뇌 구조와 비만 (2010)

개요

비만과 제2형 또는 인슐린 비의존성 당뇨병(DM300)은 전염병 비율에 도달한 두 가지 상호 연결된 상태입니다. 현재 전 세계적으로 XNUMX억 명이 넘는 과체중과 XNUMX억 명이 넘는 비만인이 있습니다.세계 보건기구, 2009]. 노인 인구도 예외가 아닙니다. 40세 이상 남성의 45%, 여성의 70%가 비만이나 DM2를 앓고 있습니다.체스카, 2007년], 심혈관 질환 및 뇌졸중 위험을 증가시킵니다.만코프스키와 지글러, 2004]. 비만은 또한 알츠하이머병(AD)을 포함한 인지 저하 및 치매의 위험 요소이기도 합니다.엘리아스 외., 2005; Wolf 외, 2007]. 이렇게 추가된 위험은 DM2에 의해 매개될 수 있으며, 이는 AD 발병 가능성이 더 높습니다.이리 외., 2008; 라이프슨 외, 1997].

심혈관 건강 연구-인지 연구(CHS-CS)의 데이터를 분석한 이전 연구에서는 나이, 인종, 교육 수준 외에도 뇌혈관 질환이 인지 및 알츠하이머병에 대한 중간 위험 상태의 발달과 연관되어 있음을 나타냅니다. 경도 인지 장애(MCI)로 [로페즈 외., 2003a]. MCI의 심혈관 위험 요인에는 백질 병변, 경색, 고혈압, 당뇨병 및 심장병이 포함되었습니다.로페즈 외., 2003a]. 또한, AD 환자는 뇌 위축 비율이 비정상적으로 높습니다.아포스톨로바 외, 2006; 캘런 등, 2001; 레오 외., 2009]. 또한, 뇌 위축은 인지 장애가 임상적으로 명백해지기 전에도 MRI에서 감지할 수 있으며, 이는 비보유자에 비해 무증상 APOE4 보균자에서 더 큰 위축을 보여주는 연구에서 입증되었습니다.모라 외., 2009].

비만과 DM2는 인지적으로 손상되지 않은 개인에서도 뇌 위축을 악화시켜 치매 위험을 증폭시켜 향후 AD 신경병리학에 대한 취약성을 높일 수 있습니다. 주로 65세 미만의 피험자를 대상으로 한 이전 연구에서는 체지방 함량 증가(지방 과다)가 측두엽 피질, 전두엽, 피각, 꼬리뼈, 설전, 시상 및 백질(WM)의 위축과 상관관계가 있음을 시사합니다.구스타프슨 외, 2004; Pannacciulli 등, 2006; 타키 외, 2008]. BMI로 측정한 높은 조직 지방 함량이 인지적으로 정상적인 노인의 뇌 구조 차이와 관련이 있는지 여부는 알려지지 않았지만 큰 관심을 끌고 있습니다.

DM2는 또한 측두엽, 해마를 포함한 노인의 뇌 위축 및 측뇌실의 더 큰 확장과 관련이 있습니다.Korf 등, 2007]. 이러한 효과에 대한 가장 일반적인 설명은 WM 병변입니다.클로스 (Claus) 등, 1996] 및 임상적 뇌졸중 [만코프스키와 지글러, 2004]. DM2 관련 뇌 위축은 이 질병에서 나타나는 인슐린 수치 증가에 이차적으로 나타날 수 있습니다. 공복 혈장 인슐린 수치가 높을수록 노인 대상의 인지 결핍과 관련이 있는 것으로 나타났습니다.Yaffe 등, 2004], 아밀로이드 침착을 촉진하여 알츠하이머병 위험을 증가시킵니다.왓슨 (Watson) 등, 2003]. 지금까지 DM2를 조사한 경우에도 공복 혈장 인슐린과 뇌 구조의 상관관계를 나타내는 다른 연구는 없습니다. 그러한 연구에서 심각한 잠재적 혼란은 연구 대상 노인 집단에서 증상이 나타나기 전의 신경퇴행성 변화의 가능성입니다. 뇌 위축과 AD 병리는 임상 증상이 나타나기 수년 전에 존재할 수 있기 때문에 [Braskie 등, 2008; DeKosky 등, 2006], BMI, DM2 및 뇌 위축에 대한 조사는 초기 AD를 가능한 한 배제할 수 있는 개인에서 수행되어야 합니다.

비만과 DM2는 뇌 위축을 촉진하여 AD 위험을 증폭시킬 수 있으며 따라서 인지 저하 및 치매에 대한 잠재적으로 중요한 위험 요소를 나타낼 수 있습니다. 이러한 상태는 어느 정도 예방 및 치료가 가능하기 때문에, 영향을 받는 시스템을 이해하고 궁극적으로 이러한 영역을 보호하기 위한 개입의 성공 여부를 측정하기 위해 치매가 아닌 노인의 뇌 구조를 구체적으로 식별하는 것이 중요합니다.

우리는 상대적으로 새로운 방법인 텐서 기반 형태측정(TBM)을 적용했습니다.화 외., 2008; 톰슨 (Thompson) 등, 2000], 광범위한 임상, 인지 및 영상 데이터가 존재하는 개인으로 구성된 커뮤니티 기반 코호트인 심혈관 건강 연구-인지 연구(CHS-CS)에서 모집된 비치매 노인 피험자 그룹에서 뇌 위축의 3D 지도를 생성합니다. [로페즈 (Lopez) 등, 2004]. 종단적 인지 데이터를 기반으로 우리는 기본 MRI 스캔 후 최소 94년 동안 인지적으로 정상을 유지한 5명의 피험자를 선택하여 초기 전임상 신경퇴행의 교란 효과를 최소화했습니다. 우리는 BMI(n=94), FPI(n=64), DM2 진단(n=94)을 피험자 간의 GM 및 WM 부피 차이에 대한 이미지 기반 측정값에 대해 회귀 분석하여 이러한 변수가 뇌 위축과 연관되어 있는지 여부를 확인했습니다. 우리는 사용했었다 이변량 상관관계 초기 탐색적 분석을 위한 모델, 그리고 다중 회귀 모델은 성별, 인종과 같은 잠재적 혼란 요인을 설명하는 데 사용되었습니다. 우리는 또한 정상 체중(BMI: 18.5~25), 과체중(BMI: 25~30), 비만(BMI: 30+) 피험자 사이의 뇌 구조를 비교하여 더 높은 비만을 정의하는 이러한 임상적 기준 자체가 뇌 위축과 관련이 있는지 평가했습니다. .

재료 및 방법

결과

주제 인구통계는 다음에 표시됩니다. 표 I, 정상, 과체중, 비만에 대한 3가지 BMI 범주로 나뉩니다(BMI 범위: 18.5~36.2).. 그룹 간에는 BMI와 FPI 수준만 달랐습니다. 예상대로 또는 정의에 따라 과체중 및 비만인 사람은 일반 BMI 그룹보다 BMI 및 FPI 수준이 더 높았습니다.p ≤ 0.001). DM2와 FPI 수준 사이에는 상관관계가 없었습니다(r(64) = .01,p = .92). 또한 DM2 피험자는 FPI가 아닌 피험자보다 FPI 수준이 더 높지 않았습니다(t(62) = - .09,p = .92).

표 I

주제 특성. 연구된 그룹은 BMI와 FPI에서만 달랐습니다.p <0.01).

이변량 통계 분석:

잠재적 혼란 요인

잠재적 교란 변수를 뇌 구조와 연관시키는 TBM 지도에서 연령 증가는 이 표본에서 뇌 용적 감소와 경향 수준의 연관성을 나타냈지만 이는 통계적으로 유의하지 않았습니다.p = 0.07, 수정됨; 순열 테스트). 연령과 BMI는 우리 표본에서 유의미한 상관관계가 없었습니다(r (92) = - 0.04, p = 0.90) 나이도 인슐린 수치와 상관관계가 없었습니다(r (64) = 0.06, p = 0.66) 또는 DM2 진단(r (92) = -0.05, p = 0.61). 또한, 산발성 AD의 위험을 증가시키는 APOE4 유전자형은 이 샘플에서 TBM으로 평가한 바와 같이 뇌 구조의 감지 가능한 변화와 관련이 없었습니다.p = 0.39, 순열 테스트). 고등학교 이후의 발전으로 범주적으로 정의된 교육은 또한 GM 및 WM 위축의 TBM 측정과 부정적으로 상관관계가 있다는 점에서 통계적으로 유의미하지 않았습니다(p= .92, 순열 테스트) 또는 긍정적으로(p= .12, 순열 테스트). 고혈압(수축기/이완기 > 140/90 mm hg 또는 항고혈압제 사용)의 임상적 명칭도 우리 표본에서 뇌 구조와 통계적으로 유의미한 음의 상관관계를 보이지 않았습니다.p= .33, 순열 테스트).

BMI

BMI가 높을수록 뇌 전체의 GM 및 WM 볼륨이 낮아지는 것과 유의미한 상관관계가 있었습니다.p < 0.001, 순열 테스트). 그림 1a CHS 특정 최소 변형 템플릿(CHS-MDT)에 투영된 뇌 구조와 BMI의 역 연관성에 대한 상관 계수를 보여줍니다. 파란색은 음의 상관관계가 더 높은 영역을 나타냅니다. 값의 범위는 일반적으로 -0.30에서 0.30입니다. 빨간색과 노란색의 양의 상관 관계 영역은 통계적으로 유의하지 않았습니다. 가장 강한 음의 상관관계가 있는 영역(r ≤ -0.30)은 안와 전두엽 피질에서 발견되었습니다(x = -9, y = 57, z = 29의 빨간색 화살표, r = −.31), 해마(금색 화살표: 왼쪽 x = − 31, y = −2, z = 25, r = -.32; 바로 x = 32, x = 9, z = 18, r = −.31) 및 피질하 영역(흰색 별표: 왼쪽 x = −28, y = −14, z = 1, r = -.30; x = 29, y = −15, z = 1에서 오른쪽, r = −.34) 피각, 담창구 및 시상을 포함합니다. 이러한 결과는 체지방이 높은 사람들의 위축을 암시합니다. 그림 1b 해당 의미를 보여줍니다 (p-값) 지도. 어두운 색상은 낮은 영역을 나타냅니다. p값.

그림 1

부분 a 보여줍니다. r- 심장 혈관 건강 연구 최소 변형 템플릿(CHS-MDT)의 기본 섹션에 투영된 BMI와 뇌 구조 간의 음의 상관 관계와 양의 상관 관계를 강조하는 값(피어슨 상관 계수) 맵. ...

FPI

더 높은 FPI는 더 낮은 지역적 뇌 용적과 관련이 있었습니다.p = 0.01, 순열 테스트) GM과 WM 모두에서. FPI가 높을수록 전두엽, 해마 및 뇌량의 팽대(splenium)의 뇌 위축과 관련이 있었습니다. 이 결과는 다음과 같습니다. 그림 2a 및 2b. 그림 2a 더 높은 FPI가 뇌량의 비장 내 더 낮은 부피와 상관관계가 있는 상관 계수 맵을 보여줍니다(빨간색 화살표: x = -3, y = 12, z = -12, r = −.27), 안와 전두엽 피질(주황색 화살표: x = −3, y = −39, z = 31, r = −.33) 및 해마(금색 화살표: 왼쪽 x = −24, y = −1, z = 24, r = -.31; 바로 x = 31, x = 3, z = 21, r = -.33). 그림 2b 해당 p-값 맵을 보여줍니다. 이러한 결과는 DM2 병리의 초기 구성 요소인 높은 인슐린 수치가 뇌량(시각 및 기타 인지 정보의 반구 간 전달), 안와 전두엽과 같은 인지 기능이 있는 뇌 영역의 뇌 위축과 연관될 수 있음을 시사합니다. 피질(실행 기능) 및 해마(학습 및 기억).

그림 2

부분 a 은 뇌 위축(체적 감소)이 더 높은 공복 혈장 인슐린 수치와 관련되어 있음을 나타내는 CHS-MDT 템플릿에 투영된 상관 관계 맵을 보여줍니다. FPI가 높을수록 뇌량(적색)의 팽대 부피가 적음과 관련이 있습니다. ...

제XNUMX형 당뇨병

DM2는 또한 뇌 위축과도 관련이 있었습니다.p < 0.001, 순열 테스트) 이변량 분석에서. DM2 진단을 받은 참가자들은 전두엽, 전전두엽 피질, 뇌량의 속과 비장, 중간 대상이랑, 상두정 소엽, 후두엽, 소뇌를 포함한 여러 뇌 영역의 용적이 낮았습니다. 꼬리뼈, 피각, 담창구를 포함한 기저핵도 DM2 진단을 받은 사람들에게서 위축되었습니다. DM2 피험자 중 누구도 임상적 뇌졸중 병력이나 MRI로 확인된 경색이 없었습니다. DM2 관련 위축 영역은 다음과 같이 표시됩니다. 피규어 3a (상관 계수 맵) 및 그리고3b3b (p-값 맵). 이 그림은 DM2가 뇌량(corpus callosum)의 팽대(splenium)의 더 적은 부피와 연관되어 있음을 보여줍니다(그림 3b, 의미 지도, 검은색 화살표, 해당 r-값 = −.21(x = −4, y = 14, z = −17), 뇌량 속(그림 3b, 녹색 화살표, 해당 r-값 = −.17( x = 4, y = −49, z = 1) 및 전두엽(그림 3b, 빨간색 화살표, 해당 r-값 = −.24(x = −7, y = −77, z = 7).

그림 3

XNUMXD덴탈의 r- 부분적으로 이미지 값 a DM2의 범주형 진단과 GM 및 WM의 위축 사이의 음의 상관관계를 보여줍니다. DM2는 뇌량의 비장에서 더 낮은 부피와 연관되어 있습니다. 그림 3b, 유의성 지도, 검은색 화살표, 해당 ...

다중 회귀 분석

. 다중 회귀 모델에서 BMI는 GM 및 WM의 뇌 위축과 유의하게 연관되어 있는 유일한 변수였습니다(예상됨). FDR < 5%); BMI를 고려하면 FPI, DM2, e, 성별 또는 인종 간에 뇌 위축 정도가 독립적으로 연관되지 않았습니다. BMI와 뇌 구조의 역관계는 다음과 같습니다. 그림 4. BMI가 높을수록 안와 전두엽 피질(파트 a, 파란색 상자), 전대상회(파트 a, 파란색 상자), 내측 측두엽(파트 b, 검은색 화살표) 및 피질하 WM(파트 c)에서 GM 및 WM 볼륨이 낮아졌습니다. , 검은색 별표). 이 연관성의 효과 크기는 컸습니다(r ≥ 0.30). ~ 안에 보충 그림 1, BMI의 주요 효과에 대한 베타 이미지를 보여줍니다. 이 이미지는 회귀선의 기울기를 나타내며, 모델의 다른 변수를 조정한 후 BMI의 표준 편차 4 증가마다 손실된 뇌 용적(cc) 비율을 보여줍니다. 예를 들어, 안와 전두엽 피질/전대상체의 제한된 영역에서 보라색은 BMI가 5 표준 편차 증가할 때마다 뇌 부피의 8% 이상이 손실됨을 나타냅니다. 결과적으로, BMI 상위 XNUMX%(즉, 평균에서 XNUMX 표준편차)에 속하는 사람은 안와 전두엽 피질과 같은 영역에서 최대 XNUMX%의 초점 결핍을 나타냅니다. 화살표와 별표는 상관 관계 맵과 베타 이미지 사이의 일치하는 해부학적 영역을 식별합니다.

그림 4

이 그림은 상관 값의 맵을 보여줍니다(r-값 맵)은 표시 목적으로 표준 단일 주제 MNI 뇌 템플릿에 투영됩니다. 표시된 상관관계는 연령, 성별, 인종 및 DM2를 제어하는 ​​더 높은 BMI와 GM/WM 위축 사이에 있습니다. 더 뜨겁다 ...

BMI를 고려한 후에는 샘플의 GM 또는 WM 볼륨에서 연령, DM2, 성별 또는 인종의 독립적 연관성을 발견하지 못했습니다. 상호작용 분석에서도 BMI 관련 위축이 이러한 변수 중 어느 하나의 함수에 따라 달라지지 않는 것으로 나타났습니다. FPI 상호작용 분석(n = 64)에 의한 별도의 BMI는 뇌 구조에 대한 BMI 효과가 FPI의 함수에 따라 변하지 않는 것으로 나타났습니다. BMI 관련 위축이 어떻게 분포되었는지 더 잘 이해하기 위해 우리는 3가지 개별 진단 분류(즉, 정상 BMI, 과체중, 비만)를 사용하여 사람의 GM 및 WM 볼륨도 비교했습니다.

그룹 간 ANCOVA 분석

비만 대 정상 BMI

비만인 대상(BMI: 30+)과 정상 BMI(BMI: 18.5~25)를 비교한 결과 GM 및 WM 볼륨이 더 낮았습니다(FDR 연령, 성별, 인종, DM5를 통제했음에도 불구하고 비만 그룹에서 < 2%). 이 위축은 다음에 표시됩니다. 그림 5 로 r-표준 단일 주제 MNI 템플릿에 투영된 이미지, 더 높은 상관 효과 크기에 해당하는 빨간색(r > 0.50). 비만한 사람은 전두엽, 전대상이랑(파트 a, 파란색 화살표), 해마(파트 b, 검은색 화살표) 및 기저핵(파트 c, 녹색 상자)에서 GM 및 WM 볼륨이 낮았습니다. 이 지도는 비만이 주의력과 실행 기능에 참여하는 전대상회와 같은 인지 기능에 중요한 뇌 영역의 위축과 관련이 있음을 시사합니다.

그림 5

상관관계 맵(r-값 이미지) 14명의 비만인(BMI > 30)과 29명의 정상 체중인(18.5~25)을 비교하기 위한 효과 크기. 비만한 사람은 전두엽, 전대상회(파트 a, 파란색)에서 GM 및 WM 볼륨이 낮았습니다. ...

과체중 대 정상 BMI

그림 6 과체중(BMI: 25-30) 대상자는 기저핵(부분 a – 검은색 화살표, 부분 b – 빨간색 화살표, 부분 c – 파란색 화살표), 코로나 방사체(부분 b, 부분 b, 블랙박스) 및 두정엽(파트 c, 보라색 화살표). 이러한 연관성은 일반적으로 규모가 더 낮았습니다(|r| = 0.30 – 0.40) 비만-정상 BMI 결과와 비교. 비만인과 달리 과체중 그룹은 전대상이랑, 해마 등 측변연계 부위의 위축을 보이지 않았습니다. 비만군과 과체중군 사이에 GM과 WM에는 통계적으로 유의한 차이가 없었습니다. 모든 분석은 연령, 성별, 인종 및 DM2에 대해 통제되었습니다.

그림 6

51명의 과체중 사람(BMI: 25-30)과 29명의 정상 체중 사람(18.5-25)의 그룹 비교를 위해 상관 계수 맵이 표시됩니다. 과체중 그룹의 위축은 기저핵에서 나타납니다(부분 a – 검은색 화살표; ...

토론

여기에서 우리는 지역 사회 집단에서 추출한 인지적으로 정상적인 노인 개인의 뇌 구조적 결함과 비만, 높은 BMI, FPI 및 DM2와 관련된 몇 가지 주요 결과를 보고합니다. 첫째, 연령, 성별, 인종과 같은 잠재적인 혼란을 통제하더라도 인지적으로 정상적인 노인 대상의 높은 체지방은 뇌 용적 결핍과 밀접한 관련이 있었습니다. 둘째, FPI와 DM2는 뇌 구조와 역의 연관성을 보였습니다. 이변수 분석했지만 BMI를 통제할 때 이러한 상관관계는 통계적으로 유의하지 않았습니다. 셋째, 체지방과 뇌 구조 사이의 음의 상관관계는 비만인에서 가장 강력했지만 과체중인 사람에서도 나타났습니다. 우리는 비만의 영향이 일반적으로 좋지 않은 건강에 이차적일 수 있다는 것을 인정하지만, (i) 우리 연구에서 건강이 매우 좋지 않은 사람들은 노년기(평균: 77.3세)까지 생존할 가능성이 적기 때문에 우리 표본에서는 그럴 가능성이 적습니다. ; (ii) 스캔 후 10년 동안 우리 코호트에서는 BMI와 사망률 사이에 상관관계가 발견되지 않았습니다(r(94) = 0.07, p = 0.47); (iii) 3개의 BMI 그룹은 이환율과 사망률을 증가시키는 혈관 질환의 비율에 차이가 없었습니다(표 I). 따라서 정상적인 인지 능력을 갖고 노년까지 생존하는 사람이라 할지라도 신체 조직의 비만도가 높을수록 뇌 구조에 해로운 결과를 초래할 수 있습니다.

인지적으로 정상적인 노인에서 BMI 관련 뇌 위축에 대한 우리의 발견은 젊은 표본의 연구에 의해 뒷받침됩니다. 일본 남성(평균 연령: 46.1세)을 대상으로 한 연구에서는 내측 측두엽, 해마 및 설전의 BMI 증가와 관련하여 GM 부피가 감소한 것으로 나타났습니다.타키 외, 2008]. 또 다른 연구(평균 연령: 32세)에서는 비만인 개인의 전두엽, 중심후회 및 피각에서 GM 부피 손실이 더 큰 것으로 나타났습니다.Pannacciulli 등, 2006]. 최근 MR 분광학 연구에서는 젊은 비만인 그룹(평균 연령: 41.7세)에서 전두엽 GM 및 WM의 대사 이상이 밝혀졌습니다.Gazdzinski 등, 2008].

BMI와 뇌 용적 사이의 상관관계는 하나가 다른 하나를 유발한다는 의미에서 직접적이지는 않습니다. 따라서 요인이나 메커니즘을 식별하는 것이 중요합니다. 그 같은 피험자에게 뇌 용적 감소와 비만을 유발하는 경향이 있을 수 있습니다. 고등 신체 조직의 비만도와 뇌 구조 사이의 관계에 대해 가장 일반적으로 제안된 매개체는 고코르티솔혈증입니다.Lupien et al., 1998], 운동량 감소 [콜 콤 (Colcombe) 등, 2003], 호흡 기능 장애 [Guo 등, 2006], 염증 [반 다이크 (Van Dijk) 등, 2005], 심혈관/고혈압/고지혈증 [Breteler 외, 1994; 스완 외., 1998] 및 제XNUMX형 당뇨병 [덴 헤이저 외., 2003; Ferguson 등, 2003]. 이 연구에서 뇌 구조적 결함의 징후는 해마 위축, 피질 부피 감소 및 WM 고강도였습니다. 우리는 BMI와 DM2 사이에 상호 작용을 발견하지 못했기 때문에 BMI의 효과가 우리 샘플의 해당 메커니즘에 의해 중재될 가능성은 없습니다. 또한 표준화된 CHS 기준에 따라 평가된 고혈압 및 WM 고강도를 제어할 때 BMI 결과는 변하지 않았습니다.Dai 등, 2008; Yue 등, 1997]. 이러한 결과는 생존자 효과를 반영할 수 있습니다. 높은 BMI와 임상적으로 심각한 뇌혈관 질환을 모두 앓고 있는 사람은 연구 대상 인구의 연령 범위(70~89세)까지 생존할 가능성이 낮기 때문입니다. 또한 노인 집단에서 뇌 위축과 BMI 관계가 위에 나열된 다른 메커니즘 중 하나 또는 조합을 통해 더 직접적으로 매개될 가능성을 배제할 수 없습니다.

BMI가 노인의 뇌 위축과 관련이 있다는 사실을 확인한 후, 이 연관성이 성별 차이에 의해 어떻게 영향을 받는지에 대한 문헌에 논란이 있다는 점도 인정합니다. 한 그룹의 노인(70~84세) 스웨덴 여성이 컴퓨터 단층촬영에서 상당한 측두엽 위축을 보였습니다.구스타프슨 외, 2004] 또 다른 연구에서는 BMI가 일본 남성의 대뇌 용적 감소와 관련이 있지만 여성에서는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다 [타키 외, 2008]. BMI와 뇌 구조 사이의 상관관계가 성별에 의해 영향을 받는지 여부를 확인하기 위해 우리는 BMI를 성별 상호 작용으로 모델링했습니다. 다중 회귀 BMI 관련 뇌 위축의 성별 차이를 분석했지만 발견하지 못했습니다. 따라서 우리의 연구는 뇌 구조에 대한 높은 조직 비만의 해로운 영향이 성별에 독립적일 수 있음을 시사합니다. 그러나 이 발견은 향후 연구에서 추가 조사가 필요합니다.

FPI, DM2 및 뇌 위축의 조정되지 않은 상관관계가 조정된 모델에서 통계적으로 유의하지 않더라도 고인슐린혈증 및 DM2가 뇌에 미치는 영향에 대한 문헌이 증가하고 있기 때문에 논의할 가치가 있을 수 있습니다. DM2의 초기 단계에서 인슐린 저항성은 보상성 고인슐린혈증과 관련이 있습니다.Yaffe 등, 2004], DM2가 발생하지 않는 피험자에서도 높은 인슐린 수치는 인지 장애와 관련이 있습니다.반 오이젠 외, 2008], 이는 고인슐린혈증이 뇌 구조를 변화시킬 수 있음을 시사합니다. 뇌 동맥에 대한 혈관 활성 효과, 뇌에서 아밀로이드 제거 장애로 인한 신경 독성, 진행된 당화 최종 생성물 대사를 통한 신경원섬유 엉킴 형성 자극 등 여러 메커니즘이 고인슐린혈증이 뇌 기능 및 구조에 미치는 영향에 관여합니다.비안 외., 2004; 왓슨 (Watson) 등, 2003]. 인슐린 효과는 안와 전두엽 피질 및 해마와 같은 인지 기능과 관련된 여러 영역에서 관찰됩니다. 이는 고인슐린혈증이 인지와 관련된 뇌 구조에 영향을 미친다는 개념과 일치합니다. 또한 치매의 명확한 임상 증상이 감지되기 ​​전에 미묘한 인지 저하가 발생할 수도 있습니다.칼미인 외, 1995].

DM2는 전두엽 및 큰 WM 영역(뇌량의 팽대)과 같은 인지 관련성이 있는 낮은 GM 및 WM 볼륨 영역과 연관되어 있으며, 이는 DM2가 뇌 위축과 광범위한 연관이 있음을 시사합니다. DM2는 뇌졸중과 경색을 유발하는 진행성 뇌혈관 과정을 통해 뇌 용적을 감소시킬 수 있습니다.이크람 외, 2008; 노프만 외, 2005]. DM2는 주요 구조 단백질의 진행된 당화, 활성 산소종의 생성과 제거 사이의 불균형, 헥소사민 및 폴리올 경로의 교란을 통해 손상을 가하여 대뇌 모세혈관의 기저막을 두꺼워지게 할 수 있습니다.Arvanitakis 등, 2006]. 고혈압과 같은 다른 비만 결과와 함께 자주 발생하는 이러한 미세혈관 변화는 만성 무증상 허혈, 신경 에너지 소비 장애 및 기저핵의 렌즈선조동맥과 같이 섬세하게 취약한 혈관계가 있는 뇌 영역의 위축을 유발할 수 있습니다.Breteler 외, 1994]. TBM 분석에서 기저 신경절 발견은 또한 변형 장의 매끄러움과 그에 따른 부분 부피 효과로 인해 피질 표면의 부피 변화에 대한 TBM의 민감도가 상대적으로 부족하기 때문에 눈에 띌 수 있습니다[Hua et al, 2009; 레오 외., 2009]. 우리의 이변수 DM2 결과는 GM과 WM이 DM2에서 영향을 받는다는 이전 연구 결과와 일치합니다.Korf 등, 2007; Tiehuis 등, 2008] 및 FDG-PET 연구를 통해 경미한 고혈당증이 있는 인지적으로 정상인 피험자에서 전두엽, 측두엽 및 두정엽 결합 부위와 후대상회에서 대사 저하가 나타났습니다 [Kawasaki et al., 2008].

DM2 협회 살아남지 못했다 조정된 다중 회귀 연구에서 DM2 피험자의 수가 적기 때문에(n = 11) 모델 자체가 생존자 효과의 결과일 수 있습니다. 즉, DM2를 가진 많은 사람은 CHS의 일부로 스캔을 받을 만큼 오래 살지 못했을 수 있습니다. 이것 바이어스 전력 부족으로 이어졌을 수도 있다. 다중 회귀 모델과 BMI와 DM2 사이의 통계적으로 유의미한 상호 작용이 부족합니다. 이 문제는 인지적으로 정상적인 DM2 노인을 더 많이 분석함으로써 향후 연구에서 극복될 수 있습니다. 이러한 연구는 비만 및 뇌 위축과 관련하여 DM2의 가능한 중재 역할을 밝힐 수 있습니다. 비만 및 과체중 사람이 초기 무증상 DM2 병리를 가지고 있다고 추측하고 싶기는 하지만(비만 및 과체중 사람이 더 높은 FPI를 갖는 것으로 반영됨) BMI와 뇌 위축 사이의 관계에 대해서는 BMI와 DM2 또는 FPI 사이에 통계적으로 유의미한 상호 작용이 발견되지 않았기 때문에 향후 연구에서 이를 검증해야 합니다.

이전 연구의 맥락에서 취한 우리의 연구 결과는 비만도가 높은 노인이 뇌 위축 및 결과적으로 치매에 걸릴 위험이 증가한다는 것을 시사합니다. 매우 건강하고 기본 스캔 후 최소 5년 동안 인지적으로 안정적인 것으로 확인된 노인 피험자조차도 비만과 관련된 뇌 위축을 겪었습니다. 우리의 결과는 개인이 비만이나 비만을 촉진하는 요인으로 인해 뇌 위축의 정도가 더 커질 수 있으며, 이러한 위축이 향후 인지 장애 및 치매에 걸리기 쉽게 할 수 있음을 시사합니다. 이 주기의 의미는 다음과 같습니다: (i) 노인의 이병률/사망률 증폭; (ii) 비만 관련 치매로 인한 높은 의료 비용; (iii) 간병인과 의료 서비스 제공자의 정서적 및 기타 비재정적 부담. 따라서 뇌 위축 및 치매 위험과 비만의 연관성은 잠재적인 공중 보건 문제를 제시합니다.

이 연구에서는 스캔 후 2년 동안 인지적으로 정상을 유지한 노인 지역사회 코호트에서 더 높은 BMI, 인슐린 및 DMXNUMX의 효과를 조사하기 위해 신경영상 방법을 사용했습니다. 따라서 이러한 결과는 전문 진료소에서 피험자를 모집하는 연구의 의뢰 편향을 피하기 때문에 일반 노인 인구의 뇌 변화를 반영할 가능성이 더 높습니다. TBM(Tensor-Based Morphometry)은 해부학적 차이에 대한 고해상도 매핑을 제공하여 뇌의 체계적인 구조적 차이에 대한 탁월한 감도를 제공하며 뇌의 일부만 검사하는 ROI 추적의 선택 편향이 부족합니다. 우리는 전체 뇌의 체적 그룹 차이를 분석하는 효과 때문에 TBM을 사용했습니다. 복셀 기반 형태측정과 같은 다른 유형의 복셀 기반 연구에서는 [Ashburner와 Friston, 2000], 결과가 불완전한 등록에 기인한 것인지 여부에 대한 의문이 때때로 발생합니다. 이 질문은 VBM에서 분류된 회색질의 평활화된 맵이 주제 전체에 걸쳐 자동으로 정렬되고 평활화된 다음 그룹 평균 이미지의 복셀별 뺄셈을 통해 그룹 차이에 관한 통계적 추론이 이루어지기 때문에 발생합니다. 따라서 어느 한 위치에서 감지된 차이는 불완전한 등록으로 인해 발생할 수 있습니다.Thacker 외, 2004년].

그러나 TBM에서 분석된 신호는 정렬된 회백질 분류가 아닌 이미지의 등록만을 기반으로 하므로 각 정위에서 회백질 밀도가 분석되지 않으므로 피사체 전체에 회백질이 완벽하게 등록될 필요는 없습니다. 위치. 따라서 등록 오류의 체계적인 그룹 차이로 인한 위양성 결과가 발생할 가능성이 적습니다. 그렇더라도 형태학적 차이를 감지하는 능력은 해부학적 데이터가 워핑 알고리즘에 의해 일치될 수 있는 규모에 따라 달라지기 때문에 위음성 결과가 있을 수 있습니다. 더 미세한 형태학적 차이(예: 해마 또는 피질 두께)는 해당 구조를 명시적으로 모델링하는 다른 방법을 사용하여 더 잘 감지할 수 있습니다. 그러나 우리는 TBM이 더 빠른 시간에 더 많은 수의 대상을 처리할 수 있고 더 적은 계산 메모리를 필요로 하기 때문에 피질 패턴 일치보다 TBM의 사용을 선호했습니다[Xue et al., 2008]. 따라서 TBM은 VBM보다 등록 편향에 덜 취약하며 피질 표면 모델링 및 피질 패턴 일치보다 더 많은 수의 피험자를 분석하는 데 더 효율적입니다.

우리의 연구 결과는 단면 설계에 의해 제한되지만, 종단적 추적 조사는 알츠하이머병이나 다른 치매로 인한 초기 신경 퇴행을 경험하는 사람들의 혼란을 최소화하기 위해 대상 선택을 알리는 데 사용되었습니다. 우리의 다중 회귀 연령, 성별, 인종 및 DM2의 잠재적으로 혼란스러운 영향을 설명하는 접근 방식입니다. 변수가 이변량 분석에서 통계적으로 유의미한 관계를 나타내지 않았기 때문에 이 모델에는 APOE4 유전자형을 포함하지 않았습니다(p = 0.39, 순열 테스트).

비만과 노인이 증가하는 사람들의 수가 증가함에 따라 이 그룹의 뇌 구조적 이상에 대한 자세한 이해가 중요합니다. 이와 같은 연구는 이러한 개인이 치매에 걸릴 위험이 증가할 수 있는 이유를 제시합니다. MRI를 찍은 후에도 오랫동안 인지적으로 정상을 유지한 노인들조차도 신경퇴행의 표적이 되는 뇌 영역인 해마, 전두엽, 시상에서 BMI 관련 위축이 나타났습니다. 이러한 개인은 신체 조직 지방을 줄이고 노화 시 더 나은 뇌 건강을 경험하기 위한 개입의 혜택을 누릴 수 있습니다.

보충 자료

감사의

참고자료