亨廷顿病的动态神经影像学生物标志物 (HDeNERGY)

令人信服的证据表明能量缺陷在神经退行性疾病 (ND) 中的关键作用。 这些缺陷将构成疾病状态和进展的极其有用的功能性生物标志物。 这种功能性生物标志物可用作临床试验中治疗效果的读数，特别是针对脑能量代谢的药物。 磁共振成像 (MRI) 和磁共振波谱 (MRS) 可能是验证与能量代谢相关的大脑生物标志物的最有前途的方法。 然而，允许对代谢物浓度进行“静态”测量的现有方法仅提供了 ND 中脑能量代谢的零散视野。 迫切需要验证新颖和“动态”的方法。 我们的项目解决了亨廷顿病 (HD) 的这一挑战。

我们的研究是一项观察性研究，包括将方法从临床前研究转移到临床研究及其在 HD 中的应用。

本研究包括两个时期：

• 第 1 阶段：将 31P 饱和转移和 CEST 方法从临床前转移到临床 MRS/MRI 平台，并在健康个体中验证这些方法；
• 第 2 期：使用 31P 饱和转移和 CEST 方法比较受 HD 影响的早期个体、症状前个体和对照的脑代谢标记物。

主要目标是：

使用 31P 饱和转移和 CEST 方法，主要目的是比较对照和 HD 携带者（患者和症状前个体）之间的新代谢生物标志物。

评价标准：

对照组、HD 患者和 HD 症状前个体磷酸肌酸的脑合成率以及脑谷氨酸浓度和 pH 值的比较

次要目标是：

• 开发/优化 31P MRS/CEST 方法来研究人类脑能量代谢的动力学
• 提高对 HD 能量不足性质的理解和“建模”
• 寻找大脑能量概况和临床评分之间的相关性。

评估标准：

• 在健康志愿者中验证 31P MRS 和 CEST 方法。
• 结合和整合 31P MRS 和 CEST 数据，以获得 HD 能量不足模型。
• 磷酸肌酸合成率与临床参数（年龄、BMI、UHDRS）之间的相关性；谷氨酸浓度与临床参数之间的相关性； pH 值和临床参数之间的相关性。

辅助研究：

研究人员希望将脑能量参数（磷酸肌酸合成率、谷氨酸浓度、pH 值）与全身代谢标志物（从代谢组学和脂质组学研究中获得的血浆代谢物概况）进行比较。