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弥散张量成像在意识障碍中的应用(综述)

 edwardkcj 2018-09-19

神经影像学的发展产生了许多新的临床成像技术,提高了神经系统疾病的诊断和预测能力。目前,意识障碍(DOC)患者的诊断主要采用临床行为学评估(如改进的昏迷康复量表,CRS-R),其具有主观性,误诊率高达 40%。

为此,来自比利时的 Cavaliere 教授综述了相关文献,讨论如何利用弥散张量成像(DTI)测量 DOC 患者的异常脑白质,并阐述了最常见的弥散成像采集程序和弥散成像相关问题,指出 DTI 成像目前存在的问题、现有的知识缺陷以及神经影像学技术在理解 DOC 病理和临床特征中的重要角色。该论文发表于近期出版的 frontiers in human neuroscience。

在 DOC 患者无明确脑结构损伤时,传统的神经影像技术很难解释其临床和行为学异常,这也促成了非传统磁共振(MRI)技术的发展,以此来研究近似正常的脑结构组织,进一步探索神经科学领域的未知奥秘。

DTI 是一种非侵袭性的 MRI 技术,能够识别传统 CT 和 MRI 难以发现的脑微观结构改变,特别是神经纤维束变化和方向(图 1),目前 DTI 已成熟的应用于基础实验和临床研究中,能为严重脑损伤患者发现疾病生物标志物并且预测预后提供参考。DTI 也可应用于脑发育、探测正常人群年龄相关的脑退行性变、脑缺血、弥漫性轴索损伤(DAI)等相关脑损伤领域。

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图 1.DTI 神经纤维束成像。

DTI 相关原理

DTI 的物理学原理是基于水分子弥散。弥散是水分子的随机不规则的自由运动 - 布朗运动(Brownian Motion),是最基本的自然物理现象之一,如水分子的运动不受任何限制,那么这个三维运动在各方向的运动是相等的,这种弥散称为各项同性。

DTI 是近年来运用于临床的一种结构磁共振成像方法,它是在弥散加权成像(DWI)基础上发展起来的是一种无创的磁共振成像方法,利用水分子弥散的各向异性来追踪神经纤维的走行以评价组织结构的完整性。可使用各向异性分数(FA),相对各向异性(RA)和容积比(VR)来对其量化。

FA 是指水分子张量各向异性成分占整个扩散量的比例,为最常用的参数;RA 是张量的各向异性与各向同性的比例;VR 是扩散形成的椭圆体与球体的容积比。FA、VA 和 RA 均在 0-1 之间变化,其区别在于:FA 对较低的各向异性敏感,其大小与髓鞘的完整性、纤维密度及走向一致性有密切关系,能够反映脑白质纤维束是否完整;VA 对较高的各向异性敏感;RA 与各向性呈线性相关。

DTI 在 DOC 研究中的应用

DTI 算是一种相对较新的 MRI 技术,到目前为止,大量的相关论文已发表,主要聚焦于 DOC 患者的创伤病因与机制。部分研究者正试图通过 DTI 技术来区别 TBI 或非 TBI 所致 DOC 患者的不同意识状态(如 VS、MCS 等),并分析损伤程度与临床预后关系。

对于缺氧 / 缺氧损伤的患者(AHI),很少有研究试图通过 DTI 成像来检测和描述脑白质微观结构的改变。最近发表的一篇关于 1 例 76 岁男性植物状态患者个案研究报道,分别于患者心脏骤停后第 41 天、75 天、173 天、284 天行 DTI 扫描,发现脑白质的 11 个感兴趣区早期 FA 降低,且先于宏观 MRI 改变,这也在尸检神经病理结果中得到证实(图 2)。

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图 2. 对照组(a)和 76 岁男性 VS 患者(b)彩色编码 FA 图和 FLAIR MRI,随着时间的延迟,FA 值持续降低。

另一项研究发现,49 例心脏骤停患者其 19 个预先定义的脑白质区(图 3)神经纤维轴向和径向弥散率明显降低。

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图 3. 49 例心脏骤停患者 19 个预先定义的 ROI.

Wu 教授(2011)和 Luyt 教授(2014)利用相同的 ROIs 方法,分别分析 57 例和 49 例心脏骤停后昏迷生存患者的 FA 值与 ADC 值变化,结果示:FA 值在损伤后呈高度动态变化,其改变可预测 DOC 患者的不良预后,灵敏度和特异度分别为 94%、100%(图 4)。

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图 4. FA 值预测 DOC 患者不良预后,灵敏度和特异度分别为 94%、100%。

进一步对 5 例缺氧性 VS 患者的研究表明,损伤 3 月后,预先选择的幕上(如丘脑和胼胝体)区域 FA 值普遍下降,而幕下(如桥脑和中脑区)区域无明显差异(图 5),这些改变已被证明与 CRS-R 评分和听觉任务下功能磁共振成像(fMRI)激活相关。

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图 5. 预先选择的幕上(如丘脑和胼胝体)区域 FA 值普遍下降,而幕下(如桥脑和中脑区)区域无明显差异。

对于 TBI 患者,第一篇关于 DTI 应用于弥漫性轴索损伤(DAI)的论文发表于 2002 年,作者对 10 例健康对照组和 5 例轻度 TBI 患者损伤 24 小时内的 DTI 成像进行分析,发现 TBI 患者宏观结构正常处脑组织 FA 值降低,特别是内囊和胼胝体处(图 6),这些发现也被后续很多研究所证实(图 7)。其指出,胼胝体膝部、压部 FA 值显著降低,且严重 TBI 患者胼胝体压部重建纤维数量明显下降。

此外,胼胝体膝部、压部 FA 值的改变与 CRS-R 评分及患者预后显著相关,其他关于严重 TBI 的研究显示许多 ROI 的弥散参数发生改变,主要是 FA 值,这些区域包括前后放射冠、皮质脊髓束、扣带束纤维、外囊、胼胝体、下额枕束和上纵束等。报道的重症 TBI 患者 FA 值(非 ADC 值)与 1 年预后相关的 4 条纤维束包括下纵束、内囊后肢、大脑脚、胼胝体后部。

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图 6. 轻度脑损伤患者 ROIs(膝部、体部、压部)重建纤维束,体部与压部纤维束密度下降。 

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图 7. 1 例年龄匹配的全脑纤维束成像对照组及 1 例 26 岁男性 DOC 患者(外伤后 15 月). 纤维束以标量模式代表(0.4-0):高 FA 值区域以红色表示(0.4),低 FA 值区域以蓝色表示(0)。可见 TBI 患者 FA 值弥散性较低,且以右侧为主。

其他实验已阐述了 TBI 患者脑白质异常,其中一些探讨了上行网络系统(ARAS)的作用,此系统包括网状结构内、外侧区的感觉传入,自内侧区向间脑(背侧丘脑板内核)的上行投射,以及自丘脑核团至大脑皮质广泛区域的投射。

投至网状结构的感觉纤维几乎携带各种感觉信息:脊髓网状纤维传导躯体和内脏感觉;脑神经感觉核和上丘传导躯体感觉(三叉);味觉(孤束核)、平衡觉(前庭核)、听觉(听觉传导通路侧支)和视觉(上丘)。有报道发现连接脑干唤醒核与前脑基底核、丘脑核的脑白质通路完全中断后,丘脑 - 皮质通路部分保留(图 8,图 9)。

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图 8. TBI 患者与正常对照组楔形核与楔形下核(中脑网状结构,红色)、桥脑嘴核(蓝色)形成的纤维束矢状位和冠状位,显示丘脑连接全无,但下丘脑连接部分保留(黄色部位为血肿灶)。 

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图 9. 昏迷患者与正常对照组丘脑皮质连接和经胼胝体连接,可见丘脑皮质纤维打断,特别是血肿部位(白色箭头处),另外,经胼胝体纤维束减少。

最近一项使用概率纤维束成像方法对 14 例 AHI 患者和 10 例健康对照的研究确认了 FA 值与 ARAS 下部纤维束体积降低相关,而 MD 值变化无显著差异(图 10)。另一类似研究表明不同 DOC 状态(VS、MCS、exit-MCS)患者默认网络(DMN)区 FA 值下降不同(图 11),且其结构连接与临床诊断和 CRS-R 评分相关。

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图 10. AHI 患者 ARAS 下部纤维束体积缩小,FA 值降低。subgroup B(觉醒缺陷)组 vs 正常组,FA 值和 TV(tract volume)显著下降。

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图 11. 与健康对照组相比,DOC 患者多个 DMN 区 FA 值下降。

DTI 的优势及其缺陷

DTI 现已广泛应用于 TBI 以识别脑结构异常,但关于 AHI 的研究较少,可借助 DTI 技术研究 AHI 的病理生理学,加深对其解剖和功能认识,以及在功能连接或微观结构改变方面与 TBI 的差异。利用 DTI 研究 DOC 的一个优势是可在静息状态下评估患者的脑白质微观结构(水分子扩散特性理论上不受镇静或安眠药物的影响),这一点非常重要,防止了数据采集时 DOC 患者不自主运动造成的伪影,正是这点限制了 fMRI 对 DOC 患者脑部功能的准确反映。

此外,良好的 DTI 数据质量使其可能取代 GCS 评分从而预测患者预后。事实上,DOC 患者常出现脑萎缩和继发性脑积水,TBI 和缺血性 / 出血病变也会改变脑结构,一方面,这些因素会限制标准化基于体素的 ROI 分析,另一面也促使更精细、更复杂技术的应用。生理效应干扰可能是另一个需要面对的问题,DTI 技术可很好地解决这些问题,但 DTI 无法回避神经纤维交叉处显示不良或错误等缺陷。

总的来说,DTI 技术加深了我们对昏迷患者的认识,特别是外伤性因素所致的昏迷。目前,利用 DTI 评估 DOC 的严重性、辅助诊断 DOC 及判断预后的相关研究仍有限,尽管如此,DTI 仍是一个强大的工具,帮助洞察脑白质异常的发病机制,更好地理解 DOC 患者意识的神经基础及临床特点。

关于弥散张量成像下述说法不正确的是:

  • 是一种侵袭性MRI技术,可识别传统CT和MRI难以发现的脑微观结构改变;
  • 可为严重脑损伤患者发现疾病生物标志物并且预测预后提供参考;
  • 优势是可在静息状态下评估患者的脑白质微观结构;
  • 物理学原理是基于水分子弥散。
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编辑: 吴月奎                                                                                                                         

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