Aju struktuur ja rasvumine (2010)

Sissejuhatus

Rasvumine ja II tüüpi või insuliinsõltumatu suhkurtõbi (DM2) on kaks omavahel seotud seisundit, mis on saavutanud epideemia. Praegu on üle maailma üle miljardi ülekaaluliste ja 300i miljoni rasvunud inimeste [Maailma Terviseorganisatsioon, 2009]. Eakaid elanikke pole säästetud - 40% meestest ja 45% üle 70-aastastest naistest on koormatud kas rasvumise või DM2-ga [Ceska, 2007], suurendades nende südame-veresoonkonna haiguste ja insultide riski [Mankovsky ja Ziegler, 2004]. Rasvumine on ka kognitiivse languse ja dementsuse, sealhulgas Alzheimeri tõve (AD) riskifaktor [Elias et al., 2005; Wolf jt, 2007]. Seda lisariski võib vahendada DM2, mis on seotud AD tõenäosusega [Irie et al., 2008; Leibson et al., 1997].

Varasemad uuringud, mis analüüsivad südame-veresoonkonna terviseuuringu (CHS-CS) andmeid, näitavad, et lisaks vanusele, rassile ja haridustasemele on tserebrovaskulaarne haigus seotud kognitsiooni ja keskmise riskiga seisundi kujunemisega AD-le. kui kerge kognitiivne kahjustus (MCI) [Lopez et al., 2003a]. MCI kardiovaskulaarsete riskitegurite hulka kuulusid valkude kahjustused, infarktid, hüpertensioon, suhkurtõbi ja südamehaigus [Lopez et al., 2003a]. Lisaks on AD-ga patsientidel aju atrofia ebaharilikult kõrge [Apostolova et al., 2006; Callen et al., 2001; Leow jt, 2009]. Lisaks võib aju atroofia olla MRI-le tuvastatav isegi enne kognitiivsete häirete kliinilist ilmnemist, nagu on näidatud uuringus, mis näitab suuremat atroofiat asümptomaatilistes APOE4i kandjates võrreldes mittekandjatega [Morra et al., 2009].

Rasvumine ja DM2 võivad võimendada dementsuse riski, süvenedes aju atroofiat isegi kognitiivselt puutumata isikutel, tõstes nende haavatavust tulevase AD neuropatoloogia suhtes. Varasemad uuringud, peamiselt 65i noorematel isikutel, viitavad sellele, et keha koe rasvasisalduse suurenemine (rasvumine) korreleerub atroofiaga ajalises ajukoores, rindkere, putamenis, caudates, precuneuses, talamuses ja valguses (WM) [Gustafson jt, 2004; Pannacciulli et al., 2006; Taki et al., 2008]. Ei ole teada, kuid suure huviga on see, kas BMI abil mõõdetud kõrge koe rasvasisaldus on seotud aju struktuuri erinevustega kognitiivselt normaalsetes eakatel.

DM2i seostatakse ka aju atroofiaga eakatel patsientidel, sealhulgas ajalistes lobides, hippokampuses ja külgmiste vatsakeste suurema laienemisega [Korf et al., 2007]. Kõige sagedasem seletus nende mõjude kohta on WM kahjustused [Claus et al., 1996] ja kliinilised löögid [Mankovsky ja Ziegler, 2004]. DM2iga seotud aju atroofia võib olla sekundaarne suurenenud insuliinitaseme suhtes; eakatel patsientidel on suurenenud tühja kõhuga insuliini sisaldus \ tYaffe et al., 2004] ja soodustab amüloidi ladestumist, suurendades seeläbi Alzheimeri tõve riski [Watson et al., 2003]. Seni ei ole üheski teises uuringus korrelatsioonis tühja kõhu plasminsuliini ja aju struktuuri, isegi kui DM2i uuriti. Tõsine potentsiaalne segadus sellistes uuringutes on eelsümptomaatiliste neurodegeneratiivsete muutuste võimalus eakatel uuritud rühmadel. Kuna aju atroofia ja AD patoloogia võivad esineda aastaid enne kliiniliste sümptomite ilmnemist [Braskie jt, 2008; DeKosky et al., 2006], tuleb teha BMI, DM2 ja aju atroofia uuringuid isikutel, kellele algne AD saab võimaluse piires välistada.

Rasvumine ja DM2 võivad võimendada AD ohtu, edendades aju atroofiat ja seega võivad nad kujutada endast potentsiaalselt kriitilisi kognitiivse languse ja dementsuse riskitegureid. Kuna need tingimused on mõnevõrra välditavad ja ravitavad, on oluline kindlaks teha spetsiaalselt mõjutatud ajukonstruktsioonid mitte-dementsetel eakatel inimestel, nii et mõista mõjutatud süsteeme, kui ka lõppkokkuvõttes hinnata nende piirkondade kaitsmise sekkumisi.

Me kasutasime tensoripõhist morfomeetriat (TBM), mis on suhteliselt uudne meetod [Hua jt, 2008; Thompson jt, 2000], et genereerida 3D kaardid aju atroofiast grupis, mis ei kuulu dementsetesse vanematesse isikutesse, kes on värbatud südame-veresoonkonna terviseuuringu-kognitsiooni uuringust (CHS-CS), kogukonnapõhisest kohortist, kelle kohta on olemas ulatuslikud kliinilised, kognitiivsed ja kujutise andmed [Lopez et al., 2004]. Pikaajaliste kognitiivsete andmete põhjal valisime 94i patsiendid, kes jäid vähemalt 5i aastatele kognitiivselt normaalseks pärast nende algtaseme MRI-skaneerimist, minimeerides seega varajase prekliinilise neurodegeneratsiooni segavat mõju. Me vähendasime BMI (n = 94), FPI (n = 64) ja DM2i diagnoosi (n = 94) GM ja WM mahu erinevuste subjektide vaheliste piltide tuletatud mõõtmiste suhtes, et teha kindlaks, kas need muutujad olid seotud aju atroofiaga. Me kasutasime kaheosaline korrelatsioon esialgse uuringu analüüsi mudeleid korduv regressioon mudeleid kasutati, et võtta arvesse võimalikke segadusi, nagu sugu ja rass. Samuti võrreldi normaalse kehakaalu (BMI: 18.5 – 25), ülekaaluliste (BMI: 25-30) ja rasvunud (BMI: 30 +) aju struktuuri, et hinnata, kas need kliinilised katkestused kõrgema rasvumise kindlaksmääramiseks on seotud aju atroofiaga.

Materjalid ja meetodid

Tulemused

Õppeainete demograafia on näidatud Tabel I, jagatud normaalse, ülekaalulise ja rasvunud 3 KMI kategooriasse (KMI vahemik: 18.5 – 36.2). Rühmade vahel erinesid ainult KMI ja FPI tasemed - ootuspäraselt või definitsiooni järgi oli ülekaalulistel ja rasvunud inimestel KMI ja FPI tase kõrgem kui normaalse KMI rühmal (p ≤ 0.001). DM2 ja FPI tasemete vahel ei olnud korrelatsiooni (r(64) = .01,p = .92). Lisaks ei olnud DM2i objektidel kõrgem FPI tase kui mitte-FPI subjektidel (t(62) = −.09,p = .92).

Tabel I

Õppeaine omadused. Uuritud rühmad erinesid ainult KMI ja FPI (p <0.01).

Bivariate statistilised analüüsid:

Võimalikud segajad

Meie TBM-kaartidel, mis seostavad potentsiaalselt segaseid muutujaid aju struktuuriga, näitas vanuse suurenemine trendi tasemel seost selle valimi väiksema aju mahuga, kuid see ei olnud statistiliselt oluline (p = 0.07, parandatud; permutatsioonikatse). Vanus ja KMI ei olnud meie valimis olulisel määral korrelatsioonis (r (92) = - 0.04, p = 0.90) ega vanus korrelatsioonis insuliini tasemega (r (64) = 0.06, p = 0.66) või diagnoosiga DM2 (r (92) = −0.05, p = 0.61). Lisaks ei olnud APOE4 genotüüp, mis suurendab sporaadilise AD riski, seotud selle proovi TBM-iga hinnatud aju struktuuri tuvastatavate muutustega (p = 0.39, permutatsioonikatse). Haridus, mida kategooriliselt määratletakse kui keskkoolist kaugemale jõudmist, ei olnud samuti negatiivselt statistiliselt oluline korrelatsioonis TBM-i GM ja WM atroofiaga (p= .92, permutatsioonitesti) või positiivselt (p= .12, permutatsiooni test). Samuti ei olnud hüpertensiooni kliinilisel määramisel (süstoolne / diastoolne> 140/90 mm hg või antihüpertensiivsete ravimite kasutamine) meie proovis statistiliselt olulist negatiivset korrelatsiooni aju struktuuriga (p= .33, permutatsioonikatse).

BMI

Kõrgem KMI oli korrelatsioonis oluliselt väiksemate GM- ja WM-mahtudega kogu ajus (p <0.001, permutatsiooni test). Joonis 1a näitab korrelatsioonikoefitsiente KMI pöördvõrdelise seose kohta aju struktuuriga, mis on projitseeritud CHS-spetsiifilisele minimaalsele deformatsioonimallile (CHS-MDT). Sinised värvid tähistavad kõrgema negatiivse korrelatsiooni piirkondi; väärtused jäävad tavaliselt vahemikku –0.30 kuni 0.30. Positiivse korrelatsiooni piirkonnad punases ja kollases ei olnud statistiliselt olulised. Tugevaima negatiivse korrelatsiooni piirkonnad (r ≤ −0.30) leiti orbitaalses eesmises ajukoores (punane nool x = −9, y = 57, z = 29, r = −.31), hipokampuses (kuldsed nooled: vasakul x = - 31, y = −2, z = 25, r = −.32; paremal x = 32, x = 9, z = 18, r = −.31) ja subkortikaalsed alad (valged tärnid: vasakul x = −28, y = −14, z = 1, r = −.30; paremal x = 29, y = −15, z = 1, r = −.34), sealhulgas putamen, globus pallidus ja talamus. Need tulemused viitavad atroofiale inimestel, kelle kehakudede rasv on suurem. Joonis 1b näitab vastavat olulisust (p-väärtus) kaart. Tumedamad värvid tähistavad madalama alaga alasid p-väärtused.

Joonis 1

Osa a näitab a r-väärtuse (Pearsoni korrelatsioonikordaja) kaart, mis tõstab esile KMI ja aju struktuuri negatiivseid ja positiivseid korrelatsioone, mis on projitseeritud kardiovaskulaarse tervise uuringu minimaalse deformatsiooni malli (CHS-MDT) kardinaalsetele lõikudele. ...

FPI

Kõrgemat FPI-d seostati väiksema piirkondliku aju mahuga (p = 0.01, permutatsioonikatse) nii GM kui ka WM korral. Kõrgemat FPI-d seostati aju atroofiaga esiosades, hipokampuses ja corpus callosumi põrnas. Neid tulemusi näidatakse Joonised 2a ja 2b. Joonis 2a näitab korrelatsioonikoefitsientide kaarti, milles kõrgem FPI on korrelatsioonis corpus callosum splenniumi väiksemate mahtudega (punane nool: x = −3, y = 12, z = −12, r = −.27), orbiidi eesmine ajukoores (oranž nool: x = −3, y = −39, z = 31, r = −.33) ja hipokampuses (kuldsed nooled: vasakul x = −24, y = −1, z = 24, r = −.31; paremal x = 31, x = 3, z = 21, r = −.33). Joonis 2b näitab vastavat p-väärtuste kaarti. Need tulemused viitavad sellele, et kõrge insuliinitase, mis on DM2-i patoloogia varane komponent, võib olla seotud aju atroofiaga kognitiivse funktsiooniga ajupiirkondades, näiteks corpus callosumi splenium (visuaalse ja muu kognitiivse teabe poolkerade vaheline edasiandmine), orbitaalfrontaal ajukoore (täidesaatev funktsioon) ja hipokampuses (õppimine ja mälu).

Joonis 2

Osa a näitab CHS-MDT mallile projitseeritud korrelatsioonikaart, näidates, kus aju atroofia (mahu vähenemine) on seotud kõrgema tühja kõhu plasmainsuliini tasemega. Kõrgem FPI on korrelatsioonis kollaskeha põrna väiksema mahuga (punane ...

II tüüpi diabeedi müelitus

DM2i seostati ka aju atroofiaga (p <0.001, permutatsioonitest) kahemõõtmelises analüüsis. Nendel DM2-ga diagnoositud osalejatel oli madalam maht mitmes ajupiirkonnas, sealhulgas otsmikusagarad, prefrontaalne ajukoor, corpus callosumi genu ja põrn, keskmine tsingulaatne gyrus, ülemine parietaalne lobule, kuklaluud ja väikeaju. DM2 diagnoosiga inimestel atroofeeriti ka basaalganglionid, sealhulgas kaudaal, putamen ja globus pallidus. Ühelgi meie DM2 katsealusel ei olnud varem olnud kliinilist insulti ega MRT-ga tuvastatud infarkte. DM2-ga seotud atroofiapiirkonnad kuvatakse Joonised 3a (korrelatsioonikoefitsientide kaart) ja ja3b3b (p-väärtuste kaart). Jooniselt nähtub, et DM2 on seotud corpus callosum'i spleniumi väiksemate mahtudega (Joonis 3b, olulisuse kaart, must nool, vastav r-value = −.21 x = −4, y = 14, z = −17), corpus callosum'i tõeline väärtus (Joonis 3b, roheline nool, vastav r-väärtus = −.17 x = 4, y = −49, z = 1) ja eesmised lohud (Joonis 3b, punane nool, vastav r-value = −.24 x = −7, y = −77, z = 7).

Joonis 3

. r-või pildi väärtus osaliselt a näitab negatiivset seost DM2 kategoorilise diagnoosi ja atroofia vahel GM ja WM korral. DM2 on seotud corpus callosumi väiksemate mahtudega spleniumis. Joonis 3b, olulisuse kaart, must nool, vastav ...

Mitme regressiooni analüüs

aasta korduv regressioon mudelite järgi oli KMI ainus muutuja, mis oli GM ja WM korral aju atroofiaga märkimisväärselt seotud (eeldatav FDR <5%); pärast KMI arvestamist ei olnud FPI, DM2, e, soo ega rassi vahel aju atroofia astmega sõltumatuid seoseid. KMI ja aju struktuuri pöördvõrdeline seos on näidatud Joonis 4. Kõrgemat KMI-d seostati väiksemate GM- ja WM-mahtudega orbitaalses eesmises ajukoores (osa a, sinine kast), eesmises tsingulaarses gürusis (a-osa, sinine kast), mediaalses ajalises lobas (b-osas, mustad nooled) ja subkortikaalses WM-is (c-osa) , mustad tärnid). Selle seose efekti suurused olid suured (r ≥ 0.30). Sisse Täiendav joonis 1, näitame beetapilti KMI peamistest mõjudest. See pilt tähistab regressioonisirge nõlva, näidates aju mahu protsenti (protsentides), mis on kaotatud BMI iga ühe standardhälbe juurdekasvu korral pärast mudeli muude muutujate kohandamist. Näiteks orbitaalse eesmise ajukoore / eesmise tsingulaadi piiratud piirkonnas näitavad lillad värvid, et BMI iga ühe standardhälbe suurenemise korral kaob üle 4% aju mahust. Sellest tulenevalt ilmneb inimesel, kellel on KMI suurim 5% (st kaks standardhälvet keskmisest), maksimaalne 8% fookuskaugus puudujääk sellises piirkonnas nagu orbitaalne eesmine ajukoore. Nooled ja tärnid tuvastavad vastavad korrelatsioonikaardi ja beetapildi anatoomilised alad.

Joonis 4

See joonis näitab korrelatsiooniväärtuste kaarti (rväärtuste kaart), mis on projitseeritud kuvamiseks Ühtse subjekti MNI aju mallile. Näidatud korrelatsioon on kõrgema KMI ja GM / WM atroofia vahel, mis kontrollivad vanust, sugu, rassi ja DM2. Kuumem ...

Pärast KMI arvessevõtmist ei tuvastanud meie valimis GM-i või WM-i mahu osas sõltumatuid vanuse, DM2, soo või rassi seoseid. Koostoimete analüüsid näitasid ka, et KMI-ga seotud atroofia ei varieerunud ühegi neist muutujatest. Eraldi KMI FPI interaktsiooni analüüsil (n = 64) näitas, et KMI mõju aju struktuurile ei varieerunud FPI funktsioonist. KMI-ga seotud atroofia jaotumise paremaks mõistmiseks võrdlesime ka 3-i diskreetsete diagnostiliste klassifikaatoritega, st normaalse KMI, ülekaalu ja rasvumisega inimeste GM-i ja WM-i mahtu.

Gruppide vahelised ANCOVA analüüsid

Rasvumine versus normaalne KMI

Võrreldes rasvunud isikuid (KMI: 30 +) normaalse KMIga (KMI: 18.5 – 25), leidsime madalamad GM ja WM mahud (FDR <5%) rasvunud rühmas, hoolimata vanuse, soo, rassi ja DM2 kontrollimisest. See atroofia on näidatud Joonis 5 nagu r- pilt, mis projitseeritakse standardse ühe subjekti MNI mallile, punase värviga, mis vastab kõrgemale korrelatsiooniefekti suurusele (r > 0.50). Rasvunud inimestel olid väiksemad GM ja WM mahud frontaalsagarates, eesmises cingulate gyrus (a osa, sinine nool), hipokampuses (b osa, must nool) ja basaalganglionides (c osa, roheline kast). Need kaardid viitavad sellele, et rasvumine on seotud atroofiaga kognitiivse funktsiooni jaoks olulistes ajupiirkondades, näiteks eesmine tsingulaat, mis osaleb tähelepanu ja täidesaatva funktsiooni täitmisel.

Joonis 5

Vastavuste kaart (rväärtuse väärtus) efekti suurused 14 rasvunud inimese (KMI> 30) ja 29 normaalse kehakaaluga inimese (18.5–25) võrdlemiseks. Rasvunud inimestel oli madalam GM ja WM maht frontaalsagarates, eesmises cingulate gyrus'is (osa A, sinine ...

Ülekaal võrreldes normaalse KMI-ga

Joonis 6 näitab, et ülekaalulistel (KMI: 25–30) katsealustel on madalam ajumaht kui neil, kellel on normaalse KMI basaalganglionides (osa a - must nool; osa b - punane nool; osa c - sinine nool), corona radiata (osa b, must karp) ja parietaalsagar (c osa, lilla nool). Need seosed olid üldiselt väiksema ulatusega (|r| = 0.30 - 0.40) võrreldes rasvunud-normaalse KMI tulemustega. Erinevalt rasvunud inimestest ei näidanud ülekaalulised rühmad atroofiat sellistes paralimbaalsetes piirkondades nagu eesmine tsingulaarne gürus ja hipokampus. Rasvunud ja ülekaaluliste rühmade vahel ei olnud statistiliselt olulisi erinevusi GM ja WM osas. Kõiki analüüse kontrolliti vanuse, soo, rassi ja DM2 osas.

Joonis 6

Korrelatsioonikoefitsientide kaardid on toodud 51 ülekaaluliste inimeste (KMI: 25 – 30) ja 29 normaalkaaluga inimeste (18.5 – 25) rühmade võrdlemisel. Atroofiat ülekaaluliste rühmas nähakse basaalganglionides (osa a - must nool; ...

Arutelu

Siin käsitleme mitmeid peamisi leide, mis on seotud aju struktuuripuudulikkusega rasvumise, kõrgema KMI, FPI ja DM2-iga kognitiivselt normaalsetel eakatel inimestel, kes on pärit kogukonna kohordist. Esiteks seostati kõrgemat kehakudede rasva tugevalt aju mahu defitsiidiga kognitiivselt normaalsetel eakatel isikutel, isegi kui kontrolliti võimalike seoste olemasolu, nagu vanus, sugu ja rass. Teiseks, FPI ja DM2 näitasid aju aju struktuuriga pöördvõrdelist seost kahemõõtmeline analüüs, kuid need korrelatsioonid ei olnud KMI kontrollimisel statistiliselt olulised. Kolmandaks, keha kudede rasva ja aju struktuuri negatiivsed korrelatsioonid olid tugevaimad rasvunud inimeste puhul, kuid neid täheldati ka ülekaalulistel. Ehkki tunnistame, et rasvumise tagajärjed võivad olla üldise halva tervise korral sekundaarsed, on see meie valimis vähem tõenäoline, kuna (i) on väga halva tervisega inimestel meie uuringus tõenäolisem üle elada vanus (keskmine: 77.3 aastat) ; (ii) meie kohorti 10 aastatel pärast skaneerimist ei tuvastatud korrelatsiooni KMI ja suremusmäärade vahel (r(94) = 0.07, p = 0.47); ja (iii) 3 KMI rühmad ei erinenud veresoonkonna haiguste esinemissageduses, mis suurendavad haigestumust ja suremust (Tabel I). Seetõttu võib isegi normaalse tunnetusega inimestel, kes jäävad ellu vanaduseni, suuremal kehakoe rasvumisel aju struktuurile kahjulikud tagajärjed.

Meie järeldust BMI-ga seotud aju atroofia kohta kognitiivselt normaalsetel eakatel toetavad nooremate proovide uuringud. Jaapani meeste (keskmine vanus: 46.1) uuring näitas vähenenud GM-i mahtu seoses BMI suurenemisega mediaalsetes ajalistes lobes, hipokampuses ja preuneuses [Taki et al., 2008]. Veel üks uuring (keskmine vanus: 32) näitas rasvunud indiviidide suuremat GM-i vähenemist frontaal-operculum, postcentral gyrus ja putamenPannacciulli et al., 2006]. Hiljutine MR-spektroskoopia uuring näitas nooremate rasvunud inimeste rühmas (keskmine vanus: 41.7) metaboolseid kõrvalekaldeid eesmise rinnanäärme GM ja WM-is [Gazdzinski jt, 2008].

KMI ja aju mahtude vaheline seos ei ole tõenäoliselt otsene selles mõttes, et üks põhjustab teist; seetõttu on huvipakkuv tegurite või mehhanismide kindlakstegemine et võib põhjustada samadel isikutel aju mahu vähenemist ja rasvumist. Kehakoe kõrgema rasvkoe ja aju struktuuri vahelise seose jaoks kõige sagedamini pakutud hüperkortisoleemia on [Lupien et al., 1998], vähendatud treening [Colcombe et al., 2003], halvenenud hingamisfunktsioon [Guo et al., 2006], põletik [van Dijk jt, 2005], kardiovaskulaarne / hüpertensioon / hüperlipideemia [Breteler jt, 1994; Swan jt, 1998] ja II tüüpi suhkurtõbi [den Heijer jt, 2003; Ferguson et al., 2003]. Nendes uuringutes avaldusid aju struktuuripuudulikkuses hipokampuse atroofia, ajukoore mahu vähenemine ja WM hüperintensiivsus. Me ei leidnud BMI ja DM2-i vahelist koostoimet, seega on tõenäoline, et see mehhanism meie valimis ei mõjuta KMI mõju. Lisaks ei muutunud meie KMI tulemused hüpertensiooni ja WM hüperintensiivsuse kontrollimisel, mida hinnati standardiseeritud CHS-i kriteeriumide järgi [Dai et al., 2008; Yue jt, 1997]. Need tulemused võivad kajastada ellujäämismõju, kuna nii kõrge KMI-ga kui ka kliiniliselt raske ajuveresoonkonna haigusega inimesed elavad meie uuringupopulatsiooni vanusevahemikus (70 – 89 aastat) väiksema tõenäosusega. Lisaks ei saa välistada võimalust, et KMI seoseid meie eakate inimeste aju atroofiaga vahendavad otsesemalt mis tahes ülalnimetatud mehhanismid või nende mis tahes kombinatsioon.

Olles tuvastanud, et KMI on seotud eakate aju atroofiaga, tunnistame ka seda, et kirjanduses on poleemikat selle kohta, kuidas seda seost mõjutavad soolised erinevused. Eakate (70 – 84 aastased) Rootsi naiste rühmal ilmnes kompuutertomograafias oluline ajaline lobe atroofia [Gustafson jt, 2004] samas kui teises uuringus leiti Jaapani meestel, kuid mitte naistel BMI-ga seotud peaaju mahu vähenemine [Taki et al., 2008]. Et teha kindlaks, kas meie uuringus mõjutab KMI ja aju struktuuri korrelatsioone sugu, modelleerisime KMI soolise interaktsiooni järgi korduv regressioon analüüsis ja ei tuvastanud sugude erinevust KMI-ga seotud aju atroofias. Seetõttu viitab meie uuring sellele, et kõrgema kudede rasvumise kahjulik mõju aju struktuurile võib olla soost sõltumatu; siiski väärib see leid edasistes uuringutes edasist uurimist.

Ehkki FPI, DM2 ja aju atroofia korrigeerimata korrelatsioonid ei olnud kohandatud mudelites statistiliselt olulised, võivad need väärida arutelu, kuna kirjanduses on üha rohkem hüperinsulinemia ja DM2i mõju ajule. DM2i varases staadiumis on insuliiniresistentsus seotud kompenseeriva hüperinsulinemiaga [Yaffe et al., 2004] ja kõrge insuliinitase on seotud kognitiivsete häiretega, isegi nendel isikutel, kellel ei arene DM2 [van Oijen jt, 2008], mis viitab sellele, et hüperinsulinemia võib muuta aju struktuuri. Hüperinsulinemia mõjul aju funktsioonile ja struktuurile on kaasatud mitu mehhanismi, sealhulgas vasoaktiivne toime ajuarteritele, amüloidi kliirensi halvenemisest tingitud neurotoksilisus ajus ja neurofibrillaarsete saside moodustumise stimuleerimine täiustatud glükeerimisega lõpptoodete metabolismi kaudu [Bian jt, 2004; Watson et al., 2003]. Insuliiniefekti täheldatakse siin mitmes valdkonnas, mis on olulised kognitiivse funktsiooni jaoks, näiteks orbitaalne eesmine ajukoore ja hipokampus. See on kooskõlas arvamusega, et hüperinsulinemia mõjutab tunnetuses osalevaid aju struktuure; see võib viia ka väiksema kognitiivse languseni enne, kui dementsuse selged kliinilised sümptomid on tuvastatavad [Kalmijn jt, 1995].

DM2 seostati madalama GM ja WM mahuosaga kognitiivse tähtsusega aladega, nagu näiteks eesmised lohud ja suured WM traktid (corpus callosum splenium), mis viitab sellele, et DM2 on laialt levinud aju atroofiaga. DM2 võib aju mahtu vähendada progresseeruva tserebrovaskulaarse protsessi kaudu, mis viib insuldini ja infarktideni [Ikram jt, 2008; Knopman jt, 2005]. DM2 võib kahjustada peamiste struktuurvalkude kaugelearenenud glükeerumise, tasakaalustamatuse tekke ja reaktiivsete hapnikuühendite eliminatsiooni vahel ning heksosamiini ja polüooli radade häirimisega, põhjustades peaaju kapillaaride alusmembraanide paksenemist [Arvanitakis jt, 2006]. Sellised mikrovaskulaarsed muutused, mis esinevad sageli koos teiste rasvumise tagajärgedega nagu hüpertensioon, võivad põhjustada kroonilist subkliinilist isheemiat, häiritud närvi energiatarbimist ja atroofiat tundlikult tundlike veresoontega ajupiirkondades, näiteks basaalganglionide lentikulostriaalsetes arterites [Breteler jt, 1994]. Gandaalide basaaltulemused TBM-analüüsides võivad olla märgatavad ka võrdleva tundlikkuse puudumise tõttu. TBM peab deformatsiooniväljade sujuvuse ja sellest tuleneva osalise ruumala mõju tõttu ajukoore pinna ruumalas muutuma [Hua et al., 2009; Leow jt, 2009]. Meie kahemõõtmeline DM2 tulemused vastavad eelnevatele järeldustele, et DM2 mõjutab GM ja WM [Korf et al., 2007; Tiehuis jt, 2008] ja FDG-PET uuringutega, mis näitasid hüpometabolismi frontaalsetes, ajalistes ja parietaalsetes assotsiatsioonipiirkondades ning tagumist tsingulaarset güruset kognitiivselt normaalsetel, kerge hüperglükeemiaga isikutel [Kawasaki et al., 2008].

DM2 ühendus ei jäänud ellu kohandatud korduv regressioon mudeleid, mis võivad olla tingitud DM2i subjektide väikesest arvust uuringus (n = 11), see võib iseenesest olla ellujäämise tagajärg. See tähendab, et paljud DM2-i põdevad inimesed pole võib-olla elanud piisavalt kaua, et läbida skaneerimine CHS-i osana. See erapoolikus võis põhjustada võimu puudumise korduv regressioon mudelid ning statistiliselt olulise interaktsiooni puudumine KMI ja DM2 vahel. Sellest probleemist võiks tulevastes uuringutes üle saada, kui analüüsida kognitiivselt normaalsete eakate DM2i inimeste suuremat arvu. Selline töö võiks selgitada DM2-i võimalikku vahendaja rolli seoses rasvumise ja aju atroofiaga. Kuigi on kiusatus spekuleerida, et rasvunud ja ülekaalulistel inimestel on varajane subkliiniline DM2-i patoloogia (mida kajastavad rasvunud ja ülekaalulised inimesed, kellel on kõrgem FPI), ja et see soodustab KMI ja aju atroofia vahelist seost, peaks edaspidine töö seda kontrollima, kuna me ei leidnud statistiliselt olulist koostoimet KMI ja DM2 või FPI vahel.

Meie varasemate uuringute kontekstis tehtud järeldused näitavad, et suurema rasvumisega eakatel inimestel on suurem aju atroofia ja sellest tulenevalt dementsuse risk. Isegi meie eakad isikud, kes olid väga terved ja tõestatud, et nad on kognitiivselt stabiilsed vähemalt 5 aastat pärast lähteolukorra skaneerimist, vaevasid rasvumisega seotud aju atroofiat. Meie tulemused viitavad sellele, et inimestel võib rasvumisest või rasvumist soodustavatest teguritest tulenevalt olla suurem aju atroofia ning see atroofia võib omakorda soodustada neid tulevikus kognitiivsete häirete ja dementsuse tekkeks. Selle tsükli tagajärjed hõlmavad järgmist: (i) võimendatud haigestumus / suremus eakatel; ii) rasvumisega seotud dementsuse tõttu suuremad tervishoiukulud; ja iii) hooldajate ja tervishoiuteenuse osutajate emotsionaalne ja muu mitterahaline koormus. Seetõttu on aju atroofia ja dementsuse riskiga seotud rasvumisega seotud probleemid rahvatervisega seotud potentsiaalsed probleemid.

Selles uuringus kasutati neuroimaging meetodeid, et uurida kõrgema KMI, insuliini ja DM2 mõju eakate kogukonna kohordis, kes olid kognitiivselt normaalsed viis aastat pärast skaneerimist. Seetõttu kajastavad sellised tulemused tõenäolisemalt aju muutusi eakatel elanikkonnal, kuna need väldivad eriarstide kliinikutest pärit patsientide uuringutele suunamise eelarvamusi. Tensoripõhine morfomeetria (TBM) pakub anatoomiliste erinevuste suure eraldusvõimega kaardistamist, pakkudes suurepärast tundlikkust aju süstemaatiliste struktuurierinevuste suhtes ning puudub ROI jälgede selektsioonihäired, mis uurivad ainult osa ajust. Kasutasime TBM-i selle efektiivsuse tõttu kogu aju mahuliste rühmade erinevuste analüüsimisel. Muud tüüpi vokselipõhistes uuringutes, näiteks vokselipõhises morfomeetrias [Ashburner ja Friston, 2000], tekib mõnikord küsimus, kas leide võib seostada ebatäiusliku registreerimisega. See küsimus kerkib seetõttu, et VBM-is joondatakse klassifitseeritud halli aine sujuvad kaardid subjektide vahel automaatselt ja tasandatakse ning seejärel tehakse rühmade erinevuste osas statistilised järeldused, lahutades grupi keskmistest piltidest vokside kaupa. Seetõttu on võimalik, et ühes kohas tuvastatud erinevus tuleneb ebatäiusest registreerimisest [Thacker jt, 2004].

TBM-is põhinevad analüüsitud signaalid aga ainult piltide registreerimisel, mitte joondatud halli aine klassifikatsioonidel, seega ei pea halli ainet täiuslikult registreerima katsealused, kuna halli aine tihedust ei analüüsita igal stereotaktikal asukoht. Seetõttu on registreerimisvigade süstemaatiliste erinevuste tõttu valepositiivsed leiud vähem tõenäolised. Isegi nii võib esineda valenegatiivseid leide, sest morfomeetriliste erinevuste tuvastamise võime sõltub skaalast, milles anatoomilisi andmeid saab sobitada väändumisalgoritmiga. Peenema skaala morfomeetrilisi erinevusi (nt hipokampuses või kortikaalses paksuses) saab paremini tuvastada muude meetoditega, mis neid struktuure selgesõnaliselt modelleerivad. Siiski eelistasime TBM-i kasutamist kortikaalse mustri sobitamise asemel, kuna TBM on võimeline töötlema suuremat arvu katsealuseid kiirematel aegadel ja nõuab vähem arvutuslikku mälu [Xue et al., 2008]. Seetõttu on TBM registreerimishälvete suhtes vähem haavatav kui VBM ja suurema arvu katsealuste analüüsimisel on see tõhusam kui kortikaalse pinna modelleerimine ja kortikaalse mustri sobitamine.

Meie leiud on piiratud ristlõikekujundusega, kuigi subjektide valiku teavitamiseks kasutati pikisuunalist jälgimist, et minimeerida Alzheimeri tõvest või muudest dementsustest põhjustatud varajase neurodegeneratsiooni kogenud inimeste segadust. Meie korduv regressioon lähenemisviis andis vanuse, soo ja rassi ning DM2i potentsiaalselt segaseid mõjusid. Me ei lisanud sellesse mudelisse APOE4 genotüüpi, kuna muutuja ei näidanud kahe muutujaga analüüsis statistiliselt olulisi seoseid (p = 0.39, permutatsioonikatse).

Kuna üha enam inimesi on rasvunud ja eakad, on selle rühma aju struktuursete kõrvalekallete üksikasjalik mõistmine ülioluline. Sellised uuringud viitavad, miks neil inimestel võib olla suurem risk dementsuse tekkeks. Isegi eakatel inimestel, kes jäid kognitiivselt normaalseks kaua pärast MRT-d, oli KMI-ga seotud atroofia neurodegeneratsiooni suunatud ajupiirkondades: hipokampuses, eesmistes lobes ja talamuses. Sellised isikud võivad kasu saada interventsioonidest, mille eesmärk on vähendada keha kudede rasva ja kogeda vananedes paremat aju tervist.

Lisamaterjal

Tunnustused

viited