利用神经突方向离散度和密度成像(neurite direction dispersion and density imaging,NODDI)分析阿尔兹海默病(Alzheimer's disease,AD)和遗忘型轻度认知障碍(amnestic mild cognitive impairment,aMCI)患者双侧海马微观结构改变,为AD的发病机制提供更多信息,并以此探究NODDI技术对AD和aMCI的临床价值。
招募15例aMCI患者、20例AD患者与20例正常对照(normal contral,NC)进行前瞻性NODDI扫描,利用MRIcro软件测量三组双侧海马神经突密度指数(neurite density index,NDI)、神经突方向离散度指数(orientation dispersion index,ODI)、各向同性水分子体积分数(volume fraction of isotropic water molecule,Viso),三组间各参数利用单因素方差分析比较差异性,并用LSD检验组间差异性,对于有差异的参数,采用Spearman相关分析差异参数与简易智能状态检查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)评分和蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment,MoCA)评分的相关性,获取相关系数r。
与NC组相比,aMCI组和AD组双侧海马NDI值和ODI值明显低于NC组,差异具有统计学意义(P<0.001),Viso值显著高于NC组,差异也具有统计学意义(P<0.001)。aMCI组和AD组再进行组间比较,AD组Viso值显著高于aMCI组,差异有统计学意义(P<0.001),而NDI值和ODI值差异无统计学意义(P>0.05)。相关性分析:左侧海马NDI值(r=0.656,P<0.001)与MMSE评分正相关最强,左侧Viso值(r=-0.690,P<0.001)与MMSE评分负相关最强;同时,左侧海马NDI值(r=0.632,P<0.001)与MoCA评分正相关最强,左侧Viso值(r=-0.629,P<0.001)与MoCA评分负相关最强。
aMCI阶段和AD阶段双侧海马神经突数量、体积和排列复杂程度都有显著降低,为探究AD的发病机制提供了更多的参考数据。同时,aMCI向AD进展的过程中,双侧海马Viso值有可能成为重要评估指标,对aMCI和AD的鉴别、随访和评估预后具有重要价值。
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阿尔兹海默病[1] (Alzheimer's disease,AD)作为神经系统最常见的不可逆退行性疾病之一,是引起痴呆症最常见的病因,主要临床表现为认知功能障碍、记忆力减退、行为异常等。轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)是指患者具有一定认知障碍但严重程度不足以构成痴呆症的一个阶段,是介于正常衰老和极早期AD之间的过渡状态,其发展为AD的年转化率约为12%[2],5年转化率为72%[3],明显高于正常人,故临床上将MCI视为AD的危险因素。根据其临床表现不同可分为不同亚型,其中遗忘型轻度认知障碍(amnestic mild cognitive impairment,aMCI)风险最高[4]。目前对AD尚无有效治疗手段,但有研究表明[5],如果在MCI阶段采取合理干预措施,将能有效控制甚至是逆转认知损伤,强化执行功能。所以,探究新方法以提高对MCI和极早期AD的诊断率极为重要。神经突方向离散度和密度成像(neurite direction dispersion and density imaging,NODDI)技术[6]在总结了扩散张量成像和扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)的技术缺点后,在受阻与受限复合扩散模型的基础上加入脑脊液隔室,建立了以三室扩散模型为基础的新型扩散成像技术,从而获取更高敏感性和特异性的脑组织微观结构量化参数。目前,有很多学者也在致力于AD和MCI的脑组织结构的研究,并取得了不错成果,但多数都聚焦于脑组织的宏观结构改变,并没有进一步分析其微观结构的变化[7, 8]。本研究利用NODDI技术对脑组织微观结构的高敏感性和高特异性进一步探究aMCI和AD的海马微观结构变化,探讨NODDI技术对aMCI和AD的临床价值。
经我院伦理委员会批准(批准文号:20200531-11),前瞻性纳入2020年10月至2021年6月来我院就诊的aMCI患者和AD患者,根据预先设定的纳入和排除标准,纳入15例aMCI患者进入aMCI组,20例AD患者进入AD组,同时招募20例年龄、性别和受教育程度与aMCI组和AD组相匹配的健康志愿者作为正常对照组(normal-control,NC)。所有受试者检查前均已签署对本研究的知情同意书。AD组入组标准:(1)满足2011版美国国立老化研究所与阿尔兹海默病协会关于AD的诊断标准;(2)根据中华医学会老年医学分会老年神经病学组关于老年人认知障碍诊治流程的建议,简易智能状态评分量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)评分:文盲组≤17分、小学组≤20分、中学及以上组≤24分;(3)根据2018年中国痴呆与认知障碍诊治指南(五)规定,蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment,MoCA)评分≤24分。排除标准:(1)严重脑血管疾病;(2)海马体钙化和占位病变;(3)精神病史;(4)影响认知的用药史;(5)左利手。aMCI组入组标准:(1)满足2003版Petersen诊断标准[2];(2) MMSE评分:文盲组>17分、小学组>20分、中学及以上组>24分;(3) MoCA评分:文盲组13分、小学组≤19分、中学及以上组≤24分。排除标准与AD组一致。NC组入组标准:(1)无认知损伤的证据;(2) MMSE评分≥27分;(3) MoCA评分≥26分。排除标准与AD组一致。
应用荷兰PHILIPS Achieva TX 3.0 T磁共振扫描仪和自带的32通道高分辨率头颅线圈。采用高分辨SE-EPI-DWI序列,沿32个各向同性扩散梯度方向扫描。每个方向上都获取3个b值(0 s/m²,1000 s/m²,2000 s/m²) 扩散加权图像。具体参数:层厚2.43 mm,层间距3 mm,TR 3000 ms,TE 90 ms,矩阵128×128,FOV 200 mm×231 mm×119 mm,总扫描时间约6 min,扫描后自动生成DKI序列。扫描范围覆盖双侧海马体。
利用英国诺丁汉大学开发的MRIcro V4.0版中自带dcm2niigui插件,将DICOM格式原始数据转化成NIFTI格式,然后用美国MathWorks公司的Matlab-R2013a版软件对数据进行分析,获取神经突密度指数(neurite density index,NDI)图、神经突方向离散度指数(orientation dispersion index,ODI)图、各向同性水分子体积分数(volume fraction of isotropic water molecule,Viso)图,然后再用MRIcro-V4.0版测量各参数图中双侧海马区参数值。
双侧海马范围由两名从事MR诊断的高年资主治医师共同商议,并且达成一致意见后选取,他们对患者的疾病状态完全不知情。在同一层面的NDI图(图1A、2A、3A)、ODI图(图1B、2B、3B)、Viso图(图1C、2C、3C)中的双侧对称区域勾画出海马体,并在此区域测量获取相应数据。
采用美国IBM公司的统计软件SPSS 23.0对临床资料和影像参数进行统计分析,符合正态分布的计量资料用均数±标准差表示,三组比较采用单因素方差分析,同时采用LSD检验进行组间两两比较;不符合正态分布的计量资料用中位数和四分位间距(P25-P75)表示,三组间比较采用K-W检验;性别用构成比来描述,三组间比较采用卡方检验。所有统计结果以P<0.05表示差异具有统计学意义。差异有统计学意义的影像参数,分别分析其与MMSE评分和MoCA评分的相关性,满足正态分布的差异参数用Pearson相关,不满足正态分布的采用Spearman相关,得到相关系数r。
研究对象临床资料分析结果见表1,aMCI组、AD组和NC组性别构成(P=0.636)、年龄(P=0.756)和受教育程度(P=0.819)差异无统计学意义。三组间MMSE评分(P<0.001)和MoCA评分(P<0.001)差异具有统计学意义。
组别 | 性别构成比 | 年龄(岁) | 受教育程度(年) | MMSE评分(岁) | MoCA评分(岁) | |
---|---|---|---|---|---|---|
男 | 女 | |||||
AD组 | 60% | 40% | 66.9±5.25 | 9.0 (5.25~10.50) | 13.35±3.44 | 11.70±2.64 |
aMCI组 | 53% | 47% | 67.3±5.29 | 9.0 (6.00~10.00) | 23.87±1.51 | 19.93±3.37 |
NC组 | 45% | 55% | 66.1±5.10 | 8.5 (6.00~10.75) | 28.50±0.95 | 28.05±1.15 |
P | 0.636a | 0.756b | 0.819c | <0.001b | <0.001b |
注:AD:阿尔兹海默病;aMCI:遗忘型轻度认知障碍;NC:正常对照;MMSE:简易智能状态评分量表;MoCA:蒙特利尔认知评估量表;a:卡方检验;b:单因素方差分析;c:非参数K-W检验。
三组双侧海马区NDI值、ODI值、Viso值见表2,差异性比较发现:aMCI(图2)组和AD组(图3)双侧ODI值、NDI值低于NC组(图1),差异具有统计学意义(P<0.001),但aMCI组和AD组的ODI值和NDI值差异无统计学意义(P>0.05)。同时,aMCI组和AD组的Viso值高于NC组,差异具有统计学意义(P<0.001),并且AD组也高于aMCI组,差异也具有统计学意义(P<0.001)。
AD组 | aMCI组 | NC组 | |
---|---|---|---|
L-NDI | 0.682±0.021 | 0.692±0.015 | 0.756±0.031a |
R-NDI | 0.685±0.023 | 0.693±0.014 | 0.757±0.035a |
L-ODI | 0.408±0.043 | 0.405±0.019 | 0.449±0.043a |
R-ODI | 0.408±0.044 | 0.405±0.019 | 0.446±0.044a |
L-Viso | 0.491±0.039 | 0.399±0.016b | 0.322±0.014a |
R-Viso | 0.490±0.039 | 0.397±0.017b | 0.321±0.013a |
注:AD:阿尔兹海默病;aMCI:遗忘型轻度认知障碍;NC:正常对照;NDI:神经突密度指数;ODI:神经突方向离散度指数;Viso:各向同性水分子体积分数;L:左侧;R:右侧;a:单因素方差分析,三组间差异具有统计学意义(P<0.05);b:LSD检验,AD组和aMCI组组间比较差异有统计学意义(P<0.001)。
病例组(AD组+aMCI组)双侧海马差异参数分别于MMSE评分和MoCA评分进行Spearman相关性分析(表3),左侧NDI值(r=0.656,P<0.001)与MMSE评分正相关性最强,左侧Viso值(r=-0.690,P<0.001)与MMSE评分负相关性最强;左侧NDI值(r=0.632,P<0.001)与MoCA评分正相关性最强,左侧Viso值(r=-0.629,P<0.001)与MoCA评分负相关性最强。
ROI | MMSE评分 | MoCA评分 | ||
---|---|---|---|---|
r | P | r | P | |
L-NDI | 0.656 | <0.001 | 0.632 | <0.001 |
R-NDI | 0.580 | <0.001 | 0.572 | <0.001 |
L-ODI | 0.357 | 0.036 | 0.311 | 0.069 |
R-ODI | 0.363 | 0.032 | 0.316 | 0.064 |
L-Viso | -0.690 | <0.001 | -0.629 | <0.001 |
R-Viso | -0.678 | <0.001 | -0.609 | <0.001 |
注:AD:阿尔兹海默病;aMCI:遗忘型轻度认知障碍;NC:正常对照;NDI:神经突密度指数;ODI:神经突方向离散度指数;Viso:各向同性水分子体积分数;L:左侧;R:右侧;P<0.05:具有相关显著性。
本研究采用NODDI技术对aMCI和AD患者微观结构分析,比较双侧海马区NDI值、ODI值、Viso值及其与认知评分的相关性,结果发现NODDI技术可以精确识别aMCI和AD脑组织微观结构差异,相比于传统的宏观结构分析,所得参数可以为探究AD的发病机制提供更详尽的依据。同时,双侧海马Viso值甚至有可能成为评估认知损害的有价值指标。
海马作为边缘系统重要组成,在记忆功能中起着核心作用,并且还是神经原纤维缠结(neurofibrillary tangles,NFT)最早累及的部位[9, 10],而记忆障碍又是aMCI和AD早期症状的标志[11],可见海马对研究AD和aMCI的重要性。但目前临床应用的内侧颞叶萎缩(medial temporal lobe atrophy,MTA)评分对评价认知损害存在明显缺陷。Martensson等[12]研究发现,MTA评分需要8年以上的时间才能提高1分,这表明MTA评分敏感性太低,不利于早期发现和短时间内评估认知损害情况。同时,正常衰老也会出现不同程度的海马萎缩,所以MTA评分的特异性并不高。而且,MTA评分主要靠医生用视觉对海马宏观体积评级量化,具有很强的主观性,这不利于保证结果的客观公正。另外,van de Mortel等[8]的研究发现,相较于正常检查者,MCI患者双侧海马灰质体积并没有明显减少,而MCI进展到AD后双侧海马灰质体积才明显减少。但根据Vogt等[13]利用NODDI技术对MCI和AD皮层微结构的检测,发现在脑组织宏观结构发生变化和明显临床痴呆之前,其皮层微观结构就已经发生明显退化。而本研究也是从神经微观结构出发,发现在aMCI阶段双侧海马区NDI值已经较NC组明显降低,提示神经突体积减小,此结果与Parker等[14]和Vogt等[13]的试验结果一致。同时,aMCI组和AD组进行组间比较,发现两组NDI值并无明显差异,此结果与van de Mortel等的结论也有所不同,分析其原因有二:(1)根据Zhou等[15]的研究结果显示,MCI阶段神经纤维的退化主要发生在白质区,还未累及到灰质区,所以MCI阶段海马灰质体积并未明显减小,但考虑到NODDI技术对灰白质都有较高敏感性,NDI减小提示灰白质神经纤维体积均有下降,所以此原因可能性较小;(2)结合目前接受度较高的AD发病机制相关学说,神经纤维在发生退化的过程中,β淀粉样蛋白大量沉积在细胞外、小胶质细胞过度增殖[1],这些都使得神经纤维周围间隙内其他物质增多,弥补了神经纤突起体积缩小造成的海马宏观体积的萎缩,从而使得测量的海马灰质宏观体积没有明显减少,此结论可以通过病理切片明确证实。
本研究发现,AD组和aMCI组双侧海马的ODI值均低于NC组,ODI值降低说明神经突起离散度降低,而神经突起的方向分布与大脑发育相关,其方向离散度增加表明发育增长,减少则提示大脑退化,所以ODI值降低符合AD的疾病特征。根据Xu等[16]在AD小鼠模型上的发现,海马CA1区神经元树突长度变短,交叉点变少,该发现与本研究结果高度一致。但根据目前主流的AD发病机制学说[17],各种因素引起神经纤维发生变性后,组织微观结构应该变得更加混杂,而本研究所测的ODI值减低,其原因可能是因为神经纤维发生变性具有选择性[18],其主要影响交叉纤维中次要方向的纤维,对主要方向的纤维影响较小,从而使得神经纤维排列反而因为退变而变得更加整齐,复杂程度降低,交叉点减少。
之前有相关研究发现[10,19],痴呆的严重程度与NFT的数量成正比,随着NFT的数量进行性增加,认知损害也逐渐加重,而神经组织微观结构的破坏也应该随着NFT的沉积而加重,但本研究中aMCI组和AD组的NDI值、ODI值并无显著差异,这一点与NFT的沉积不完全一致,但结合盖新亭等[20]的研究结果,在AD疾病进程中,tau蛋白病变的出现可能早于体积的变化,而海马作为AD疾病进程中是最易受损也是最早发生病变的区域,可能在认知损害极早期就有大量tau蛋白沉积,使得海马神经元变性在MCI阶段就已达到顶峰,而后期tau蛋白和β淀粉样蛋白继续沉积可能对神经突已无进一步损害,所以aMCI阶段和AD阶段NDI值和ODI值并无明显差异,这一点我们还需进一步探究。
通过分析三组间NDI值和ODI值得变化,为研究AD的发病机制提供了更多的数据来印证各种假说。同时,三组间Viso值差异也具有统计学意义,且AD组也明显高于aMCI组,由此可见Viso值对于鉴别aMCI和AD具有重要临床意义。现有研究把双侧海马宏观体积的萎缩可作为aMCI进展到AD的神经解剖学标志物[21, 22],但这种方法评价认知损害缺乏特异性和敏感性[23],因为海马体积的减小可以是微结构多方面的改变所导致的,NDI值、ODI值、Viso值的改变都可以对海马体积产生影响,而且本实验证实aMCI和AD的NDI值和ODI值并无差异,只有Viso值呈持续增大的趋势,而且各组间Viso值的差异都具有统计学意义,所以,将双侧海马Viso值作为评估认知损害的解剖学标志物可能更具有说服力、更具有临床意义。
双侧海马NDI值、ODI值与MMSE评分和MoCA评分呈正相关,Viso值与MMSE评分和MoCA评分呈负相关,而且左侧海马体NDI值、左侧Viso值及右侧ODI值与MMSE评分相关性最强,同时左侧NDI值和左侧Viso值与MoCA评分相关性最强,由此表明双侧海马的NODDI参数对反映患者的认知状态具有重要临床价值。根据Balestrieri等[24]的研究结果显示,认知损害的加重与海马宏观体积的减小具有很强的相关性,这和本实验结果高度一致,因此,采用NODDI技术来探究认知损害的病理机制以及病程随访是可行的。
本研究仍存在以下不足之处需要改进:(1)由于aMCI症状较轻,患者不太容易察觉,而AD部分患者对检查的配合度较差,所以短时间内搜集的aMCI组和AD组样本量较小,后期将进一步采集样本以提高该研究结果的可靠性;(2) aMCI组和AD组是同时期分别采集的独立样本,虽然aMCI与AD具有很强的相关性,但并不是所有的aMCI患者都会进展为AD,所以这两个独立样本比较结果会有一定的误差,后期可以通过继续随访aMCI患者,当其进展成AD后重新获取AD组数据进行分析。
综上所述,aMCI和AD双侧海马神经突数量、体积和排列复杂程度存在显著下降,为探究AD的发病机制提供了更多的参考数据。而Viso值进行性加大,并且aMCI组和AD组有显著差异,所以,双侧海马Viso值有可能成为评估aMCI进展到AD的重要参数,这对aMCI的鉴别、随访和预后评估具有重要临床价值。
ACKNOWLEDGMENTS Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region (No. 2020D01C191).
作者利益冲突声明:全体作者均声明无利益冲突。