к интерпретации представленных результатов

<OL>
  • Образец результата представленные здесь, конечно, не полное исследование. Тщательное изучение курение повлечет за собой исходное условие, курение состояние, и состояние фиктивных курение для снижения для движения индуцированного высвобождения дофамина - в отличие от артефактов движения (см. выше). Эти исследования продолжаются в нашей лаборатории.

    Следует отметить, что построение соответствующей курение состояние фиктивных далеко не прост. Для курильщиков, сам факт привлечения незажженную сигарету ко рту может быть полезным и, следовательно, освобождение дофамина. Таким образом, контроль за движением, но не для ожидания, вероятно, будет направлено движение мотора сопоставимых усилий и частотой принятия затягивается сигаретой, но не движение, которое не может каким-либо образом быть связано с курением, такие как нажатие кнопки или ручного манипулирования объектом .

  • Хорошо известно, что если достаточное сравнений, то будет шанс, что результаты превосходят заданного порога статистической 31 старых. Сравнения мы делаем находятся между приступе обычной модели, а также соответствие LP-ntPET модели на всех вокселы в полосатом теле. В настоящее время мы не исправления для нескольких формально-сравнения (например, "Бонферрони коррекции»). Вместо этого, мы применили допамина анализ фильма исходного состояния в дополнение к курением состоянии. Если наш фильм допамина курения были просто результатом случайности, мы ожидаем, что же плотность областей активации (число выше порога вокселы) в базовом, как в курительной данных. Это явно не так (см. рисунок 7).
  • Конечно, воспроизводимость нашей техники является важным проблема, связанная. Можно было бы ожидать, что мозг курильщика должны реагировать так же, курил сигарету сегодня или завтра или на следующей неделе. Мы в настоящее время участвует в оценке результатов повторного тестирования воспроизводимость нашей допамина фильмов.
  • Будущее

    jove_content "> Мы разработали новую модель ПЭТ трассирующей поглощение в присутствии короткий срок колебание в эндогенный уровень нейротрансмиттера. Поскольку модель линейна параметров, он может быть вычислена быстро и легко во многих вокселов. конечной точки установки таких модель для ПЭТ данные о воксел за воксел основой является "кино". Для исследований с D2 рецепторами Tracer, 11 C-раклоприд, конечная точка является дофамин фильма. Допамин является ключевой нейромедиатор, участвующих в обработке мозгом награждения стимулов, приводит к зависимости. Потому что некоторые стимулы (в первую очередь сигареты и алкоголь) производят лишь незначительные и, вероятно, недолго изменения допамина, фильмы могут иметь свой большой потенциал для изучения злоупотребления этими двумя стимулами. Если мы можем использовать наши допамина фильмы для выявления пространственных и временных паттернов высвобождение дофамина, которые указывают на зависимость или риск злоупотреблений, то эти модели могут служить маркерами болезни, риск заболевания, и- При условии, шаблоны являются обратимыми - показатели (фармакологическая или когнитивно-) эффективности лечения.

    Там ничего не сообщил о наших фильмах, которые ограничивают их системы допамина. Все, что необходимо, так это ПЭТ индикатор для целевой интерес, который чувствителен к (то есть, легко замещаемые путем) колебаний в эндогенным лигандом для той же цели. На сегодняшний день там было остановки прогресса идентифицировать ПЭТ, которые являются чувствительными к надежно эндогенных нейромедиаторов, кроме допамина. Обзор литературы серотонина в 2010 году, например, окрашенные отрезвляющим картину нашего текущего ограниченная возможность выявлять высвобождения серотонина с ПЭТ 32. В последнее время произошли некоторые обнадеживающие события. Ряд изданий сообщили чувствительность серотонина индикаторов для возвышения в эндогенных серотонина в приматов, кроме человека 33-36 но поле ждет аналогичные демонстрации в людях. Как мы уже говорили в другом месте <вир> 37, чувствительность к изменениям концентрации эндогенных нейромедиаторов-видимому, состоит из оптимальную скорость перемещения из рецептора в сочетании с простотой оттока трассера из ткани в кровь. После серотонина лигандов были проверены и показано, что такие свойства, то серотонин фильмов также будет возможно.

    В настоящее время большинство исследований ПЭТ с рецептором индикаторов приводить к генерации параметрических изображений. Изображение параметрический карту данного Tracer кинетического параметра модели оцениваются на каждом воксел в объекте (т.е. мозг). Применение обычных моделей, таких как SRTM 38,39 или одно-или двух-ткани отсека модель дает параметрического изображения Ri, региональных параметров потока, или BP, региональные связывания потенциальную ценность. Оба этих параметра являются физиологическими константами, как считается, представляют процессы, которые находятся в стабильном состоянии. Иногда, однако, системы и / или процесс десятичногоerested неустойчивы. То есть, они преходящи. Так обстоит дело с недолгим ответ допамина с курением сигарет. При таких обстоятельствах, это не возможно, чтобы охарактеризовать допамина переходных с одной параметрической изображения. Не является целесообразным для моделирования данных с моделью, которая строго стационарная в параметрах. Существует необходимость для модели с изменяющейся во времени термин для обозначения изменения концентрации дофамина в полосатом теле в ответ на курение. Естественным выходом из такой модели, когда используется с дофамина Tracer, это фильм допамина. Это новая форма функциональной выходного изображения, что, вероятно, будет стимулировать и требуют новых форм анализа для максимального использования ее полезности.

    Disclosures

    Все авторы утверждают, что они не имеют ничего раскрывать.

    Acknowledgements

    Авторы выражают благодарность членам Йельского Центра ПЭТ химии команды Tracer синтез, Группа обработки изображений для Tracer инъекций и приема изображения и г-жа Шейла Хуан для экспертного блок-схема дизайна.

    Большая часть развития ntPET методов была поддержана R21 AA15077 Е. Морриса. К. Косгроув поддерживается K02 DA031750.

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Vicra NDI Systems, Waterloo, Canada
    HRRT Siemens
    Air Filter Movex, Inc, Northampton, PA LFK 175 With extractor and clear hood
    11C-raclopride prepared at Yale PET Center from O-Desmethyl precursor
    O-Desmethylraclopride ABX advanced biochemical compounds, Radeberg, Germany Product #1510 Precursor of 11C-raclopride
    Table 1. Materials used.

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. Constantinescu, C. C., Bouman, C., Morris, E. D. Nonparametric extraction of transient changes in neurotransmitter concentration from dynamic PET data. IEEE Trans. Med. Imaging. 26, 359-373 (2007).
    2. Constantinescu, C. C., et al. Estimation from PET data of transient changes in dopamine concentration induced by alcohol: support for a non-parametric signal estimation method. Phys. Med Biol. 53, 1353-1367 (2008).
    3. Morris, E. D., Constantinescu, C. C., Sullivan, J. M., Normandin, M. D., Christopher, L. A. Noninvasive visualization of human dopamine dynamics from PET images. NeuroImage. 51, 135-144 (2010).
    4. Morris, E. D., Normandin, M. D., Schiffer, W. K. Initial comparison of ntPET with microdialysis measurements of methamphetamine-induced dopamine release in rats: support for estimation of dopamine curves from PET data. Molecular imaging and biology : MIB : the official publication of the Academy of Molecular Imaging. 10, 67-73 (2008).
    5. Morris, E. D., et al. ntPET: a new application of PET imaging for characterizing the kinetics of endogenous neurotransmitter release. Molecular Imaging. 4, 473-489 (2005).
    6. Normandin, M. D., Morris, E. D. Estimating neurotransmitter kinetics with ntPET: A simulation study of temporal precision and effects of biased data. NeuroImage. 39, 1162-1179 (2008).
    7. Normandin, M. D., Schiffer, W. K., Morris, E. D. A linear model for estimation of neurotransmitter response profiles from dynamic PET data. NeuroImage. 59, 2689-2699 (2012).
    8. Christian, B. T., Vandehey, N. T., Floberg, J. M., Mistretta, C. A. Dynamic PET denoising with HYPR processing. Journal of Nuclear Medicine: Official publication, Society of Nuclear Medicine. 51, 1147-1154 (2010).
    9. Ichise, M., et al. Linearized reference tissue parametric imaging methods: application to [11C]DASB positron emission tomography studies of the serotonin transporter in human brain. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23, 1096-1112 (2003).
    10. Benowitz, N. L. Pharmacology of nicotine: addiction, smoking-induced disease, and therapeutics. Annual review of pharmacology and toxicology. 49, 57-71 (2009).
    11. Volkow, N. D., Swanson, J. M. Variables that affect the clinical use and abuse of methylphenidate in the treatment of ADHD. The American journal of psychiatry. 160-1918 (2003).
    12. Di Chiara, G., Imperato, A. Drugs abused by humans preferentially increase synaptic dopamine concentrations in the mesolimbic system of freely moving rats. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 85, 5274-5278 (1988).
    13. Barrett, S. P., Boileau, I., Okker, J., Pihl, R. O., Dagher, A. The hedonic response to cigarette smoking is proportional to dopamine release in the human striatum as measured by positron emission tomography and [11C]raclopride. Synapse. 54, 65-71 (2004).
    14. Brody, A. L., et al. Gene variants of brain dopamine pathways and smoking-induced dopamine release in the ventral caudate/nucleus accumbens. Arch. Gen. Psychiatry. 63, 808-816 (2006).
    15. Brody, A. L., et al. Smoking-induced ventral striatum dopamine release. The American journal of psychiatry. 161, 1211-1218 (2004).
    16. Montgomery, A. J., Lingford-Hughes, A. R., Egerton, A., Nutt, D. J., Grasby, P. M. The effect of nicotine on striatal dopamine release in man: A [11C]raclopride PET study. Synapse. 61, 637-645 (2007).
    17. Scott, D. J., et al. Smoking modulation of mu-opioid and dopamine D2 receptor-mediated neurotransmission in humans. Neuropsychopharmacology: official publication of the American College of Neuropsychopharmacology. 32, 450-457 (2007).
    18. Takahashi, H., et al. Enhanced dopamine release by nicotine in cigarette smokers: a double-blind, randomized, placebo-controlled pilot study. Int. J. Neuropsychopharmacol. 11, 413-417 (2008).
    19. Morris, E. D., Fisher, R. E., Alpert, N. M., Rauch, S. L., Fischman, A. J. In vivo imaging of neuromodulation using positron emission tomography: Optimal ligand characteristics and task length for detection of activation. Human Brain Mapping. 3, 35-55 (1995).
    20. Alpert, N. M., Badgaiyan, R. D., Livni, E., Fischman, A. J. A novel method for noninvasive detection of neuromodulatory changes in specific neurotransmitter systems. NeuroImage. 19, 1049-1060 (2003).
    21. Carson, R. E., Barker, W. C., Jeih-San, L., Johnson, C. A. Nuclear Science Symposium Conference Record. 2003 IEEE. 3285, 3281-3285 (2003).
    22. Carson, R. E., et al. Comparison of bolus and infusion methods for receptor quantitation: application to [18F]cyclofoxy and positron emission tomography. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 13, 24-42 (1993).
    23. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human brain mapping. 17, 143-155 (2002).
    24. Floberg, J. M., et al. Improved kinetic analysis of dynamic PET data with optimized HYPR-LR. Medical physics. 39, 3319-3331 (2012).
    25. Martinez, D., et al. Imaging human mesolimbic dopamine transmission with positron emission tomography. Part II: amphetamine-induced dopamine release in the functional subdivisions of the striatum. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23, 285-300 (2003).
    26. Montgomery, A. J., et al. Correction of head movement on PET studies: comparison of methods. Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine. 47, 1936-1944 (2006).
    27. Yoder, K. K., Wang, C., Morris, E. D. Change in binding potential as a quantitative index of neurotransmitter release is highly sensitive to relative timing and kinetics of the tracer and the endogenous ligand. Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine. 45, 903-911 (2004).
    28. Wang, S., et al. The 9th International Symposium on Functional Neuroreceptor Mapping of the Living Brain, (2012).
    29. Ginovart, N. Imaging the dopamine system with in vivo [11C]raclopride displacement studies: understanding the true mechanism. Molecular imaging and biology : MIB : the official publication of the Academy of Molecular Imaging. 7, 45-52 (2005).
    30. Sullivan, J. M., Kim, S. J., Cosgrove, K. P., Morris, E. D. The 9th International Symposium on Functional Neuroreceptor Mapping of the Living Brain., NRM12, (2012).
    31. Miller, R. G. Simultaneous Statistical Inference. 2nd, (1981).
    32. Paterson, L. M., Tyacke, R. J., Nutt, D. J., Knudsen, G. M. Measuring endogenous 5-HT release by emission tomography: promises and pitfalls. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 30, 1682-1706 (2010).
    33. Ridler, K., et al. Characterization of in vivo pharmacological properties and sensitivity to endogenous serotonin of [11C] P943: a positron emission tomography study in Papio anubis. Synapse. 65, 1119-1127 (2011).
    34. Cosgrove, K. P., et al. Assessing the sensitivity of [(1)(1)C]p943, a novel 5-HT1B radioligand, to endogenous serotonin release. Synapse. 65, (1), 1113-1117 (2011).
    35. Finnema, S. J., et al. Fenfluramine-induced serotonin release decreases [11C]AZ10419369 binding to 5-HT1B-receptors in the primate brain. Synapse. 64, 573-577 (2010).
    36. Finnema, S. J., Varrone, A., Hwang, T. J., Halldin, C., Farde, L. Confirmation of fenfluramine effect on 5-HT(1B) receptor binding of [(11)C]AZ10419369 using an equilibrium approach. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32, (11), 685-695 (2012).
    37. Morris, E. D., Yoder, K. K. Positron emission tomography displacement sensitivity: predicting binding potential change for positron emission tomography tracers based on their kinetic characteristics. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 27, 606-617 (2007).
    38. Gunn, R. N., Lammertsma, A. A., Hume, S. P., Cunningham, V. J. Parametric imaging of ligand-receptor binding in PET using a simplified reference region model. NeuroImage. 6, 279-287 (1997).
    39. Lammertsma, A. A., et al. Comparison of methods for analysis of clinical [11C]raclopride studies. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 16, 42-52 (1996).

    Comments

    0 Comments


      Post a Question / Comment / Request

      You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

      Usage Statistics