簡思,張順,李葭,張妍,覃媛媛,朱文珍
阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)是最常見的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病之一,其主要病理學特征是β淀粉樣斑塊(β-amyloid plaques)沉積形成細胞外老年斑和高度磷酸化的Tau蛋白聚集形成細胞內(nèi)神經(jīng)原纖維纏結(jié)(neurofibrillary tangles,NFT)。目前診斷AD主要依靠臨床評估,雖然可以通過PET檢測Aβ斑塊,但PET檢查費用高、有輻射且圖像分辨率較低,目前尚無安全的、可靠的標志物協(xié)同診斷AD。最新研究表明,AD患者Aβ斑塊與鐵的沉積部位具有很好的一致性[1]。鐵是大腦中含量最豐富的轉(zhuǎn)運相關(guān)金屬之一,參與多種大腦生理活動。隨著年齡的增長,大腦深部灰質(zhì)核團如蒼白球、殼核、尾狀核、紅核和黑質(zhì)等結(jié)構(gòu)的鐵含量逐漸增加[2-3]。而且,已有研究者觀察到AD患者的大腦深部灰質(zhì)核團存在過量鐵沉積[4-6]。
定量磁化率成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)通過評估組織的磁化率來定量分析鐵的含量,是目前活體定量分析腦組織鐵含量的主要方法[7]。磁化率是物質(zhì)的一種內(nèi)在物理屬性,大腦中鐵主要以鐵蛋白的形式儲存,它為強順磁性物質(zhì),當回波時間一定,組織中含鐵量越多,則相位改變越顯著,QSM信號越強。因此QSM可以量化每個體素的磁化率值。與磁敏感加權(quán)成像(susceptibility weighted imaging,SWI)一樣,QSM同樣利用了相位信息來測量組織的磁化特性,但使用了不同于SWI的后處理方法,真正實現(xiàn)了磁化率的定量測量[7]。既往的研究中多應(yīng)用SWI或者T2*WI來檢測大腦內(nèi)鐵含量[8-9],但它們受到場強限制和開花偽影等因素的影響,不能準確地分析腦內(nèi)鐵含量。QSM是目前定量測量鐵含量的最佳影像檢查技術(shù)。
目前大部分研究中采用基于感興趣區(qū)(region of interest,ROI)的方法手動測量基底核團的磁化率,費時、費力且比較主觀,而準確性高、全自動分割基底核團的方法目前尚未在臨床普遍應(yīng)用[10]。由于富含鐵的基底核團在T1WI上對比度較差,手動勾勒難以準確地界定基底核團的邊界,而基于QSM和T1WI的雙通道(雙對比度)單圖譜或多圖譜分析(multiatlas-based analysis)可避免上述缺點,通過采用以T1WI結(jié)構(gòu)像為標準模板的全腦配準方法,能夠非常準確地自動分割基底核團[11]。由于單個腦圖譜的分割精度取決于目標人群與解剖圖譜的相似性,而人腦鐵的含量會隨著腦發(fā)育和衰老而變化,因此多圖譜分析較單圖譜能夠更好地反映不同人群基底核團磁化率的細微變化。雖然計算成本相對較高,但通過MRICloud平臺將數(shù)據(jù)打包上傳,操作簡單,復(fù)雜的計算由云平臺自動完成,能夠滿足廣大臨床醫(yī)師的需求[12]。此外,由于既往影像檢查技術(shù)的限制,對于AD患者丘腦底核鐵沉積情況的研究比較少。
基于既往研究中存在的上述不足之處,本研究采用目前最為精確的基底核團磁化率全自動化定量測量方法,即基于multi-atlas的QSM和T1W雙通道全自動分割基底核團[11],定量分析AD患者腦基底核團的磁化率改變,并探討鐵沉積與AD患者認知損害的關(guān)系。
將2016年3月-2019年5月在本院神經(jīng)內(nèi)科門診就診的34例AD患者納入本研究。所有患者符合美國國立神經(jīng)病、語言交流障礙和卒中研究所及老年性癡呆及相關(guān)疾病學會(NINCDS-ADRDA)制定的診斷標準[13]。另從社區(qū)招募年齡、性別和受教育程度相匹配的34例健康志愿者(normal control,NC)作為對照組。
對所有受試者進行簡易精神狀態(tài)量表(mini-men-tal state examination,MMSE)評分,并在放射科完成頭部磁共振掃描。排除標準:①既往明確伴有其它神經(jīng)或精神性疾病、系統(tǒng)性疾病、酒精或藥物濫用、急性腦血管病和嚴重外傷等病史;②頭部有金屬異物;③有幽閉恐懼癥。
本研究經(jīng)本院倫理委員會批準,并獲得了所有受試者或其家屬的知情同意。
圖1 基于multi-atlas的QSM定量分析流程圖。步驟1為自動重建多回波GRE圖像(幅度圖phase和相位圖MAG)得到QSM參量圖;步驟2為采用SPM軟件將受試者的相位圖MAG和自身的3D-T1WI圖像進行配準,從而獲得配準后的QSM參量圖;步驟3為將3D-T1WI上傳至MRICloud平臺獲得T1WI分割結(jié)果;步驟4為上傳配準后的QSM參量圖和3D-T1WI分割結(jié)果到MRICloud平臺,進行基于multi-atlas的多圖譜融合分割;步驟5為自動獲得QSM分割結(jié)果及20個ROI的磁化率值。
使用GE discovery MR750 3.0T磁共振掃描儀和32通道頭部專用線圈。掃描序列包括三維顱腦容積成像(three-dimension brain volume imaging,3D-BRAVO)T1WI和3D多回波GRE序列。3D-BRAVO T1WI序列掃描參數(shù):TR 3.18 ms,TE 450 ms,翻轉(zhuǎn)角12°,層數(shù)188,層厚1.0 mm,矩陣256×256,視野240 mm×240 mm。3D多回波GRE序列掃描參數(shù):8個回波,視野240 mm×240 mm,TR 66 ms,TE 14.8 ms,△TE 10.5 ms,矩陣416×256,讀出帶寬244 Hz/pixel,層厚3.0 mm,翻轉(zhuǎn)角20°。
采用全自動零參考形態(tài)偶極子翻轉(zhuǎn)法重建多回波GRE圖像,得到QSM參量圖,以腦脊液磁化率為0作為參考值[14]?;趍ulti-atlas的QSM定量分析在MRICloud云平臺上完成(https://mricloud.org/),主要后處理流程見圖1。主要后處理步驟:首先,采用SPM軟件將受試者的QSM參量圖和3D-T1WI圖像進行配準;然后,將3D-T1WI數(shù)據(jù)上傳至云平臺進行分割及空間標準化,獲得標準化后的T1WI數(shù)據(jù)及其形變信息;最后,將配準后的QSM圖像和3D-T1WI分割結(jié)果上傳至云平臺,采用10個解剖圖譜集(名稱:atlases_T1_QSM_V02)融合分割,獲得QSM腦基底核團的精準分割結(jié)果[11],同時自動獲得20個腦基底核團的平均磁化率值,包括雙側(cè)尾狀核、殼核、內(nèi)側(cè)和外側(cè)蒼白球、背側(cè)丘腦、丘腦枕、丘腦底核、黑質(zhì)、紅核及齒狀核。
使用SPSS 23.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。采用單樣本K-S檢驗驗證各定量資料的數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,對于符合正態(tài)分布的變量采用獨立樣本t檢驗進行組間比較(采用Gpower軟件計算得到本研究的效應(yīng)量為0.89,滿足統(tǒng)計學要求),不符合正態(tài)分布的變量采用曼-惠特尼U檢驗進行組間比較;性別差異的組間比較采用卡方檢驗。腦基底核團磁化率值與MMSE評分的相關(guān)性采用Pearson相關(guān)性分析。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。
AD組和對照組一般臨床資料的比較見表1。兩組受試者的性別、年齡和受教育年限的差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。 AD組的MMSE評分較對照組明顯降低,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.001)?;趍ulti-atlas的QSM定量分析結(jié)果顯示見表2和圖2。
圖2 AD組和對照組腦基底節(jié)灰質(zhì)核團磁化率值的直方圖。圖片上的*代表P<0.05(未校正),**代表P<0.05(Bonferroni校正)。LCN=左側(cè)尾狀核,RCN=右側(cè)尾狀核,LGPi=左側(cè)內(nèi)側(cè)蒼白球,RGPi=右側(cè)內(nèi)側(cè)蒼白球,LGPe=左側(cè)外側(cè)蒼白球,RGPe=右側(cè)外側(cè)蒼白球,LPut=左側(cè)殼核,RPut=右側(cè)殼核,LdTh=左側(cè)背側(cè)丘腦,RdTh=右側(cè)背側(cè)丘腦,LPulv=左側(cè)丘腦枕部,RPulv=右側(cè)丘腦枕部,LSTN=左側(cè)丘腦底核,RSTN=右側(cè)丘腦底核,LRN=左側(cè)紅核,RRN=右側(cè)紅核,LDN=左側(cè)齒狀核,RDN=右側(cè)齒狀核。
表1 AD組和對照組一般資料的比較
表2 AD組和NC組各部位的磁化率值 /×10-3ppm
在20個腦基底核團中,AD患者11個核團(雙側(cè)的尾狀核、殼核、背側(cè)丘腦、丘腦底核和紅核及右側(cè)外側(cè)蒼白球)的磁化率值較對照組升高(P<0.05,未校正);其余9個核團的磁化率值與對照組之間的差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05,未校正)。而經(jīng)過Bonferroni校正后,僅右側(cè)殼核(P=0.002)和左側(cè)背側(cè)丘腦(P=0.001)的磁化率值與對照組之間的差異具有統(tǒng)計學意義。
選取AD組磁化率值顯著高于NC組的基底核團,將其磁化率值與MMSE評分進行相關(guān)性分析,散點圖見圖3。結(jié)果顯示,右側(cè)殼核(r=-0.302,P=0.020)和左側(cè)背側(cè)丘腦(r=-0.319,P=0.014)的磁化率值與MMSE評分呈顯著負相關(guān)。
目前鐵在AD發(fā)生發(fā)展中的作用尚未完全明確,早期研究發(fā)現(xiàn)AD患者尸檢腦組織β淀粉樣斑塊中可見鐵沉積[15],而近期研究發(fā)現(xiàn)在PET檢測發(fā)現(xiàn)Aβ陽性的患者中局部腦區(qū)鐵沉積越多,患者的認知功能下降越明顯[16]。可見,過量的鐵沉積與神經(jīng)退行性疾病密切相關(guān)。目前其原因尚未完全闡明,可能與鐵超載導致有毒自由基的產(chǎn)生和氧化損傷有關(guān)[17-18];也有學者認為鐵能準確地結(jié)合神經(jīng)元中的Tau蛋白,將其轉(zhuǎn)變?yōu)镻-Tau蛋白(過度磷酸化的Tau蛋白),導致NFT的產(chǎn)生[19];鐵過載同時可導致具有神經(jīng)毒性的游離鐵釋放,從而引起神經(jīng)細胞凋亡[20],導致記憶減退。因此,鐵沉積過多可能潛在加速AD的患病進程或者是AD潛在致病的原因之一。
基底神經(jīng)節(jié)參與了相當多類型的認知和記憶功能的調(diào)節(jié)過程[21],尾狀核、殼核和蒼白球等部位的鐵沉積可能導致皮質(zhì)-紋狀體通路的破壞,進而引起患者記憶力下降。本研究中發(fā)現(xiàn)AD患者右側(cè)殼核和左側(cè)背側(cè)丘腦的鐵含量較NC增多,這與之前的研究結(jié)果基本一致[22];且右側(cè)殼核和左側(cè)背側(cè)丘腦磁化率升高與認知功能下降顯著相關(guān),可能與鐵過載導致神經(jīng)細胞凋亡從而引起認知功能下降有關(guān)。背側(cè)丘腦是一個復(fù)雜的神經(jīng)核團復(fù)合體,既往大部分影像學檢查中將整個丘腦作為一個ROI[4],但有研究顯示丘腦枕與視覺皮質(zhì)和邊緣皮質(zhì)有著廣泛的聯(lián)系,其擴散特征和組織結(jié)構(gòu)特點與丘腦其它亞區(qū)顯著不同[22]。因此,本研究中所采用的腦圖譜將丘腦枕與丘腦其它部位分開測量,但并未發(fā)現(xiàn)丘腦枕存在過度鐵沉積。之前多數(shù)研究者認為丘腦鐵含量增多與患者認知功能之間并無顯著相關(guān)性[4,23],與本研究結(jié)果不一致,筆者認為可能的原因未本研究中采用的分割方法不同。
圖3 AD患者基底核團磁化率值與MMSE評分相關(guān)性分析散點圖。 a)右側(cè)殼核的磁化率值與MMSE評分呈顯著線性負相關(guān);b)左側(cè)背側(cè)丘腦的磁化率值與MMSE評分呈顯著線性負相關(guān)。
另外,本研究中首次探索了AD患者中丘腦底核是否存在過度鐵沉積。丘腦底核位于紅核外側(cè)、內(nèi)囊膝部的內(nèi)側(cè),覆蓋于黑質(zhì)嘴側(cè)的上方,由內(nèi)前向外后呈斜形走行,呈雙凸透鏡形或月牙形;丘腦底核可被細分為3個亞單位:背外側(cè)區(qū)、腹側(cè)區(qū)及中間區(qū),背外側(cè)區(qū)主要與運動通路有關(guān),而腹側(cè)區(qū)及中間區(qū)則與聯(lián)合通路、邊緣系統(tǒng)通路有關(guān)[24]。既往有研究者發(fā)現(xiàn)[25-26],經(jīng)深部電刺激(deep brain stimulation,DBS)治療后的帕金森病患者雖然運動功能得到改善,但是出現(xiàn)了認知功能的下降(如語言流利度下降、反應(yīng)時間變長等),同時還伴有輕度躁狂和/或抑郁狀態(tài)等情緒改變。還有一些功能影像學研究中觀察到丘腦底核-顳葉環(huán)路在大腦認知功能機制中具有至關(guān)重要的作用[27]。本研究中也發(fā)現(xiàn)AD患者雙側(cè)丘腦底核的磁化率值較健康對照升高,但經(jīng)多重比較校正后,2組之間的差異無統(tǒng)計學意義,這可能與本研究樣本量較小有關(guān)。我們認為AD患者丘腦底核的磁化率升高,但是相對于殼核和背側(cè)丘腦,其增加程度較小,未來尚需要進一步擴大樣本量以明確丘腦底核鐵沉積增多在AD患者認知功能下降中的作用。
綜上所述,本研究采用基于multi-atlas的QSM定量分析方法,準確地測量了AD患者和健康對照腦基底核團的磁化率,發(fā)現(xiàn)AD患者大腦深部基底核團的鐵含量較健康對照顯著增加,且與認知功能的下降具有相關(guān)性?;趍ulti-atlas的QSM定量分析方法可用于AD患者基底核團異常鐵沉積的定量評估,但本研究為回顧性分析,樣本量較少,且對患者認知功能的評估中僅采用了MMSE評分,相對單一,尚需在今后進一步增加樣本量并進行更為詳細全面的認知功能評估來深入研究。