במחקר שפורסם לאחרונה ב טבע בריאות הנפשקבוצת חוקרים העריכה אם מודל נוירוביולוגי של קישוריות יעילה של רשת מצב ברירת המחדל (DMN) יכול לחזות אבחון דמנציה עתידי ברמה הפרטנית.
לימוד: זיהוי מוקדם של דמנציה עם קישוריות יעילה לרשת במצב ברירת מחדל. קרדיט תמונה: Komsan Loonprom/Shutterstock.com
רקע כללי
קיים עניין משמעותי בהפחתת הנטל הגובר של דמנציה, כאשר מחלת אלצהיימר (AD) היא הגורם המוביל. זיהוי מוקדם של שינויים עצביים יכול לאפשר אסטרטגיות מניעה מותאמות אישית.
הדמיית תהודה מגנטית פונקציונלית במצב מנוחה (rs-fMRI) ממפה את קישוריות המוח ומראה דפוסים משתנים ב-AD, אך לשיטות מסורתיות אין דיוק לחיזוי סיכון אינדיבידואלי. ניתוח קישוריות יעיל, מודלים של אינטראקציות מוחיות סיבתיות, מציע זיהוי טוב יותר.
דפוסי ניתוק DMN מוקדמים קשורים לגורמי סיכון גנטיים ל-AD ובידוד חברתי, מה שמצביע על הפוטנציאל שלהם כסמנים ביולוגיים פרה-קליניים. דרוש מחקר נוסף כדי לאמת ניתוח קישוריות יעיל לאבחון דמנציה מוקדם ולחדד אסטרטגיות מניעה.
לגבי המחקר
בקרה על מבלבלים כמו גיל, מין, מוצא אתני ותנועת ראש, המחקר הנוכחי השתמש בנתונים מה-Biobank של בריטניה (UKB). זוהה מדגם ראשוני של 148 מקרי דמנציה, עם עשרה ביקורות מותאמות לכל מקרה.
לאחר עיבוד מקדים, המדגם הסופי כלל 103 מקרים ו-1,030 מקרים, כאשר 81 מקרים לא אובחנו בזמן רכישת נתוני MRI.
נתוני MRI נרכשו באמצעות סורקי סימנס Skyra 3 T, תוך התמקדות בנתוני T1 משוקלל ו-rs-fMRI. עיבוד מקדים כלל פילוח ונורמליזציה של תמונות והערכת תנועת הראש.
קישוריות אפקטיבית נאמדה באמצעות מודלים סיבתיים דינמיים ספקטרליים (DCM), התאמת מודל מחובר לחלוטין לכל משתתף ושימוש במודלים אמפיריים של Bayes פרמטריים להבדלים ברמת הקבוצה.
מודל רגרסיה לוגיסטית מסודרת עם רשת אלסטית, עם אימות צולב פי קפל, שימש לסיווג מקרי דמנציה בהתבסס על תכונות קישוריות יעילות. מודלים פרוגנוסטיים חזו את הזמן עד לאבחון. המחקר גם השווה את כוח הניבוי של קישוריות אפקטיבית עם תכונות MRI מבניות והעריך קישוריות תפקודית ונתונים קוגניטיביים.
ניתוח נוסף בדק את הקשר בין קישוריות אפקטיבית של DMN לבין גורמי סיכון הניתנים לשינוי כמו יתר לחץ דם, סוכרת ובידוד חברתי, כמו גם ציוני סיכון פוליגני AD. הושגו אישור אתי והסכמה מדעת למחקר.
תוצאות המחקר
לאחר אי הכללות עבור איכות תמונה ותנועת ראש מוגזמת בתוך הסורק, המדגם הסופי כלל 103 מקרי דמנציה (22 עם דמנציה רווחת ו-81 שפיתחו מאוחר יותר דמנציה) ו-1,030 מקרי ביקורת תואמים.
למקרי האירוע היה זמן חציוני עד לאבחון של 3.7 שנים. למדגם הכולל היה גיל ממוצע של 70.4 בזמן רכישת נתוני ה-MRI, והמקרים והבקרות הותאמו לפי גיל, מין, מוצא אתני, יד רמה ומיקום גיאוגרפי של מרכז הבדיקה.
התוצאות של מקרים היו גרועות יותר מהביקורת בארבעה מבחנים קוגניטיביים, מה שמשקף ירידה קוגניטיבית אפשרית או רזרבה קוגניטיבית מופחתת.
סדרות זמן תלויות ברמת חמצן בדם (BOLD) חולצו מעשרה אזורי DMN שהוגדרו מראש, כולל ה-precuneus, קליפת המוח הפרה-מצחית הקדמית והדורסומית, וקליפת המוח המדיאלית והלטרלית הטמפורלית. DCM מחובר לחלוטין העריך את הקישוריות האפקטיבית בין כל זוג אזורי עניין (ROI).
הפחתה וממוצע של מודל בייסיאני העריכו את מפת הקישוריות הפשוטה ביותר שמסבירה הבדלים ברמת הקבוצה בין מקרים ובקרות, תוך שליטה על גיל, מין ותנועת ראש.
15 פרמטרי קישוריות נבדלו באופן משמעותי, עם עיכוב מוגבר מ-Ventromedial Prefrontal Cortex (vmPFC) ל-Left Parahippocampal Formation (lPHF) ו-Left Intraparietal Cortex (lIPC) ל-lPHF, ועיכוב מוחלש מהיווצרות פרהיפוקמפלית ימנית (rPHF) ל-RPHF. ).
מודל רגרסיה לוגיסטית אלסטית-נטו, שהוכשר על הפרמטרים הללו, חזה אבחון דמנציה עתידי עם שטח מתחת לעקומה (AUC) של 0.824. ניתוח רגישות באמצעות המודל המלא של 100 פרמטרים הניב AUC מופחת מעט של 0.816. קישוריות יעילה גם ניבאה את הזמן עד לאבחון.
שלושים ושבעה פרמטרים של קישוריות היו קשורים לזמן עד לאבחון, כולל שלושת ההבדלים הגדולים ביותר. מודל רגרסיה ליניארית אלסטית-נטו הראה מתאם חיובי בין הזמן בפועל לזמן החזוי עד לאבחון (ρ של Spearman = 0.53).
ניתוחים השוואתיים עם סמנים אחרים מבוססי MRI, כולל נתוני קישוריות נפחיים ותפקודיים, הראו שלפרמטרי קישוריות יעילים יש ביצועי אבחון מעולים.
מודלים נפחיים הניבו ערך אבחוני בינוני (AUC של 0.671) וחזוי ברמת סיכוי. מודלים של קישוריות פונקציונלית בוצעו ברמת הסיכוי הן לאבחון והן לפרוגנוסטיקה. נתונים קוגניטיביים בלבד היו בעלי ביצועי אבחון מתונים (AUC של 0.628) וחזוי ברמת סיכוי.
שינויים יעילים בקישוריות נבדקו עבור קשרים עם גורמי סיכון לדמנציה. ציון הסיכון הפוליגני של AD קשור מאוד לאינדקס הקישוריות האפקטיבית, מה שמצביע על כך ששינויים אלו משקפים את הפתולוגיה של אלצהיימר.
בידוד חברתי היה גורם הסיכון היחיד שניתן לשינוי הקשור באופן מובהק למדד הקישוריות האפקטיבית.
ניתוח תיווך הראה כי קישוריות יעילה של DMN תיווכה חלקית את הקשר בין סיכון גנטי לשכיחות דמנציה, כמו גם את הקשר בין בידוד חברתי לדמנציה.
מסקנות
המחקר מגלה שמודל קישוריות יעיל של DMN עם מידע נוירוביולוגי יכול לחזות במדויק את הופעת הדמנציה.
המסווג עלה על אלו המבוססים על נתוני קישוריות נפחיים ופונקציונליים ומודלים מבניים מבוססי MRI בעבר. מבחינה קלינית, rs-fMRI יכול לזהות סימני רשת עצביים מוקדמים של דמנציה, ולסייע לשימוש מוקדם בתרופות לשינוי מחלה.
קישוריות יעילה מנבאת התפתחות דמנציה וזמן עד לאבחון טוב יותר מאשר סמנים ביולוגיים מסורתיים. המחקר גם קושר בין שינויים בקישוריות DMN לסיכון לאלצהיימר ולבידוד חברתי, ומדגיש את הפוטנציאל שלו כסמן ביולוגי לגילוי מוקדם.
