गुंजन दिमाग Mapp। 2010 Mar;31(3):353-64. doi: 10.1002/hbm.20870.
राजी सीए, हो ए जे, परीक्षार्थी एन.एन., बेकर जेटी, लोपेज OL, कुल्लर एल.एच., हुआ एक्स, लेवो ई, तोगा एड, थॉम्पसन पी.एम..
स्रोत
पैथोलॉजी विभाग, पिट्सबर्ग यूनिवर्सिटी, पेंसिल्वेनिया, यूएसए।
सार
मोटापा हृदय संबंधी स्वास्थ्य समस्याओं के लिए बढ़ते जोखिम के साथ जुड़ा हुआ है जिसमें मधुमेह, उच्च रक्तचाप और स्ट्रोक शामिल हैं। ये हृदय संबंधी संज्ञान संज्ञानात्मक गिरावट और मनोभ्रंश के लिए जोखिम बढ़ाते हैं, लेकिन यह अज्ञात है कि क्या ये कारक, विशेष रूप से मोटापा और टाइप II मधुमेह, मस्तिष्क शोष के विशिष्ट पैटर्न से जुड़े हैं। हमने 94 बुजुर्ग विषयों में ग्रे मैटर (जीएम) और व्हाइट मैटर (WM) वॉल्यूम अंतर की जांच करने के लिए टैंसर-आधारित मॉर्फोमेट्री (टीबीएम) का इस्तेमाल किया, जो उनके स्कैन के बाद कम से कम 5 वर्षों तक संज्ञानात्मक रूप से सामान्य रहे। द्विचर कई तुलनाओं के लिए सुधारों के साथ विश्लेषण करता है दृढ़ता से जुड़ा हुआ बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई), तेजी से प्लाज्मा इंसुलिन (एफपीआई) स्तर, और टाइप II डायबिटीज मेलिटस (DM2) ललाट, लौकिक और उप-मस्तिष्क क्षेत्रों में शोष के साथ। ए बहु - प्रतिगमन मॉडल, कई तुलनाओं के लिए भी सही, ने खुलासा किया कि बीएमआई अभी भी मस्तिष्क शोष (एफडीआर <5%) के साथ नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध था, जबकि डीएम 2 और एफपीआई अब किसी भी मात्रा के अंतर से जुड़े नहीं थे। में Covariance (ANCOVA) का विश्लेषण एक उच्च बीएमआई (बीएमआई> 30) के साथ उम्र, लिंग और दौड़, मोटापे से ग्रस्त विषयों के लिए मॉडल को नियंत्रित करने वाले ललाट, सामान्य पूर्व बीएमआई (18.5-25) वाले व्यक्तियों की तुलना में ललाट, पूर्वकाल सिंगुलेट गाइरस, हिप्पोकैम्पस और थैलेमस में शोष दिखाया गया है। अधिक वजन वाले विषयों (BMI: 25-30) में बेसल गैन्ग्लिया और में शोष था कोरोना रैडिऐटा WM का। ओवरवेट और मोटे व्यक्तियों के बीच कुल मिलाकर मस्तिष्क की मात्रा अलग-अलग नहीं थी। उच्च शरीर द्रव्यमान सूचकांक अधिक वजन और मोटे बुजुर्ग विषयों में कम मस्तिष्क मात्रा के साथ जुड़ा हुआ था। मोटापा है इसलिए संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बुजुर्ग विषयों में पता लगाने योग्य मस्तिष्क मात्रा में कमी होती है।
परिचय
मोटापा और प्रकार II, या गैर-इंसुलिन पर निर्भर, मधुमेह मेलेटस (DM2) दो परस्पर स्थितियां हैं जो महामारी अनुपात तक पहुंच गई हैं। वर्तमान में दुनिया भर में एक अरब से अधिक अधिक वजन और 300 मिलियन मोटे व्यक्ति हैं [विश्व स्वास्थ्य संगठन, एक्सएनयूएमएक्स]। बुजुर्ग आबादी को नहीं बख्शा गया है - 40% पुरुषों और 45 से अधिक उम्र की 70% महिलाओं को मोटापे या डीएम 2 [सेस्का, एक्सएनयूएमएक्स], हृदय रोग और स्ट्रोक के लिए उनके जोखिम में वृद्धि [मैनकोवस्की और ज़िग्लर, एक्सएनयूएमएक्स]। मोटापा संज्ञानात्मक गिरावट और मनोभ्रंश के लिए एक जोखिम कारक भी है, जिसमें अल्जाइमर रोग (AD) भी शामिल है [इलायस एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; वुल्फ एट अल।, 2007]। इस अतिरिक्त जोखिम को DM2 द्वारा मध्यस्थ किया जा सकता है, जो कि AD होने की उच्च संभावना से जुड़ा है।इरी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; लिबसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स].
कार्डियोवास्कुलर हेल्थ स्टडी-कॉग्निशन स्टडी (सीएचएस-सीएस) के आंकड़ों का विश्लेषण करने वाले पिछले अध्ययन बताते हैं कि उम्र, दौड़ और शिक्षा स्तर के अलावा मस्तिष्क संबंधी बीमारी, अनुभूति से जुड़ी हैं और एडी के लिए एक मध्यवर्ती जोखिम राज्य के विकास के साथ जानी जाती हैं। हल्के संज्ञानात्मक हानि (MCI) के रूप में [लोपेज एट अल।, एक्सनमएक्सए]। एमसीआई के लिए हृदय संबंधी जोखिम वाले कारकों में सफेद पदार्थ के घाव, संक्रमण, उच्च रक्तचाप, मधुमेह, और हृदय रोग शामिल हैं:लोपेज एट अल।, एक्सनमएक्सए]। इसके अलावा, एडी वाले रोगियों में मस्तिष्क शोष की असामान्य रूप से उच्च दर होती है [अपोस्टोलोवा एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; कॉलन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; लेवो एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। इसके अतिरिक्त, संज्ञानात्मक हानि चिकित्सकीय रूप से स्पष्ट होने से पहले ही मस्तिष्क शोष का पता MRI पर लगाया जा सकता है, जैसा कि गैर-वाहकों की तुलना में स्पर्शोन्मुख APOE4 वाहकों में अधिक शोष दिखाते हुए एक अध्ययन में दिखाया गया है [मोर्रा एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स].
मोटापा और DM2 संज्ञानात्मक रूप से बरकरार व्यक्तियों में भी मस्तिष्क शोष को खराब करके मनोभ्रंश के लिए जोखिम को बढ़ा सकते हैं, भविष्य के AD न्यूरोपैथोलॉजी के लिए उनकी भेद्यता बढ़ा सकते हैं। पहले के अध्ययनों में, ज्यादातर एक्सएनयूएमएक्स से छोटे विषयों में, सुझाव देते हैं कि शरीर के ऊतकों की वसा सामग्री (वसा) में वृद्धि हुई है, जो अस्थाई प्रांतस्था, ललाट लोब, पुटामेन, कॉडेट, प्रेड्यूनस, थैलेमस और श्वेत पदार्थ (WM) में शोष के साथ संबद्ध है।गुस्ताफसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; पन्नियासुल्ली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; तकी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। यह अज्ञात है, लेकिन बहुत रुचि के साथ, चाहे उच्च ऊतक वसा सामग्री, जैसा कि बीएमआई द्वारा मापा जाता है, संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बुजुर्गों में मस्तिष्क की संरचना में अंतर के साथ जुड़ा हुआ है।
DM2 बुजुर्गों में मस्तिष्क शोष से भी जुड़ा हुआ है, जिसमें टेम्पोरल लोब, हिप्पोकैम्पस और पार्श्व वेंट्रिकल का अधिक से अधिक विस्तार शामिल है [कोरफ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। इन प्रभावों के लिए सबसे आम स्पष्टीकरण WM घाव है [क्लॉस एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स] और नैदानिक स्ट्रोक [मैनकोवस्की और ज़िग्लर, एक्सएनयूएमएक्स]। DM2 संबंधित मस्तिष्क शोष रोग में देखे गए इंसुलिन के स्तर में वृद्धि के लिए माध्यमिक हो सकता है; उच्च उपवास प्लाज्मा इंसुलिन बुजुर्ग विषयों में संज्ञानात्मक घाटे के साथ जुड़ा हुआ है [Yaffe एट अल।, 2004], और amyloid बयान को बढ़ावा देता है, इस प्रकार अल्जाइमर रोग के लिए जोखिम बढ़ रहा है [वाटसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। अब तक, किसी भी अन्य अध्ययन ने उपवास प्लाज्मा इंसुलिन और मस्तिष्क संरचना को सहसंबद्ध नहीं किया है, तब भी जब DM2 की जांच की गई है। इस तरह के अध्ययनों में एक गंभीर संभावित भ्रम अध्ययन किए गए बुजुर्ग सहकर्मियों में पूर्व-लक्षणात्मक न्यूरोडीजेनेरेटिव परिवर्तनों की संभावना है। चूंकि मस्तिष्क शोष और AD विकृति नैदानिक लक्षणों की शुरुआत से पहले वर्षों से मौजूद हो सकती है [ब्रास्की एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; डेकोस्की एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], बीएमआई, DM2 और मस्तिष्क शोष की जांच ऐसे व्यक्तियों में की जानी चाहिए जिनके लिए उद्दीप्त AD को यथासंभव दूर किया जा सकता है।
मोटापा और DM2 मस्तिष्क शोष को बढ़ावा देकर AD के लिए जोखिम को बढ़ा सकते हैं और इस तरह संज्ञानात्मक गिरावट और मनोभ्रंश के लिए संभावित महत्वपूर्ण जोखिम कारकों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं। चूँकि ये स्थितियाँ कुछ हद तक रोके जाने योग्य और उपचार योग्य हैं, अतः ख़राब हुए बुजुर्गों में विशेष रूप से प्रभावित मस्तिष्क संरचनाओं की पहचान करना, दोनों को प्रभावित प्रणालियों को समझना और अंततः इन क्षेत्रों की सुरक्षा के लिए हस्तक्षेपों की सफलता का अनुमान लगाना महत्वपूर्ण है।
हमने टेंसर-आधारित मॉर्फोमेट्री (टीबीएम) लागू किया, एक अपेक्षाकृत उपन्यास विधि [हुआ एट अल।, 2008; थॉम्पसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], कार्डियोवास्कुलर हेल्थ स्टडी-कॉग्निशन स्टडी (सीएचएस-सीएस) से भर्ती किए गए गैर-विचाराधीन बुजुर्ग विषयों के समूह में मस्तिष्क शोष के एक्सएनयूएमएक्सडी नक्शे उत्पन्न करने के लिए, व्यापक नैदानिक, संज्ञानात्मक और इमेजिंग डेटा के लिए व्यक्तियों के समुदाय आधारित सहसंयोजक मौजूद हैं। [लोपेज़ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। अनुदैर्ध्य संज्ञानात्मक डेटा के आधार पर, हमने 94 विषयों का चयन किया, जो अपने बेसलाइन एमआरआई स्कैन के बाद कम से कम 5 वर्षों के लिए संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बने रहे, इस प्रकार प्रारंभिक पूर्व-नैदानिक न्यूरोडीग्रेडेशन के भ्रामक प्रभावों को कम करते हैं। हमने बीएमआई (n = 94), FPI (n = 64), और DM2 डायग्नोसिस (n = 94) को जीएम और WM मात्रा के छवि-व्युत्पन्न उपायों के विरुद्ध विषयों में विभेदित किया है, यह निर्धारित करने के लिए कि ये चर मस्तिष्क शोष से जुड़े थे। हमने इस्तेमाल किया द्विवार्षिक सहसंबंध प्रारंभिक खोजपूर्ण विश्लेषण के लिए मॉडल, और फिर बहु - प्रतिगमन मॉडल का उपयोग संभावित कन्फ्यूजन जैसे लिंग और नस्ल के लिए किया जाता था। हमने सामान्य वजन (BMI: 18.5-25), अधिक वजन (BMI: 25-30), और मोटे (BMI: 30 +) विषयों के बीच मस्तिष्क संरचना की तुलना करने के लिए उच्च adiposity को परिभाषित करने के लिए इन नैदानिक कटऑफ का आकलन करने के लिए खुद को मस्तिष्क के शोष के साथ जोड़ा जाता है।
सामग्री और तरीके
प्रजा
हृदय स्वास्थ्य अध्ययन अनुभूति अध्ययन (सीएचएस-सीएस) सीएचएस डिमेंशिया अध्ययन की एक निरंतरता है, जो 2002-2003 में 1998 में पहचाने जाने वाले सामान्य और MCI विषयों की आबादी में मनोभ्रंश और हल्के संज्ञानात्मक हानि (MCI) की घटनाओं का निर्धारण करने के लिए शुरू हुआ। पिट्सबर्ग में -99 [लोपेज एट अल।, एक्सनएमएक्सबीबी]। 927-1998 में जांचे गए 99 प्रतिभागियों में से 532-2002 में 03 सामान्य और MCI विषय अध्ययन के लिए उपलब्ध थे। सभी विषयों में 1998-99 और 2002-03 में पूर्ण न्यूरोलॉजिकल और न्यूरोसाइकोलॉजिकल परीक्षाएं थीं, और 1992-94 में मस्तिष्क की एक एमआरआई और 295-3 में 1998-D वॉल्यूमेट्रिक मस्तिष्क एमआरआई के साथ स्कैन किए गए थे। बाद के नमूने से, हमने 99 विषयों को चुना जो 94-1997 और 1998-2002 में संज्ञानात्मक रूप से सामान्य थे। बीएमआई (n = 2003) और फास्टिंग प्लाज्मा इंसुलिन का स्तर (n = 94) मानक मानक [का उपयोग करके प्राप्त किया गया]फ्राइड एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; मैकनील एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। सभी गैर-इमेजिंग सांख्यिकीय विश्लेषणों का विश्लेषण सामाजिक विज्ञान (SPSS, संस्करण 16.0, SPSS इंक, शिकागो, IL) के लिए सांख्यिकीय पैकेज का उपयोग करके किया गया था।
टाइप II मधुमेह मेलेटस (DM2)
DM2 का वर्गीकरण वार्षिक अधिग्रहीत मेडिकल डेटा से निर्धारित किया गया था और पहले प्रकाशित कार्यों में अधिक विस्तार से वर्णित है [ब्राच एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। संक्षेप में, सीएचएस प्रतिभागियों को डीएम 2 होने के रूप में वर्गीकृत किया गया था यदि वे निम्नलिखित मानदंडों में से किसी एक से मिले: (i) किसी भी DM2 दवाओं का उपयोग; (ii) उपवास (hours 8 घंटे) ग्लूकोज fast 126 मिलीग्राम / डीएल; (iii) नॉनफ़ास्टिंग (<8 घंटे) ग्लूकोज / 200 मिलीग्राम / डीएल, या (iv) मौखिक ग्लूकोज सहिष्णुता परीक्षण L 200 मिलीग्राम / डीएल।
एमआरआई अधिग्रहण और छवि सुधार
सभी एमआरआई डेटा 1.5 टी जीई सिग्ना स्कैनर (जीई मेडिकल सिस्टम्स, मिल्वौकी, वाईए, एलएक्स संस्करण) का उपयोग करके पिट्सबर्ग मेडिकल सेंटर एमआर रिसर्च सेंटर के विश्वविद्यालय में प्राप्त किए गए थे। पूरे मस्तिष्क (TE / TR = 3/5 मिसे, फ्लिप एंगल = 25 °, NEX = 40, स्लाइस की मोटाई = 1 मिमी / 1.5 मिमी प्रतिच्छेदन अंतर) सेट के लिए 0 डी वॉल्यूमेट्रिक बिगड़ा हुआ ग्रेडिएंट रिकॉल एक्सीडेंट एक्विजिशन (एसपीजीआर) अनुक्रम प्राप्त किया गया था। 256 × 256 छवि तत्वों के इन-प्लेन अधिग्रहण मैट्रिक्स के साथ एसी-पीसी लाइन, देखने का 250 × 250 मिमी क्षेत्र और 0.98 × 0.98 मिमी का एक विमान-प्लेन आकार।
छवि पूर्व प्रसंस्करण
व्यक्तिगत स्कैन को ब्रेन मैपिंग के लिए अंतर्राष्ट्रीय कंसोर्टियम के लिए रैखिक रूप से पंजीकृत किया गया था मानक मस्तिष्क छवि टेम्पलेट (ICBM-53) एक 9- पैरामीटर पंजीकरण का उपयोग करके वैश्विक स्थिति और व्यक्तियों के बीच के पैमाने के अंतर को ध्यान में रखते हुए, सिर के आकार सहित। वैश्विक रूप से संरेखित छवियां 220 मिमी के अंतिम स्वर आकार के साथ प्रत्येक अक्ष (x, y, और z) के साथ 1 स्वरों के एक समस्थानिक स्थान में फिर से नमूने लिए गए थे3.
टेन्सर-आधारित मॉर्फोमेट्री (टीबीएम) और त्रि-आयामी जेकोबियन मानचित्र
Tensor- आधारित मॉर्फोमेट्री (TBM) एक न्यूनतम विकृति टेम्पलेट (MDT) में परिवर्तन के व्यक्तिगत मानचित्रों को गैर-संरेखित करने के बाद, वॉल्यूमेट्रिक परिवर्तनों की औसत दर (यानी, याकूबियन मैप्स) द्वारा स्थानीय वॉल्यूमेट्रिक अंतर का पता लगाता है। इस विशिष्ट अध्ययन के लिए एक MDT 40 सामान्य सीएचएस विषयों के एमआरआई स्कैन से बनाया गया था ताकि स्वचालित छवि पंजीकरण को सक्षम किया जा सके, सांख्यिकीय पूर्वाग्रह को कम किया जा सके, और संभवतः सांख्यिकीय महत्वपूर्ण प्रभावों का पता लगाने में सुधार हो सके [हुआ एट अल।, 2008; कोचुनोव एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; लेपोर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। सभी स्कैन गैर-रैखिक रूप से अध्ययन-विशिष्ट टेम्पलेट से जुड़े हुए थे ताकि वे सभी एक सामान्य समन्वय प्रणाली साझा करें, और एक्सएनयूएमएक्सडी लोचदार ताना-बाना परिवर्तन के स्थानीय विस्तार कारक, जेकोबियन निर्धारक, प्रत्येक विषय के लिए साजिश रची गई थी। ये 3D याकूबियन नक्शे प्रत्येक व्यक्ति और आम टेम्पलेट के बीच सापेक्ष मात्रा अंतर दिखाते हैं, और इसका उपयोग संरचनात्मक मात्रा में कमी जैसे जीएम और WM के शोष के क्षेत्रों को चित्रित करने के लिए किया जा सकता है। CHS-MDT टेम्प्लेट मैन्युअल रूप से Brainsuite सॉफ़्टवेयर प्रोग्राम (http://brainsuite.usc.edu/) सेरेब्रम को कवर करने वाले बाइनरी मास्क उत्पन्न करने के लिए एक प्रशिक्षित एनाटोमिस्ट द्वारा। बीएमआई और जेकोबियन मानचित्रों के बीच सहसंबंधों का मूल्यांकन प्रत्येक स्वर में सामान्य रैखिक मॉडल का उपयोग करके पूरे मस्तिष्क स्तर पर किया गया था।
सांख्यिकीय विश्लेषण का अवलोकन
हमने यह पता लगाने के लिए कि क्या मोटापा और इसकी अच्छी तरह से ज्ञात जटिलताओं में से एक, DM2, जीएम और डब्लूएम शोष के साथ जुड़े थे, की पहचान करने के लिए एक सांख्यिकीय विश्लेषण के रूप में द्विवार्षिक सांख्यिकीय परीक्षण किए। हमने एफपीआई के साथ भी ऐसा किया क्योंकि इंसुलिन का स्तर DM2 पैथोलॉजी का एक प्रारंभिक घटक है [सेस्का, एक्सएनयूएमएक्स]। हमने अगले नमूनों को लागू करने के लिए कई प्रतिगमन विश्लेषणों की पहचान की है कि इनमें से कौन सा चर हमारे नमूने में सबसे अधिक विचरण के लिए जिम्मेदार है। हमने तब ANCOVA विश्लेषण करने के लिए सामान्य बीएमआई, अधिक वजन और मोटापे के सामान्य नैदानिक वर्गीकरण का उपयोग किया। इसका उद्देश्य हमारे बीएमआई निष्कर्षों को उन शब्दों में व्यक्त करना था जिन्हें एक नैदानिक संदर्भ में समझा जा सकता है।
Bivariate सांख्यिकीय विश्लेषण
एक प्रारंभिक खोजपूर्ण विश्लेषण में, हमने एक का उपयोग किया द्विचर मॉडल जेकोबियाई मानचित्रों को सहसंबंधित करने के लिए, जो संभावित भविष्यवक्ता बीएमआई, एफपीआई और डीएमएक्सएनयूएमएक्स के साथ एक मानक टेम्पलेट के सापेक्ष ऊतक शोष और सीएसएफ विस्तार दोनों के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। हमने नकारात्मक, सकारात्मक और दो पूंछ वाले सहसंबंधों के अलग-अलग परीक्षण किए। इन संघों का सांख्यिकीय महत्व सर्वग्राही का उपयोग करके बताया गया है p-values। चूंकि हमारी परिकल्पना जीएम और WM एट्रोफी पर केंद्रित है, हम केवल रिपोर्ट करते हैं pनकारात्मक संघों के लिए संकेत (यानी, एक-पूंछ परीक्षण के आधार पर)। क्रमचय परीक्षण (के साथ) N= 10,000 यादृच्छिकताएं] [एजिंगटन, एक्सएनयूएमएक्स] को कई तुलनाओं के लिए सही करने के लिए प्रदर्शन किया गया था। हमने सही किया pप्रभाव के समग्र पैटर्न के लिए संकेत, शून्य परिकल्पना के तहत आंकड़ों के सुपरथ्रेशोल्ड वॉल्यूम के अवलोकन की संभावना की गणना करके, अर्थात संयोग से, जब कोवरिएट्स और समूह बेतरतीब ढंग से असाइन किए गए थे (एक voxel-level सीमा की स्थापना p= 0.01)। सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संघों को मानचित्र के रूप में पेश किया गया था p-गुणवत्ता और सहसंबंध गुणांक rका उपयोग कर CHS-MDT पर संकेत शिवा दर्शक (http://www.loni.ucla.edu/Software/Software_Detail.-jsp?software_id=12) और मानक तराजू के साथ प्रदर्शित किया जाता है।
एकाधिक प्रतिगमन सांख्यिकीय विश्लेषण
आवेदन करने के बाद ए द्विचर हमारे खोजपूर्ण विश्लेषण में दृष्टिकोण, हमने फिट किया बहु - प्रतिगमन सांख्यिकीय मॉडल को बेहतर ढंग से समझने के लिए कि इनमें से कौन सा चर (बीएमआई, एफपीआई, डीएमएक्सएनयूएमएक्स) सबसे अच्छा है, जो कोहर्ट में मस्तिष्क की मात्रा में विचरण के लिए जिम्मेदार है। हमने उपयोग करते हुए जेकोबियन मानचित्रों का विश्लेषण किया सांख्यिकीय पैरामीट्रिक मानचित्रण सॉफ्टवेयर (SPM2, http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/), बीएमआई, DM2, आयु, लिंग और समान सामान्य रैखिक मॉडल में दौड़ का इनपुट। एफपीआई के प्रभाव को बीएमआई के साथ बातचीत मॉडल में अलग से परीक्षण किया गया था।
यह समझने के लिए कि किस प्रकार बीएमआई और मस्तिष्क संरचना के बीच उलटा संघों को उन समूहों में वितरित किया गया था जो मोटे थे और ऐसे संघों को एक नैदानिक संदर्भ में रखा गया था, हमने SPM2 में समूह-समूह ANCOVA विश्लेषणों की एक श्रृंखला चलाई। इनमें शामिल थे: (i) मोटे बनाम सामान्य बीएमआई समूह; (ii) सामान्य बीएमआई समूहों के मुकाबले अधिक वजन; (iii) मोटे बनाम अधिक वजन वाले समूह। आयु, लिंग, जाति और DM2 के लिए सभी समूह-समूह की तुलना नियंत्रित है। झूठी डिस्कवरी दर (FDR) विधि का उपयोग करके कई तुलनाओं के लिए सुधार हासिल किया गया था [Genovese et al।, 2002] जिसमें निष्कर्ष केवल महत्वपूर्ण घोषित किए गए थे यदि मानचित्र में झूठी सकारात्मकता की अपेक्षित दर 5% से कम थी। वॉक्सेल स्तरीय t-बिंदुओं को द्विभाषी सहसंबंधों में परिवर्तित किया गया था (r) SPM2 में cg_spmT2x.m स्क्रिप्ट का उपयोग करके, प्रभाव के आकार के माप के रूप में। यह सभी विश्लेषणों के लिए किया गया था ताकि सभी परिणामों के प्रभाव आकारों की एक ही माप का उपयोग करके तुलना की जा सके। r- मान मानक एकल विषय MNI टेम्प्लेट के रूढ़िवादी वर्गों पर पेश किए गए थे [होम्स एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स] में है MRIcron (http://www.sph.sc.edu/comd/- rorden/MRIcron/) प्रदर्शन प्रयोजनों के लिए।
परिणाम
विषय जनसांख्यिकी में दिखाए गए हैं टेबल I, सामान्य, अधिक वजन और मोटापे से ग्रस्त (बीएमआई रेंज: 3 – XIUMUM) के लिए 18.5 BMI श्रेणियों में विभाजित. केवल बीएमआई और एफपीआई स्तर समूहों के बीच भिन्न होते थे - जैसा कि अपेक्षित था, या परिभाषा के अनुसार, अधिक वजन और मोटे व्यक्तियों के बीएमआई और एफपीआई का स्तर सामान्य बीएमआई समूह की तुलना में अधिक था (p ≤ 0.001)। DM2 और FPI स्तरों के बीच कोई संबंध नहीं था (r(64) = .01,p = .92)। इसके अतिरिक्त, DM2subjects में गैर-FPI विषयों की तुलना में उच्च FPI स्तर नहीं थे (t(62) = X.09,p = .92)।
Bivariate सांख्यिकीय विश्लेषण:
संभावित कन्फ्यूजर्स
हमारे टीबीएम मानचित्रों में मस्तिष्क की संरचना के साथ संभावित भ्रमित चर को सहसंबंधित करते हुए, बढ़ती उम्र ने इस नमूने में कम मस्तिष्क के संस्करणों के साथ एक प्रवृत्ति-स्तरीय संघ दिखाया लेकिन यह सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं था (p = 0.07, सही किया गया; क्रमपरिवर्तन परीक्षण)। आयु और बीएमआई हमारे नमूने में काफी सहसंबद्ध नहीं थे (r (92) = - 0.04, p = 0.90) और न ही इंसुलिन के स्तर के साथ सहसंबद्ध था (r (64) = 0.06, p = 0.66) या DM2 निदान के साथ (r (92) = )0.05, p = 0.61)। इसके अतिरिक्त, APOE4 जीनोटाइप, जो छिटपुट ईडी के लिए जोखिम बढ़ाता है, इस नमूने में टीबीएम के साथ आकलन के रूप में मस्तिष्क की संरचना में पता लगाने योग्य परिवर्तनों से संबंधित नहीं था (p = 0.39, क्रमचय परीक्षण)। शिक्षा, उच्च विद्यालय से परे स्पष्ट रूप से प्रगति के रूप में परिभाषित, जीएम और WM शोष के TBM उपायों के साथ नकारात्मक रूप से इसके सहसंबंध में सांख्यिकीय रूप से भी महत्वपूर्ण नहीं थी (p= .92, क्रमपरिवर्तन परीक्षण) या सकारात्मक (p= .12, क्रमचय परीक्षण)। उच्च रक्तचाप (सिस्टोलिक / डायस्टोलिक> 140/90 मिमी एचजी या एंटी-हाइपरटेंसिव दवाओं का उपयोग) का एक नैदानिक पदनाम भी हमारे नमूने में मस्तिष्क संरचना के साथ सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नकारात्मक सहसंबंध नहीं था (p= .33, क्रमचय परीक्षण)।
बीएमआई
उच्च बीएमआई को पूरे मस्तिष्क में कम जीएम और WM मात्रा के साथ सहसंबद्ध किया गया था (p <0.001, क्रमपरिवर्तन परीक्षण)। चित्रा 1a सीएचएस-विशिष्ट न्यूनतम विरूपण टेम्पलेट (सीएचएस-एमडीटी) पर अनुमानित मस्तिष्क संरचना के साथ बीएमआई के व्युत्क्रम संघ के लिए सहसंबंध गुणांक दिखाता है। नीले रंग उच्च नकारात्मक सहसंबंध के क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं; मान आमतौर पर N0.30 से 0.30 तक होते हैं। लाल और पीले रंग में सकारात्मक सहसंबंध के क्षेत्र सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे। सबसे मजबूत नकारात्मक सहसंबंध के क्षेत्र (r ≤ ≤0.30) कक्षीय ललाट प्रांतस्था में पाए गए (लाल तीर पर x = ,9, y = 57, z = 29) r = =.31), हिप्पोकैम्पस (सोने के तीर: x = - 31, y = y2, z = 25) r = =.32; X = 32, x = 9, z = 18, पर दाईं ओर r = =.31) और उपक्षेत्रीय क्षेत्र (श्वेत तारांकन: x = X28, y = N14, z = 1) r = =.30; x = 29, y = N15, z = 1, पर दाईं ओर r = =.34) जिसमें पुटमेन, ग्लोबस पल्लीडस और थैलामस शामिल हैं। ये परिणाम उच्च शरीर के ऊतक वसा वाले लोगों में शोष का सुझाव देते हैं। चित्रा 1b इसी महत्व को दर्शाता है (p(अंतराल) नक्शा। गहरे रंग निम्न के साथ क्षेत्रों को इंगित करते हैं p-values।
एफपीआई
उच्चतर एफपीआई निचले क्षेत्रीय मस्तिष्क संस्करणों के साथ जुड़ा हुआ था (p = 0.01, जीएम और WM दोनों में क्रमपरिवर्तन परीक्षण)। उच्च FPI मस्तिष्क ललाट, हिप्पोकैम्पस, और कॉर्पस कॉलोसम के स्प्लेनियम के साथ मस्तिष्क शोष से जुड़े थे। इन परिणामों को दिखाया गया है आंकड़े 2a और 2b. चित्रा 2a सहसंबंध गुणांक मानचित्र दिखाता है जिसमें उच्च एफपीआई को कॉरपस कॉलोसुम (लाल तीर: x = N3, y = 12, z = −12,) के स्तर में कम मात्रा के साथ सहसंबद्ध किया गया है। r = =.27), कक्षीय ललाट प्रांतस्था (नारंगी तीर: x = N3, y = y39, z = 31) r = =.33) और हिप्पोकैम्पस (सोने के तीर: x = N24, y = ,1, z = 24) पर छोड़ दिया r = =.31; X = 31, x = 3, z = 21, पर दाईं ओर r = =.33)। चित्रा 2b संबंधित पी-वैल्यू मैप दिखाता है। इन परिणामों से पता चलता है कि उच्च इंसुलिन का स्तर, DM2 विकृति विज्ञान का एक प्रारंभिक घटक, मस्तिष्क क्षेत्रों में मस्तिष्क शोष से जुड़ा हो सकता है जैसे कि कॉग्नस कॉलोसम (स्प्लीनियम का अंतर-दृश्य और अन्य संज्ञानात्मक जानकारी का अंतर-गोलार्ध स्थानांतरण), कक्षीय ललाट कोर्टेक्स (कार्यकारी कार्य), और हिप्पोकैम्पस (सीखने और स्मृति)।
टाइप II डायबिटीज मेलिटस
DM2 भी मस्तिष्क शोष के साथ जुड़ा था (p द्विभाजित विश्लेषण में 0.001, क्रमचय परीक्षण)। DM2 के साथ जिन प्रतिभागियों का निदान किया गया था, उनमें मस्तिष्क के लोब, प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स, जेनु और कोरपस कैलोसुम के मध्य, सिंगिंगल गाइरस, बेहतर पार्श्विका लूप, ओसीसीपिटल लोब और सेरिबैलम सहित कई मस्तिष्क क्षेत्रों में कम मात्रा में थे। डीएम 2 के निदान के साथ उन लोगों में बेसल गैन्ग्लिया, जिसमें पुदीना, पुटामेन और ग्लोबस पल्लीडस भी शामिल थे, को अलग कर दिया गया। हमारे DM2 विषयों में से किसी का भी क्लिनिकल स्ट्रोक या एमआरआई-पहचाने गए संक्रमण का इतिहास नहीं था। शोष के DM2 से संबंधित क्षेत्रों में प्रदर्शित किए जाते हैं आंकड़े 3a (सहसंबंध गुणांक नक्शा) और and3b3b (पी-वैल्यू मैप)। यह आंकड़ा दर्शाता है कि DM2 कॉर्पस कॉलोसुम के स्प्लेनियम में कम मात्रा के साथ जुड़ा हुआ है (चित्रा 3b, महत्व का नक्शा, काला तीर, इसी r-वेल्यू = val.21 पर x = UM4, y = 14, z = z17), कोरपस कॉलसुम (चित्रा 3b, हरे तीर, इसी r-वेल्यू = val.17 पर x = 4, y = N49, z = 1) और ललाट लॉब्स (चित्रा 3b, लाल तीर, इसी r-वेल्यू = val.24 पर x = UM7, y = −77, z = 7)।
एकाधिक प्रतिगमन विश्लेषण
में बहु - प्रतिगमन मॉडल, बीएमआई एकमात्र चर था जो जीएम और WM (अपेक्षित) में मस्तिष्क शोष के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ा हुआ था एफडीआर <5%); एक बार बीएमआई के लिए जिम्मेदार होने के बाद एफपीआई, डीएम 2, ई, लिंग, या मस्तिष्क शोष की डिग्री के साथ कोई स्वतंत्र संबंध नहीं थे। बीएमआई और मस्तिष्क संरचना का उलटा जुड़ाव दिखाया गया है चित्रा 4। उच्च बीएमआई कक्षीय ललाट प्रांतस्था (भाग, ए, ब्लू बॉक्स), पूर्वकाल सिंगुलेट गाइरस (भाग ए, नीला बॉक्स), मध्ययुगीन लौकिक लोब (भाग बी, काला तीर), और सबकॉर्टिकल WM (भाग c) में निचले जीएम और WM वॉल्यूम से जुड़ा था। , काली तारांकन)। इस संघ के लिए प्रभाव आकार बड़े थे (r ≥ 0.30)। में पूरक चित्रा 1, हम बीएमआई के मुख्य प्रभावों की एक बीटा छवि दिखाते हैं। यह छवि प्रतिगमन रेखा के ढलान का प्रतिनिधित्व करती है, मॉडल में अन्य चर के लिए समायोजन करने के बाद बीएमआई में हर एक मानक विचलन लाभ के लिए प्रतिशत मस्तिष्क की मात्रा (सीसी में) को दर्शाती है। उदाहरण के लिए, कक्षीय ललाट प्रांतस्था / पूर्वकाल सिंगुलेट के एक प्रतिबंधित क्षेत्र में, बैंगनी रंग बताते हैं कि बीएमआई में हर एक मानक विचलन लाभ के लिए मस्तिष्क की मात्रा का 4% से अधिक खो जाता है। नतीजतन, बीएमआई के शीर्ष 5% (मतलब दो मानक विचलन) से एक व्यक्ति, कक्षीय ललाट प्रांतस्था जैसे क्षेत्र में अधिकतम 8% फोकल घाटे का प्रदर्शन करेगा। तीर और तारांकन सहसंबंध मानचित्र और बीटा छवि के बीच मिलान संरचनात्मक क्षेत्रों की पहचान करते हैं।
एक बार बीएमआई के लिए जिम्मेदार होने के बाद, हमने अपने नमूने में जीएम या डब्लूएम संस्करणों पर उम्र, डीएमएक्सएनयूएमएक्स, लिंग या जाति के किसी भी स्वतंत्र संगठनों का पता नहीं लगाया। इंटरैक्शन विश्लेषणों से यह भी पता चला कि बीएमआई संबंधित शोष इनमें से किसी एक चर के एक समारोह के रूप में भिन्न नहीं था। FPI इंटरैक्शन विश्लेषण (n = 2) द्वारा एक अलग बीएमआई से पता चला कि मस्तिष्क संरचना पर बीएमआई प्रभाव एफपीआई के एक समारोह के रूप में भिन्न नहीं था। यह समझने के लिए कि बीएमआई से संबंधित शोष को कैसे वितरित किया गया था, हमने एक्सएमयूएमएक्स असतत नैदानिक वर्गीकरणों वाले जीएम और डब्ल्यूएम संस्करणों की तुलना भी की, सामान्य बीएमआई, अधिक वजन और मोटे।
बीच-बीच में ANCOVA विश्लेषण
मोटापा बनाम सामान्य बीएमआई
सामान्य बीएमआई (BMI: 30-18.5) वाले मोटे लोगों की तुलना में मोटे विषयों (BMI: 25 +) की तुलना में, हमने निम्न GM और WM वॉल्यूम पाया (एफडीआर <5%) उम्र, लिंग, नस्ल और DM2 के लिए नियंत्रित करने के बावजूद मोटे समूह में। इस शोष में दिखाया गया है चित्रा 5 एक के रूप में r-एक उच्च सहसंबंध प्रभाव आकार के अनुरूप लाल रंग के साथ मानक सिंगल विषय MNI टेम्पलेट पर अनुमानित किया गया है (r > 0.50)। मोटे व्यक्तियों में ललाट लोब, पूर्वकाल सिंगुलेट गाइरस (भाग ए, नीला तीर), हिप्पोकैम्पस (भाग बी, काला तीर), और बेसल गैन्ग्लिया (भाग सी, हरा बॉक्स) में कम जीएम और डब्लूएम वॉल्यूम होते थे। इन मानचित्रों से पता चलता है कि मोटा होना मस्तिष्क क्षेत्रों में शोष के साथ जुड़ा हुआ है जो संज्ञानात्मक कार्य के लिए महत्वपूर्ण है जैसे कि पूर्वकाल सिंगुलेट, जो ध्यान और कार्यकारी कार्य में भाग लेता है।
ओवरवेट बनाम सामान्य बीएमआई
चित्रा 6 यह दर्शाता है कि अधिक वजन (BMI: 25–30) विषयों में बेसल गैन्ग्लिया में सामान्य BMI वाले लोगों की तुलना में मस्तिष्क की मात्रा कम होती है (भाग a - काला तीर; भाग b - लाल तीर; भाग c - नीला तीर), corona radiata (भाग b) ब्लैक बॉक्स), और पार्श्विका लोब (भाग सी, बैंगनी तीर)। ये एसोसिएशन आमतौर पर परिमाण में कम थे (|r| मोटे सामान्य बीएमआई परिणामों की तुलना में 0.30 - 0.40)। मोटापे से ग्रस्त व्यक्तियों के विपरीत, अधिक वजन वाले समूह ने इस तरह के लकवाग्रस्त क्षेत्रों में शोष नहीं दिखाया, जैसे कि पूर्वकाल सिंगुलेट गाइरस और हिप्पोकैम्पस। मोटापे और अधिक वजन वाले समूहों के बीच जीएम और WM में कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण अंतर नहीं थे। सभी विश्लेषण उम्र, लिंग, जाति और DM2 के लिए नियंत्रित किए गए थे।
चर्चा
यहाँ हम कई महत्वपूर्ण निष्कर्षों की रिपोर्ट करते हैं कि मस्तिष्क संरचनात्मक घाटे से संबंधित मोटापा, उच्च बीएमआई, एफपीआई और DM2 संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बुजुर्ग व्यक्तियों द्वारा सामुदायिक समुदाय से खींचे गए। सबसे पहले, उच्च शरीर ऊतक वसा दृढ़ता से मस्तिष्क की मात्रा के साथ जुड़ा हुआ था संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बुजुर्ग विषयों में, यहां तक कि जब उम्र, लिंग और दौड़ जैसे संभावित भ्रम को नियंत्रित करते हैं। दूसरा, FPI और DM2 ने मस्तिष्क संरचना के साथ व्युत्क्रम संघों को दिखाया द्विचर विश्लेषण, लेकिन बीएमआई के लिए नियंत्रित करते समय ये सहसंबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे। तीसरा, शरीर के ऊतक वसा और मस्तिष्क संरचना के बीच नकारात्मक सहसंबंध मोटे व्यक्तियों में सबसे मजबूत थे लेकिन अधिक वजन वाले व्यक्तियों में भी देखे गए। जबकि हम स्वीकार करते हैं कि मोटापे के प्रभाव आमतौर पर खराब स्वास्थ्य के लिए माध्यमिक हो सकते हैं, हमारे नमूने में इसकी संभावना कम है क्योंकि (i) बहुत खराब स्वास्थ्य वाले लोग हमारे अध्ययन में उन्नत आयु (मतलब: 77.3 वर्ष) तक जीवित रहने की संभावना कम है। ; (ii) हमारे सहवास 10 वर्षों में बीएमआई और मृत्यु दर के बीच कोई संबंध नहीं पाया गया था उनके स्कैन के बाद (r(94) = 0.07, p = एक्सएनयूएमएक्स); और (iii) 0.47 BMI समूह संवहनी और मृत्यु दर बढ़ाने वाली संवहनी बीमारियों की अपनी दरों में भिन्न नहीं थे (टेबल I)। इसलिए, सामान्य अनुभूति वाले व्यक्तियों में भी, जो वृद्धावस्था तक जीवित रहते हैं, उच्च शरीर के ऊतकों की अदूरदर्शिता मस्तिष्क की संरचना के लिए घातक परिणाम हो सकती है।
संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बुजुर्गों में बीएमआई से जुड़े मस्तिष्क शोष की हमारी खोज युवा नमूनों के अध्ययन द्वारा समर्थित है। जापानी पुरुषों (औसत आयु: 46.1) के एक अध्ययन ने औसत दर्जे का लौब, हिप्पोकैम्पस और प्रेड्यूनस में बीएमआई बढ़ाने के साथ जीएम मात्रा में कमी को दिखाया।तकी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। एक अन्य अध्ययन (मतलब उम्र: 32) ने ललाट ऑपेरकुलम, पोस्टसेंट्रल गाइरस और पुटामेन में मोटे व्यक्तियों में जीएम मात्रा में अधिक कमी देखी।पन्नियासुल्ली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। हाल ही में एमआर स्पेक्ट्रोस्कोपी अध्ययन में सामने वाले लोब जीएम और WM में चयापचय संबंधी असामान्यताएं प्रकट हुईं, जो छोटे मोटे व्यक्तियों के समूह में हैं (औसत आयु: 41.7) [गज़ज़िंस्की एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स].
बीएमआई और मस्तिष्क के संस्करणों के बीच संबंध दूसरे के कारण एक के अर्थ में प्रत्यक्ष होने की संभावना नहीं है; इसलिए, यह कारकों या तंत्र की पहचान करने के लिए रुचि है कि एक ही विषय में मस्तिष्क की मात्रा में कमी और मोटापे का कारण हो सकता है। उच्च शरीर ऊतक वसा और मस्तिष्क संरचना के बीच संबंधों के लिए सबसे आम तौर पर प्रस्तावित मध्यस्थों में हाइपरकोर्टिसोलमिया [शामिल हैं]लुपियन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], व्यायाम कम कर दिया [Colcombe et al।, 2003], बिगड़ा श्वसन कार्य [गुओ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], सूजन [वैन डीजेक एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], हृदय / उच्च रक्तचाप / हाइपरलिपिडिमिया [ब्रेटेलर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; हंस एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], और टाइप II डायबिटीज मेलिटस [den Heijer et al।, 2003; फर्ग्यूसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। इन अध्ययनों में मस्तिष्क संरचनात्मक घाटे की अभिव्यक्तियाँ हिप्पोकैम्पस शोष, कॉर्टिकल वॉल्यूम हानि और WM हाइपरिंटेंसिटीज़ थीं। हमें बीएमआई और डीएमएक्सएनयूएमएक्स के बीच कोई बातचीत नहीं मिली, इसलिए बीएमआई के प्रभाव को हमारे नमूने में उस तंत्र द्वारा मध्यस्थता की संभावना नहीं है। इसके अलावा, हमारे बीएमआई परिणाम उच्च रक्तचाप और WM हाइपरटेंशन के लिए नियंत्रित करते समय नहीं बदले, जैसा कि सीएचएस मानदंडों द्वारा मूल्यांकन किया गया है []दाई एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; यू एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। ये परिणाम एक उत्तरजीवी प्रभाव को दर्शा सकते हैं, क्योंकि उच्च बीएमआई और नैदानिक रूप से गंभीर सेरेब्रोवास्कुलर रोग दोनों वाले व्यक्ति हमारे अध्ययन की आबादी (70-89 वर्ष) की आयु सीमा तक कम रहते हैं। इसके अतिरिक्त, हम इस संभावना से इंकार नहीं कर सकते हैं कि हमारे बुजुर्ग सहकर्मी में मस्तिष्क शोष के साथ बीएमआई संबंध किसी भी एक या किसी भी उपरोक्त के संयोजन के माध्यम से सीधे मध्यस्थता कर रहे हैं।
यह स्थापित करने के बाद कि बीएमआई बुजुर्गों में मस्तिष्क शोष के साथ जुड़ा हुआ है, हम यह भी स्वीकार करते हैं कि साहित्य में विवाद मौजूद है कि यह संघ सेक्स मतभेदों से कैसे प्रभावित होता है। बुजुर्गों के एक समूह (70-84 वर्ष) स्वीडिश महिलाओं ने गणना टोमोग्राफी पर पर्याप्त लौकिक लोब शोष दिखाया।गुस्ताफसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स] जबकि एक अन्य अध्ययन में पाया गया कि बीएमआई जापानी पुरुषों में मस्तिष्क की मात्रा में कमी आई है लेकिन महिलाओं में नहींतकी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। यह निर्धारित करने के लिए कि बीएमआई और मस्तिष्क संरचना के बीच संबंध हमारे अध्ययन में लिंग से प्रभावित हैं या नहीं, हमने अपने जीवन में यौन संपर्क द्वारा बीएमआई का मॉडल बनाया बहु - प्रतिगमन विश्लेषण और बीएमआई से संबंधित मस्तिष्क शोष में एक लिंग अंतर का पता नहीं लगा। इसलिए हमारे अध्ययन से पता चलता है कि मस्तिष्क की संरचना पर उच्च ऊतक वसा के घातक प्रभाव लिंग के स्वतंत्र हो सकते हैं; हालाँकि, यह खोज भविष्य के अध्ययनों में आगे की जांच का गुण है।
भले ही समायोजित मॉडल में FPI, DM2, और मस्तिष्क शोष के अनधिकृत सहसंबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे, वे मस्तिष्क पर हाइपरिन्युलिनमिया और DM2 के प्रभावों पर बढ़ते साहित्य के कारण चर्चा का गुण हो सकते हैं। DM2 के शुरुआती चरणों में, इंसुलिन प्रतिरोध एक प्रतिपूरक हाइपरिनुलिनमिया के साथ जुड़ा हुआ है [Yaffe एट अल।, 2004], और उच्च इंसुलिन का स्तर संज्ञानात्मक हानि से जुड़ा हुआ है, यहां तक कि उन विषयों में भी जो DM2 विकसित नहीं करेंगे [वैन ओजेन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स], यह सुझाव देते हुए कि हाइपरिन्सुलिनमिया मस्तिष्क की संरचना को बदल सकता है। मस्तिष्क या कार्य और संरचना पर हाइपरिन्सुलिनमिया के प्रभाव में कई तंत्र शामिल हैं, जिनमें मस्तिष्क धमनियों पर वासोएक्टिव प्रभाव, मस्तिष्क से एमिलॉइड के बिगड़ा हुआ क्लीयरेंस के कारण न्यूरोटॉक्सिसिटी और उन्नत ग्लाइकेशन अंत-उत्पाद चयापचय के माध्यम से न्यूरोफिब्रिलरी टेंगल्स के निर्माण की उत्तेजना शामिल है।बियान एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; वाटसन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। इंसुलिन प्रभाव यहां कई क्षेत्रों में संज्ञानात्मक कार्य से संबंधित है जैसे कि कक्षीय ललाट प्रांतस्था और हिप्पोकैम्पस। यह इस धारणा के अनुरूप है कि अतिविशिष्टता अनुभूति में शामिल मस्तिष्क संरचनाओं को प्रभावित करती है; मनोभ्रंश के स्पष्ट नैदानिक लक्षणों का पता लगाने से पहले यह सूक्ष्म संज्ञानात्मक गिरावट का कारण बन सकता है [कलमीजन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स].
DM2 संज्ञानात्मक प्रासंगिकता जैसे कि ललाट लोब और बड़े WM ट्रैक्स (कॉर्पस कैलोसुम के स्प्लेनियम) के निचले जीएम और WM वॉल्यूम क्षेत्रों से जुड़ा था, यह सुझाव देते हुए कि DM2 का मस्तिष्क शोष के साथ व्यापक संबंध है। DM2 एक प्रगतिशील सेरेब्रोवास्कुलर प्रक्रिया के माध्यम से मस्तिष्क की मात्रा को कम कर सकता है जो स्ट्रोक और रोधगलन की ओर जाता है [इकराम एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; नोपमैन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। DM2 प्रमुख संरचनात्मक प्रोटीनों के उन्नत ग्लाइकेशन, उत्पादन के बीच असंतुलन और प्रतिक्रियाशील ऑक्सीजन प्रजातियों के असंतुलन, और हेक्सोसामाइन और पॉलील पाथवे के गड़बड़ी के माध्यम से नुकसान पहुंचा सकता है, जिससे सेरेब्रल केशिकाओं के तहखाने झिल्ली घनी हो जाती हैं [अरवनिताकिस एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। इस तरह के सूक्ष्म संवहनी परिवर्तन, जो अक्सर उच्च रक्तचाप जैसे अन्य मोटापे के परिणामों के साथ होते हैं, क्रोनिक सबक्लिनिकल इस्किमिया, बिगड़ा हुआ न्यूरोनल ऊर्जा की खपत और मस्तिष्क क्षेत्रों में नाजुक रूप से कमजोर वास्कुलोस्ट्रल जैसे बेसल गैन्ग्लिया की धमनियों के साथ हो सकता है []ब्रेटेलर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। टीबीएम विश्लेषण में बेसल गैंग्लियल निष्कर्ष संवेदनशीलता की तुलनात्मक कमी के कारण भी ध्यान देने योग्य हो सकते हैं टीबीएम में विरूपण क्षेत्रों की चिकनाई और परिणामस्वरूप आंशिक मात्रा में प्रभाव के कारण कोर्टिकल सतह में मात्रा परिवर्तन होता है [हू एट अल, एक्सएनएनएक्स; लेवो एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स]। हमारी द्विचर DM2 परिणाम पूर्व निष्कर्षों के अनुरूप हैं कि GM और WM DM2 में प्रभावित हैंकोरफ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; Tiehuis et al।, 2008] और एफडीजी-पीईटी अध्ययनों के साथ जो ललाट, लौकिक और पार्श्विका संघ क्षेत्रों में हाइपोमेटाबोलिज्म दिखाते हैं, और हल्के हाइपरग्लेसेमिया के साथ संज्ञानात्मक रूप से सामान्य विषयों में पीछे के सिंजल गाइरस [कावासाकी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स].
DM2 एसोसिएशन नहीं बच पाया समायोजित किया गया बहु - प्रतिगमन मॉडल, जो अध्ययन (n = 2) में DM11 विषयों की कम संख्या के कारण हो सकता है, जो स्वयं एक उत्तरजीवी प्रभाव का परिणाम हो सकता है। अर्थात्, DM2 वाले कई व्यक्ति सीएचएस के हिस्से के रूप में स्कैनिंग से गुजरने के लिए लंबे समय तक नहीं रह सकते हैं। इस पूर्वाग्रह में शक्ति की कमी का कारण हो सकता है बहु - प्रतिगमन मॉडल और बीएमआई और DM2 के बीच एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण बातचीत की कमी है। संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बुजुर्ग DM2 व्यक्तियों की बड़ी संख्या का विश्लेषण करके भविष्य के अध्ययन में इस मुद्दे को दूर किया जा सकता है। इस तरह के काम मोटापे और मस्तिष्क शोष के संबंध में DM2 के लिए एक संभावित मध्यस्थता भूमिका को स्पष्ट कर सकते हैं। यह अनुमान लगाने के लिए आकर्षक है कि मोटे और अधिक वजन वाले व्यक्ति प्रारंभिक उपक्लेनिअल DM2 जीवविज्ञान को परेशान करते हैं (जैसा कि मोटे और अधिक वजन वाले उच्च FPI वाले व्यक्तियों द्वारा परिलक्षित होता है) और यह ड्राइव बीएमआई और मस्तिष्क शोष के बीच संबंध, भविष्य के काम को यह सत्यापित करना होगा क्योंकि हमें बीएमआई और डीएमएक्सएनयूएमएक्स या एफपीआई के बीच कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण बातचीत नहीं मिली।
पहले के अध्ययनों के संदर्भ में लिए गए हमारे निष्कर्षों से पता चलता है कि अधिक उम्र वाले बुजुर्गों में मस्तिष्क शोष और इसके परिणामस्वरूप मनोभ्रंश होने का खतरा बढ़ जाता है। यहां तक कि हमारे बुजुर्ग विषयों, जो बहुत स्वस्थ थे और आधारभूत स्कैनिंग के बाद कम से कम 5 वर्षों के लिए संज्ञानात्मक रूप से स्थिर होने की पुष्टि की थी, मोटापे से जुड़े मस्तिष्क शोष से पीड़ित थे। हमारे परिणामों से पता चलता है कि मोटापे के कारण या मोटापे को बढ़ावा देने वाले कारकों के कारण व्यक्तियों में मस्तिष्क शोष की एक बड़ी सीमा हो सकती है और यह शोष, भविष्य में उन्हें संज्ञानात्मक हानि और मनोभ्रंश के लिए प्रेरित कर सकता है। इस चक्र के निहितार्थ में शामिल हैं: (i) वृद्धों में रुग्णता / मृत्यु दर; (ii) मोटापे से संबंधित मनोभ्रंश के कारण उच्च स्वास्थ्य देखभाल की लागत; और (iii) कार्यवाहक और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं पर भावनात्मक और अन्य गैर-वित्तीय बोझ। मस्तिष्क शोष और मनोभ्रंश जोखिम के साथ मोटापा संघों इसलिए एक संभावित सार्वजनिक स्वास्थ्य चुनौती पेश करते हैं।
इस अध्ययन ने एक बुजुर्ग समुदाय के सहकर्मी में उच्च बीएमआई, इंसुलिन और DM2 के प्रभावों का पता लगाने के लिए न्यूरोइमेजिंग विधियों का इस्तेमाल किया, जो उनके स्कैन के बाद पांच साल तक संज्ञानात्मक रूप से सामान्य रहे। इस तरह के परिणाम सामान्य बुजुर्ग आबादी में मस्तिष्क में परिवर्तन को प्रतिबिंबित करने की अधिक संभावना रखते हैं क्योंकि वे विशेष क्लीनिक से विषयों को आकर्षित करने वाले अध्ययनों के रेफरल पूर्वाग्रह से बचते हैं। Tensor- आधारित Morphometry (TBM) मस्तिष्क में व्यवस्थित संरचनात्मक अंतरों के लिए उत्कृष्ट संवेदनशीलता की पेशकश करते हुए शारीरिक भिन्नता के उच्च रिज़ॉल्यूशन मैपिंग प्रदान करता है, और ROI ट्रेसिंग के चयन पूर्वाग्रह का अभाव होता है जो मस्तिष्क के केवल भाग की जांच करता है। पूरे मस्तिष्क में वॉल्यूमेट्रिक समूह के अंतर का विश्लेषण करने में इसकी प्रभावशीलता के कारण हमने टीबीएम का उपयोग किया। अन्य प्रकार के स्वर-आधारित अध्ययनों में, जैसे कि स्वर-आधारित आकारिकी [एशबर्नर और फ्रिस्टन, एक्सएनयूएमएक्स], कभी-कभी एक प्रश्न यह भी उठता है कि क्या निष्कर्ष अपूर्ण पंजीकरण के कारण हो सकते हैं। यह प्रश्न इसलिए उठता है क्योंकि VBM में, वर्गीकृत ग्रे पदार्थ के स्मूद मैप्स को स्वचालित रूप से विषयों में संरेखित किया जाता है और चिकना किया जाता है, और फिर समूह-औसत छवियों के voxel-by-voxel घटाव द्वारा, समूह अंतर के बारे में सांख्यिकीय निष्कर्ष बनाए जाते हैं। जैसा कि यह संभव है कि किसी एक स्थान पर पाया गया अंतर अपूर्ण पंजीकरण के कारण हो [ठाकर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स].
TBM में, हालांकि, विश्लेषण किए गए संकेत केवल छवियों के पंजीकरण पर आधारित होते हैं, न कि गठबंधन किए हुए ग्रे मैटर के वर्गीकरण पर, इसलिए यह आवश्यक नहीं है कि ग्रे मैटर पूरी तरह से विषयों के रूप में पंजीकृत हो, क्योंकि ग्रे मैटर डेंसिटी प्रत्येक स्टिरिएक्टिक में विश्लेषण नहीं किया जाता है स्थान। जैसे, पंजीकरण त्रुटियों में व्यवस्थित समूह अंतर के कारण गलत सकारात्मक निष्कर्षों की संभावना कम है। फिर भी, गलत नकारात्मक निष्कर्ष हो सकते हैं, क्योंकि मॉर्फोमेट्रिक अंतर का पता लगाने की शक्ति उस पैमाने पर निर्भर करती है जिस पर एनाटॉमिक डेटा को युद्धक एल्गोरिथ्म द्वारा मिलान किया जा सकता है। महीन पैमाने के आकारिकीय अंतर (जैसे हिप्पोकैम्पस या कॉर्टिकल मोटाई में) को अन्य तरीकों का उपयोग करके बेहतर तरीके से पता लगाया जा सकता है जो उन संरचनाओं को स्पष्ट रूप से मॉडल करते हैं। हालाँकि, हमने टीबीएम को कॉर्टिकल पैटर्न से अधिक उपयोग करने के लिए पसंद किया है क्योंकि टीबीएम तेजी से समय में बड़ी संख्या में विषयों को संसाधित करने में सक्षम है और इसके लिए कम कम्प्यूटेशनल मेमोरी [Xue et al।, 2008] की आवश्यकता होती है। टीबीएम इसलिए वीबीएम की तुलना में पंजीकरण पूर्वाग्रह के लिए कम संवेदनशील है और कॉर्टिकल सतह मॉडलिंग और कॉर्टिकल पैटर्न मिलान की तुलना में बड़ी संख्या में विषयों के विश्लेषण के लिए अधिक कुशल है।
हमारे निष्कर्ष क्रॉस-सेक्शनल डिज़ाइन द्वारा सीमित हैं, हालांकि अनुदैर्ध्य अनुवर्ती का उपयोग अल्जाइमर या अन्य डिमेंशिया से शुरुआती न्यूरोडीजेनेरेशन का अनुभव करने वालों से भ्रम को कम करने के लिए विषय चयन को सूचित करने के लिए किया गया था। हमारी बहु - प्रतिगमन दृष्टिकोण उम्र, लिंग और दौड़ और DM2 के संभावित भ्रमित प्रभावों के लिए जिम्मेदार है। हमने इस मॉडल में APOE4 जीनोटाइप को शामिल नहीं किया, क्योंकि चर ने ब्वारीय विश्लेषण में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंधों को नहीं दिखाया (p = 0.39, क्रमचय परीक्षण)।
व्यक्तियों की बढ़ती संख्या के साथ दोनों मोटे और बुजुर्ग होते जा रहे हैं, इस समूह में मस्तिष्क संरचनात्मक असामान्यताओं की एक विस्तृत समझ महत्वपूर्ण है। इस तरह के अध्ययनों से पता चलता है कि इन व्यक्तियों में मनोभ्रंश के लिए जोखिम क्यों बढ़ सकता है। यहां तक कि बुजुर्ग व्यक्ति जो अपने एमआरआई के बाद लंबे समय तक संज्ञानात्मक रूप से सामान्य बने रहे, बीएमआई को मस्तिष्क के क्षेत्रों में न्युरोएजेनरेशन द्वारा लक्षित एथ्रोफी से जोड़ा गया था: हिप्पोकैम्पस, ललाट लोब और थैलेमस। ऐसे व्यक्तियों को शरीर के ऊतक वसा को कम करने और उम्र बढ़ने में बेहतर मस्तिष्क स्वास्थ्य का अनुभव करने के लिए हस्तक्षेप से लाभ हो सकता है।
Acknowledgments
इस अध्ययन के लिए एल्गोरिदम विकास एनआईए, एनआईबीआईबी, और एनसीआरआर (एजीएक्सएनयूएमएक्स, ईबीएक्सएनयूएमएक्स, आरआरएनएएनयूएमएक्स टू पीटी) द्वारा वित्त पोषित किया गया था। यह अध्ययन नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ एजिंग से ओएलएल (एजी एक्सएनयूएमएक्स, एजीएक्सएनयूएमएक्स) और एलएचके (एजीएक्सएनयूएमएक्स) और एक अमेरिकन हार्ट एसोसिएशन प्री-डॉक्टोरल ग्रांट टू कार (एक्सएनएनएक्सएक्सडी) के फंडों द्वारा भी समर्थित था। भाग लेने वाले सीएचएस जांचकर्ताओं और संस्थानों की एक पूरी सूची उपलब्ध है www.chs-nhlbi.org। कार डॉ। विलियम ई। क्लंक को उनकी सलाह और समर्थन के लिए स्वीकार करना चाहते हैं।
संदर्भ
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