Smadzeņu struktūra un aptaukošanās (2010)

Ievads

Aptaukošanās un II tipa vai no insulīna atkarīgs cukura diabēts (DM2) ir divi savstarpēji saistīti apstākļi, kas sasnieguši epidēmijas proporcijas. Pašlaik pasaulē ir vairāk nekā viens miljards liekā svara un 300 miljonu aptaukošanās cilvēku [Pasaules Veselības organizācija, 2009]. Vecāka gadagājuma iedzīvotāji nav saudzēti - 40% vīriešu un 45% sieviešu pēc 70 gadu vecuma ir vai nu ar aptaukošanos, vai ar DM2 [Ceska, 2007], palielinot risku saslimt ar sirds un asinsvadu slimībām un insultu [Mankovsky un Ziegler, 2004]. Aptaukošanās ir arī kognitīvās pasliktināšanās un demences, tostarp Alcheimera slimības (AD), riska faktors [Elias et al., 2005; Wolf et al., 2007]. Šo pievienoto risku var ietekmēt DM2, kas ir saistīts ar lielāku AD iespējamību [Irie et al., 2008; Leibson et al., 1997].

Iepriekšējie pētījumi, kuros analizēti dati no sirds un asinsvadu veselības pētījuma-izziņas pētījuma (CHS-CS), liecina, ka cerebrovaskulārā slimība, papildus vecumam, rasei un izglītības līmenim, ir saistīta ar izziņu un vidēja riska stāvokļa attīstību AD, kā viegls kognitīvais traucējums (MCI) [Lopez et al., 2003a]. MCI kardiovaskulāro riska faktoru vidū bija balto vielu bojājumi, infarkts, hipertensija, cukura diabēts un sirds slimības [Lopez et al., 2003a]. Turklāt pacientiem ar AD ir ārkārtīgi augsts smadzeņu atrofijas līmenis [Apostolova et al., 2006; Callen et al., 2001; Leow et al., 2009]. Turklāt smadzeņu atrofija var būt nosakāma MRI pat pirms klīniski skaidri redzama kognitīvā traucējuma, kā parādīts pētījumā, kas liecina par lielāku atrofiju asimptomātiskos APOE4 nesējos, salīdzinot ar nesējiem [Morra et al., 2009].

Aptaukošanās un DM2 var pastiprināt demences risku, pasliktinot smadzeņu atrofiju pat kognitīvi neskartos indivīdos, paaugstinot viņu neaizsargātību pret turpmāko AD neiropātiju. Iepriekšējie pētījumi, galvenokārt pacientiem, kas jaunāki par 65, liecina, ka paaugstināts ķermeņa audu tauku saturs (aptaukošanās) ir saistīts ar atrofiju laika garozā, frontālās daivās, putamen, caudate, precuneus, talamus un balto vielu (WM) [Gustafson et al., 2004; Pannacciulli et al., 2006; Taki et al., 2008]. Nav zināms, bet ar lielu interesi, vai augsts audu tauku saturs, ko mēra ar ĶMI, ir saistīts ar smadzeņu struktūras atšķirībām kognitīvi normālos gados vecākos gados.

DM2 ir saistīta arī ar smadzeņu atrofiju vecāka gadagājuma cilvēkiem, ieskaitot īslaicīgos lobus, hipokampu un lielāku sānu kambara paplašināšanos [Korf et al., 2007]. Visbiežāk paskaidrojums par šīm sekām ir WM bojājumi [Claus et al., 1996] un klīniskie insulti [Mankovsky un Ziegler, 2004]. DM2 saistītā smadzeņu atrofija var būt sekundāra pret paaugstinātu insulīna līmeni, kas novērots slimībā; augstāka tukšā dūšā esošā insulīna koncentrācija ir saistīta ar kognitīviem deficītiem gados vecākiem cilvēkiem [Yaffe et al., 2004], un veicina amiloido nogulsnēšanos, tādējādi palielinot Alcheimera slimības risku [Watson et al., 2003]. Līdz šim nevienā citā pētījumā nav novērota tukšā dūšā esošā insulīna un smadzeņu struktūra, pat ja tika pārbaudīts DM2. Nopietns potenciāls apjukums šādos pētījumos ir iespēja, ka vecāka gadagājuma grupās pētītas pirmsindikatīvas neirodeģeneratīvas pārmaiņas. Tā kā smadzeņu atrofija un AD patoloģija var pastāvēt daudzus gadus pirms klīnisko simptomu parādīšanās [Braskie et al., 2008; DeKosky et al., 2006] ĶMI, DM2 un smadzeņu atrofijas izpēte jāveic cilvēkiem, kuriem sākotnējā AD var izslēgt, cik vien iespējams.

Aptaukošanās un DM2 var pastiprināt AD risku, veicinot smadzeņu atrofiju un tādējādi var radīt potenciāli kritiskus kognitīvās pazemināšanās un demences riska faktorus. Tā kā šie apstākļi zināmā mērā ir novēršami un ārstējami, ir svarīgi noteikt īpaši ietekmētas smadzeņu struktūras neciešot gados vecākiem cilvēkiem, lai saprastu skartās sistēmas un galu galā novērtētu šo teritoriju aizsardzības pasākumu sekmīgumu.

Mēs izmantojām morfometriju (TBM), kas ir salīdzinoši jauna metode [Hua et al., 2008; Thompson et al., 2000], lai radītu 3D kartes par smadzeņu atrofiju grupā, kurā nav dementētu vecāka gadagājuma cilvēku, kas pieņemti darbā no sirds un asinsvadu veselības pētījuma-izziņas pētījuma (CHS-CS), kopienām balstītas personas, kurām ir plaši klīniski, kognitīvi un attēlveidošanas dati [Lopez et al., 2004]. Pamatojoties uz garengriezuma kognitīvajiem datiem, mēs izvēlējāmies 94 pacientus, kuri vismaz 5 gadus pēc to sākotnējās MRI skenēšanas saglabājās kognitīvi normāli, tādējādi samazinot agrīnās pirmsklīniskās neirodeģenerācijas radīto neskaidrību. Mēs noteicām ĶMI (n = 94), FPI (n = 64) un DM2 diagnozi (n = 94) pret attēla radītajiem GM un WM tilpuma atšķirībām starp cilvēkiem, lai noteiktu, vai šie mainīgie ir saistīti ar smadzeņu atrofiju. Mēs izmantojām divfaktoru korelācija modeļus sākotnējai izpētes analīzei un pēc tam vairākkārtēja regresija modeļi tika izmantoti, lai ņemtu vērā iespējamās neskaidrības, piemēram, dzimumu un rasi. Mēs arī salīdzinājām smadzeņu struktūru starp normālo svaru (ĶMI: 18.5 – 25), lieko svaru (ĶMI: 25-30) un aptaukošanos (ĶMI: 30 +), lai novērtētu, vai šie klīniskie ierobežojumi augstākas aptaukošanās noteikšanai ir saistīti ar smadzeņu atrofiju.

Materiāli un metodes

rezultāti

Objekta demogrāfija ir parādīta I tabula, sadalīts 3 BMI kategorijās normālai, lieko svaru un aptaukošanās gadījumā (ĶMI diapazons: 18.5 – 36.2). Tikai ĶMI un FPI līmenis dažādās grupās atšķīrās - kā gaidīts, vai pēc definīcijas cilvēkiem ar lieko svaru un aptaukošanos bija augstāks ĶMI un FPI līmenis nekā normālai ĶMI (p ≤ 0.001). Nav saistību starp DM2 un FPI līmeņiem (r(64) = .01,p = .92). Turklāt DM2 objektiem nebija augstāka FPI līmeņa, nekā citās jomās, kas nav FPI.t(62) = −.09,p = .92).

I tabula

Priekšmeta raksturojums. Pētītās grupas bija atšķirīgas tikai BMI un FPI (p <0.01).

Bivariatīvu statistikas analīze:

Potenciālie sajukumi

Mūsu TBM kartēs, kas korelē iespējamos mulsinošos mainīgos ar smadzeņu struktūru, pieaugošais vecums parādīja tendences līmeņa saistību ar zemākiem smadzeņu apjomiem šajā paraugā, bet tas nebija statistiski nozīmīgs (p = 0.07, labots; permutācijas tests). Vecums un ĶMI mūsu paraugā būtiski neatbilda (r (92) = - 0.04, p = 0.90), ne arī vecums korelēja ar insulīna līmeni (\ tr (64) = 0.06, p = 0.66) vai ar DM2 diagnozi (r (92) = −0.05, p = 0.61). Turklāt APOE4 genotips, kas palielina sporādisku AD risku, nebija saistīts ar konstatējamām smadzeņu struktūras izmaiņām, kas novērtētas ar TBM šajā paraugā (p = 0.39, permutācijas tests). Izglītība, kas kategoriski definēta kā progress ārpus vidusskolas, arī nebija statistiski nozīmīga korelācijā ar ĢM un WM atrofijas TBM pasākumiem vai nu negatīvi (p= .92, permutācijas tests) vai pozitīvi (p= .12, permutācijas tests). Hipertensijas klīniskajam apzīmējumam (sistoliskais / diastoliskais> 140/90 mm hg vai antihipertensīvo zāļu lietošana) mūsu izlasē arī nebija statistiski nozīmīgas negatīvas korelācijas ar smadzeņu struktūru (p= .33, permutācijas tests).

ĶMI

Augstāks ĶMI nozīmīgi korelēja ar zemākiem GM un WM apjomiem visā smadzenēs (p <0.001, permutācijas tests). 1a attēls parāda korelācijas koeficientus BMI apgrieztai asociācijai ar smadzeņu struktūru, kas projicēta uz CHS specifisko minimālo deformācijas veidni (CHS-MDT). Zilās krāsas ir lielākas negatīvas korelācijas zonas; vērtības parasti svārstās no –0.30 līdz 0.30. Pozitīvās korelācijas zonas sarkanā un dzeltenā krāsā nebija statistiski nozīmīgas. Vislielākās negatīvās korelācijas jomas (r ≤ −0.30) tika konstatēts orbitālajā frontālajā garozā (sarkanā bultiņa x = −9, y = 57, z = 29, r = −.31), hipokamps (zelta bultas: pa kreisi pie x = - 31, y = −2, z = 25, r = −.32; pa labi pie x = 32, x = 9, z = 18, r = −.31) un subortikālās zonas (baltās zvaigznītes: pa kreisi pie x = −28, y = −14, z = 1, r = −.30; pa labi pie x = 29, y = −15, z = 1, r = −.34), ieskaitot putamen, globus pallidus un talamus. Šie rezultāti liecina par atrofiju cilvēkiem ar augstāku ķermeņa audu tauku saturu. Attēls 1b ir atbilstoša nozīme (p-value) karte. Tumšākas krāsas norāda apgabalus ar zemāku pvērtības.

Skaitlis 1

Daļa a rāda a r-vērtība (Pearson korelācijas koeficienta) karte, kas izceļ negatīvās un pozitīvās korelācijas starp ĶMI un smadzeņu struktūru, kas projicēta uz kardiovaskulārās veselības pētījuma minimālās deformācijas veidnes (CHS-MDT) kardinālajām daļām. ...

FPI

Augstāks FPI bija saistīts ar zemākiem reģionālajiem smadzeņu apjomiem (p = 0.01, permutācijas tests) gan GM, gan WM. Augstāks FPI bija saistīts ar smadzeņu atrofiju frontālās daivās, hipokampā un korpusa skeleta splenijā. Šie rezultāti ir parādīti Skaitļi 2a un 2b. 2a attēls rāda korelācijas koeficienta karti, kurā augstāks FPI korelē ar zemākiem korpusa zvīņļa splenijas tilpumiem (sarkanā bultiņa: x = −3, y = 12, z = -12, r = −.27), orbitālā frontālā garoza (oranža bultiņa: x = −3, y = −39, z = 31, r = −.33) un hipokamps (zelta bultas: pa kreisi pie x = −24, y = −1, z = 24, r = −.31; pa labi pie x = 31, x = 3, z = 21, r = −.33). Attēls 2b parāda atbilstošo p-vērtības karti. Šie rezultāti liecina, ka augsts insulīna līmenis, kas ir agrīna DM2 patoloģijas sastāvdaļa, var būt saistīts ar smadzeņu atrofiju smadzeņu reģionos ar kognitīvām funkcijām, piemēram, korpusa skeleta spleniju (vizuālās un citas kognitīvās informācijas savstarpējā pārnešana), orbitālo frontālo daļu. garoza (izpildfunkcija) un hipokamps (mācīšanās un atmiņa).

Skaitlis 2

Daļa a parādīta korelācijas karte, kas projektēta uz CHS-MDT veidnes, norādot, kur smadzeņu atrofija (tilpuma samazināšana) ir saistīta ar augstāku tukšā dūšā esošā insulīna līmeni. Augstāks FPI ir korelēts ar zemākiem korpusa skeleta splenija tilpumiem (sarkans ...

II tipa cukura diabēts

DM2 bija saistīta arī ar smadzeņu atrofiju (\ tp <0.001, permutācijas tests) divvērtīgo analīzē. Tiem dalībniekiem, kuriem diagnosticēta DM2, bija mazāks tilpums vairākos smadzeņu reģionos, ieskaitot frontālās daivas, prefrontālās garozas, corpus callosum genu un liesu, vidējās cingulate gyrus, augšējās parietālās lobules, pakauša daivas un smadzenītes. Arī bazālās ganglijas, ieskaitot caudātu, putamenu un globus pallidus, atrofēja tās, kurām diagnosticēta DM2. Nevienam no mūsu DM2 subjektiem iepriekš nebija ne klīniskā insulta, ne ar MRI identificētu infarktu. Ar DM2 saistītās atrofijas zonas tiek parādītas Skaitļi 3a (korelācijas koeficienta karte) un. \ t and3b3b (p-vērtības karte). Šis skaitlis rāda, ka DM2 ir saistīts ar mazāku tilpumu korpusa skeleta splenijā (Attēls 3b, nozīmīguma karte, melna bultiņa, kas atbilst r-vērtība = −.21 pie x = −4, y = 14, z = −17), korpusa zvans (genu)Attēls 3b, zaļa bultiņa, kas atbilst r- vērtība = −.17 pie x = 4, y = −49, z = 1) un frontālās daiviņas (Attēls 3b, sarkana bultiņa, kas atbilst r- vērtība = −.24 pie x = −7, y = −77, z = 7).

Skaitlis 3

Jūsu darbs IR Klientu apkalpošana r-vērtības attēls daļēji a parāda negatīvo korelāciju starp kategoriju DM2 diagnozi un atrofiju GM un WM. DM2 saistās ar mazāku tilpumu korpusa skeleta splenijā. Attēls 3b, nozīmīguma karte, melna bultiņa, kas atbilst ...

Vairākas regresijas analīzes

Iekš vairākkārtēja regresija modeļi, BMI bija vienīgais mainīgais, kas bija nozīmīgi saistīts ar smadzeņu atrofiju GM un WM (sagaidāms FDR <5%); kad tika ņemts vērā ĶMI, starp FPI, DM2, e, dzimumu vai rasi nebija neatkarīgu asociāciju ar smadzeņu atrofijas pakāpi. ĶMI un smadzeņu struktūras apgrieztā saistība ir parādīta Skaitlis 4. Augstāks ĶMI bija saistīts ar zemākiem GM un WM apjomiem orbitālajā frontālajā garozā (daļa a, zils kaste), priekšējā cingulārā gyrus (daļa a, zils lodziņš), mediālā laika lobe (daļa b, melnās bultiņas) un subkortikālā WM (c daļa , melnās zvaigznītes). Šīs asociācijas ietekme bija liela (r ≥ 0.30). In Papildu attēls 1, mēs parādām beta BMI galveno efektu. Šis attēls attēlo regresijas līnijas slīpumu, parādot smadzeņu tilpuma procentuālo daudzumu (cc), kas zaudēts par katru standarta novirzes pieaugumu ĶMI pēc pielāgošanas citiem modeļa mainīgajiem lielumiem. Ierobežotā orbitālās frontālās garozas / priekšējā cingulētā reģionā, piemēram, purpura krāsas liecina, ka katram vienam standarta novirzes pieaugumam ĶMI tiek zaudēts vairāk nekā 4% smadzeņu tilpuma. Līdz ar to, cilvēks, kas atrodas augšējā 5% ĶMI (ti, divas standarta novirzes no vidējā), uzrāda maksimālo 8% fokusa deficītu apgabalā, piemēram, orbitālajā frontālajā garozā. Bultiņas un zvaigznītes identificē atbilstošas ​​anatomiskās zonas starp korelācijas karti un beta attēlu.

Skaitlis 4

Šis attēls parāda korelācijas vērtību karti (r-value map), kas projicēta uz standarta Single Subject MNI smadzeņu veidni displeja vajadzībām. Parāda korelācija ir starp augstāku BMI un GM / WM atrofiju, kas kontrolē vecumu, dzimumu, rasi un DM2. Karstāks ...

Kad BMI tika uzskaitīti, mūsu izlasē netika konstatētas neatkarīgas vecuma, DM2, dzimuma vai rases ģenētiski modificētu vai WM apjomu apjoma asociācijas. Mijiedarbības analīze arī parādīja, ka ar ĶMI saistītā atrofija neatšķiras kā viena no šiem mainīgajiem lielumiem. Atsevišķs ĶMI ar FPI mijiedarbības analīzi (n = 64) parādīja, ka ĶMI ietekme uz smadzeņu struktūru nemainījās kā FPI funkcija. Lai labāk izprastu ar ĶMI saistīto atrofiju izplatīšanos, mēs salīdzinājām arī GM un WM apjomus personām ar 3 diskrētām diagnostikas klasifikācijām, ti, normālu ĶMI, liekais svars un aptaukošanās.

ANCOVA analīze starp grupām

Aptaukošanās pret normālu ĶMI

Salīdzinot aptaukošanās pacientus (ĶMI: 30 +) ar tiem, kuriem ir normāls ĶMI (ĶMI: 18.5 – 25), mēs konstatējām zemākus GM un WM apjomus (FDR <5%) aptaukošanās grupā, neskatoties uz vecuma, dzimuma, rases un DM2 kontroli. Šī atrofija ir parādīta Skaitlis 5 kā r-attēls, kas projicēts uz standarta vienotā subjekta MNI veidni, ar sarkanām krāsām, kas atbilst augstākai korelācijas efekta lielumam (r > 0.50). Aptaukošanās personām bija mazāks GM un WM tilpums frontālajās daivās, priekšējā cingulārā girusa (a daļa, zilā bulta), hipokampā (b daļa, melnā bulta) un bazālajās ganglijās (c daļa, zaļā kaste). Šīs kartes liecina, ka aptaukošanās ir saistīta ar atrofiju smadzeņu reģionos, kas ir svarīgi kognitīvai funkcijai, piemēram, priekšējā cingulātā, kas piedalās uzmanības un izpildfunkcijās.

Skaitlis 5

Korelācijas karte (r-vērtības attēla) efekta lielumi, lai salīdzinātu 14 cilvēkus ar aptaukošanos (ĶMI> 30) ar 29 cilvēkiem ar normālu svaru (18.5–25). Aptaukošanās cilvēkiem bija mazāks GM un WM tilpums frontālajās daivās, priekšējā cingulārā girusa ...

Pārsvars pret normālu ĶMI

Skaitlis 6 rāda, ka cilvēkiem ar lieko svaru (ĶMI: 25–30) smadzeņu tilpums ir mazāks nekā tiem, kuru bazālais ganglijs ir ar normālu ĶMI (a daļa - melna bulta; b daļa - sarkana bulta; c daļa - zila bulta), vainaga radiata (b daļa, melnā kaste) un parietālo daivu (c daļa, violeta bulta). Šīs asociācijas parasti bija zemākas (|r| = 0.30 - 0.40), salīdzinot ar aptaukošanās-normāliem ĶMI rezultātiem. Atšķirībā no aptaukošanās cilvēkiem, liekais svars grupā nerada atrofiju šādās paralimbiskajās zonās, piemēram, gyrus un hipokampus. ĢM un WM statistiski nozīmīgas atšķirības starp aptaukošanās un liekā svara grupām nebija. Visas analīzes tika kontrolētas attiecībā uz vecumu, dzimumu, rasi un DM2.

Skaitlis 6

51 liekā svara personu (ĶMI: 25 – 30) korelācijas koeficientu kartēs tiek parādīti kartes salīdzinājumi ar 29 normālo svaru personām (18.5 – 25). Atrofiju liekā svara grupā novēro bazālajā ganglijā (a daļa - melna bultiņa; ...

diskusija

Šeit mēs ziņojam par vairākiem galvenajiem konstatējumiem, kas saistīti ar smadzeņu strukturālo deficītu aptaukošanās gadījumā, augstākiem ĶMI, FPI un DM2 kognitīvi normālos gados vecākiem cilvēkiem, kas iegūti no kopienas kohortas. Pirmkārt, augstāki ķermeņa audu tauki bija stipri saistīti ar smadzeņu tilpuma deficītu kognitīvi normālos gados vecākos indivīdos, pat tad, ja kontrolēja potenciālos sajaukumus, piemēram, vecumu, dzimumu un rasi. Otrkārt, FPI un DM2 parādīja apgrieztas asociācijas ar smadzeņu struktūru a divpakāpju analīze, bet šīs korelācijas nebija statistiski nozīmīgas, kontrolējot ĶMI. Treškārt, negatīvās korelācijas starp ķermeņa audu tauku un smadzeņu struktūru bija vislielākās aptaukojušām personām, bet tās tika novērotas arī liekā svara cilvēkiem. Lai gan mēs apzināmies, ka aptaukošanās sekas var būt sekundāras pret sliktu veselību, mūsu izlasē tas ir mazāk ticams, jo (i) tiem, kuriem ir ļoti slikta veselība, mūsu pētījumā ir mazāka iespēja izdzīvot līdz vecumam (vidējais: 77.3 gadi). ; (ii) nav konstatēta korelācija starp ĶMI un mirstību mūsu kohortā 10 gadus pēc to skenēšanas (r(94) = 0.07, p = 0.47); un (iii) 3 ĶMI grupas neatšķīrās no asinsvadu slimību biežuma, kas palielina saslimstību un mirstību (I tabula). Tāpēc pat personām ar normālu izziņu, kas izdzīvo līdz vecumam, augstāka ķermeņa audu aptaukošanās var kaitīgi ietekmēt smadzeņu struktūru.

Mūsu konstatējumi par ĶMI saistītu smadzeņu atrofiju kognitīvi normālos gados vecākos gados tiek pamatoti ar pētījumiem no jaunākiem paraugiem. Japāņu vīriešu (vidējais vecums: 46.1) pētījums liecināja par samazinātu ĢM apjomu, palielinoties ĶMI mediālajos īslaicīgajos lobos, hipokampos un precuneus [Taki et al., 2008]. Vēl viens pētījums (vidējais vecums: 32) parādīja lielāku GM apjoma zudumu aptaukošanās pacientiem frontālās operās, postentrālajā gyrus un putamenā [Pannacciulli et al., 2006]. Nesenais MR spektroskopijas pētījums atklāja vielmaiņas traucējumus frontālās daivas GM un WM grupā jaunākiem aptaukošanās cilvēkiem (vidējais vecums: 41.7) [Gazdzinski et al., 2008].

Korelācija starp ĶMI un smadzeņu apjomiem ir maz ticama, ka tā būs tieša tādā nozīmē, kas izraisa otru; tādēļ ir svarīgi noteikt faktorus vai mehānismus Ka Tajos pašos priekšmetos var būt tendence izraisīt smadzeņu tilpuma samazināšanos un aptaukošanos. Visbiežāk ierosinātie mediatori saiknei starp augstāku ķermeņa audu aptaukošanos un smadzeņu struktūru ir hipercortisolēmija [Lupien et al., 1998], samazināts vingrinājums [Colcombe et al., 2003], traucēta elpošanas funkcija [Guo et al., 2006], iekaisums [van Dijk et al., 2005], kardiovaskulāra / hipertensija / hiperlipidēmija [Breteler et al., 1994; Swan et al., 1998] un II tipa cukura diabēts [den Heijer et al., 2003; Ferguson et al., 2003]. Smadzeņu strukturālā deficīta izpausmes šajos pētījumos bija hippokampu atrofija, kortikālā tilpuma zudums un WM hipertensitāte. Mēs neesam konstatējuši mijiedarbību starp ĶMI un DM2, tāpēc BMI iedarbība, visticamāk, netiks saistīta ar šo mehānismu mūsu paraugā. Turklāt mūsu ĶMI rezultāti nemainījās, kontrolējot hipertensiju un WM hipertensiju, novērtējot pēc standartizētiem CHS kritērijiem [Dai et al., 2008; Yue et al., 1997]. Šie rezultāti var atspoguļot apgādnieka zaudējuma efektu, jo personām ar augstu ĶMI un klīniski smagu smadzeņu asinsvadu slimību ir mazāka iespēja dzīvot mūsu pētījuma populācijas vecuma grupā (70 – 89 gadi). Turklāt mēs nevaram izslēgt iespēju, ka ĶMI attiecības ar smadzeņu atrofiju mūsu vecāka gadagājuma grupā ir tieši saistītas ar jebkuru no iepriekš minētajiem citiem mehānismiem vai to kombināciju.

Pēc tam, kad konstatēts, ka ĶMI ir saistīta ar smadzeņu atrofiju vecāka gadagājuma cilvēkiem, mēs arī atzīstam, ka literatūrā pastāv pretrunas par to, kā šo saistību ietekmē dzimumu atšķirības. Vecāka gadagājuma cilvēkiem (70 – 84 gadi) Zviedrijas sievietēm bija ievērojama laika lobejas atrofija uz kompjūteromogrāfijas [Gustafson et al., 2004], bet citā pētījumā konstatēts, ka ĶMI ir saistīta ar smadzeņu tilpuma zudumu japāņu vīriešiem, bet ne sievietēm [Taki et al., 2008]. Lai noteiktu, vai korelācija starp ĶMI un smadzeņu struktūru mūsu pētījumā ietekmē dzimumu, mēs modelējam BMI pēc dzimuma mijiedarbības mūsu vairākkārtēja regresija analīzēm un neatklāja dzimumu atšķirību ar ĶMI saistītā smadzeņu atrofijā. Tāpēc mūsu pētījums liecina, ka augstāka audu aptaukošanās kaitīgā ietekme uz smadzeņu struktūru var būt neatkarīga no dzimuma; tomēr šis secinājums ir jāturpina turpmākos pētījumos.

Lai gan koriģētās FPI, DM2 un smadzeņu atrofijas korelācijas koriģētajos modeļos nebija statistiski nozīmīgas, tās var būt vērts diskutēt, jo pieaug literatūra par hiperinsulinēmijas un DM2 ietekmi uz smadzenēm. DM2 sākumposmā insulīna rezistence ir saistīta ar kompensējošu hiperinsulinēmiju [Yaffe et al., 2004], un augsts insulīna līmenis ir saistīts ar kognitīviem traucējumiem, pat tajos, kas neizstrādās DM2 [van Oijen et al., 2008], kas liecina, ka hiperinsulinēmija var mainīt smadzeņu struktūru. Vairāki mehānismi ir saistīti ar hiperinsulinēmijas ietekmi uz smadzeņu darbību un struktūru, ieskaitot vazoaktīvo iedarbību uz smadzeņu artērijām, neirotoksicitāti sakarā ar amiloida klīrensa pasliktināšanos no smadzenēm un stimulēšanu neirofibrilāru tangļu veidošanās procesā, izmantojot progresējošu glikācijas galaprodukta metabolismu [Bian et al., 2004; Watson et al., 2003]. Insulīna efektu šeit novēro vairākās jomās, kas saistītas ar kognitīvo funkciju, piemēram, orbitālo frontālo garozu un hipokampu. Tas atbilst viedoklim, ka hiperinsulinēmija ietekmē smadzeņu struktūras, kas iesaistītas izziņas procesā; tas var izraisīt arī smalku kognitīvo samazināšanos, pirms ir noskaidroti demences klīniskie simptomi [Kalmijn et al., 1995].

DM2 tika saistīta ar zemākiem GM un WM apjoma apgabaliem ar kognitīvām saistībām, piemēram, frontālās daivas un lieliem WM traktātiem (corpus callosum splenium), kas liecina, ka DM2 ir plaši izplatīta saistība ar smadzeņu atrofiju. DM2 var samazināt smadzeņu tilpumu ar progresējošu cerebrovaskulāru procesu, kas izraisa insultu un infarktus [Ikram et al., 2008; Knopman et al., 2005]. DM2 var nodarīt kaitējumu, attīstoties galvenajām strukturālajām olbaltumvielām, novēršot nelīdzsvarotību starp reaktīvo skābekļa sugu veidošanos un izvadīšanu, kā arī heksozamīna un poliola ceļu traucējumiem, izraisot smadzeņu kapilāru bazālo membrānu sabiezēšanu [Arvanitakis et al., 2006]. Šādas mikrovaskulāras izmaiņas, kas bieži rodas ar citām aptaukošanās sekām, piemēram, hipertensiju, var izraisīt hronisku subklīnisko išēmiju, traucētu neironu enerģijas patēriņu un atrofiju smadzeņu zonās ar maigi jutīgu asinsvadu, piemēram, bazālo gangliju lenticulostriata artērijas [Breteler et al., 1994]. TBM analīzēs konstatētie bazālie gangliālie konstatējumi var būt pamanāmi arī salīdzinošā jutīguma trūkuma dēļ TBM ir apjoma izmaiņas kortikālajā virsmā deformācijas laukumu gluduma un no tā izrietošo daļējo tilpuma efektu dēļ [Hua et al, 2009; Leow et al., 2009]. Mūsu divpakāpju DM2 rezultāti atbilst iepriekšējiem konstatējumiem, ka DM2 ietekmē GM un WM.Korf et al., 2007; Tiehuis et al., 2008] un ar FDG-PET pētījumiem, kas parādīja hipometabolismu frontālās, laika un parietālās asociācijas reģionos, un aizmugurējā cingulācija gūzi kognitīvi normālos indivīdos ar vieglu hiperglikēmiju [Kawasaki et al., 2008].

DM2 asociācija neizdzīvoja koriģēto vairākkārtēja regresija modeļi, kas var būt saistīti ar nelielu DM2 pacientu skaitu pētījumā (n = 11), kas pats par sevi var būt izdzīvojušās sekas. Tas nozīmē, ka daudzas personas ar DM2 var nebūt pietiekami ilgi dzīvojušas, lai veiktu skenēšanu kā daļu no CHS. Tas aizspriedumiem var būt izraisījusi varas trūkumu vairākkārtēja regresija modeļi un statistiski nozīmīgas mijiedarbības trūkums starp ĶMI un DM2. Šo jautājumu varētu pārvarēt turpmākajos pētījumos, analizējot lielāku skaitu kognitīvi normālu vecāku DM2 personu. Šāds darbs varētu izskaidrot DM2 iespējamo starpniecības lomu attiecībā uz aptaukošanos un smadzeņu atrofiju. Kaut arī ir vilinoši spekulēt, ka aptaukošanās un liekā svara cilvēki ieņem agrīno subklīnisko DM2 patoloģiju (ko atspoguļo aptaukošanās un liekā svara cilvēki ar augstāku FPI) un ka šīs piedziņas attiecības starp ĶMI un smadzeņu atrofiju, turpmākajam darbam būtu jāpārbauda tas, jo konstatējām statistiski nozīmīgu mijiedarbību starp ĶMI un DM2 vai FPI.

Mūsu konstatējumi, kas veikti saistībā ar iepriekšējiem pētījumiem, liecina, ka gados vecākiem cilvēkiem ar augstāku aptaukošanos ir paaugstināts smadzeņu atrofijas un līdz ar to arī demences risks. Pat mūsu vecāka gadagājuma cilvēkiem, kuri bija ļoti veseli un apstiprinājuši kognitīvi stabilu vismaz 5 gadus pēc sākotnējās skenēšanas, bija smadzeņu atrofija, kas saistīta ar aptaukošanos. Mūsu rezultāti liecina, ka indivīdiem var būt lielāka smadzeņu atrofija aptaukošanās dēļ vai tādu faktoru dēļ, kas veicina aptaukošanos, un ka šī atrofija, savukārt, var likt viņus uz nākotnes kognitīvajiem traucējumiem un demenci. Šī cikla sekas ietver: i) pastiprinātu saslimstību / mirstību vecāka gadagājuma cilvēkiem; ii) augstākas veselības aprūpes izmaksas, kas saistītas ar aptaukošanos; un (iii) emocionālu un citu nefinanšu slogu uzraugiem un veselības aprūpes sniedzējiem. Tāpēc aptaukošanās asociācijas ar smadzeņu atrofiju un demences risku rada potenciālu sabiedrības veselības problēmu.

Šajā pētījumā tika izmantotas neirofotografēšanas metodes, lai izpētītu augstāka ĶMI, insulīna un DM2 ietekmi vecāka gadagājuma cilvēku grupā, kas piecus gadus pēc skenēšanas palika kognitīvi normāla. Šādi rezultāti, visticamāk, atspoguļo smadzeņu izmaiņas vispārējā vecāka gadagājuma cilvēku vidū, jo tie izvairās no pētījumu novirzēm, kas izraisa mācību priekšmetus no speciālajām klīnikām. Tenzora balstīta morfometrija (TBM) piedāvā augstas izšķirtspējas anatomisko atšķirību kartēšanu, piedāvājot lielisku jutību pret sistemātiskām strukturālām atšķirībām smadzenēs, un trūkst ROI trakciju atlases novirzes, kas pārbauda tikai daļu smadzeņu. Mēs izmantojām TBM tā efektivitātes dēļ analizējot tilpuma grupu atšķirības visā smadzenēs. Citu veidu vokseļu pētījumos, piemēram, vokseļu morfometrijā [Ashburner un Friston, 2000], dažkārt rodas jautājums, vai konstatējumi var būt saistīti ar nepilnīgu reģistrāciju. Šis jautājums rodas tāpēc, ka VBM izlīdzinātās klasificētās pelēkās vielas kartes tiek automātiski saskaņotas starp objektiem un izlīdzinātas, un pēc tam tiek veikti statistiski secinājumi attiecībā uz grupu atšķirībām, grupējot vidējos attēlus ar vokseļa-vokseļa atņemšanu. Tādējādi ir iespējams, ka atšķirība, kas atklāta vienā vietā, ir nepilnīgas reģistrācijas dēļ [Thacker et al., 2004].

TBM tomēr analizētie signāli ir balstīti tikai uz attēlu reģistrāciju, nevis uz saskaņotajām pelēkās vielas klasifikācijām, tāpēc nav nepieciešams, lai pelēkās vielas būtu pilnīgi reģistrētas visos priekšmetos, jo pelēkās vielas blīvums netiek analizēts katrā stereotaktiskajā atrašanās vieta. Tādējādi viltus pozitīvi konstatējumi, kas radušies sistemātisku grupu atšķirību dēļ reģistrācijas kļūdās, ir mazāk ticami. Tomēr tā var būt kļūdaina negatīva informācija, jo spējas noteikt morfometriskās atšķirības ir atkarīgas no mēroga, kādā anatomiskos datus var saskaņot ar deformācijas algoritmu. Smalkāka mēroga morfometriskās atšķirības (piemēram, hipokampā vai kortikālā biezumā) var labāk noteikt, izmantojot citas metodes, kas skaidri apraksta šīs struktūras. Tomēr mēs vēlamies izmantot TBM, salīdzinot ar kortikālo rakstu saskaņošanu, jo TBM spēj apstrādāt lielāku skaitu subjektu ātrākos laikos un prasa mazāk skaitļošanas atmiņas [Xue et al., 2008]. Tāpēc TBM ir mazāk pakļauta reģistrēšanas neobjektivitātei nekā VBM un efektīvāka, analizējot lielāku subjektu skaitu nekā kortikālā virsmas modelēšana un kortikālā modeļa saskaņošana.

Mūsu secinājumus ierobežo šķērsgriezuma dizains, lai gan, lai informētu priekšmetu atlasi, tika izmantota gareniskā novērošana, lai mazinātu traucējumus no tiem, kuri piedzīvo agrīnu neirodeģenerāciju no Alcheimera slimības vai citām demenci. Mūsu vairākkārtēja regresija pieeja, kas radīja vecuma, dzimuma un rases un DM2 iespējamo neskaidrību. Šajā modelī mēs neiekļaujam APOE4 genotipu, jo mainīgais neliecināja par statistiski nozīmīgām attiecībām divpakāpju analīzē (p = 0.39, permutācijas tests).

Tā kā arvien vairāk cilvēku kļūst gan aptaukošanās, gan vecāka gadagājuma cilvēki, sīka izpratne par smadzeņu strukturālajām patoloģijām šajā grupā ir ļoti svarīga. Šādi pētījumi liecina, kāpēc šiem cilvēkiem var būt paaugstināts demences risks. Pat vecāka gadagājuma cilvēkiem, kuri pēc MRI saglabājās kognitīvi normāli, pēc neirodeģenerācijas mērķa smadzeņu zonās bija saistīta ĶMI saistītā atrofija: hipokamps, frontālās daivas un talams. Šādi indivīdi var gūt labumu no iejaukšanās, lai samazinātu ķermeņa audu tauku daudzumu un pieredzētu labāku smadzeņu veselību novecošanās laikā.

Papildmateriāls

Pateicības

Atsauces