摘要：在人类妊娠的中晚期，神经快速发育是由包括神经元迁移、细胞组织、皮层分层和髓鞘形成等基本过程所支撑的。在这个时期，白质的生长和成熟为一个高效的结构连接网络奠定了基础。关于健康人类胎儿大脑发育轨迹的详细知识有限，部分原因是在这一人群中获取高质量的MRI数据存在固有的挑战。在这里，我们使用最先进的高分辨率多壳运动校正扩散加权MRI(dMRI)，作为正在发展的人类连接体项目(dHCP)的一部分，来表征113个22 - 37周妊娠的胎儿的白质微结构在子宫内的成熟。我们定义了5个主要的白质束，并利用传统的扩散张量模型和多壳多组织模型对其微观结构特征进行了表征。与关联束相比，我们在丘脑皮层纤维中发现了独特的成熟趋势，并在胼胝体的特定部位发现了不同的成熟趋势。虽然胼胝体压部的部分各向异性呈线性增长，但其他大部分白质束的部分各向异性呈复杂的非线性趋势，在妊娠早期部分各向异性先是下降，随后又增加。后者特别值得关注，因为它与之前在子宫外早产儿中描述的趋势明显不同，这表明这种正常的胎儿数据可以为了解与早产相关的神经发育损伤的连接性异常提供重要的见解。
1.简述
在人类胎儿中，大脑主要白质通路发展在妊娠前第二第三阶段极其迅速而有明显分层顺序。这些白质连接的结构和完整性在支持和协调功能网络中有不可或缺的作用。目前对这些过程的了解很大程度上依赖于死亡后的数据。胎儿MRI可以捕获全脑在其生存和功能状态下的发育，从而为了解正常生长提供重要的额外信息。特别是白质，这可以包括发展的远程连接和特定区域的轨迹的详细的调查。
早产儿认知和运动问题的高患病率强调了更好地理解这一关键时期的重要性。在这些婴儿中，早期暴露于子宫外环境可能会影响后来的神经发育轨迹。多项证据表明，白质异常是主要的病理，进一步表明，这种特殊的组织类型既处于发展的关键阶段，又易受外部影响。
在这种情况下，表征子宫内白质成熟具有重要的规范性参考作用。
由于难以从这一人群中获取固有的成像数据，例如处理与母质组织和胎儿持续运动相关的图像伪影，因此使用MRI等非侵入性方法对胎儿白质束的体内发育进行精确表征具有挑战性。
还需要招募足够多的受试者来解释人口异质性和年龄效应。以往的研究也很难概括为典型发育的代表，因为它们包括了脑异常或子宫外早产儿的临床人群。所有现有的研究都使用扩散张量成像(DTI)来描述微观结构的变化;然而，结果并不一致。虽然一些研究报道了DTI指标与胎龄(GA)之间的线性关系，其他研究拟合了非线性模型，其他研究仍未发现明显的年龄依赖性。
在这项研究中，我们利用最先进的高角度分辨率多壳扩散加权MRI (dMRI)采集技术来解决DTI的局限性和胎儿成像的挑战，以及专门为研究具有挑战性的胎儿数据而开发的重建和处理管道，这是发展中的人类连接体项目(dHCP)的一部分(http://www.developingconnectome. org)。我们应用新开发和优化的方法，在一个大队列的从22到37周的113个健康胎儿。
通过这些方法，我们能够描绘出特定的白质束，包括左右皮质脊髓束(CST)(一个投射束的例子)，视辐射束(ORs)和下纵束(ILF)(联合束的例子)，以及胼胝体(CC)(连合束的例子)。选择这些特定束是因为已知它们的发育轨迹存在差异，而且它们的损伤或异常发育与神经发育障碍或智力残疾的病理生理学有关。这项研究是对人类妊娠中后期白质微结构成熟变化的最大规模和最详细的宫内特征研究，为我们提高对神经发育障碍的神经病理生理学基础的理解提供了宝贵的资源。
2. 结果
2.1 胎儿队列中全脑发育和FA的规范趋势
胎儿dMRI数据收集于151例(22岁至38周)的dHCP。每个受试者采用dHCP预处理流水线进行处理，包括考虑胎儿运动不可预测、回声平面成像几何畸变、胎儿位置差异引起的信号强度不均匀性等具体措施。胎儿头部较小，与线圈距离较远，信噪比较差。在接受人工评估的151名受试者中，38名受试者因采集过程中过度运动而失败。
为了验证数据集显示了正常的容量增长预期趋势，我们计算了每个受试者的全脑容量和胎龄之间的关系。与现有的文献一致，我们发现在整个研究期间，体积呈强的线性增长。全脑平均FA与GA呈相似的正线性关系(图1C)。
 图1 （A）被试胎龄分布；（B）根据胎龄绘制的全脑容积；（C）根据胎龄绘制的全脑平均FA。
2.2 22-37周胎龄投射束、联合束和连合束微结构
接下来，我们在MRtrix3中使用约束球面反褶积估计单个方向密度函数(odf)。该方法通过解决在一个体素内解决交叉纤维群的挑战，改进了束状图估计。这可能会混淆其他常用的方法，如扩散张量成像。首先将单个受试者的odf收集到每个妊娠周的平均模板中，然后每3周(22、26、29、32和35妊娠周)使用概率流线束追踪来勾画5个不同的白质路径(CC、CSTs、ILFs、ORs)。除了在最小的22胎周模板中难以估计的OR外，所有病例的纤维示踪都是成功的，但在所有其他年龄阶段都可以被可靠地识别出来(图2)。然后使用模板到受试者的扭曲变换来将纤维束从年龄匹配的模板转换为个体受试者空间。
 图2 目标概率流线示踪方式得到的白质通路
2.3 白质束有不同的成熟轨迹
为了将我们的研究结果放在之前研究白质发展的背景下，我们首先使用了弥散张量度量;
FA和平均扩散系数(MD)来估计每个纤维束下微结构的变化。平均FA和MD在不同的白质束内显示出不同的成熟轨迹(图3)。GA和张量度量之间的关系在大多数被圈定的白质束中最好用二次多项式拟合来描述(图3)，其中压部FA、MD及CST中MD呈线性关系。
正如预期的那样，在整个研究期间，白质中存在着复杂的发育变化，FA/MD和GA之间的关系在所有束中都是显著的。左、右半球之间对任何一种划定的脑束均无显著差异。特别值得注意的是，在CC的不同部位发现了明显的FA/MD成熟趋势，在压部FA和GA之间呈线性关系(ρ =0.36)，但在膝处的关系更为复杂。FA值从22到30周GA先降低,然后足月妊娠后增加(图3)。在MD值中这个关系为倒数关系,压部线性减少(ρ= 0.3)和膝部为类似的非线性关系，峰值在30周，随后减小。CC压部，FA从22到30周呈下降趋势,然后CST,ILF,OR从30周到足月为稳定的坡度(图3)。同样,在MD和GA之间的关系在这些纤维束上也是逆趋势。从22周到30周，开始上升，然后到足月时下降。例外的是CST，它显示出强烈的负相关(ρ = 0.75)。为了完整性，我们还计算了每个区域下的轴向和径向扩散系数，这些图可以在补充信息部分找到。
 图3 左右CST,ILF,OR,压部，膝部平均FA和MD
2.4 用多壳多组织模型证明张量度量
考虑到胎儿大脑的相对较小，组织的部分体积可能会影响纤维束的FA和MD值，尤其是当流线横贯体素时，这些体素既包含白质、灰质，也包含脑脊液(CSF)。为了特别解决这些部分体积效应，并看看它们是否对我们观察到的成熟趋势负责，我们对DWI数据应用了一个多壳多组织约束球面反褶积模型，利用脑白质和脑脊液信号的独特b值依赖性来描绘脑组织和液体的素内贡献。正如预期的那样，该分析发现，在所有圈定的束中，流体的含量和MD之间存在一个强烈的正线性趋势(图4)，平均FA与组织各向异性之间存在正相关关系(图4)。重要的是，这些线性趋势表明，在我们的数据中观察到的非线性成熟趋势不能归因于简单的部分体积效应。为了突出GA中MD和流体分数趋势之间的相似性，可以在SI附录(图S2)中找到流体分数和GA之间的关系图。
 图4 纤维束平均MD与液体成分的体积分数之间的偏相关（上），纤维束的平均FA（下）
3. 讨论
在这项工作中，我们使用子宫dMRI报告了113个22 - 37周妊娠期胎儿的体内脑白质发育，作为开放获取dHCP的一部分。了代表了以这种方式研究的最大的胎儿队列之外，我们使用了最先进的采集和分析方法，使迄今为止最详细的描述胎儿大脑白质通路成为可能。利用这些方法，我们研究了大脑的主要关联、投射和交叉纤维，并证明每一种都有不同的发育个体发生学，其中一些在整个研究期间显示束微结构的非线性变化。 |
