意識障害における安静時 fMRI

意識障害 (DoC) は、皮質皮質、視床皮質、および視床線条体接続にわたる興奮性神経活動の喪失を特徴とする、覚醒と意識を調節する脳ネットワークへの後天的損傷に起因する意識変化の状態です。 DoC は、外傷性脳損傷、心停止による無酸素性脳損傷、脳卒中、重度の脳感染症、長時間の発作などを含むいくつかの原因による可能性があります。 DoC の臨床管理における主な課題は、DoC の種類と意識レベル、および回復の可能性を正確に判断することです。 これは意思決定と臨床管理にとって重要であり、臨床評価の限界により誤診率は 40% にもなります。 最近の研究では、ベッドサイドでの評価では検出できない意識が DoC 患者の 15 ～ 20% に存在する可能性があることが示されています。 したがって、DoC の臨床評価を改善し、最終的に神経学的回復を促進するための的を絞った介入を開発するには、個々の患者の DoC を評価するより良い方法を開発、検証し、臨床使用に変換する必要があります。 DoC の研究における rs-fMRI の使用は、昏睡の生物学的メカニズムと意識の回復に関する重要な洞察をもたらしましたが、意識障害のある個々の患者の臨床管理への rs-fMRI の翻訳は、いくつかの要因。 まず、BOLD fMRI は、神経活動だけでなく、最終的に BOLD 信号の 25% を構成する非神経学的ソースからも派生した信号の複雑な組み合わせを反映し、真の神経接続を覆い隠し、偽の接続を導入します。 この制限は通常、グループ レベルで fMRI を分析し、個人全体のデータを平均化する統計的利点を活用することで回避されてきました。 rs-fMRIを個々の患者の臨床使用に変換するには、BOLD信号への神経および非神経の寄与者を区別するためのより良い戦略が必要です。 さらに、従来の取得および分析戦略は、一般に、臨床的に扱いにくいスキャン時間でのみ機能的結合性の信頼できる推定値を生成することが示されています。 最近の証拠は、より高度なイメージングプロトコルを使用して、臨床的に実現可能なスキャン時間で個人レベルで機能的結合性の信頼性の高い測定値を取得できることを示唆しており、数倍長い従来の取得よりも優れています。 測定された BOLD 信号は、励起時の信号強度 (S0)、エコー時間、および信号減衰定数の関数として表すことができます。 神経活動は、血流の増加を誘発することによって BOLD 信号に影響を与えます。これにより、デオキシヘモグロビンの局所濃度が低下し、局所磁化率が低下し、それによって横磁化減衰の速度が低下します。 複数のエコー時間にわたる信号減衰を調べることにより、T2 * の変化を S0 の変化と区別できるため、BOLD データからの神経信号と非神経信号を区別できます。 BOLD 信号に対する感度が T2* 付近で最大になるため、マルチエコー取得では、特定のボクセルの T2* に最も近いエコーに大きな重みを付けることで BOLD 感度を高めることもできます (「最適な組み合わせ」)。脳。 最後に、エコー全体で BOLD データを結合するプロセスには、ランダムに編成され、平均化すると相殺される傾向がある熱ノイズを減衰させるという利点があります。 グローバルなモーション関連の信号を削除する追加の戦略と組み合わせると、BOLD データに対するモーションの影響をほぼ排除できます。 最近になって、同時マルチスライスなどの他の技術的進歩の統合により、空間的または時間的解像度の取得に大きな妥協をすることなく、マルチエコー rs-fMRI を取得することが可能になりました。 重症患者の高度な MRI を取得するための実際的な課題には、従来、集中治療室 (ICU) とは別のフロアまたは別の建物に配置されていた最新の取得方法が可能な MRI 機器を研究するために患者を輸送する必要性が含まれます。 その結果、マルチエコー rs-fMRI などの高度な MRI 法は、主に健康な被験者に適用されてきました。 このプロジェクトでは、神経集中治療室 (NICU) に組み込まれた 32 チャンネル レシーバー アレイと高速勾配を備えた、新しく設置された研究専用の最先端の 3 テスラ MRI システムを利用します。 このシステムは、高時空間分解能でのマルチエコー rs-fMRI が可能であり、このプロジェクトの主な目標は、標準の rs-よりもマルチエコー rs-fMRI を使用して、DoC 患者の機能的ネットワークの完全性をより確実に検出できるかどうかを判断することです。 fMRI。 最適な方法は教師なしであり、機能トポロジーの個人間の違いに対応でき、複雑な接続データを離散的で臨床的に実用的な洞察に減らすことができます。 このプロジェクトのもう 1 つの重要な目標は、コネクトームの構築と特徴付けに対する 3 つのアプローチを、個々の患者レベルでの信頼性と、神経学的機能障害および転帰の臨床的測定との関連度で比較することです。 最初の最も伝統的なアプローチは、グループ レベルのメタ分析に基づくテンプレート スペースとノード定義への各データの変換に依存します。 2 番目のアプローチは、接続勾配に基づいてサブジェクト レベルのパーセレーションの前述の方法を使用し、最終的にテンプレート ネットワークへの類似度に基づいて個人間で比較します。 最後のアプローチでは、静止状態ネットワークの典型的な空間パターンを認識するように訓練された専門のニューロイメージャーが、独立成分分析から得られた次数ネットワークマップの解釈をレンダリングする放射線解釈スキームを使用します。