研究課題
基盤研究(C)
認知症性疾患の超早期の診断には、神経心理検査は精度が低く、客観的バイオマーカとして脳の画像診断が期待されている。MRIは非侵襲的であり比較的安価で繰り返し測定も容易なことから応用が望まれる。しかし、認知症の超早期において脳萎縮はごく軽度であり、従来の脳体積測定や皮質厚測定では異常を発見しがたい。一方、脳内ネットワーク解析は脳局所の相互の関連を数学的に解析する手法であり、超早期でのネットワーク異常を鋭敏に検出しうると推測される。本研究では、MRIの中でも特に普遍性の高い全脳の3次元T1強調画像に注目し、グラフ理論による構造ネットワーク解析を応用することにより超早期診断における有用性を検討する。
認知機能低下を訴えアルツハイマー病が疑われた53例の患者に3DT1強調画像を含むMRIとアミロイドPETを実施した。3DT1強調画像から灰白質を抽出し、個人レベルの脳内ネットワーク解析をグラフ理論に基づいて行い、脳内ネットワークのハブ領域を表す媒介中心性画像とアミロイド蓄積の定量指標であるセンチロイドスケールとの相関をStatistical Parametric Mappingにより求めた。媒介中心性はセンチロイドスケールと、楔前部でZスコア3.17 (p<0.001) と有意な逆相関を示した。アミロイドが早期に蓄積する楔前部のネットワーク異常は、アルツハイマー病に特徴的な所見といえる。
アミロイドPET陽性は、アルツハイマー病の診断の必要条件である。日常臨床でアルツハイマー病と診断される症例のうち、約30％にアミロイドPET陰性例が含まれると報告されており、アミロイドPETはアルツハイマー病診断に大きな影響を与えることが分かっている。しかし、アルツハイマー病診が疑われるすべての患者にアミロイドPETを実施することはできず、アミロイド陽性を予測する他のバイオマーカーが必要とされる。本研究では、このバイオマーカーとして、構造的T1強調MRIに注目し、萎縮がみられない段階においてアルツハイマー病で最も早くアミロイド蓄積が観察される楔前部にネットワーク異常を検出することができた。
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