Studie behaviorální varianty frontotemporální demence a bipolární poruchy: integrovaný přístup neurozobrazování a epigenetiky (DISBAND)

Na základě kritérií pro zařazení a vyloučení budou účastníci přijati a rozděleni do tří skupin:

• bvFTD pacienti, sledováni prospektivně po dobu nejméně 2 let. Patří mezi ně bvFTD nosiče expanze G4C2 v genu C9orf72 (nejlepší model z těchto dvou nemocí, protože taková expanze je široce spojena s rozvojem psychózy)
• Pacienti s BD, kteří jsou součástí kohorty více postižených rodin (MAF), jsou sledováni od ledna 2017 na Psychiatrické operační jednotce Policlinico di Milano a mají pozitivní rodinnou anamnézu neurodegenerativních onemocnění.
• Zdraví jedinci, kteří na začátku podstoupili neurokognitivní testy, které vyloučily přítomnost demence a psychiatrických onemocnění.

Vyšetřovatelé budou účastníkům odebírat vzorky krve, které budou zpracovány a analyzovány. Přesněji řečeno, celkové exosomy budou izolovány z 500 mikrolitrů plazmy pomocí ExoQuick precipitačního roztoku (SBI). Izolace a purifikace NDE bude provedena purifikační soupravou ExoFlow s použitím biotinylované protilátky proti lidskému CD171 (L1CAM) (klon 5G3, Ebiosciences). Celková RNA obsažená v NDE bude extrahována pomocí Total Exosome RNA and Protein Isolation Kit a analýza exprese miRNA pomocí TaqMan OpenArray Human Advanced MicroRNA Panel (Thermo Fisher Scientific). Analýza exprese lncRNA bude provedena pomocí LincFinder Array a zánětlivých a autoimunitních čipů (Qiagen).

Účastníci také podstoupí neurozobrazovací sezení, kde se budou provádět strukturální vyšetření MRI a 1H-MRS pomocí 3T MRI skeneru dostupného na Neuroradiologické jednotce. 1H-MRS poskytne citlivé a spolehlivé hodnocení neurochemických změn ve specifických oblastech mozku. Akviziční voxely budou umístěny v dorzo- a ventrolaterálním prefrontálním kortexu (DLPFC/VLPFC), amygdale a hippocampu. Nakonec bude provedeno skenování FDG-PET pomocí skeneru Biograph Truepoint 64 PET/TC. T1-vážené snímky a FDG-PET snímky budou použity k prozkoumání morfologických/metabolických rozdílů mezi skupinami. Objemy šedé a bílé hmoty budou odhadnuty lokálně a porovnány mezi skupinami pomocí morfometrie na bázi voxelů. Bude provedeno paralelní srovnání oblasti zájmu (ROI) k odhadu regionálních objemů pomocí atlasu Automated Anatomical Labeling (AAL) jako reference, opět se zaměřením na DLPFC/VLPFC, amygdalu a hippocampus. Konečně další regionální analýza založená na softwaru Freesurfer umožní vyšetřovatelům odhadnout tloušťku kůry, plochu povrchu kůry a kortikální gyrifikaci oblastí atlasu Desikan-Killiany. Všechny MRI a PET analýzy budou prováděny v kontextu obecného lineárního modelu s využitím specifické softwarové implementace v MATLABu nazvané Statistical Parametric Mapping (SPM).

A konečně, neuroimagingová data a profily exprese ncRNA budou použity jako prediktory v analýze ML. Vzhledem k malé velikosti vzorku budou zpočátku použity lineární modely (např. Support Vector Machine). Později, aby se zlepšila prediktivní schopnost našich modelů, použijí vyšetřovatelé metodu ML zvanou náhodný les, všestrannější a výkonnější klasifikační algoritmus a algoritmus XGBoost (eXtreme Gradient Boosting). Aby nedocházelo k nadměrnému přizpůsobení procesu učení, bude provedeno „mřížkové“ vyhledávání hyperparametrů modelu. K ověření výsledků bude použita 5násobná křížová validace s rozdělením mezi tréninkové testy 80%-20%.