脊髓型颈椎病脊髓的定量 MRI：评估微结构损伤以改善结果 (QCEMY)

基本原理 退行性脊髓型颈椎病 (DCM) 是一种常见的慢性疾病，也是成人脊髓功能障碍的最常见原因，可能导致严重的功能障碍和高昂的社会成本。 超过 70% 的 65 岁以下人群有颈椎退行性疾病的病理或放射学证据。 其中约 25% 的人出现颈椎受压症状。 因此，确定 DCM 的最佳治疗策略和临床护理途径已成为公共卫生的一个关键优先事项。 DCM 是由于颈椎骨软骨成分逐渐恶化导致椎管变窄以及脊髓 (SC) 长束和局部节段元件受压而引起的。 DCM 可因慢性 SC 压迫而导致进行性残疾和瘫痪。

在 DCM 中，早期诊断和监测对于避免或限制即使在提供适当治疗后也可能持续存在的神经损伤至关重要。 DCM 的诊断需要临床和影像学结果 (MRI) 一致。

SC 的定量 MRI 可以提供一个新的客观系统，用于在出现不可逆的临床损伤之前识别需要手术的患者，并避免不需要手术的患者接受手术治疗。 此外，定量 MRI 与神经运动测试等临床数据相结合，可以提供评估治疗方法有效性的重要方法。

该项目的计划是验证一种较新的临床可行的定量 MRI 方案，以描述由退行性颈椎疾病决定的脊髓微观结构变化，这种疾病在成年人中非常常见。 研究人员有信心确定源自 MRI 的定量指标，这些指标可以客观地量化退行性脊髓型颈椎病的脊髓损伤，甚至可以在形态学 MRI 序列上的神经体征或信号改变明显之前描述微观结构的改变。 这对于更精确的手术适应症以及防止即使在手术治疗后也可能无法恢复的临床重大损伤至关重要。 这些数据将通过神经生理学发现进行测量和验证，并与当前的量表和神经运动技能评估测试的特别组合进行比较。

将进行临床、神经生理学、生物识别和成像随访，以评估已确定指标的预测能力。

这项研究旨在提供一个新的范例，以更好地描述退行性颈椎病的影响，这对于个体化和及时的治疗决策可能变得至关重要。 在 DCM 中，早期诊断对于避免神经损伤至关重要，即使在提供适当的治疗后，神经损伤也可能持续存在。 还提倡进行更准确、综合的临床、影像和功能评估，以改善对感觉运动障碍的细微体征的检测，并提高可用量表的评估者间和评估者内的可靠性。 在拟议的研究中，首次的目标是： i) 整合基于 T1 的（PSIR、TI-scout）和 DTI 指标； ii) 将它们与临床、神经生理学和神经运动技能表现进行比较，以及 iii) 进行纵向术前和术后 (ACDF) 评估。

值得一提的一个重要方面是，鉴于新一代聚醚醚酮 (PEEK) 和碳纤维手术硬件的可用性，这项研究是首次进行，这些硬件允许采集先进的定量 MRI 序列，即使在前位时也不会出现明显的图像失真。进行颈椎间盘切除融合术（ACDF）。

通过人工智能方法，研究人员还希望开发一种新的客观评分系统，其中包括来自 MRI 衍生指标以及临床、神经生理学和神经运动技能数据的相关项目。 研究人员预计，新的评分系统可以帮助临床医生识别进展为不可逆神经损伤的风险最高的患者，并且可以克服现有临床量表的局限性，包括敏感性差以及评估者间和评估者内部可靠性较差检测细微疾病进展的能力有限。

因此，期望通过识别扩张型心肌病神经损伤的敏感、客观和定量生物标志物来确定更客观和敏感的脊髓疾病负担指标。

该项目的结果将提供一个新的可靠系统，用于识别有发展为不可逆功能障碍风险的患者，从而形成以患者为中心的方法，以具有成本效益的方式预防神经功能缺损，并以具有成本效益的方式避免不必要的手术干预。

目标

这是一项多学科研究，重点关注受颈椎病 (DCM) 影响的受试者，确定从轻度到重度的不同程度的脊髓病。 该研究旨在确定增强的临床、放射学和神经运动技能评估，寻求早期识别和量化疾病负担，可能通过新的神经放射学和功能指标的描述和验证。 这也意味着调整和加强手术适应症，以便在体征和症状出现或恶化之前描绘微观结构退化，因为即使在提供适当的治疗后，神经损伤也可能持续存在。 此外，磁共振的结果与神经运动评估相结合可能有益于术后患者监测。

主要目标 在临床上实施和验证一种新颖的 qMRI 协议，用于识别和量化微观结构 SC 损伤 次要目标 比较和关联临床和神经生理学数据以及详细的运动分析（整体活动能力、行走性能、姿势稳定性、痉挛、上肢灵活性、详细的运动分析）和 qMRI 衍生指标。

第三个目标 精心设计一种综合诊断创新工具，用于脊髓病的早期诊断和疾病监测，并结合短期评估的临床、生物识别和成像 (qMRI) 数据，确定更具可重复性和定量的量表，用于评估可逆和不可逆脊髓损伤。接受手术或非手术治疗的患者的长期（1 个月）和长期（6 个月）随访以及长期（6 个月）随访的神经生理学数据。

我们将追求以下目标，以确定更客观和更敏感的疾病负担指标，并防止神经损伤超过临床阈值。

主要终点 定量 MRI 指标 次要终点

结合：

• qMRI 数据。
• 临床数据（mJOA 和 Barthel 指数）。
• 神经生理学数据（体感诱发电位（PESS）和运动诱发电位（MEP））。
• 神经运动技能评估（上肢和下肢） 第三终点 通过人工智能方法，对接受手术的患者进行短期（1 个月）和长期（6 个月）随访时评估的临床、生物识别、神经生理学和影像数据或非手术治疗将被结合起来，以获得增强的综合诊断有力工具，用于脊髓病的早期诊断和疾病监测，并确定用于评估可逆和不可逆脊髓损伤的更具可重复性和定量的量表。

研究人群 该提案是一项多中心、前瞻性、纵向研究，归类为低介入性研究，招募了 100 名患有单节段颈椎下退行性脊柱病 (C3-C7) 的成年受试者，这些受试者根据症状、体征和症状的组合进行诊断。常规 MRI 结果。

患者将经历：

• MRI（基线 - 1 个月 - 6 个月）
• 临床数据收集（基线 - 1 个月 - 6 个月）
• 神经运动评估（基线 - 1 个月 - 6 个月）
• 神经生理学评估（基线 - 6 个月）
• 如果适用，进行手术治疗将保持标准。 不会添加与标准诊断和监测协议相关的额外成像会话。 诊断性 MRI 将与先进的序列相结合，对患者不会造成伤害，并且只会将诊断过程延长 10 至 15 分钟的间隔。 除了传统实践之外，患者还将接受物理治疗师使用先进的运动分析软件进行的特别神经运动评估。