Summary
आश्रित-राज्य ग्रेंजर भिन्न विश्लेषण के साथ कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग पर आधारित, निर्देशित कार्यात्मक कनेक्टिविटी पोस्टीरियर सिंगुलेट प्रांतस्था और अल्जाइमर रोग (ई) के साथ रोगियों, हल्के संज्ञानात्मक हानि (एमसीआई), और स्वस्थ नियंत्रण के साथ रोगियों में संपूर्ण मस्तिष्क के बीच में हम परिवर्तन की जांच की।
Abstract
बिगड़ा कार्यात्मक कनेक्टिविटी में डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क (DMN) अल्जाइमर रोग (ई) की प्रगति में शामिल हो सकते हैं। पोस्टीरियर सिंगुलेट प्रांतस्था (पीसीसी) विज्ञापन की प्रगति की निगरानी के लिए एक संभावित इमेजिंग मार्कर है। पिछले अध्ययनों पीसीसी और DMN बाहर क्षेत्रों में नोड्स के बीच कार्यात्मक कनेक्टिविटी पर ध्यान केंद्रित नहीं किया, लेकिन हमारे अध्ययन इन अनदेखी की कार्यात्मक कनेक्शन का पता लगाने के लिए एक प्रयास है। डेटा एकत्रित करने के लिए, हम कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) और ग्रेंजर भिन्न विश्लेषण (जीसीए) इस्तेमाल किया। fMRI अलग मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच गतिशील बातचीत का अध्ययन के लिए एक गैर-आक्रामक तरीका प्रदान करता है। जीसीए एक सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण के एक बार श्रृंखला एक और भविष्यवाणी में उपयोगी है या नहीं का निर्धारण करने के लिए है। सरल शब्दों में, यह "अंतिम क्षण, X की संभावना का वितरण इस समय पर सभी जानकारी ज्ञात" और "Y, X की संभावना का वितरण इस समय को छोड़कर अंतिम क्षण पर सभी जानकारी ज्ञात" की तुलना द्वारा न्याय है, निर्धारित करें कि Y और एक्स के बीच एक कारण संबंध है। इस परिभाषा की पूरी जानकारी स्रोत और स्थिर कालानुक्रमिक क्रम पर आधारित है। X का उपयोग करने के लिए इस विश्लेषण का मुख्य चरण है और प्रतिगमन समीकरण स्थापित करने और एक कारण रिश्ता एक काल्पनिक परीक्षण द्वारा आकर्षित करने के लिए Y. जीसीए कारण प्रभाव को मापने कर सकते हैं के बाद से, हम यह anisotropy कार्यात्मक कनेक्टिविटी की जाँच करें और पीसीसी के हब समारोह का पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया। यहाँ, हम एमआरआई स्कैनिंग के लिए 116 प्रतिभागियों की जांच की, और neuroimaging से प्राप्त डेटा preprocessing के बाद, हम जीसीए प्रत्येक नोड के कारण रिश्ता बनाने में प्रयोग हो। अंत में, हम निष्कर्ष निकाला कि निर्देश कनेक्शन हल्के संज्ञानात्मक हानि (एमसीआई) और विज्ञापन समूहों, पूरे मस्तिष्क के लिए पीसीसी से और प्रदेश इकाई के लिए पूरे मस्तिष्क से दोनों के बीच काफी अलग है।
Introduction
विज्ञापन आविष, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी और neuroimaging1का उपयोग कर का निदान किया जा कर सकते हैं केंद्रीय तंत्रिका तंत्र की एक अपक्षयी रोग है। स्मृति-संबंधित DMN बातचीत मस्तिष्क क्षेत्रों के विज्ञापन से संबद्ध की एक महत्वपूर्ण प्रणाली है, और अपने असामान्य कार्य विज्ञापन2,3की विशेषता है। पीसीसी आराम राज्य में पारंपरिक डिफ़ॉल्ट नेटवर्क का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है और प्रासंगिक स्मृति, स्थानिक ध्यान, आत्म मूल्यांकन, और अन्य संज्ञानात्मक कार्यों4,5,6,7में निर्णायक भूमिका निभाता है। इसके अलावा, यह विज्ञापन प्रगति की निगरानी के लिए एक इमेजिंग मार्कर हो सकता है। जीसीए का उपयोग कर, लियाओ एट अल. पाया कि पीसीसी एकाधिक कनेक्शन के साथ एक से अधिक cytoarchitectonics का एक क्षेत्र है और कार्यात्मक मस्तिष्क संरचना8में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। Zhong एट अल. सूचित किया था कि प्रदेश इकाई बातचीत DMN3के भीतर अन्य क्षेत्रों में से अधिकांश से प्राप्त एक अभिसरण केंद्र। इसके अलावा, मियाओ एट अल. दिखा दिया कि DMN हब क्षेत्रों में, सबसे बड़ा कारण प्रभाव संबंध अन्य नोड्स9के साथ प्रदेश इकाई है। एक साथ, सभी इस सबूत इंगित करता है कि प्रदेश इकाई के निर्देश कनेक्शन विज्ञापन अनुसंधान में मूल्यवान है और आगे के प्रदेश इकाई की जरूरत DMN का एक महत्वपूर्ण क्षेत्र के रूप में गहराई से अध्ययन किया।
पीसीसी और DMN के भीतर अन्य क्षेत्रों के बीच कनेक्टिविटी के लिए पिछले अध्ययन तक ही सीमित थे; हालांकि, निर्देशित कार्यात्मक कनेक्टिविटी DMN, के रूप में अच्छी तरह से विज्ञापन पर उनके प्रभाव के बाहर पीसीसी और मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच में परिवर्तन अभी तक का पता लगाया10नहीं किया गया है। हमारे अध्ययन इस बेरोज़गार कार्यात्मक कनेक्टिविटी सामान्य स्वस्थ नियंत्रण, MCI के साथ रोगियों, और विज्ञापन के साथ रोगियों में आगे की जांच की। पीसीसी और पूरे मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच निर्देशित कनेक्टिविटी देख कर, हम स्पष्ट विज्ञापन प्रगति करने के लिए संबंधित मस्तिष्क में कार्यशील परिवर्तन, और जिससे बीमारी की गंभीरता का आकलन करने के लिए एक उपन्यास उद्देश्य आधार स्थापित करने के उद्देश्य से।
कार्यात्मक कनेक्टिविटी तुल्यकालिक कम आवृत्ति Fluctuations (LFFs) द्वारा प्रतिनिधित्व किया जा सकता एक interregional बातचीत में दिमागी रक्त ऑक्सीजन स्तर निर्भर (बोल्ड) fMRI संकेत को संदर्भित करता है। इसलिए, पीसीसी और अन्य मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच कार्यात्मक कनेक्टिविटी का निरीक्षण करने के लिए, हम पीसीसी और पूरे मस्तिष्क नेटवर्क के बीच कार्यात्मक कनेक्टिविटी fMRI जीसीए, पीसीसी के रूप में क्षेत्र के हित लाभ (ROI) के साथ का उपयोग करके विश्लेषण किया। इस तकनीक सीधे neuroimaging11से प्राप्त डेटा का उपयोग कर प्रत्येक नोड के मौलिक संबंध निकला है। हाल ही में, जीसीए इलॅक्ट्रोसेफेलॉग्राम (ईईजी) और fMRI अध्ययन के कारण प्रभाव मस्तिष्क क्षेत्रों12के बीच प्रकट करने के लिए लागू किया गया है। इन सभी अध्ययनों ने संकेत दिया कि जीसीए तकनीक मस्तिष्क में प्रत्येक नोड के कारण संबंध का पता लगाने के लिए इष्टतम हो सकता है।
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Discussion
यह रिपोर्ट प्रस्तुत करता है एक प्रक्रिया निर्देश कार्यात्मक कनेक्टिविटी प्रदेश इकाई से पूरे मस्तिष्क और पूरे मस्तिष्क से विज्ञापन, के बीच प्रदेश कांग्रेस के लिए की तुलना के लिए एमसीआई और नियंत्रण समूहों। इसके अलावा, इस प्रक्रिया में एक महत्वपूर्ण कदम के वर्गीकरण और स्क्रीनिंग नमूना प्रयोग से पहले की है। परिणामों की शुद्धता प्रभावित हो सकते हैं यदि वे गलत हैं, क्योंकि इस प्रकार, वर्गीकरण और मापदंड स्क्रीनिंग महत्वपूर्ण हैं। प्रोटोकॉल में सूचीबद्ध के रूप में, हम 2011 NINCDS-ADRDA नैदानिक मानदंड और MMSE, और मापदंड पहचान और MCI के वर्गीकरण के लिए इस्तेमाल किया; हमारे स्क्रीनिंग मानदंड भी ऊपर प्रोटोकॉल में संदर्भित कर रहे हैं। हम उन रोगियों को जो परीक्षण के लिए उपयुक्त नहीं थे, और फिर, सही जो बाद प्रयोगों के लिए मौलिक है शेष रोगियों, वर्गीकृत बाहर रखा। महत्वपूर्ण जीसीए विश्लेषण निर्देशित कार्यात्मक कनेक्टिविटी से पीसीसी पूरी मस्तिष्क और पूरे मस्तिष्क से विज्ञापन, एमसीआई, के बीच प्रदेश के लिए निकला है और डेटा का उपयोग कर नियंत्रण समूह से प्राप्त neuroimaging. हम इस प्रोटोकॉल में जीसीए के विश्लेषण का विवरण प्रस्तुत किया। इस प्रौद्योगिकी निर्देश कनेक्टिविटी में समूहों के बीच महत्वपूर्ण अंतर पाया, और कार्यात्मक परिवर्तन और विज्ञापन प्रगति के बीच संबंध अच्छी तरह समझाया।
इस अध्ययन का हमारे डेटा विश्लेषण में, व्यक्तियों (उम्र, लिंग और शिक्षा का स्तर, ये 3 समूहों के बीच समान हैं, और इसलिए, यह निष्कर्ष का एक उद्देश्य मूल्यांकन करने के लिए कठिन है के बाद से नहीं सहित) के बीच मतभेद उत्पन्न हुई। इस समस्या को हल करने के लिए, हम डेटा समूहों के बजाय, व्यक्तिगत डेटा का विश्लेषण। प्रत्येक समूह में चर माध्य और एसडी, और संख्या और प्रतिशत, ची-वर्ग परीक्षण का उपयोग कर के रूप में सतत चर के रूप में प्रतिनिधित्व कर रहे हैं। इस मात्रात्मक निर्धारण के माध्यम से, हम निष्पक्ष पीसीसी और पूरे मस्तिष्क क्षेत्र के बीच निर्देशित कनेक्टिविटी का मूल्यांकन कर सकते हैं और कार्यात्मक परिवर्तन मस्तिष्क में विज्ञापन की प्रगति के साथ जुड़े स्पष्ट।
हालांकि रैखिक संबंध और स्वतंत्र घटक विश्लेषण (आईसीए) व्यापक रूप से कार्यात्मक कनेक्टिविटी का अध्ययन करने के लिए इस्तेमाल किया गया है, इन परिणामों नहीं directivity है। जीसीए fMRI समय श्रृंखला के कारण प्रभाव को मापने के लिए ही नहीं बल्कि गतिशीलता और बोल्ड रु-fMRI14,15से प्राप्त सिग्नल की दिशा दिखाने के लिए उपयोग किया जा कर सकते हैं।
हम प्रदेश इकाई और पूरे मस्तिष्क जीसीए रॉय और निर्देशित कनेक्टिविटी में विज्ञापन, एमसीआई, के बीच पाया मतभेद के रूप में प्रदेश कांग्रेस के साथ का उपयोग कर नेटवर्क के बीच निर्देशित कनेक्टिविटी का विश्लेषण और नियंत्रण समूहों। इस प्रकार, हमने निष्कर्ष निकाला पीसीसी, DMN मस्तिष्क क्षेत्र का एक महत्वपूर्ण केंद्र के रूप में एक महत्वपूर्ण प्रभाव पर विज्ञापन प्रगति है कि। पीसीसी हो सकता है न केवल असामान्यताओं शो में जानकारी प्राप्त करने लेकिन सूचना प्रसारण में असामान्यताएं भी दिखाएँ। इसके अलावा, इस अध्ययन से पता चलता है कि असामान्य कनेक्शन के साथ सभी मस्तिष्क क्षेत्रों में सूचना के प्रसारण के अलग-अलग नोड्स के लिए छोड़कर (बाईं मध्य फ्रंटल गाइरस और बाएँ precuneus), दिशात्मक, है क्योंकि इन मस्तिष्क क्षेत्रों में असामान्यताएं एकतरफा रहे हैं। इस अध्ययन का एक और दिलचस्प पहलू है कि इन विसंगतियों के कनेक्शन मुख्य रूप से बाएँ गोलार्द्ध में होने के लिए लग रहे हो। प्रमुख गोलार्ध (बायां) चोट करने के लिए दाएँ गोलार्द्ध जल्दी चयापचय गिरावट और शोष16करने के लिए अग्रणी, से और अधिक संभावना है, क्योंकि यह हो सकता है।
फिर भी, हमारे अध्ययन में कुछ सीमाएँ हैं। जीसीए प्रौद्योगिकी नमूना दर 2 तक पहुँच जाता है, के लिए s, विभिन्न hemodynamic देरी सही17प्राप्त करने के लिए मुश्किल कर रहे हैं, और धीमी गति से गतिशीलता बोल्ड के संकेत पर 2 s कुछ तेजी से कारण रिश्ता नुकसान18पैदा कर सकते हैं। एक परिणाम के रूप में, इस सीमा के प्रयोगात्मक डेटा के विचलन करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं। चूंकि परीक्षण नमूने का आकार इतना पर्याप्त रूप से बड़ा नहीं था, अतिरिक्त नमूने परिणाम सत्यापित करने के लिए आवश्यक हैं।
वर्तमान में, कुछ अध्ययन बहुभिन्नरूपी जीसीए तकनीक एकाधिक मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच सम्बन्ध का वर्णन करने के लिए इस्तेमाल किया है। सिद्धांत रूप में, बहुभिन्नरूपी जीसीए मस्तिष्क में दिशात्मक कनेक्टिविटी की जटिलता को उजागर कर सकते हैं एक बेहतर तकनीक है; साथ क्षेत्र12hemodynamic देरी बदलता है के रूप में हालांकि, यह bivariate जीसीए से अधिक तकनीकी चुनौतियों है। बहुभिन्नरूपी जीसीए की चुनौतियों को संबोधित और यह मस्तिष्क की जटिल दिशात्मक कनेक्टिविटी बेहतर प्रदर्शन करने के लिए अनुसंधान करने के लिए लागू करने के लिए हमारे भविष्य के लक्ष्य है।
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Disclosures
लेखक घोषणा की कि वे किसी भी प्रतिस्पर्धा वित्तीय हितों नहीं है।
Acknowledgments
लेखक Gongjun जी कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर समर्थन के लिए धन्यवाद। इस शोध आंशिक रूप से समर्थित था राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन के चीन द्वारा (सं. 81201156, 81271517); Zhejiang प्रांतीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन के चीन (सं। LY16H180007, LY13H180016, 2013C33G1360236), और विज्ञान फाउंडेशन स्वास्थ्य आयोग झोज्यांग प्रांत (सं. 2013RCA001, 201522257) से।
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. |
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