Stan spoczynku fMRI w zaburzeniach świadomości

Zaburzenia świadomości (DoC) to stany zmienionej świadomości wynikające z nabytego uszkodzenia sieci mózgowych regulujących pobudzenie i świadomość, charakteryzujące się utratą pobudzającej aktywności neuronalnej w połączeniach korowo-korowych, wzgórzowo-korowych i wzgórzowo-prążkowiowych. DoC może wynikać z kilku przyczyn, w tym urazowego uszkodzenia mózgu, niedotlenienia mózgu spowodowanego zatrzymaniem krążenia, udarem, ciężkimi infekcjami mózgu, przedłużającymi się napadami padaczkowymi lub innymi. Podstawowym wyzwaniem w postępowaniu klinicznym DoC jest dokładne określenie rodzaju DoC i poziomu świadomości, a także możliwości wyzdrowienia. Ma to kluczowe znaczenie dla podejmowania decyzji i postępowania klinicznego, przy wskaźnikach błędnej diagnozy sięgających 40% z powodu ograniczeń oceny klinicznej. Ostatnie badania wykazały, że świadomość niewykrywalna podczas oceny przyłóżkowej może występować nawet u 15-20% pacjentów z DoC. Tak więc, aby poprawić ocenę kliniczną DoC i ostatecznie opracować ukierunkowane interwencje promujące powrót do zdrowia neurologicznego, należy opracować, zweryfikować i przełożyć na zastosowanie kliniczne lepsze metody oceny DoC u poszczególnych pacjentów. Zastosowanie rs-fMRI w badaniu DoC doprowadziło do ważnego wglądu w biologiczne mechanizmy śpiączki, jak również w odzyskanie przytomności, jednak tłumaczenie rs-fMRI na postępowanie kliniczne poszczególnych pacjentów z zaburzeniami świadomości było utrudnione przez kilka czynników. Po pierwsze, BOLD fMRI odzwierciedla złożoną kombinację sygnałów pochodzących nie tylko z aktywności neuronowej, ale także ze źródeł nieneurologicznych, które ostatecznie stanowią aż 25% sygnału BOLD, zasłaniając prawdziwą łączność neuronową i wprowadzając fałszywą łączność. To ograniczenie zwykle omijano, analizując fMRI na poziomie grupy, wykorzystując korzyści statystyczne wynikające z uśredniania danych dla poszczególnych osób. Potrzebne są lepsze strategie rozróżniania neuronalnych i nieneuralnych czynników przyczyniających się do sygnału BOLD, aby przełożyć rs-fMRI na zastosowanie kliniczne u poszczególnych pacjentów. Ponadto ogólnie wykazano, że konwencjonalne strategie akwizycji i analizy dają wiarygodne oszacowania łączności funkcjonalnej tylko w trudnych klinicznie czasach skanowania. Ostatnie dowody sugerują, że wysoce wiarygodne pomiary łączności funkcjonalnej można uzyskać na poziomie indywidualnym przy klinicznie wykonalnych czasach skanowania przy użyciu bardziej zaawansowanych protokołów obrazowania, przewyższając nawet kilkakrotnie dłuższe konwencjonalne akwizycje. Zmierzony sygnał BOLD można przedstawić jako funkcję natężenia sygnału przy wzbudzeniu (S0), czasu echa i stałej zaniku sygnału. Aktywność neuronów wpływa na sygnał BOLD, indukując wzrost przepływu krwi, co zmniejsza lokalne stężenie dezoksyhemoglobiny, a z kolei zmniejsza lokalną podatność magnetyczną, zmniejszając w ten sposób szybkość zaniku magnetyzacji poprzecznej. Badając zanik sygnału w wielu czasach echa, zmiany w T2* można odróżnić od zmian w S0, umożliwiając w ten sposób rozróżnienie sygnałów neuronowych i nieneuronowych z danych BOLD. Ponieważ czułość na sygnał BOLD jest maksymalna w pobliżu T2*, akwizycje wieloechowe mogą również zwiększyć czułość BOLD poprzez umieszczenie większej wagi na echach najbliższych T2* określonego woksela („optymalne łączenie”), o którym wiadomo, że różni się w zależności od mózg. Wreszcie, proces łączenia danych BOLD w różnych echach ma tę zaletę, że tłumi szum termiczny, który jest losowo zorganizowany i zwykle zanika po uśrednieniu. W połączeniu z dodatkowymi strategiami usuwania globalnych sygnałów związanych z ruchem wpływ ruchu na dane BOLD można prawie wyeliminować. Dopiero niedawno, wraz z integracją innych postępów technicznych, takich jak jednoczesne multislice, możliwe stało się uzyskiwanie multi-echo rs-fMRI bez większych kompromisów w zakresie akwizycji rozdzielczości przestrzennej lub czasowej. Praktyczne wyzwania związane z uzyskaniem zaawansowanego MRI u pacjentów w stanie krytycznym obejmują konieczność transportu pacjentów do aparatury badawczej MRI zdolnej do najnowszych metod akwizycji, która tradycyjnie znajdowała się na innych piętrach lub nawet w innych budynkach niż oddziały intensywnej terapii (OIOM). W rezultacie zaawansowane metody MRI, takie jak multi-echo rs-fMRI, są stosowane głównie u zdrowych osób. W ramach tego projektu wykorzystany zostanie nowo zainstalowany, przeznaczony do badań najnowocześniejszy system MRI o mocy 3 tesli, wyposażony w 32-kanałowy układ odbiorników o szybkim gradiencie, wbudowany w oddział neurointensywnej terapii (NICU). Ten system jest zdolny do wieloechowego rs-fMRI w wysokiej rozdzielczości czasoprzestrzennej, a kluczowym celem tego projektu jest określenie, czy funkcjonalna integralność sieci u pacjentów z DoC może być bardziej niezawodnie wykryta przy użyciu wieloechowego rs-fMRI niż przy użyciu standardowego rs- fMRI. Optymalne metody byłyby nienadzorowane, zdolne do uwzględnienia międzyosobniczych różnic w topologii funkcjonalnej i zdolne do zredukowania złożonych danych dotyczących połączeń do dyskretnych, praktycznych spostrzeżeń. Innym kluczowym celem tego projektu jest porównanie trzech podejść do konstruowania konektomu i charakterystyka ich wiarygodności na poziomie indywidualnego pacjenta i stopnia powiązania z klinicznymi pomiarami dysfunkcji neurologicznej i wyników. Pierwsze i najbardziej tradycyjne podejście polegać będzie na przekształceniu wszystkich danych do przestrzeni szablonów i definicji węzłów w oparciu o metaanalizę na poziomie grupy. Drugie podejście będzie wykorzystywać opisaną wcześniej metodę parcelacji na poziomie podmiotu w oparciu o gradienty łączności i ostatecznie porównywane między osobami na podstawie stopnia podobieństwa do sieci szablonów. W ostatecznym podejściu wykorzystany zostanie radiologiczny schemat interpretacji, w którym eksperci neuroobrazowi wyszkoleni w rozpoznawaniu typowych wzorców przestrzennych sieci stanu spoczynku będą dokonywać interpretacji map sieci stopni uzyskanych z niezależnej analizy składowej.