Beyin quruluşu və obezite (2010)

zümzümə Beyin Xəritə 2010 Mar;31(3):353-64. doi: 10.1002/hbm.20870.

Raji CA, Ho AJ, Parikshak NN, Becker JT, Lopez OL, Kuller LH, Hua X, Leow AD, Toga AW, Thompson PM.

mənbə

Pittsburgh Universiteti Patoloji Bölümü, Pennsylvania, ABŞ.

mücərrəd

Obezite, diabet, hipertansiyon və felç daxil olmaqla ürək-damar sağlamlığı problemlərinin artması ilə bağlıdır. Bu ürək-damar xəstəlikləri bilişsel azalma və demans üçün riskini artırır, amma bu faktorların, xüsusilə obezitenin və tip II diabetin beyin ətrafının xüsusi nümunələri ilə əlaqəli olub-olmadığı bilinmir. 94 yaşlı mövzularda xeyli 5 il keçdikdən sonra kognitiv olaraq normal olan qara maddə və ağ maddə (WM) həcmi fərqlərini araşdırmaq üçün tensor əsaslı morfometriyadan (TBM) istifadə etdik. Bivariate Frontal, temporal və subkortikal beyin bölgələrində atrofi olan çoxsaylı müqayisələrlə bağlı bədən kütləvi indeksi (BKİ), oruc plazma insulin (FPI) səviyyələri və Tip II Diabetes Mellitus (DM2) üçün düzəlişlər ilə təhlil edilir. A çox regresiya model, eyni zamanda bir çox müqayisə üçün düzəldərək BMI'nin beyin atrofiyası ilə (FDR <% 5) mənfi əlaqəli olduğunu, DM2 və FPI'nin isə artıq hər hansı bir səs fərqi ilə əlaqəli olmadığını ortaya qoydu. İldə Kovaryansın Analizi (ANCOVA) Yaş, cinsiyyət və irqə nəzarət edən model, yüksək BMI (BMI> 30) olan obez subyektlər normal BMI (18.5-25) olan şəxslərə nisbətən frontal loblarda, ön singulat girus, hipokampus və talamusda atrofiya göstərmişdir. Kilolu subyektlərdə (BMI: 25-30) bazal ganglionlarda atrofiya və korona radiata WM-nin. Beyin həcmi, kilolu və obez insanlar arasında fərqlənmədi. Yüksək bədən kütlə indeksi, kilolu və obez yaşlı subyektlərdə aşağı beyin həcmləri ilə əlaqələndirildi. Obezite edir buna görə də bilikli normal yaşlı subyektlərdə aşkar olunan beyin həcmi kəsirləri ilə əlaqələndirilir.

Keywords: beyin atrofi, obezite, tensor əsaslı morfometri

giriş

Obezite və tip II və ya qeyri-insulinə asılı olan diabetes mellitus (DM2) epidemiya nisbətlərinə çatmış iki əlaqəli vəziyyətdir. Hal-hazırda dünyada bir milyard kilolu və 300 milyon obez şəxs var [Dünya Sağlamlıq Təşkilatı, 2009]. Yaşlı əhali əsirgəmədi - kişilərin 40% -i və 45 yaşdan yuxarı qadınların 70% -i ya obezlik, ya da DM2 ilə yüklənir [Ceska, 2007], ürək-damar xəstəliyi və stroke riskini artırır [Mankovsky və Ziegler, 2004]. Piylənmə, Alzheimer xəstəliyi (AD) daxil olmaqla idrakın azalması və demans üçün risk faktorudur [Elias və digərləri, 2005; Wolf və digərləri, 2007]. Bu əlavə risk AD-nin olması ehtimalı ilə əlaqəli olan DM2 tərəfindən vasitəçilik edilə bilər [Irie və digərləri, 2008; Leibson və digərləri, 1997].

Kardiovaskulyar Sağlamlıqla Mübarizə Araşdırması (CHS-CS) məlumatlarını təhlil edən əvvəlki tədqiqatlar göstərir ki, serebrovaskulyar xəstəlik, yaş, irq və təhsil səviyyəsinə əlavə olaraq, bilik ilə əlaqəli və AD üçün ara riskli dövlətin inkişafı ilə əlaqələndirilir yumşaq bilişsel dəyərsizləşmə (MCI) kimi [Lopez və digərləri, 2003a]. MCI üçün ürək-damar riskli amillər beyaz maddə lezyonları, infarktlar, hipertansiyon, diabetes mellitus və ürək xəstəliyi idi [Lopez və digərləri, 2003a]. Əlavə olaraq, AD ilə xəstələrdə beyin atrofiyasındakı yüksək dərəcələr anormaldir [Apostolova et al., 2006; Callen və digərləri, 2001; Leow və s., 2009]. Bundan əlavə, beyin atrofiyası, bilişsel dəyərsizləşmənin klinik cəhətdən daha dəqiq olmasına baxmayaraq, simptomatik APOE4 daşıyıcılarında qeyri-daşıyıcılarla müqayisədə daha böyük atrofi göstərən bir araşdırmada göstərildiyi kimi, MRI-da aşkarlana bilər [Morra və ark., 2009].

Obezite və DM2, gələcək AD nöropatolojisinə zəifliklərini artıraraq, bilişsel olaraq sağlam şəxslərdə belə beyin ətrafının pisləşməsi ilə demans riskini artıra bilər. Daha əvvəl 65-dən daha kiçik olan mövzularda daha çox tədqiqatlar göstərir ki, artan cisim toxuma yağ tərkibi (adipoziya) temporal korteks, frontal loblar, kostüm, caudate, precuneus, talamus və ağ maddə (WM)Gustafson et al., 2004; Pannacciulli et al., 2006; Taki və digərləri, 2008]. Bilinməyən, lakin BMI tərəfindən ölçüldüyü kimi yüksək toxuma yağ tərkibinin olub olmadığı böyük maraq, bilişsel normal yaşlılarda beyin strukturunda fərqlər ilə əlaqələndirilir.

DM2 həmçinin temporal loblarda, hipokampusa və lateral ventriküllərin daha geniş yayılması ilə birlikdə yaşlılarda beyin atrofiyasına aiddir [Korf və s., 2007]. Bu təsirin ən ümumi izahı WM lezyonlarıdır [Claus və ark., 1996] və klinik strokes [Mankovsky və Ziegler, 2004]. DM2 ilə əlaqəli beyin atrofi xəstəlikdə görülən insulin səviyyəsinin artması ilə əlaqədar ola bilər; Yüksək oruc plazma insulini yaşlı subyektlərdə bilişsel çatışmazlıqlar ilə əlaqələndirilmişdir [Yaffe və ark., 2004] və amiloid çöküntüsünü təşviq edir, beləliklə Alzheimer xəstəliyi üçün riski artırır [Watson və digərləri, 2003]. DM2 araşdırılmış olsa belə, indiyə qədər oruc tutan plazma insulin və beyin strukturu ilə əlaqəli heç bir tədqiqat yoxdur. Bu cür tədqiqatlarda ciddi bir potensial qarışıqlıq yaşlı kohortlarda pre-semptomatik nörodejenerativ dəyişikliklərin olma ehtimalıdır. Beyin atrofi və AD patologiyası klinik semptomların başlamasından bir neçə il əvvəl mövcud ola biləcəyindən [Braskie və digərləri, 2008; DeKosky və digərləri, 2006BMI, DM2 və beyin atrofi istintaqları başlanğıc AD'nin mümkün olduğu qədər xaric edilə biləcəyi kəslərdə aparılmalıdır.

Obezite və DM2, beyin ətrafını təşviq edərək AD üçün riskin güclənə bilər və beləliklə bilişsel düşmə və demans üçün potensial kritik risk faktorlarını təmsil edə bilər. Bu şərtlər bir dərəcədə önlənə bilən və müalicə edilə bilən bir xüsusiyyət olduğundan, təsirlənən sistemləri anlamaq üçün, həm də bu sahələrin qorunması üçün müdaxilələrin müvəffəqiyyətini ölçmək üçün qeyri-demented yaşlılarda xüsusilə təsirlənmiş beyin strukturlarını müəyyən etmək vacibdir.

Tensor əsaslı morfometriyanı (TBM), nisbətən yeni bir metod tətbiq etdik [Hua et al., 2008; Thompson və digərləri, 2000] geniş kliniki, bilişsel və görüntüləmə məlumatları olan şəxslərdən ibarət cəmiyyət əsaslı kohort olan Kardiyovaskulyar Sağlamlıqla Mübarizə İştirakçılığı Tədqiqatına (CHS-CS) cəlb edilmiş bir qrup qeyri-demented yaşlı subyektlərdə 3D beyin atrofinin xəritələrini yaratmaq [Lopez və digərləri, 2004]. Uzunmüddətli bilişsel məlumatlara əsaslanaraq, biz 94 mövzusunu ilk dəfə MNİ scanindən ən az 5 il sonra kognitiv olaraq qalıb, beləliklə erkən pre-klinik nörodejenerasiyanın təsirini minimuma endiririk. Bu dəyişənlərin beyin ətrafı ilə əlaqəli olub-olmadığını müəyyən etmək üçün BMI (n = 94), FPI (n = 64), DM2 diaqnozu (n = 94) və subyektlər üzrə GM və WM həcmi fərqlərindən görüntü əleyhinə tədbirlərə qarşı idilər. Biz istifadə etdik ikitərəfli korrelyasiya əvvəlki kəşfiyyat təhlili üçün modelləri və sonra çox regresiya modellər, cins və irq kimi potensial səhvlər üçün hesabat vermək üçün istifadə edilmişdir. Daha yüksək yağlılığı müəyyənləşdirmək üçün bu klinik kesiklerin beyin atrofiyasına aid olub olmadığını qiymətləndirmək üçün normal kilo (BMI: 18.5-25), kilolu (BMI: 25-30) və obez (BMI: 30 +) mövzularında beyin strukturunu da müqayisə etdik.

Material və metodlar

Mövzu

2002-da müəyyən edilən normal və MCI subyektlərinin əhali içərisində demensiya və mülayim kognitiv dəyərsizləşmə (MCI) insidentini müəyyən etmək üçün 2003-1998-da başlayan CHS Dementia Study-in (Cardio-vascular Health Study Cognition Study) (CHS-CS) davamıdır -99, Pittsburqda [Lopez və digərləri, 2003b]. 927-1998-da araşdırılan 99 iştirakçılarından 532-normal və MCI subyektləri 2002-03-da öyrənmək üçün hazır idi. Bütün subyektlər 1998-99 və 2002-03-da tam nevroloji və nöropsikoloji müayinələrinə və 1992-94-də beyin MRI-yə və 295-da 3-1998-D həcmli beyin MRI ilə 99-94-da skanlandılar. Sonuncu nümunədən 1997-1998 və 2002-2003-larda bilikli normal olan 94 mövzunu seçdik. BMI (n = 64) və oruc plazma insulin səviyyələri (n = XNUMX) standart CHS üsulları ilə əldə edilmişdir [Fried et al., 1991; McNeill və digərləri, 2006]. Bütün qeyri-görüntüləyici statistik analizlər Sosial Elmlər üzrə Statistika Paketi (SPSS, versiya 16.0, SPSS Inc, Chicago, IL) istifadə edərək təhlil edilmişdir.

Tip II Diabetes Mellitus (DM2)

DM2 təsnifatı hər il əldə edilən tibbi məlumatlardan müəyyən edilmiş və əvvəllər nəşr olunan işlərdə daha ətraflı təsvir edilmişdir [Brach və digərləri, 2008]. Xülasə etmək üçün, CHS iştirakçıları aşağıdakı kriteriyalardan birinə cavab verdikləri təqdirdə DM2-yə malikdirlər: (i) hər hansı bir DM2 dərmanının istifadəsi; (ii) oruc tutmaq (≥ 8 saat) qlükoza ≥ 126 mg / dL; (iii) səhər yeməyi (<8 saat) qlükoza ≥ 200 mg / dL və ya (iv) oral qlükoza tolerantlığı testi ≥ 200 mg / dL.

MR-in alınması və şəkil düzəldilməsi

Bütün MRI məlumatları Pittsburgh Universiteti Tibb Mərkəzi MR Araşdırma Mərkəzində 1.5 T GE Signa skaneri (GE Medical Systems, Milwaukee, WI, LX Versiyası) istifadə edilərək əldə edilmişdir. Bütün beyin üçün 3B həcmli korlanmış bir gradyan xatırladan alış (SPGR) ardıcıllığı əldə edildi (TE / TR = 5/25 msec, flip bucağı = 40 °, NEX = 1, dilim qalınlığı = 1.5 mm / 0 mm interlice boşluğu) paralel olaraq quruldu 256 × 256 görüntü elementi, 250 × 250 mm görünüş sahəsi və 0.98 × 0.98 mm müstəviyə voksel ölçüsü olan bir təyyarə əldə matrisi ilə AC-PC xəttinə.

Image ön emal

Bireysel tarama, Brain Mapping standart beyin şablonu (ICBM-53) üçün Beynəlxalq Konsorsiuma qeydiyyatdan keçirildi və 9-parametr qeydiyyatından istifadə edərək başlıq ölçüsü də daxil olmaqla fərdlər arasında qlobal mövqe və miqyaslı fərqlər hesablandı. Ümumdünya hizalı təsvirlər hər bir ox (x, y, və z) boyunca 220 vokselin xətti voksel ölçüsü olan 1 voksellərinin izotropik ərazisində yenidən nümunə götürülmüşdür3.

Tensor əsaslı morfometriya (TBM) və üç ölçülü Jacobian xəritələri

Tensor əsaslı Morfometri (TBM), qeyri-xətti dəyişikliklərin fərdi xəritələrini minimal deformasiya şablonuna (MDT) uyğunlaşdırdıqdan sonra, volümetrik dəyişikliklərin (yəni, Jacobian xəritələrinin) orta dərəcəsi ilə yerli həcmli fərqləri algılar. Bu xüsusi tədqiqat üçün MDT 40 normal CHS subyektlərinin MR tarazlarından avtomatlaşdırılmış görüntülərin qeydiyyata alınmasına, statistik yanaşmanın azaldılmasına və statistik cəhətdən əhəmiyyətli təsirlərin aşkarlanmasının potensialını artırmaq üçün yaradılmışdır [Hua et al., 2008; Kochunov et al., 2002; Lepore et al., 2007]. Bütün taramalar qeyri-linear şəkildə işə-özgü şablona uyğunlaşdırılmışdılar ki, onlar hamısı bir ümumi koordinat sistemini bölüşdürəcəkdir və hər bir mövzu üçün Yaqaboyun determinantı olan 3D elastik çarpan dönüşümünün lokal genişləndirilməsi faktoru təsvir edilmişdir. Bu 3D Jacobian xəritələri hər fərd və ortaq şablon arasında nisbi həcmi fərqlilikləri göstərir və GM və WM'nin ətrafı kimi struktur həcminin azaldılması sahələrini göstərmək üçün istifadə edilə bilər. CHS-MDT şablonu, Brainsuite proqramı proqramı ilə əl ilə ayrılmışdır (http://brainsuite.usc.edu/) təlimatlı bir anatomist tərəfindən cerebrumu əhatə edən ikili maskalar yaradır. BMI ilə Jacobian xəritələri arasındakı əlaqələr bütün beyin səviyyəsində ümumi xətti modeldən istifadə edərək hər vokseldə qiymətləndirilmişdir.

Statistik Analizlərə Baxış

Obezitenin və onun tanınmış komplikasyonlarından biri olan DM2, GM və WM atrofi ilə əlaqəli olub olmadığını müəyyən etmək üçün kəşfiyyat analizi olaraq iki dərəcəli statistik testlər həyata keçirmişik. Bundan əlavə, insulin səviyyəsinin artması DM2 patologiyasının erkən tərkib hissəsi olduğu üçün FPI ilə bunu etdik [Ceska, 2007]. Daha sonra bu dəyişənlərdən birinin nümunədəki ən çox dəyişiklik üçün hansı olduğunu müəyyən etmək üçün bir çox regression analizini tətbiq etdik. Sonra ANCOVA analizlərini aparmaq üçün normal BMI, kilolu və obezitenin ümumi klinik təsnifatlarından istifadə etdik. Bunun məqsədi bizim BMI nəticələrini klinik baxımdan başa düşülə bilmək üçün ifadə etmək idi.

Statistik Analizləri Fərqləndirin

İlkin kəşfiyyat analizində biz bir istifadə etdik bivariate model, BMI, FPI və DM2 mümkün proqnozlaşdırıcı dəyişənlər ilə standart şablona nisbətən həm toxuma ətraf və CSF genişləndirilməsi haqqında məlumat verən Jacobian xəritələri ilə əlaqələndirir. Biz mənfi, müsbət və ikitərəfli korrelasiyaların ayrı-ayrı testlərini aparırdıq. Bu cəmiyyətlərin statistik əhəmiyyəti bütün məlumatlardan istifadə olunur p-values. Hipotezimiz GM və WM ətrafına yönəlmiş olduğundan, biz yalnız hesabat veririk pmənfi dərnəklər üçün dəyərlər (yəni, bir quyruqlu test əsasında). Permutasiya testləri (ilə N= 10,000 randomizasiyası) [Edgington, 1995] birdən çox müqayisə etmək üçün düzəldilmişdir. Biz düzəltdik pümumi xarakterli model üçün dəyərlər, həddindən artıq həddi olan həddindən artıq statistika həcmini, yəni təsadüfən, covariates və qruplar təsadüfi təyin edildikdə (bir voksel səviyyəli eşik p= 0.01). Statistik cəhətdən əhəmiyyətli dərnəklər xəritələr olaraq nəzərdə tutulmuşdu p-valüllər və korrelyasiya əmsalı r-values ​​istifadə CHS-MDT üzərində Shiva görüntüleyici (http://www.loni.ucla.edu/Software/Software_Detail.-jsp?software_id=12) və standart tərəzi ilə göstərilir.

Bir çox regressiya statistik təhlil

Ərizə sonra bivariate Kəşfiyyat analizlərimizdə bir yanaşma, biz bir təchiz çox regresiya bu dəyişənlərin (BMI, FPI, DM2) kohortdakı beyin həcmlərinin dəyişməsini ən yaxşı hesablamağını daha yaxşı başa düşmək üçün statistik model. Biz istifadə edərək Jacobian xəritələrini təhlil etdik Statistik Parametrik Xəritəçəkmə proqram təminatı (SPM2, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/), eyni ümumi xətti modeldə BMI, DM2, yaş, cins və irqin daxil edilməsi. FPI təsiri BMI ilə qarşılıqlı modellərdə ayrıca test edilmişdir.

BMI və beyin strukturu arasında tərs əlaqələrin şişman olan qruplarda necə bölüşdüyünü daha yaxşı bilmək və bu cəmiyyətləri klinik kontekstdə yerləşdirmək üçün SPM2-də qrup arasında ANCOVA analizləri keçirilmişdir. Bunlar: (i) obez və normal BMI qrupları; (ii) Ümumiyyətlə BMI qrupları ilə müqayisədə çox kilolu; (iii) Obez və kilolu qruplar. Yaş, cins, irq və DM2 üçün nəzarət edilən qrup arasında olan bütün müqayisələr. Bir çox müqayisə üçün düzəliş False Discovery Rate (FDR) üsulu ilə əldə edilib [Genovese et al., 2002xəritədə saxta pozitivlərin gözlənilən dərəcəsi 5% -dən az olduqda, tapıntılar yalnız əhəmiyyətli elan edildi. Voxel səviyyəli t-valülər biseriyel nöqtələrə çevrildi (rSPM2-də cg_spmT2x.m skriptindən istifadə edərək, təsirin ölçüsü olaraq istifadə edin. Bütün analizlər üçün bütün nəticələrə təsir ölçüsü eyni ölçüdə istifadə edilə bilər. Məqalələr r- dəyərlər standart tək mövzu MNI şablonunun ortogonal bölmələrinə proqnozlaşdırıldı [Holmes və digərləri, 1998] daxilində MRIcron (http://www.sph.sc.edu/comd/- rorden/MRIcron/) nümayiş məqsədləri üçün.

Nəticələr

Mövzu demoqrafik göstəricilər göstərilir Cədvəl Inormal, çox kilolu və obez üçün 3 BMI kateqoriyalarına bölünmüşdür (BMI Aralığı: 18.5-36.2). Qruplar arasında yalnız BMI və FPI səviyyələri fərqlənirdi - gözlənildiyi kimi və ya tərifinə görə kilolu və obez insanların BMI və FPI səviyyələri normal BMI qrupundan daha yüksək idi (p ≤ 0.001). DM2 və FPI səviyyələri arasında əlaqə yoxdur (r(64) = .01,p = .92). Ayrıca, DM2subjects, FPI olmayan mövzulardan daha yüksək FPI səviyyəsinə malik olmadı (t(62) = -.09,p = .92).

Cədvəl I

Mövzu xüsusiyyətləri. Araşdırılan qruplar yalnız BMI və FPI (p <0.01).

Statistik Analizləri Bivariate:

Potensial qarışdırıcılar

Beyin quruluşu ilə potensial çaşqın dəyişənləri bağlayan TBM xəritələrində artan yaş, bu nümunədə aşağı beyin həcmləri ilə bir trend səviyyəsində birləşmə göstərdi, lakin bu statistik əhəmiyyətə malik olmadı (p = 0.07, düzəldildi; permütasyon testi). Yaş və BKİ nümunemizdə əhəmiyyətli dərəcədə korrelyasiya edilməmişdir (r (92) = - 0.04, p = 0.90) və yaşı insulin səviyyələri ilə əlaqədardır (r (64) = 0.06, p = 0.66) və ya DM2 diaqnozu ilə (r (92) = -0.05, p = 0.61). Bundan əlavə, sporadik AD riskini artıran APOE4 genotipi, bu nümunədə TBM ilə qiymətləndirildiyi kimi beyin strukturunda təsbit edilə bilən dəyişikliklərlə əlaqəli deyil (p = 0.39, permütasyon testi). Yüksək dərəcəli məktəbdən kənar irəliləmə kimi təyin olunmuş təhsil, GM və WM atrofi TBM tədbirləri ilə ya da mənfi bir şəkildəp= .92, permütasyon testi) və ya müsbət (p= .12, permütasiya testi). Hipertansiyonun (sistolik / diastolik> 140/90 mm civə sütunu və ya anti-hipertenziv dərmanların istifadəsi) bir klinik təyinatında da nümunəmizdə beyin quruluşu ilə statistik olaraq mənfi bir əlaqəsi olmadığı (p= .33, permütasyon testi).

BMI

Yüksək BMİ beyin boyunca aşağı GM və WM həcmində əhəmiyyətli dərəcədə korrelyasiya edilmişdirp <0.001, permütasiya testi). Şəkil 1a BMI'nin ters birləşməsi üçün CHS-xüsusi minimum deformasiya şablonu (CHS-MDT) üzərində proqnozlaşdırılan beyin strukturu ilə bağlı korrelyasiya əmsallarını göstərir. Mavi rənglər yüksək mənfi korrelyasiya sahələrini təmsil edir; dəyərlər -0.30-dan 0.30-ə qədərdir. Qırmızı və sarı rənglərdə pozitiv korrelyasiya sahələri statistik əhəmiyyətə malik olmadı. Ən güclü mənfi korrelyasiya sahələri (r ≤ -0.30) orbital frontal korteksdə (x = -9, y = 57, z = 29, r = -.31), hipokampus (qızıl oxlar: x = - 31, y = -2, z = 25, r = -.32; sağda x = 32, x = 9, z = 18, r = -.31) və subkortikal sahələrdə (ağ asterisks: x = -28, y = -14, z = 1, r = -.30; sağda x = 29, y = -15, z = 1, r = -.34), putamen, globus pallidus və talamus daxildir. Bu nəticələr daha yüksək cisim toxuma yağları olan insanlar üçün atrofi göstərir. Şəkil 1b müvafiq əhəmiyyəti (p-value) xəritəsi. Koyu rənglər daha aşağı olan sahələri göstərir p-values.

Şəkil 1

Hissə a a rKardiyovasküler Sağlamlıq Araşdırması Minimal Deformasiya Şablonunun (CHS-MDT) kardinal bölmələrinə proqnozlaşdırılan BMI və beyin strukturu arasında mənfi və müsbət korrelyasiyaların işıqlandırılması (Pearson korrelyasiya əmsalı) xəritəsi. ...

FPI

Yüksək FPI aşağı regional beyin həcmləri ilə əlaqələndirilmişdir (p = 0.01, permütasyon testi) GM və WM də. Yüksək FPI, frontal lob, hipokampus və korpus kallosumunun spleniyası ilə beyin atrofiyasına aid idi. Bu nəticələr Rəqəmlər 2a və 2b. Şəkil 2a korpus kallosumunun splinusunda daha yüksək həcmlə daha yüksək FPI ilə əlaqəli korrelyasiya əmsalının xəritəsini göstərir (qırmızı ox: x = -3, y = 12, z = -12, r = -.27), orbital frontal korteks (turuncu ox: x = -3, y = -39, z = 31, r = -.33) və hipokampus (qızıl oxlar: x = -24, y = -1, z = 24, r = -.31; sağda x = 31, x = 3, z = 21, r = -.33). Şəkil 2b müvafiq p-dəyər xəritəsi göstərir. Bu nəticələr göstərir ki, DM2 patologiyasının erkən tərkibinin yüksək insulin səviyyəsi beyin bölgələrində corpus kallosumun splenenium (vizual və digər bilişsel məlumatların arası yarımsiferik ötürülməsi), orbital frontal korteks (icra funksiyası) və hipokampus (öyrənmə və yaddaş).

Şəkil 2

Hissə a beyin ətrafının (həcm azalması) yüksək oruc plazma insulin səviyyələrinə aid olduğunu göstərən CHS-MDT şablonu üzərində proqnozlaşdırılan bir korrelyasiya xəritəsi göstərir. Yüksək FPI, corpus kallosumunun splinusunun aşağı salınması ilə əlaqəli (qırmızı ...

Tip II Diabetes Mellitus

DM2 də beyin atrofi ilə əlaqəli idi (p <0.001, permütasiya testi) ikili analizdə. DM2 diaqnozu qoyulan iştirakçıların, frontal loblar, prefrontal korteks, korpus kallosumunun genu və splenium, orta singulat girusu, üstün parietal lobul, oksipital loblar və beyincik daxil olmaqla bir çox beyin bölgəsində daha az həcmi var. Ka2dat, putamen və globus pallidus daxil olmaqla bazal ganglionlar da DM2 diaqnozu qoyulanlarda atrofiyaya məruz qaldı. DM2 subyektlərimizin heç birində ya klinik vuruş keçmişi, ya da MRI ilə təyin olunmuş infarkt yox idi. DMXNUMX ilə əlaqəli atrofiya sahələri göstərilir Rəqəmlər 3a (korrelyasiya əmsalı xəritəsi) və və3b3b (p-dəyər xəritəsi). Bu rəqəm DM2-in korpus kallosumunun spleniumunda aşağı həcmlə əlaqəli olduğunu göstərir (Şəkil 3bəhəmiyyətli xəritə, qara ox, müvafiq r-value = -21 x = -4, y = 14, z = -17), corpus callosumun genu (Şəkil 3b, yaşıl ok, müvafiq rx = 17, y = -4, z = 49) -value = -1 və frontal loblar (Şəkil 3b, qırmızı ox, müvafiq r-value = -24 x = -7 da, y = -77, z = 7).

Şəkil 3

The rƏlavə hissəsi image a DM2 və VA və WM-də təsadüfi diaqnoz arasında mənfi korrelyasiyanı göstərir. DM2, korpus kallozumunun spleniumunda aşağı həcmlərlə əlaqələndirilir Şəkil 3b, əhəmiyyətli xəritə, qara ox, müvafiq ...

Birden çox Regresyon Analizi

Ci çox regresiya modellər BMI, GM və WM-də beyin ətrafında əhəmiyyətli dərəcədə bağlı olan yeganə dəyişkən idi (gözləniləndir FDR <% 5); BMI hesablandıqdan sonra FPI, DM2, e, cinsiyyət və ya irq arasında beyin atrofiyası dərəcəsi ilə müstəqil bir birlik mövcud deyildi. BMI və beyin quruluşunun tərs əlaqəsi göstərilir Şəkil 4. Yüksək BKİ, orbital frontal korteksdə (bir hissəsi, mavi qutu), anterior cingulate girus (part a, mavi qutu), medial temporal lob (part b, qara oxlar) və subkortikal WM (part c) , qara asterisks). Bu birliyin təsiri böyük idi (r ≥ 0.30). Daxildir Əlavə Şəkil 1BMI'nin əsas təsirlərinin beta təsvirini göstəririk. Bu görüntü, modellərin digər dəyişənləri üçün düzəliş etdikdən sonra BMİ-də hər bir standart sapma artımı üçün itirilən yüzdə beyin həcmini (cc) göstərən reqressiya xəttinin yamacını əks etdirir. Misal üçün, bənövşəyi rənglər orbital frontal korteks / anterior sindromun məhdud bir hissəsində BMİ-də hər bir standart sapma artımı üçün beyin həcminin 4% -dən artıq olduğunu göstərir. Nəticədə, BMI-nin (yəni orta səviyyədən iki standart sapma) yuxarı 5% -dəki bir adam, orbital frontal korteks kimi bir sahədə maksimum 8% fokus çatışmazlığı nümayiş etdirir. Oklar ve yıldızlar, korelasyon haritası ile beta görüntüsü arasında eşleşen anatomik bölgeleri belirler.

Şəkil 4

Bu rəqəm korrelyasiya dəyərlərinin xəritəsini göstərir (r-value xəritəsi) ekran məqsədləri üçün Standard Single Mövzu MNI beyin şablonu üzərində proqnozlaşdırılır. Göstərilən korrelin yaşı, cinsi, irqi və DM2 üçün daha yüksək BMI və GM / WM ətraf mühitin idarə edilməsi arasındadır. Hotter ...

BMI'nin hesabatından sonra, nümunəmizdə heç bir müstəqil yaş qrupu, DM2, gender və ya GM və ya WM həcmində irqi aşkar etdik. Etkileşim təhlilləri BMİ ilə əlaqədar ətrafın bu dəyişənlərin hər hansı bir funksiyası olaraq dəyişmədiyini göstərdi. FPI qarşılıqlı təhlili ilə ayrı bir BMI (n = 64) beyin strukturuna BMI təsirləri FPİ funksiyası kimi dəyişməmişdir. BMI ilə əlaqəli atrofi necə bölüşdürüldüyünü daha yaxşı bilmək üçün biz 3 diskret diaqnostik təsnifatları, yəni normal BMI, kilolu və obez olan şəxslərin GM və WM həcmlərini müqayisə etdik.

Qrup arasında ANCOVA Təhlilləri

Obezite normal BMI qarşı

Obez subyektləri (BMI: 30 +) normal BMI (BMI: 18.5-25) olanlarla müqayisə edərkən, aşağı GM və WM həcmləriFDR Yaş, cinsiyyət, irq və DM5-yə nəzarət edilməsinə baxmayaraq obez qrupda. Bu atrofiya göstərilir Şəkil 5 olaraq r- Standart bir mövzu MNI şablonu üzərində proqnozlaşdırılan, yüksək korrelyasiya təsiri ölçüsünə müvafiq olan qırmızı rənglərlər > 0.50). Obez kişilərdə ön hissələrdə, ön singulat girusda (hissə a, mavi ox), hipokampusda (hissə b, qara ox) və bazal qanqliyada (hissə c, yaşıl qutu) GM və WM həcmi daha az idi. Bu xəritələr obez olmağın diqqət və icra funksiyasında iştirak edən ön singulat kimi idrak funksiyası üçün vacib olan beyin bölgələrindəki atrofiya ilə əlaqəli olduğunu göstərir.

Şəkil 5

Korrelyasiya xəritəsi (r14 obez şəxsin (BMI> 30) 29 normal ağırlıqlı şəxslə (18.5-25) müqayisəsi üçün -value image) təsir ölçüləri. Obez kişilərin ön loblarda, ön singulat girusda (hissə a, mavi ...

Normal BMI qarşı kilolu

Şəkil 6 kilolu (BMI: 25-30) subyektlərin beyin həcminin bazal qanqliyada normal BMI olanlara nisbətən daha az olduğunu göstərir (hissə a - qara ox; hissə b - qırmızı ox; hissə c - mavi ox), corona radiata (hissə b, qara qutu) və parietal lob (c hissəsi, bənövşəyi ox). Bu birliklər ümumilikdə daha böyükdür (|r| = 0.30 - 0.40) obez normal BMI nəticələrinə nisbətən. Şişman kişilərdən fərqli olaraq, kilolu qrup əvvəlcədən situasiya girus və hipokampus kimi paralimbik bölgələrdə ətrafındakı xəstəliyi göstərməmişdir. Obez və kilolu qruplar arasında GM və WM arasında statistik olaraq əhəmiyyətli fərqlər yox idi. Bütün analizlər yaş, cins, irqi və DM2 üçün nəzarət edilmişdir.

Şəkil 6

51 normal kilolu şəxslərə (25-30) qarşı 29 kilolu şəxslərin (BMI: 18.5-25) bir qrup müqayisə üçün korrelyasiya əmsallarının xəritələri göstərilir. Kilolu qrupdakı ekoloji xəstəlik bazal ganglionda (bir hissəsi qara ok; ...

Müzakirə

Burada cəmiyyət kohortundan cognitively normal yaşlı şəxslərdə beyin struktur çatışmazlığı obezite, daha yüksək BMI, FPI və DM2 üçün bir neçə əsas hesabat təqdim edirik. Birincisi, yüksək cisim toxuması yağları, yaş, cinsiyyət və irqi kimi potensial konfiqurasiyalara nəzarət edərkən, bilikli normal yaşlı subyektlərdə beyin həcmi kəsirləri ilə qəti şəkildə əlaqələndirilmişdir. İkincisi, FPI və DM2 birində beyin strukturu ilə tərs birləşmələri göstərdi bivariate lakin BMI üçün nəzarət edərkən bu korrelyasiya statistik əhəmiyyət kəsb etməmişdir. Üçüncüsü, cisim toxuması yağ və beyin strukturu arasında mənfi qarşılıqlı obez kişilərdə güclü idi, həm də kilolu şəxslər də görüldü. Obezitenin təsiri ümumiyyətlə zəif sağlamlığa ikincil ola biləcəyini qəbul edərkən, bu nümunədə daha az ehtimalı var, çünki (i) çox pis sağlamlığına sahib olanlar bizim tədqiqatımızda qabaqcıl yaşa (demək olar ki, 77.3 il) ; (ii) BMX-nin ölüm nisbətləri arasında xNUMX ilində bizim tarama etdikdən sonra heç bir korrelyasiya aşkarlanmadı (r(94) = 0.07, p = 0.47); və (iii) 3 BMI qrupları morbidlik və mortaliteyi artıran damar xəstəliklərinin dərəcələrində fərqlənmədi (Cədvəl I). Buna görə də, yaşlılığa davam edən normal biliyi olan şəxslərdə belə, daha yüksək cisim toxuması yağın beyin strukturunda zərərli nəticələrə səbəb ola bilər.

Kognitiv normal yaşlılarda BMI ilə əlaqəli beyin atrofinin tapılması gənc nümunələrdən alınan araşdırmalarla dəstəklənir. Yapon kişilərdə edilən bir araşdırma (ortalama yaş: 46.1) medial temporal lob, hipokampus və precuneus [Taki və digərləri, 2008]. Digər bir araşdırma (ortalama yaş: 32), frontal operculum, postcentral girus və piqamen [Pannacciulli et al., 2006]. Son MR spektroskopiya işi bir qrup gənc obez şəxslərdə frontal lob və metabolik anomaliyaları aşkar etdi (orta yaş: 41.7) [Gazdzinski et al., 2008].

BMİ ilə beyin həcmləri arasındakı əlaqə bir-birinə səbəb olan bir mənada birbaşa ola bilməz; Buna görə də faktorları və mexanizmləri müəyyənləşdirmək maraqlıdır O eyni mövzularda beyin həcminin azalmasına və obeziteye səbəb ola bilər. Yüksək orqan toxuması yağlılığı və beyin strukturu arasındakı əlaqələr üçün ən çox təklif edilən vasitəçilər arasında hiperkortisolemiya [Lupien et al., 1998], məşqi azaltdı [Colcombe və digərləri, 2003], zədələnmiş tənəffüs funksiyası [Guo et al., 2006], iltihab [van Dijk və digərləri, 2005], ürək-damar / hipertansiyon / hiperlipidemiya [Breteler və digərləri, 1994; Swan və digərləri, 1998] və tip II diabetes mellitus [den Heijer et al., 2003; Ferguson və digərləri, 2003]. Bu tədqiqatlarda beyin struktur çatışmazlıqlarının təzahürləri hipokampal atrofiya, kortikal həcm itkisi və WM hiperintensiyaları idi. BMI və DM2 arasında heç bir qarşılıqlı əlaqə tapılmadı, buna görə BMİ-nin təsiri nümunemizdə bu mexanizmə vasitəçilik edilməməsi mümkün deyil. Bundan əlavə, standartlaşdırılmış CHS meyarları ilə qiymətləndirilən hipertenziya və WM hiperintensitetləri üçün nəzarət edərkən BMI nəticələrimiz dəyişməyib [Dai et al., 2008; Yue və s., 1997]. Yüksək BMI və klinik olaraq şiddətli serebrovaskulyar xəstəliyə malik olan şəxslər bizim iş əhalisinin yaş həddinə (70-89 il) nisbətən daha az yaşaya biləcəyi üçün bu nəticələr xilas təsirini əks etdirə bilər. Ayrıca, yaşlı kohortumuzdaki beyin atrofi ile olan BMI ilişkilerinin yukarıda listelenen othermechanisms'in hər hansı bir ya da bir kombinasyonu aracılığıyla birbaşa aracı olması ihtimalini ortadan kaldıramayız.

BMİ'nin yaşlılarda beyin atrofiyasına bağlı olduğunu təsbit etdikdən sonra, bu birliyin cinsi fərqliliklərdən necə təsirləndiyinə dair mübahisələrin ədəbiyyatda olduğunu qəbul edirik. Yaşlı bir qrup (70-84 il) İsveçli qadınlar bilgisayarlı tomoqrafiya zamanı əsas temporal lob ətrafını göstərdilər [Gustafson et al., 2004bir başqa tədqiqat Yapon qadınlarda BMİ ilə bağlı serebral həcmdə itkisini tapdı, lakin qadınlarda yox idi [Taki və digərləri, 2008]. Çalışmamızda BMI ile beyin yapısı arasındaki korelasyonların cinsiyetten etkilenip etkilenmediğini tespit etmek için, cinsiyet etkileşimi ile BMI modelini çox regresiya BMI ilə əlaqəli beyin atrofiyasında cinsi fərqini analiz etməmiş və təsbit etməmişdir. Buna görə bizim işimiz, yüksək toxuma mürəkkəbliyinin beyin strukturuna zərər verici təsirlərinin gender müstəqil ola biləcəyini göstərir; Ancaq bu tapıntı gələcək tədqiqatlarda daha çox istintaqa layiqdir.

FPI, DM2 və beyin ətrafının düzəldilməmiş korrelyasiya düzəlişli modellərdə statistik əhəmiyyətə malik olmadıqlarına baxmayaraq, hiperinsülinemiyanın və DM2'in beynə təsirləri ilə bağlı inkişaf edən bir ədəbiyyatdan ötrü müzakirə edə bilərlər. DM2-in erkən mərhələlərində insulin müqaviməti kompensasiya hiperinsülinemiya ilə əlaqələndirilir [Yaffe və ark., 2004] və yüksək insulin səviyyələri DM2 inkişaf etməyəcək mövzularda bile bilişsel dəyərsizləşmə ilə əlaqələndirilir [van Oijen və s., 2008hiperinsülinemiya beyin strukturunu dəyişdirə bilər. Beyin funksiyası və strukturuna hiperinsülinemiyanın təsirinə bir çox mexanizm daxildir, beyin arteriyalarında vasoaktiv təsirlər, beyindəki amiloidin pozulmasına səbəb olan nörotoksisiklik və inkişaf etmiş qlikasiya son məhsul metabolizması vasitəsilə nörofibrillary tanglesların formalaşmasının stimullaşdırılması [Bian et al., 2004; Watson və digərləri, 2003]. İnsülin effekti burada orbital frontal korteks və hipokampus kimi bilişsel funksiyaya aid bir çox sahələrdə müşahidə olunur. Bu, hiperinsülinemiya bilikdə iştirak edən beyin strukturlarını təsir edən anlayışa uyğun gəlir; demansın aydın klinik əlamətləri aşkar edildikdən əvvəl incə idrakın azalmasına gətirib çıxara bilər [Kalmijn et al., 1995].

DM2, DM2-in beyin atrofi ilə yayılmış bir əlaqə qurduğunu göstərən frontal lob və böyük WM yolları (corpus kallosum splenium) kimi alçaq GM və WM həcmi sahələri ilə əlaqəli idi. DM2 beyin həcmini azalda bilər ki, bu da proqressiv serebrovaskulyar prosesdir və bu, insultla və infarktlara səbəb olur [İkram et al., 2008; Knopman və ark., 2005]. DM2, əsas struktur zülalların inkişafı, reaktiv oksigen növlərinin istehsal və aradan qaldırılması arasında bərabərlik və hexosamin və poliol yollarının pertürbasyonları nəticəsində serebral kapilyarların zirzəmə membranlarını qalınlaşdırmaqla zədələnə bilər [Arvanitakis et al., 2006]. Hipertoniya kimi digər obeziteyalarla tez-tez baş verən bu mikrovaskulyar dəyişikliklər, bazal ganglionun lentikulostriat arteriyası kimi zəif həssas vaskululyasiya olan beyin bölgələrində kronik subklinik iskemi, nöron enerjisi istehlakı və ətrafdakı nüfuza səbəb ola bilər [Breteler və digərləri, 1994]. TBM analizlərində bazal ganglial tapıntılar həssaslığın müqayisəli olmaması səbəbindən də TBM'nin deformasiya sahələrinin hamarlığı və nəticədə yarım miqyaslı həcm təsiri nəticəsində kortik səthdə həcm dəyişikliklərinə malik olması ilə fərqlənə bilər [Hua et al, 2009; Leow və s., 2009]. Bizim bivariate DM2 nəticələri GM və WM'nin DM2-də təsir göstərdiyinə dair əvvəlcədən tapılmış nəticələrə uyğun gəlir [Korf və s., 2007; Tiehuis və digərləri, 2008], frontal, temporal və parietal birləşmə bölgələrində hipometabolizm göstərən FDG-PET tədqiqatları və orta hiperglisemiya ilə bilişsel normal subyektlərdə posterior sinkulyar girus [Kawasaki və digərləri, 2008].

DM2 birliyi yaşamadıq tənzimlənmişdir çox regresiya (N = 2) işlədilən DM11 subyektlərinin sayından asılı ola bilən modellər, özü də sağ qalan bir təsirin nəticəsi ola bilər. Yəni, DM2 olan bir çox şəxs CHS-in bir hissəsi kimi tarama üçün kifayət qədər uzun müddət yaşamamış ola bilər. Bu təəssüb bu da gücün olmamasına gətirib çıxardı çox regresiya modellər və BMI və DM2 arasında statistik olaraq əhəmiyyətli qarşılıqlı olmamasıdır. Bu məsələ gələcək tədqiqatlarda daha çox sayda kognitiv yaşlı DM2 şəxsləri təhlil edərək aradan qaldırıla bilər. Bu cür iş DM2 üçün obezite və beyin atrofi ilə əlaqədar bir vasitəçilik rolu ortaya çıxardı. Şişman və kilolu kişilərin erkən subklinik DM2 patologiyasını (daha yüksək FPI olan obez və kilolu şəxslər tərəfindən əks etdirilən) yerləşdirdiklərini və bu sürücünün BKİ ilə beyin ətrafı arasında olan əlaqələr gələcək işin BMI ilə DM2 və ya FPI arasında statistik olaraq əhəmiyyətli qarşılıqlı təsbitlər olmadığını təsdiqləməlidir.

Daha əvvəlki araşdırmalar kontekstində alınan bulgular, daha yüksək yağlılığı olan yaşlı kişilerin beyin atrofiyasına və dolayısıyla demansa bağlı risk arttığını göstərir. Bəzi 5 il ərzində bazal taramadan sonra çox sağlam və kognitiv olaraq stabil olan yaşlı subyektlərimiz obeziteyle bağlı beyin atrofiyasına zərbə vurdu. Bizim nəticələrə görə, obeziteye görə və ya obeziteyi təşviq edən amillər səbəbiylə fərdlərin beyin atrofiyasına daha çox dərəcədə sahib ola biləcəyini və bu ətrafın gələcəkdə bilişsel pozulma və demansa meyl edə biləcəyini göstərir. Bu dövrünün nəticələri aşağıdakılardan ibarətdir: (i) yaşlılarda güclənmiş morbidlik / ölüm; (ii) piylənmə ilə əlaqəli demansa görə daha yüksək sağlamlıq xərcləri; və (iii) gözətçi və digər qeyri-maliyyə yükümlülükləri və səhiyyə təminatçıları. Bu səbəblə beyin ətrafı və demans riski olan şişmanlıq dərnəkləri potensial ictimai sağlamlıq problemini təqdim edir.

Bu tədqiqat, scanning beş ildən sonra kognitiv olaraq normal olaraq qalmış yaşlı bir cəmiyyətdə daha yüksək BMI, insulin və DM2 təsirlərini araşdırmaq üçün neyroimaging üsullarını istifadə etmişdir. Belə nəticələr, ümumi yaşlı əhalidə beyin dəyişikliyini əks etdirmək ehtimalı daha çoxdur, çünki subyektləri ixtisas klinikalarından cəlb edən tədqiqatın başlıca yanaşmalarından çəkinirlər. Tensor əsaslı Morfometri (TBM), anatomik fərqlərin yüksək qətnamə xaritalmasını təklif edir, beynində sistemli struktur fərqliliyinə əla həssaslıq təqdim edir və beyin hissəsinin yalnız bir hissəsini təhlil edən seçmə yanaşmalarından məhrum olur. Bütün beyində həcmli qrup fərqi analizində effektivliyi səbəbindən TBM istifadə etdik. Voxel əsaslı morfometri kimi voksel əsaslı tədqiqatlarda digər növlərdə [Ashburner və Friston, 2000] suallar bəzən tapıntıların qeyri-dəqiq qeydiyyata aid olub-olmadığı barədə yaranır. Bu sual yaranır, çünki VBM-də gizlənmiş boz rəngli maddənin xəritələri avtomatik olaraq subyektlər arasında düzəldilir və düzəldilir, sonra qrupun fərqliliyinə dair statistik əlavələr edilir, qrup-ortalama şəkillərin voksel-by-voksel çıxarılması. Beləliklə, hər hansı bir yerdə aşkar edilmiş fərqlərin qeyri-dəqiq qeydiyyata verilməsi mümkündür [Thacker və digərləri, 2004].

Lakin, TBM-də təhlil edilən siqnallar yalnız təsvirlərin qeydiyyatına əsaslanır və hündürlüyü boz rəngli maddə təsnifatları deyil, buna görə də, boz maddənin hər bir stereotaktikdə boz maddə sıxlığı təhlil edilməməsi kimi, yer. Beləliklə, qeydiyyat səhvlərində sistemli qrup fərqliliyinə görə yanlış müsbət tapıntılar daha az ehtimal olunur. Buna baxmayaraq, yanlış mənfi nəticələr ola bilər, çünki morfometrik fərqləri aşkar etmək üçün güc anatomik məlumatların çözücü alqoritm ilə uyğunlaşa biləcəyi miqyasdan asılıdır. Daha yüksək miqyaslı morfometrik fərqlər (məsələn, hipokampus və ya kortikal qalınlıqda) bu strukturları açıq şəkildə modelləşdirən digər üsullarla daha yaxşı aşkar edilə bilər. Bununla belə, TBM'nin kortikal model uyğunluğunu istifadə etməsini üstün etdik, çünki TBM daha sürətli sayda daha çox sayda maddəni daha tez işləməyə qadirdir və daha az hesablama yaddaşını tələb edir [Xue və s., 2008]. Buna görə TBM, VBM-dən daha çox qeydiyyatdan keçməməyə daha az həssasdır və kortikal səth modelləşdirməsindən və kortikal naxış uyğunlaşmasından daha çox sayda maddəni analiz etmək üçün daha səmərəlidir.

Alzheimer və ya digər demanslardan erkən neyrodejenerasiya yaşananlarla qarışıqlığı minimuma endirmək üçün mövzu seçimi məlumatlandırmaq üçün uzununa izləmə istifadə edildiyi halda, tapıntılarımız kəsik dizaynı ilə məhdudlaşır. Bizim çox regresiya yanaşma, yaş, cins və ırkın və DM2-in potensial qarışdırıcı təsiri üçün nəzərdə tutulmuşdur. Bu modeldən APOE4 genotipini daxil etməmişik, çünki dəyişən iki fərqli analizdə statistik cəhətdən əhəmiyyətli əlaqələr göstərməmişdir (p = 0.39, permütasyon testi).

Şişman və yaşlı olmaqda olan insanların sayının artması ilə bu qrupda beyin struktur anomaliyaları ilə bağlı daha ətraflı məlumat anlamaq vacibdir. Bu kimi tədqiqatlar, bu şəxslərin demansa səbəb olan risklərin artmasına səbəb ola biləcəyini göstərir. MRI-lardan sonra uzun müddət normal bilikli olaraq qalmış yaşlı şəxslər BMİ-nin beyin sahələrində ətraf mühitə bağlı hipokampus, frontal loblar və talamus olan ətraf bölgələrinə aid idi. Bu cür şəxslər cəsəd toxumasının yağını azaltmaq və yaşlanma prosesində daha yaxşı beyin sağlamlığı üçün müdaxilələrdən faydalana bilər.

Əlavə material

Minnətdarlıq

Bu iş üçün alqoritm inkişafı NIA, NIBIB və NCRR (AG016570, EB01651, RR019771, PT) tərəfindən maliyyələşdirilmişdir. Bu araşdırma OLL (AG 20098, AG05133) və LHK (AG15928) üçün Milli Yaşlanma İnstitutu və CAR (0815465D) üçün Amerika Ürək Dərnəyi Pre-doktorluq Qrantları tərəfindən dəstəkləndi. İştirakçı CHS müfəttişlərinin və təşkilatlarının tam siyahısı mövcuddur www.chs-nhlbi.org. CAR, Dr. William E. Klunk'a mentorluq və dəstəyi üçün təşəkkür edir.

References

  • ÜST Obezite və kilolu. Dünya Sağlamlıq Təşkilatı; 2009. http://www.who.int/dietphysicalactivity/publications/facts/obesity/en/. Aprel 19, 2009-də əldə edilib.
  • Apostolova LG, Dutton RA, Dinov ID, Hayashi KM, Toga AW, Cummings JL, Tekin PM. Hipokampal ətraf xəstəlikləri xəritələrində nəzərdə tutulan Alzheimer xəstəliyinə mülayim bilişsel dəyərsizləşmənin konvertasiyası. Arch Neurol. 2006;63(5): 693-9. [PubMed]
  • Arvanitakis Z, Schneider JA, Wilson RS, Li Y, Arnold SE, Wang Z, Bennett DA. Diabet serebral infarction ilə əlaqəli, ancaq yaşlı adamlarda AD xəstəliyinə deyil. Nevrologiya. 2006;67(11): 1960-5. [PubMed]
  • Ashburner J, Friston KJ. Voxel əsaslı morfometri - üsullar. Neuroimage. 2000;11: 805-21. [PubMed]
  • Bian L, Yang JD, Guo TW, Sun Y, Duan SW, Chen WY, Pan YX, Yeng GY, He L. İnsülin degrading fermenti və Alzheimer xəstəliyi. Nevrologiya. 2004;63: 241-245. [PubMed]
  • Braak H, Braak E. Alzheimer ilə əlaqədar dəyişmələrin nöropatoloji mərhələsində. Acta Neuropathol. 1991;82: 239-259. [PubMed]
  • Brach JS, Talkowski JB, Strotmeyer ES, Newman AB. Diabetes Mellitus və Gait Disfunksiyası: Mümkün şərhçilər. Fiziki Ther. 2008
  • Braskie MN, Klunder AD, Hayashi KM, Protas H, Kepe V, Miller KJ, Huang SC, Barrio JR, Ercoli LM, Siddarth P, et al. Normal yaşlanma və Alzheimer xəstəliyində lövhə və dolaşıq görüntüləmə və idrak. Neurobiol Yaşlanma. 2008
  • Breteler MM, Van Swieten JC, Bots ML, Grobbee DE, Claus JJ, Van den Hout JH, Van Harskamp F, Tanghe HL, Jong PT, van Gijn J, ve diğerleri. Rotterdamın öyrənilməsində serebral ağ maddə lezyonları, vaskulyar risk faktorları və bilik funksiyası. Nevrologiya. 1994;44(7): 1246-52. [PubMed]
  • Callen DJA, Qara SE, Gao F, Caldwell CB, Szalai JP. Hipokampusun kənarında. MRI həcmi AD-də yayılmış limbik atrofiyanı təsdiqləyir. Nevrologiya. 2001;57: 1669-1674. [PubMed]
  • Ceska R. Metabolik sindromun klinik təsiri. Diab Vasc Dis Res. 2007;4(Əlavə 3): S2-4. [PubMed]
  • Populyasiyaya əsaslanan tədqiqatlarda damar risk faktorları, ateroskleroz, serebral ağ cevherli lezyonlar və serebral perfüzyona görə Claus JJ, Breteler MM, Hasan D, Krenning EP, Bots ML, Grobbee DE, Van Swieten JC, Van Harskamp F, Hofman A. Eur J Nucl Med. 1996;23(6): 675-682. [PubMed]
  • Colcombe SJ, Erickson KI, Raz N, Webb AG, Cohen NJ, McAuley E, Kramer AF. Aerobik fitness, yaşlı insanlarda beyin toxuması itkisini azaldır. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2003;58(2): 176-80. [PubMed]
  • Dai W, Lopez OL, Carmichael OT, Becker JT, Kuller LH, Gach HM. Hipertansiyalı kognitiv normal yaşlı subyektlərdə anormal regional serebral qan axını. Stroke. 2008;39(2): 349-354. [PMC pulsuz məqalə] [PubMed]
  • DeKosky ST, Mathis CA, Qiymət JC, Lopresti BJ, Meltzer CC, Zioko SK, Hoge JA, Tsopelas N, Klunk WE. Hafif Kognitif Bozuklukta (MCI) Pittsburgh Bileşik-B ile Amiloid Görüntüleme Çalışmaları: MCI, amiloid plak birikiminin kritik periyodudur? Nevrologiya. 2006
  • Den Heijer T, Vermeer SE, van Dijk EJ, Prins ND, Koudstaal PJ, Hofman A, Breteler MM. 2 diabet və medial temporal lob strukturlarının beyin MRİ'sinə yazın. Diabetoloji. 2003;46(12): 1604-10. [PubMed]
  • Edgington ES. Randomizasiya testləri. 3rd Edition Marcel Dekker; New York: 1995.
  • Elias MF, Elias PK, Sullivan LM, Wolf PA, D'Agostino RB. Obezite, diabet və idrak çatışmazlığı: Framingham Heart Study. Neurobiol Yaşlanma. 2005;26(1 əlavə edin): 11-6. [PubMed]
  • Ferguson SC, Blane A, Perros P, McCrimmon RJ, Ən yaxşı JJ, Wardlaw J, Deary IJ, Frier BM. 1 tipli diabet xəstəliyində bilik qabiliyyəti və beyin strukturu: mikroangiopatiya və əvvəlki ağır hipoqlikemiya ilə əlaqəli. Diabet. 2003;52(1): 149-56. [PubMed]
  • Fried LP, Borhani NO, Enright P, Furberg CD, Gardin JM, Kronmal RA, Kuller LH, Manolio TA, Mittelmark MB, Newman A və digərləri. Kardiyovasküler Sağlamlıq Tədqiqatı: Dizayn və Məqsəd. Ann Epidemiol. 1991;1(3): 263-276. [PubMed]
  • Gazdzinski S, Kornak J, Weiner MW, Meyerhoff DJ. Yetkinlərdə bədən kütlə indeksi və beyin bütövlüyünün maqnit rezonans göstəriciləri. Ann Neurol. 2008;63(5): 652-7. [PMC pulsuz məqalə] [PubMed]
  • Genovese CR, Lazar NA, Nichols TE. Saxta kəşf nisbətini istifadə edərək funksional neyroimagingdə statistik xəritələrin eşitmə. Neuroimage. 2002;15(4): 870-878. [PubMed]
  • Guo X, Pantoni L, Simoni M, Gustafson D, Bengtsson C, Palmertz B, Skoog I. Gecə həyatı zamanı ağ ciyər lezyonları və lakunar infarcts ilə əlaqəli Midlife tənəffüs funksiyası: İsveçin Göteborq şəhərində qadınların prospektiv əhalinin öyrənilməsi. Stroke. 2006;37(7): 1658-62. [PubMed]
  • Gustafson D, Lissner L, Bengtsson C, Bjorkelund C, Skoog I. Bədən kütlə indeksi və beyin ətrafındakı bir 24 illik təqib. Nevrologiya. 2004;63(10): 1876-81. [PubMed]
  • Holmes CJ, Hoge R, Collins L, Woods R, Toga AW, Evans AC. Siqnalların orta hesabla qeydiyyatı üçün istifadə olunan MR şəkillərinin gücləndirilməsi. J Comput Assist Tomogr. 1998;22(2): 324-33. [PubMed]
  • Hua X, Leow AD, Parikshak N, Lee S, Chiang MC, Toga AW, Jack CR, Jr., Weiner MW, Thompson PM. Alzheimer xəstəliyi üçün neyro görüntüləmə biyomarkeri olaraq Tensora əsaslanan morfometriya: 676 AD, MCI və normal subyektlərin bir MRI tədqiqatı. Neuroimage. 2008
  • İkram MA, Vrooman HA, Vernooij MW, van der Lijn F, Hofman A, van der Lugt A, Niessen WJ, Breteler MM. Ümumi yaşlı əhalidə beyin toxuması həcmi. Rotterdamda Tarama Çalışması. Neurobiol Yaşlanma. 2008;29(6): 882-90. [PubMed]
  • Irie F, Fitzpatrick AL, Lopez OL, Kuller LH, Peila R, Newman AB, Launer LJ. Tipik 2 diabetli və APOE epsilon4 xəstələrində Alzheimer xəstəliyi üçün riskli riski: Kardiovaskulyar Sağlamlıq Araşdırması Tanıma Çalışması. Arch Neurol. 2008;65(1): 89-93. [PubMed]
  • Kalmijn S, Fesken EM, Launer LJ, Stignen T, Kromhout D. Glucose intoleransı, hiperinsülinemiya və ümumi bir əhali populyarında idrak funksiyası. Diabetologica. 1995;38: 1096-1102.
  • Kawasaki K, Ishii K, Saito Y, Oda K, Kimura Y, Ishiwata K. Hafif hiperglisemiyanın statistik parametrik Xəritəçəkmə ilə hesablanmış serebral FDG paylama modellərinə təsiri. Ann Nucl Med. 2008;22(3): 191-200. [PubMed]
  • Knopman DS, Mosley TH, Catellier DJ, Sharrett AR. Orta yaşlı kohortda ürək-damar riskli amillər və serebral ətraf. Nevrologiya. 2005;65: 876-881. [PubMed]
  • Kochunov P, Lancaster J, Thompson P, Toga AW, Brewer P, Hardies J, Fox P. Talairach koordinat sistemində optimallaşdırılmış fərdi hədəf beyin. Neuroimage. 2002;17(2): 922-7. [PubMed]
  • Körf ES, Van Straaten EC, Leeuw FE, van der Flier WM, Barkhof F, Pantoni L, Basile AM, Inzitari D, Erkinjuntti T, Wahlund LO, et al. Diabetes mellitus, hipertansiyon və medial temporal lob atrofiyası: LADIS tədqiqatı. Diabet Med. 2007;24(2): 166-71. [PubMed]
  • Leibson CL, Rocca WA, Hanson VA. Diabet xəstəliyi olan insanlar arasında demans riski: əhaliyə əsaslanan kohort tədqiqatı. Am J Epidemiol. 1997;145: 301-308. [PubMed]
  • Leow AD, Yanovsky I, Parikshak N, Hua X, Lee S, Toga AW, Jack CR, Jr., Bernstein MA, Britson PJ, Gunter JL, et al. Alzheimer xəstəliyinin neyro görüntüləmə təşəbbüsü: Degenerativ nisbətləri, biyomarkerləri və idrakı əlaqələndirən tensor əsaslı morfometriyadan istifadə edərək bir illik izləmə işi. Neuroimage. 2009;45(3): 645-55. [PMC pulsuz məqalə] [PubMed]
  • Lepore N, Brun CA, Pennec X, Chou YY, Lopez OL, HJ A, Becker JT, Toga AW, Tekin PM. Deformasiya tensorlarını istifadə edərək tensor əsaslı morfometriyanın orta şablonu. Ayavhe N, Ourselin S, Maeder A, redaktorları. MICCAI2007, II hissə, LNCS 4792. Springer-Verlag; Berlin Heidelberg: 2007. 826-833.
  • Lopez OL, Jagust WJ, Dulberg C, Becker JT, DeKosky ST, Fitzpatrick A, Breitner J, Lyketsos CG, Jones B, Kawas C və digərləri. Kardiovaskulyar Sağlamlıq Təhsili Tanıma Çalışmasında hafif bilişsel imapirment üçün risk faktorları: Part 2. Arch Neurol. 2003a;60: 1394-1399. [PubMed]
  • Lopez OL, Kuller LH, Becker JT, Jagust JW, Fitzpatrick A, Carlson M, Breimer J, Lyketsos C. Kardiyovasküler Sağlamlıq Çalışması idrak çalışmasında vasküler demansın sınıflandırılması. Yaşlanmağa Nörobiyoloji. 2004;25(Əlavə 1): S483.
  • Lopez OL, Kuller LH, Fitzpatrick A, Ives D, Becker JT, Beauchamp N. Kardiovaskulyar sağlamlıq idrakında demansın qiymətləndirilməsi. Neuroepidemiologiya. 2003b;22(1): 1-12. [PubMed]
  • Lupien SJ, Leon M, Santi S, Convit A, Tarshish C, Nair NP, Thakur M, McEwen BS, Hauger RL, Meaney MJ. İnsan yaşlanma zamanı kortizol səviyyələri hipokampal atrofiya və yaddaş çatışmazlığını öngörür. Təbiət neuroscience. 1998;1(1): 69-73. [şərhə bax] [Nat Neurosci 1998 Aug-də XRAMX (1): 4-də görünür)
  • Mankovski BN, Ziegler D. Qrip şəkərli diabet xəstələrində. Diabet Metab Res Rev. 2004;20: 268-287. [PubMed]
  • Morra JH, Tu Z, Apostolova LG, Green AE, Avedissian C, Madsen SK, Parikshak N, Toga AW, Jack CR, Jr, Schuff N, Weiner MW, Thompson PM. Alzheimer xəstəliyi, yüngül idrak zəifliyi və yaşlı nəzarətli 1 subyektdən 490 illik təkrar MRİ məlumatlarında hipokampal atrofiyanın avtomatlaşdırılmış xəritəsi. Neuroimage. 2009 Mar;45(1 Əlavə): S3-15. [PMC pulsuz məqalə] [PubMed]
  • McNeill AM, Katz R, Girman CJ, Rosamond WD, Wagenknecht LE, Barzilay JI, Tracy RP, Savage PJ, Jackson SA. Yaşlı insanlarda metabolik sindrom və ürək-damar xəstəliyi: Ürək-damar sağlamlığı tədqiqatı. J Am Geriatr Soc. 2006;54(9): 1317-24. [PubMed]
  • Pannacciulli N, Del Parigi A, Chen K, Le DS, Reiman EM, Tataranni PA. İnsan obezisiyasında beynin anormallıqları: bir voksel əsaslı morfometrik iş. Neuroimage. 2006;31(4): 1419-25. [PubMed]
  • Swan GE, DeCarli C, Miller BL, Reed T, Wolf PA, Jack LM, Carmelli D. Orta həyatın qan təzyiqi gec həyat bilişsel azalmasına və beyin morfologiyasına birləşməsi. Nevrologiya. 1998;51(4): 986-93. [PubMed]
  • Taki Y, Kinomura S, Sato K, Inoue K, Goto R, Okada K, Uchida S, Kawashima R, Fukuda H. 1,428 sağlam fərdlərdə bədən kütlə indeksi və boz maddə həcmi arasındakı əlaqə. Obezite (Gümüş Bahar) 2008;16(1): 119-24. [PubMed]
  • Thompson PM, Giedd JN, Woods RP, MacDonald D, Evans AC, Toga AW. İnkişaf edən beyindəki artım nümunələri, davamlı-mexanizal tensor xəritələrindən istifadə edərək təsbit edilmişdir. Nature. 2000;404(6774): 190-193. [PubMed]
  • Thacker NA, Williamson DC, Pokric M. Voxel, MRI məlumatlarından toxumanın həcminə əsaslanan təhlili. Br J Radiol. 2004;77(Spec No 2): S114-25. [PubMed]
  • Tiehuis AM, van der Graaf Y, Visseren FL, Vincken KL, Biessels GJ, Appelman AP, Kappelle LJ, Mali WP. Diabet, simptomatik arteriya xəstəliyi olan xəstələrdə beyin MRI'sında ətraf və vaskulyar lezyonları artırır. Stroke. 2008;39(5): 1600-3. [PubMed]
  • Van Dijk EJ, Prins ND, Vermeer SE, Vrooman HA, Hofman A, Koudstaal PJ, Breteler MM. C-reaktiv protein və serebral kiçik damar xəstəliyi: Rotterdam Scan Study. Dövriyyə. 2005;112(6): 900-5. [PubMed]
  • Van Oijen M, Okereke OI, Kang JH, Pollak MN, Hu FB, Hankinson SE, Grodstein F. Diabetes olmayan yaşlı qadınlarda insulin səviyyəsinin sürətlənməsi və bilişsel azalma. Neuroepidemiologiya. 2008;30(3): 174-9. [PMC pulsuz məqalə] [PubMed]
  • Watson GS, Peskind ER, Asthana S, Purganan K, Wait C, Chapman D, Schwartz MW, Plymate S, Craft S. Insulin normal yaşlı yetkinlərdə CSF A-Beta-42 səviyyələrini artırır. Nevrologiya. 2003;60: 1899-1903. [PubMed]
  • Wolf PA, Beiser A, Elias MF, Au R, Vasan RS, Seshadri S. Obezitenin bilişsel funksiyaya olan əlaqəsi: mərkəzi obezitenin əhəmiyyəti və birgə hipertansiyonun sinergetik təsiri. The Framingham Heart Study. Curr Alzheimer Res. 2007;4(2): 111-6. [PubMed]
  • Yaşlı qadınlarda Yaffe K, Blackwell T, Kanaya AM, Davidowitz N, Barrtett-Connor E, Krueger K. Diabetes, oruc glyukozu və kognitif bozukluğun inkişafı. Nevrologiya. 2004;63: 658-663. [PubMed]
  • Yue NC, Arnold AM, Longstreth WT, Elster AD, Jungreis CA, O'Leary DH, Poirier VC, Bryan RN. Yaşlanan beyində MR görüntüsündə sulkal, mədəcik və ağ maddə dəyişir: Ürək-damar sağlamlığı tədqiqatından alınan məlumatlar. Radiologiya. 1997;202: 33-39. [PubMed]