Vilotillstånd fMRI vid medvetandestörningar

Medvetandestörningar (DoC) är tillstånd av förändrat medvetande som härrör från en förvärvad skada på hjärnnätverk som reglerar upphetsning och medvetenhet, kännetecknad av en förlust av excitatorisk neural aktivitet över kortikokortikala, thalamokortikala och talamostriatala anslutningar. DoC kan bero på flera orsaker, inklusive traumatisk hjärnskada, anoxisk hjärnskada från hjärtstillestånd, stroke, allvarliga hjärninfektioner, långvariga anfall eller andra. En primär utmaning i den kliniska hanteringen av DoC är att exakt bestämma typen av DoC och medvetandenivå, såväl som potentialen för återhämtning. Detta är avgörande för beslutsfattande och klinisk hantering, med frekvenser av feldiagnoser så höga som 40 % på grund av begränsningar i klinisk utvärdering. Ny forskning har visat att medvetande som inte kan detekteras vid utvärdering vid sängkanten kan finnas hos så många som 15-20 % patienter med DoC. För att förbättra den kliniska bedömningen av DoC och i slutändan utveckla riktade interventioner för att främja neurologisk återhämtning, måste bättre metoder för att bedöma DoC hos enskilda patienter utvecklas, valideras och översättas till klinisk användning. Användningen av rs-fMRI i studien av DoC har lett till viktiga insikter i de biologiska mekanismerna för koma samt återhämtning av medvetande, men ändå har översättningen av rs-fMRI till den kliniska behandlingen av enskilda patienter med nedsatt medvetande försvårats av flera faktorer. För det första reflekterar BOLD fMRI en komplex kombination av signaler härledda inte bara från neural aktivitet utan också från icke-neurologiska källor som i slutändan utgör så mycket som 25 % av BOLD-signalen, vilket döljer verklig neural anslutning och introducerar falsk anslutning. Denna begränsning har vanligtvis kringgåtts genom att analysera fMRI på gruppnivå, vilket utnyttjar de statistiska fördelarna med att genomsnittsdata över individer. Bättre strategier för att skilja mellan neurala och icke-neurala bidragsgivare till BOLD-signalen behövs för att översätta rs-fMRI till klinisk användning hos enskilda patienter. Dessutom har konventionella förvärvs- och analysstrategier i allmänhet visat sig ge tillförlitliga uppskattningar av funktionell anslutning endast vid kliniskt svårlösta skanningstider. Nya bevis tyder på att mycket tillförlitliga mått på funktionell anslutning kan erhållas på individnivå vid kliniskt genomförbara skanningstider med hjälp av mer avancerade avbildningsprotokoll, vilket överträffar till och med flera gånger längre konventionella förvärv. Den uppmätta FET-signalen kan representeras som en funktion av signalintensiteten vid excitation (S0), ekotiden och signalens avklingningskonstant. Neural aktivitet påverkar BOLD-signalen genom att inducera en ökning av blodflödet, vilket minskar den lokala koncentrationen av deoxihemoglobin och i sin tur minskar den lokala magnetiska känsligheten och därigenom minskar hastigheten för tvärgående magnetiseringsavklingning. Genom att undersöka signalavklingningen över flera ekotider kan förändringar i T2* särskiljas från förändringar i S0, vilket gör att neurala och icke-neurala signaler från BOLD-data kan differentieras. Med känsligheten för BOLD-signalen som är maximal nära T2*, kan multi-ekoförvärv också förbättra BOLD-känsligheten genom att lägga större vikt på de ekon som ligger närmast T2* för en viss voxel ("optimalt kombinerande"), som är känd för att variera mellan hjärnan. Slutligen har processen att kombinera FET-data över ekon fördelen av att dämpa termiskt brus som är slumpmässigt organiserat och tenderar att ta bort vid medelvärdesbildning. I kombination med ytterligare strategier för att ta bort globala rörelserelaterade signaler kan rörelsens inverkan på BOLD-data nästan elimineras. Först nyligen med integrationen av andra tekniska framsteg som simultan multi-slice har det blivit möjligt att förvärva multi-echo rs-fMRI utan större kompromisser i spatial eller tidsmässig upplösning. Praktiska utmaningar för att erhålla avancerad MR hos kritiskt sjuka patienter inkluderar behovet av att transportera patienter till forsknings-MR-instrument som kan använda de senaste förvärvsmetoderna som traditionellt har varit placerade på olika våningar eller till och med olika byggnader än intensivvårdsavdelningar (ICUs). Som ett resultat har avancerade MRT-metoder som multi-echo rs-fMRI främst tillämpats på friska försökspersoner. Detta projekt kommer att dra fördel av ett nyinstallerat forskningsdedikerat toppmodernt 3 Tesla MRI-system utrustat med snabba gradienter, en 32-kanals mottagaruppsättning inbäddad i neurointensivvårdsavdelningen (NICU). Detta system är kapabelt till multi-echo rs-fMRI vid hög spatiotemporal upplösning och ett nyckelmål för detta projekt är att avgöra om funktionell nätverksintegritet hos patienter med DoC kan detekteras mer tillförlitligt med multi-echo rs-fMRI än med standard rs- fMRI. Optimala metoder skulle vara oövervakade, kapabla att tillgodose interindividuella skillnader i funktionell topologi och kunna reducera komplexa anslutningsdata till diskreta, kliniskt genomförbara insikter. Ett annat centralt mål med detta projekt är att jämföra tre tillvägagångssätt för konstruktion och karakterisering av kopplingar i deras tillförlitlighet på individuell patientnivå och graden av samband med kliniska mått på neurologisk dysfunktion och resultat. Det första och mest traditionella tillvägagångssättet kommer att förlita sig på omvandling av varje data till ett mallutrymme och noddefinition baserad på metaanalys på gruppnivå. Det andra tillvägagångssättet kommer att använda en tidigare beskriven metod för uppdelning på ämnesnivå baserat på anslutningsgradienter och slutligen jämförd mellan individer baserat på graden av likhet med mallnätverk. Det slutliga tillvägagångssättet kommer att använda ett röntgentolkningsschema där expert neuroimagers utbildade att känna igen typiska rumsliga mönster av vilotillståndsnätverk kommer att göra en tolkning av graden nätverkskartor erhållna från oberoende komponentanalys.