Расширенный диффузии изображений в гиппокампе крыс с мягкой травматического повреждения головного мозга
Summary
Общая цель этой процедуры заключается в получении количественной микроструктурной информации гиппокампа у крысы с легкой черепно-мозговой травмой. Это делается с использованием передового диффузионного взвешенного протокола магнитно-резонансной томографии и анализа параметрических диффузионных карт.
Abstract
Легкая черепно-мозговая травма (mTBI) является наиболее распространенным типом приобретенных черепно-мозговой травмы. Поскольку пациенты с черепно-мозговой травмой демонстрируют огромную изменчивость и неоднородность (возраст, пол, тип травмы, другие возможные патологии и т.д.), модели животных играют ключевую роль в распутывании факторов, которые являются ограничениями в клинических исследованиях. Они обеспечивают стандартизированную и контролируемую обстановку для изучения биологических механизмов травми и ремонта после ТБИ. Однако не все модели животных эффективно имитируют диффузную и тонкую природу mTBI. Например, широко используемые контролируемые корковые воздействия (CCI) и боковой жидкости ударных травм (LFPI) модели используют краниотомии подвергать мозг и вызвать широкое координационного травмы, которые обычно не видели в mTBI. Таким образом, эти экспериментальные модели не являются действительными для имитации mTBI. Таким образом, соответствующая модель должна использоваться для исследования mTBI. Модель падения веса Marmarou для крыс причиняет подобные микроструктурные изменения и познавательные ухудшения как у пациентов которые выдерживают слабую травму; поэтому эта модель была выбрана для этого протокола. Обычные компьютерной томографии и магнитно-резонансной томографии (МРТ) обычно не показывают никаких повреждений после легкой травмы, потому что mTBI вызывает часто только тонкие и диффузные травмы. С диффузией взвешенных МРТ, можно исследовать микроструктурные свойства ткани мозга, которые могут обеспечить более глубокое понимание микроскопических изменений после легкой травмы. Таким образом, цель этого исследования заключается в получении количественной информации о выбранном регионе интересов (т.е. гиппокамп) для последующей прогрессии заболевания после получения легкой и диффузной черепно-мозговой травмы.
Introduction
Травматическая черепно-мозговая травма (TBI) получила больше внимания в последние годы, как стало ясно, что эти травмы головного мозга может привести к пожизненной когнитивных, физических, эмоциональных и социальных последствий1. Несмотря на это повышение осведомленности, мягкий TBI (mTBI, или сотрясение мозга) по-прежнему часто занижены и недиагностированы. MTBI был назван молчаливой эпидемии, и лица с историей mTBI показывают более высокие показатели злоупотребления психоактивными веществами или психических проблем2. Несколько пациентов с mTBI выходят на недиагностированные каждый год из-за диффузного и тонкого характера травм, которые часто не видны на обычной компьютерной томографии (КТ) или магнитно-резонансной томографии (МРТ). Отсутствие радиологических доказательств повреждения головного мозга привело к разработке более передовых методов визуализации,таких как диффузионная МРТ, которые более чувствительны к микроструктурным изменениям 3.
Диффузия МРТ позволяет in vivo отображение микроструктуры, и этотметод МРТ был широко использован в исследованиях TBI 4,5,6. От диффузии тензора, дробная анизотропия (FA) и средняя диффузорность (MD) вычисляются для количественной оценки изменений в микроструктурной организации после травмы. Недавние обзоры в mTBI пациентов сообщают об увеличении ВС и уменьшается в MD после травмы, которая может свидетельствовать о аксональной опухоль7. Противоположность, увеличения в MD и уменьшениях в FA также найдены и предложены для того чтобы underlie нарушения в parenchymalструктуре следуя за образованием отека, аксональной дегенерацией, или misalignment волокна/нарушением 8. Эти смешанные выводы могут быть частично объяснены значительной клинической неоднородностью mTBI, вызванной различными типами воздействия и тяжести (например, ускорение вращения, тупая травма силы, травма взрыва или комбинация первого). Однако в настоящее время нет четкого консенсуса в отношении лежащей в основе патологии и биологической/клеточной основы, лежащей в основе изменений в микроструктурной организации.
Модели животных обеспечивают стандартизированную и контролируемую настройку для более детального изучения биологических механизмов травми и ремонта после TBI. Несколько экспериментальных моделей для TBI были разработаны и представляют различные аспекты человека TBI (например, координационный против диффузной травмы или травмы, вызванные вращательных сил)9,10. Обычно используемые модели животных включают контролируемое воздействие корковой (CCI) и боковой жидкости ударных травм (LFPI) модели11,12. Хотя экспериментальные параметры могут быть хорошо контролируемыми, эти модели используют краниотомию для разоблачения мозга. Краниотомии или переломы черепа обычно не видели в mTBI; поэтому эти экспериментальные модели не являются действительными для имитации mTBI. Модель ускорения удара, разработанная Marmarou et al.13, использует вес, который сбрасывается с определенной высоты на голову крысы, которая защищена шлемом. Эта модель животных вызывает аналогичные микроструктурные изменения и когнитивные нарушения, как видно у пациентов, которые поддерживают легкую травму. Таким образом, это Marmarou падение веса модель подходит для исследования изображений биомаркеров для диффузных mTBI14,15.
Этот отчет демонстрирует применение передовой диффузии МРТ в модели крыс mTBI с использованием модели падения веса Marmarou. Первый показано, как вызвать легкую и диффузную травму, и анализ с использованием диффузии тензоризображения (DTI) модель затем предоставляется. Специфическая биологическая информация получена с использованием более продвинутых моделей диффузии (т.е., диффузионная визуализация куртоза (DKI) и модель целостности тракта белого вещества (WMTI). В частности, легкая травма наносится и микроструктурные изменения затем оцениваются в гиппокампе с помощью обычных T2-взвешенных МРТ и передовых диффузионной визуализации протокола.
Protocol
Representative Results
Discussion
Поскольку mTBI часто является результатом диффузной и тонкой травмы, которая не показывает никаких отклонений на КТ и обычных МРТ, оценка микроструктурных повреждений после легкой травмы остается проблемой. Поэтому, более передовые методы визуализации необходимы для визуализации в пол…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Авторы хотели бы поблагодарить Исследовательский фонд – Фландрии (FWO) за поддержку этой работы (Грант номер: G027815N).
Materials
| Induction of trauma | |||
| 0.9% NaCl physiologic solution | B Braun | 394496 | |
| brass weight 450g | custom made | custom made | diamter 18mm and 210 mm height |
| catheter | Terumo | Versatus-W | 26G |
| ethilon II | Ethicon | EH7824 | FS-3, 4-0, 3/8, 16mm |
| Matrass | Foam to Size | Type E | |
| Plexiglas tube | ISPA Plastics | 416564 | M1 PMMA XT GOO tube 25×19 mm (inner diamter 19 mm, minimal length of 1.50 m) |
| Preclinical CT scanner | Molecubes | X-cube | |
| Steel helmet | custom made | custom made | diameter 10 mm and 3 mm thickness |
| Vetbond Tissue Adhesive | 3M | 1469SB | |
| Vetergesic (buprenorphin) | EcuPhar | VETERG20 | 0.05 mk/kg |
| Xylocaine 2% gel | AstraZeneca | Xylocaine 2% | gel |
| Xylocaine (lidocain 2%) | Aspen/AstraZeneca | Xylocaine 2% gel | 100 μl injection |
| Diffusion MRI | |||
| Preclinical MRI acquisition software | Bruker Biospin MRI GmbH | Z400_PV51_CENTOS55 | ParaVision 5.1 MRI software |
| Preclinical MRI scanner | Bruker Biospin MRI GmbH | PharmaScan 70/16 | 7T MRI scanner |
| Quadrature volume coil | Bruker Biospin MRI GmbH | RF RES 300 1H 075/040 QSN TR | Model No: 1P T13161C3 |
| Small animal physiological monitoring unit | Rapid Biomedical | EKGHR02-0571-043C01 | Unit for respiratory monitoring |
| Water-based heating unit | Thermo Fisher Scientific | Haake S 5P | Model No: 1523051 |
| Anaesthesia | |||
| Anaesthesia movable unit | Veterenary technics | BDO – Medipass, Ijmuiden | |
| isoflurane: Isoflo | Zoetis | B506 | |
| Oxygen generator | Veterenary technics | 7F-3 | BDO – Medipass, Ijmuiden |
| Diffusion image processing | |||
| Amide | http://amide.sourceforge.net | Version 1.0.5. | Medical Imaging Data Examiner Toolbox (Loening AM, Gambhir SS, " AMIDE: A Free Software Tool for Multimodality Medical Image Analysis", Molecular Imaging, 2(3):131-137, 2003) |
| ExploreDTI | http://www.exploredti.com | Version 4.8.6 | Toolbox for (pre-)processing and analysis of diffusion weighted MR images (Leemans A, Jeurissen B, Sijbers J, and Jones DK. ExploreDTI: a graphical toolbox for processing, analyzing, and visualizing diffusion MR data. In: 17th Annual Meeting of Intl Soc Mag Reson Med, p. 3537, Hawaii, USA, 2009) |
| MRtrix3 | http://www.mrtrix.org | Version 3.0_RC3-86-g4b523b41 | Toolbox for (pre-)processing and analysis of diffusion weighted MR images |
Referências
- Carroll, L. J., et al. Systematic Review of the Prognosis After Mild Traumatic Brain Injury in Adults. Cognitive, Psychiatric, and Mortality Outcomes: Results of the International Collaboration on Mild Traumatic Brain Injury Prognosis. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 95 (3), S152-S173 (2014).
- Buck, P. W. Mild Traumatic Brain Injury: A Silent Epidemic in Our Practices. Health & Social Work. 36 (4), 299-302 (2011).
- Bodanapally, U. K., Sours, C., Zhuo, J., Shanmuganathan, K. Imaging of Traumatic Brain Injury. Radiologic Clinics of North America. 53 (4), 695-715 (2015).
- Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophysical Journal. 66 (1), 259-267 (1994).
- Hulkower, M. B., Poliak, D. B., Rosenbaum, S. B., Zimmerman, M. E., Lipton, M. L. A Decade of DTI in Traumatic Brain Injury: 10 Years and 100 Articles Later. American Journal of Neuroradiology. 34 (11), 2064-2074 (2013).
- Hutchinson, E. B., Schwerin, S. C., Avram, A. V., Juliano, S. L., Pierpaoli, C. Diffusion MRI and the detection of alterations following traumatic brain injury. Journal of Neuroscience Research. 96 (4), 612-625 (2018).
- Wallace, E. J., Mathias, J. L., Ward, L. Diffusion tensor imaging changes following mild, moderate and severe adult traumatic brain injury: a meta-analysis. Brain Imaging and Behavior. , 1-15 (2018).
- Rutgers, D. R., et al. White Matter Abnormalities in Mild Traumatic Brain Injury: A Diffusion Tensor Imaging Study. American Journal of Neuroradiology. 29 (3), 514-519 (2008).
- Bondi, C. O., et al. Found in translation: Understanding the biology and behavior of experimental traumatic brain injury. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 58, 123-146 (2015).
- Shultz, S. R., et al. The potential for animal models to provide insight into mild traumatic brain injury: Translational challenges and strategies. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 76, 396-414 (2017).
- Osier, N. D., Dixon, C. E. The Controlled Cortical Impact Model: Applications, Considerations for Researchers, and Future Directions. Frontiers in Neurology. 7 (AUG), (2016).
- Lyeth, B. G. Historical Review of the Fluid-Percussion TBI Model. Frontiers in Neurology. 7 (DEC), 1-7 (2016).
- Marmarou, A., Foda, M. A. A. -. E., van den Brink, W., Campbell, J., Kita, H., Demetriadou, K. A new model of diffuse brain injury in rats. Journal of Neurosurgery. 80 (2), 291-300 (1994).
- Heim, L. R., et al. The Invisibility of Mild Traumatic Brain Injury: Impaired Cognitive Performance as a Silent Symptom. Journal of Neurotrauma. 34 (17), 2518-2528 (2017).
- Zohar, O., Rubovitch, V., Milman, A., Schreiber, S., Pick, C. G. Behavioral consequences of minimal traumatic brain injury in mice. Acta Neurobiol Exp (Wars. 71 (1), 36-45 (2011).
- Pierpaoli, C., Basser, P. J. Toward a quantitative assessment of diffusion anisotropy. Magnetic resonance in medicine : official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 36 (6), 893-906 (1996).
- Jensen, J. H., Helpern, J. A. MRI quantification of non-Gaussian water diffusion by kurtosis analysis. NMR in Biomedicine. 23 (7), 698-710 (2010).
- Fieremans, E., Jens, H., Jensen, J. A. H. White matter characterization with diffusional kurtosis imaging. NeuroImage. 58, 177-188 (2011).
- Leemans, A. . Explore DTI. , (2019).
- Loening, A. M., Gambhir, S. S. AMIDE: A Free Software Tool for Multimodality Medical Image Analysis. Molecular Imaging. 2 (3), 131-137 (2003).
- Veraart, J., et al. Denoising of diffusion MRI using random matrix theory. NeuroImage. 142, 394-406 (2016).
- Veraart, J., Fieremans, E., Novikov, D. S. Diffusion MRI noise mapping using random matrix theory. Magnetic Resonance in Medicine. 76 (5), 1582-1593 (2016).
- Braeckman, K., et al. Dynamic changes in hippocampal diffusion and kurtosis metrics following experimental mTBI correlate with glial reactivity. NeuroImage: Clinical. 21 (August 2018), 101669 (2019).
- Jones, D. K., Knösche, T. R., Turner, R. White matter integrity, fiber count, and other fallacies: The do’s and don’ts of diffusion MRI. NeuroImage. 73, 239-254 (2013).
- . Matlab code DKI and WMTI model Available from: https://github.com/NYU-DiffusionMRI/Diffusion-Kurtosis-Imaging (2019)
