JP2018511457A - 医用画像 - Google Patents

Abstract

本発明は、脳の領域における微細構造変化を解析することにより、認知障害の存在の徴候を評価または取得する方法に関する。本発明は、特に、脳の皮質または全脳の領域もしくは層内のミニカラムにおける変化を解析することにより、あるタイプの認知症、例えば、アルツハイマー病の存在の徴候を評価または取得する方法に関する。【選択図】図１

Description

本発明は、脳の領域内の微細構造変化を解析することにより、認知障害の存在の徴候を評価または取得する方法に関する。本発明は、特に、脳の皮質領域内のミニカラムにおける変化を解析することにより、あるタイプの認知症、例えば、アルツハイマー病の存在の徴候を評価または取得する方法に関する。

認知症の診断および治療は、高齢化する人口を考えると、深刻化する問題である。現在、認知症は、英国において８３０，０００人以上が発症している。しかし、これらの疾患の正確な診断が困難であることを考えると、これらの疾患を発症している実際の人口の割合は、はるかに大きい可能性がある。

認知症には多くの認められた形がある。これらには、アルツハイマー病（ＡＤ）、脳血管疾患（ＣＶＤ）、前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）およびレビー小体型認知症（ＤＬＢ）を含む。軽度認知障害（ＭＣＩ）は、認知症の前兆と考えられている。

現在の診断方法は、通常、認知力検査の形での臨床スクリーニングツールおよび行動上に現れる症状の評価に依存する。現在のところ、海馬体積における質的な（すなわち、視覚的に明白な）縮小、脳室の拡大、および大脳皮質の肥大した溝の折畳みの出現のエビデンスを探すために、多くの場合、標準的な脳構造ＭＲＩが要求され得る。この評価は、主観的で、非特異的であり、従って、追加のエビデンスを提供するが、それ自体は診断ではない。ＡＤのＣＶＤからの鑑別診断は、通常、疾病経過の臨床的評価に依存し、ＡＤの症例では、進行する認知機能低下が、「段階的」（急低下が相対的安定性の「プラトー」によって中断される）であるのとは対照的に、ゆっくりである。明らかに、これも主観的で、様々な解釈が可能である。

現在の認知力検査は通常、ＭＭＳＥ（ミニメンタルステート検査）であり、これに対して「健常」は、多くの場合、スコア＞２４、ＭＣＩは２１〜２４、および認知症は２０以下と考えられている。しかし、これらの境界は、変わりやすく、これも様々な解釈が可能である。３０未満のスコアがＭＣＩに対応すると考える人もいる。追加的検査、ＭｏＣＡ（Ｍｏｎｔｒｅａｌ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ）は、最近、ＭＭＳＥによって見逃され得るＣＶＤタイプの認知変化に敏感であることが分かってきた。しかし、それは、鑑別診断を提供しない。

現在のところ、アルツハイマー病および他のタイプの認知症は、死後の組織診断によってのみ最終的に診断できる。厳格な生化学的プロセスが、死後検査に対する正確な代替手段である方法を提供すると十分に理解されていない。加えて、認知症におけるほとんどの既存の神経病理測定は、プラーク、濃縮体または各細胞、およびシナプスの評価に依存し、それらは顕微鏡レベルであり、従って従来の非侵襲的な脳撮像を使用して検出できない。

認知症で生じる神経病理的変化は、症状の出現よりかなり早く生じ始めると考えられているので、これらの状態の初期診断は、疾病の悪化を止めるか、または遅らせる有効な臨床的介入にとって特に重要である。

この医療分野における更なる問題は、何らかの共有リスク因子に関わらず、例えば、ＡＤおよびＣＶＤなど、異なるタイプの認知症の間で、臨床経過および可能な治療方針が異なることである。認知力検査によって、精神機能における低下の徴候が与えられるが、現在利用可能なツールでは、異なるタイプの認知症を区別することは困難である。従って、臨床的観点から、適切な一連の処置および治療を取ることができるように、異なるタイプの認知症を区別できることは特に重要である。

現在のところ、バイオマーカー検出は、ｉ）ＣＳＦまたは血液に対する侵襲的な方法（患者に対するリスクを伴う）；ii）脳内の分子マーカー撮像のための侵襲的な方法（患者に対するリスクを伴うので、多くの場合繰り返すことができない）；またはiii）標準的な容積測定ＭＲＩもしくはもっと最近の構造ＭＲＩ（例えば、Ｔ１またはＴ２など）の組織分析を使用した人口サンプルの統計的な複雑な計算に基づく非侵襲的な脳撮像方法、に依存する。

本発明は、皮質内の微細構造変化を評価することにより、認知症を含む、認知障害の存在および／または重症度を評価する非侵襲的で正確な方法に対するこの必要性に対処する。

ミニカラム超小型回路は、脳皮質の組織および機能における基本単位と考えられている。ヒトの連合野内の細胞のミニカラム間隔が正常老化で減少する（すなわち、ミニカラム菲薄化）ことが報告されている（Ｃｈａｎｃｅ Ｓ．Ａ．；Ｃａｓａｎｏｖａ Ｍ．Ｆ．；Ｓｗｉｔａｌａ Ａ．Ｅ．；Ｃｒｏｗ Ｔ．Ｊ．；Ｅｓｉｒｉ Ｍ．Ｍ． Ｍｉｎｉｃｏｌｕｍｎ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ｉｎ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｌｏｂｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｃｏｒｔｅｘ ｂｕｔ ｎｏｔ ｐｒｉｍａｒｙ ａｕｄｉｔｏｒｙ ｃｏｒｔｅｘ ｉｎ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ａｇｅｉｎｇ． Ａｃｔａ Ｎｅｕｒｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａ １１１（５）：４５９−６４（２００６））が、ほとんどの微小解剖測定は、加齢およびアルツハイマー病（ＡＤ）、特に、ＭＣＩなどの発生の初期段階において、認知測定と確実には相関関係がない。最近、Ｃｈａｎｃｅら（Ｃｈａｎｃｅ Ｓ．Ａ．；Ｃｌｏｖｅｒ Ｌ．；Ｃｏｕｓｉｊｉｎ Ｈ．；Ｃｕｒｒａｈ Ｌ．；Ｐｅｔｔｉｎｇｉｌｌ Ｒ．；Ｅｓｉｒｉ Ｍ．Ｍ．Ｍｉｃｒｏ−ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ ｏｆ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｅｃｌｉｎｅ：ｎｏｒａｍｌ ａｇｅｉｎｇ，ＭＣＩ ａｎｄ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ．Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｃｏｒｔｅｘ ２１（８）：１８７０−８（２０１１））は、皮質の２つの領域（側頭平面内の連合野（ＢＡ２２）および一次聴覚野（ＢＡ４１））におけるミニカラム変化が、ＭＣＩおよびＡＤ脳の両方において死ぬ前の認知スコア（ミニメンタルステート検査および発話流ちょう性）と相関関係があったことを報告した。しかし、連合野は、認知機能との強い相関関係を示したが、一次聴覚野では、この関係は、全脳の萎縮の付帯徴候であった。従って、認知症などの、認知障害のある患者の脳における特定の変化のパターンがあるかどうかは分かっていない。特に、特徴的な変化のパターンが、異なるタイプの認知症で生じるかどうかは分かっていない。

本発明人は、神経病理的状態と関連付けられた脳のある領域内での微小解剖変化のサインパターンが本当に存在して、認知能力および認知機能低下と相関関係があることを発見した。これらのサインパターンは、本発明で説明するように、生体における認知障害の存在のバイオマーカーまたは予測因子、および重症度／段階分けとしても使用できる。本発明の明白な利点は、本明細書で説明する、脳の特徴的なパターン「サイン（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）」が、生存中に、現在は侵襲的な方法に基づく他の可能な検出方法よりもはるかに安全な、既存の非侵襲的な技法で、検出可能なことである。

これらのパターンの微細構造変化は、脳の特定の領域内で生じ、脳の異なる領域内で認められる変化のパターンは、特定の認知障害に特有である。これらのパターンは、従って、被検者が特定の認知障害であるかどうかの可能性を評価するためのバイオマーカーとして使用でき、かかる障害の存在が示される場合、本発明の方法は、認知障害の重症度を評価するためにも使用できる。

これらのサインパターンが特定の認知障害に特有であると仮定すると、これらの方法は、現在利用可能な診断ツールを使用して区別するのが困難であり得る異なるタイプの認知障害を区別するためにも使用され得る。

これらのサインパターンは、拡散テンソル撮像法（ＤＴＩ）、Ｆｉｎｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ（ｆｉｎｅＳＡ（商標）、http://www.acuitasmedical.com/technology.phpを参照）および他のＭＲＩ取得方法を含むが、それらに制限されず、異なるＭＲＩ方法を使用して、被験者の脳に適用されたＭＲＩ走査および撮像法から得られたデータを使用して非侵襲的に定量化できる。これらの画像解析から得られたデータは、次いで、かかる状態の診断が確認されている患者から判断された変化の予測されるパターンと比較できる。対象の被験者から得られたデータを、診断が確認された患者から得られたモデル化データと比較すると、初期段階の認知症を含め、生体における異なるタイプの認知症または他の認知障害の評価および診断に役立つであろう。

本発明人は、拡散ＭＲＩ測定、特にＤＴＩが、脳内のミニカラム構造を評価するために使用できることも発見した。白質内のＤＴＩ測定は、ＡＤにおける変化を示す他の研究で実施されているが、これらの研究では脳の白質のみを評価してきた。ＤＴＩは、脳内の白質の解析として標準であり、例えば、軸索線維束に関する情報を提供する。それに対して、皮質灰白質内のＤＴＩ測定の解析は、（ミニカラムが白質内には存在しないので）異なる解釈で、全く異なる。従って、本発明は、脳内のミニカラム構造を評価する新しい方法も提供し、それは、臨床状況における認知疾患の評価に有用であり得る。

本発明の更なる利点は、標的、すなわち、ミニカラム（軸索束および樹状突起を含む）は、新規の、高分解能撮像法（ＤＴＩ、Ｆｉｎｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓまたは他のＭＲＩ取得法）を使用して、信号として検出できるスケールで、周期性、方向性構造を有する「メゾスコピック」構造として特有であることであり、従来の非侵襲的な脳撮像方法を使用して観察できない顕微鏡レベルでのプラーク、濃縮体または各細胞の評価に依存する、認知症における神経病理の既存の顕微測定とは対照的である。

本発明は、微細構造脳変化のサインパターンを使用してアルツハイマー病および他の認知症を診断または段階分けするための方法の提供に特に有用であり得る。

本発明は、脳内に構造的変化がある他の認知障害または神経学的疾患にも適用され得る。かかる認知障害には、自閉症、統合失調症、双極性障害、てんかん、失読症、ダウン症候群、パーキンソン病、筋萎縮性側索硬化症、ハンチントン舞踏病、多発性硬化症、プリオン病、抑うつ、強迫性障害、および注意欠陥多動障害（ＡＤＨＤ）を含む。

従って、脳内の領域における微細構造変化を解析することにより、被験者における認知障害の存在の徴候を評価または取得する方法を提供することは本発明の目標である。

脳の皮質領域における微細構造変化を解析することにより、あるタイプの認知症、例えば、アルツハイマー病、の存在の徴候を評価または取得する方法を提供することは、本発明の別の目標である。

一実施形態では、本発明は、被験者における認知障害の存在の徴候を取得する方法を提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値；と
（ｂ）被験者における認知障害の有無
を相互に関連付け、それにより、被験者における認知障害の存在の徴候の取得するステップを含む。

本発明は、被験者における認知障害の存在の徴候を取得する方法も提供し、本方法は、（ａ）被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値から、被験者における認知障害の存在の徴候を判断するステップを含む。

好ましくは、判断するステップは、被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータ（複数可）の拡散ＭＲＩ測定値（複数可）、またはそれから導出した値を、明確にされた認知障害をもつ1人以上の対照被験者からの対応する拡散ＭＲＩ測定値またはそれから導出した値と比較し、それにより被験者における認知障害の存在の徴候を取得することを含む。

本発明は、被験者における認知障害の存在の徴候を取得する方法も提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値；を
（ｂ）認知障害のない対照被験者から取得した対応する測定値（複数可）または値（複数可）、と比較するステップを含み、
ステップ（ａ）で取得した測定値または値が、認知障害のある被験者の可能性に正に相関するか、または正比例するものである場合、ステップ（ｂ）での対応する測定値もしくは値と比べてステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値の増加は、認知障害のある被験者を示し；また、ステップ（ａ）で取得した測定値または値が、認知障害のある被験者の可能性に負に相関するか、または反比例するものである場合、ステップ（ｂ）での対応する測定値もしくは値と比べて，ステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値の減少は、認知障害のない被験者を示す。

本発明は、認知障害のある被験者の予後の徴候を取得する方法も提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値；を
（ｂ）被験者の脳から取得した、対応する以前に取得した拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した対応する値と、比較するステップを含み、
ステップ（ｂ）で取得した対応する測定値もしくは値と比べてステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値における変化は、被験者の予後における変化を示す。

ステップ（ａ）で取得した測定値または値が、認知障害の重症度に正に相関するか、または正比例するものである場合、ステップ（ｂ）における対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値の増加は、被験者の予後における減退を示し、また、ステップ（ｂ）における対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値の減少は、被験者の予後における改善を示す。

ステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値が、認知障害の重症度に負に相関するか、または反比例するものである場合、ステップ（ｂ）における対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値の減少は、被験者の予後における減退を示し、また、ステップ（ｂ）における対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した測定値もしくは値の増加は、被験者の予後における改善を示す。

本発明は、被験者の認知障害を治療するために使用されている薬剤の有効性の徴候を取得する方法も提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの第１および第２の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を比較することであって、薬剤が、第１と第２のＭＲＩ測定値を取得する合間に、被験者に投与されている、ステップを含み、
ステップ（ａ）で取得した測定値または値が、認知障害の重症度に正に相関するか、または比例するものである場合、第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した第２の測定値もしくは値の増加は、薬剤の有効性がないことを示し、また、第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した第２の測定値もしくは値の減少は、薬剤の有効性を示す。

ステップ（ａ）で取得した測定値または値が、認知障害の重症度に負に相関するか、または反比例するものである場合、第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した第２の測定値もしくは値の増加は、薬剤の有効性を示し；また、第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した第２の測定値もしくは値の減少は、薬剤の有効性がないことを示す。

更に別の実施形態では、本発明は、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する方法を提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値を、
（ｂ）被験者における特定の認知障害の存在、と相互に関連付け、
それにより、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する、ステップを含む。

本発明は、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する方法も提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値から、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を判断する、ステップを含む。

好ましくは、判断するステップは、被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値を、明確にされた認知障害のある１人以上の対照被験者の脳の１つ以上の領域からの対応するミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値と比較し、それにより、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得することを含む。

本発明は、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する方法も提供し、本方法は、
（ｉ）被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値を、
（ii）特定の認知障害のある対照被験者の脳の対応する領域からのミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値の参照セットと比較し、
それにより、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する、ステップを含む。

本発明は、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する方法をさらに提供し、本方法は、
（ｉ）被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値から得たサインパターンを、
（ii）特定の認知障害のある対照被験者の脳の１つ以上の領域からのミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値から得た参照サインパターンと比較し、
それにより、被験者における特定の認知障害の存在の徴候を取得する、ステップを含む。

本発明は、被験者の脳の領域内のミニカラムに基づくパラメータの測定値を取得するコンピュータ実装方法も提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳の領域から取得した１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値、を
（ｂ）定義されたミニカラムに基づくパラメータをもつ対照被験者の脳の対応する領域からの拡散ＭＲＩ測定値またはそれから導出した値の参照セットと、比較し、
それにより、被験者の脳の領域内のミニカラムに基づくパラメータの測定値を取得する、ステップを含む。

本発明は、被験者の脳の領域内の１つ以上のミニカラムに基づくパラメータからサインパターンを導出するコンピュータ実装方法も提供し、本方法は、
（ａ）被験者の脳の領域から取得した１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を、定義されたミニカラムに基づくパラメータをもつ対照被験者の脳の対応する領域からの拡散ＭＲＩ測定値またはそれから導出した値の参照セットと比較し、それにより、被験者の脳の領域内の１つ以上のミニカラムに基づくパラメータの測定値を取得すること、および
（ｂ）被験者の脳の領域内の１つ以上のミニカラムに基づくパラメータの測定値からサインパターンを導出すること
のステップを含む。

本発明の方法の特に好ましい実施形態では、１つ以上のミニカラムに基づくパラメータは拡散ＭＲＩによって取得される。

本明細書では、用語「認知障害」は、学習、記憶、認知、および／または問題解決に影響を及ぼす、任意の精神的健康障害を指す。

本発明の好ましい実施形態では、認知障害は任意の型の認知症であり得る。

好ましくは、認知障害は、（ｉ）アルツハイマー病（ＡＤ）、（ii）脳血管性認知症（ＣＶＤ）、（iii）軽度認知障害（ＭＣＩ）、（iv）前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）、および（ｖ）レビー小体型認知症（ＤＬＢ）、から成る群から選択される。

他の実施形態では、認知障害は、正常脳構造における変化と関連付けられた神経障害であり得、好ましくは、神経障害は、（ｉ）自閉症、（ii）多発性硬化症（ＭＳ）、（iii）てんかん、（iv）筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、および（ｖ）パーキンソン病、から成る群から選択される。

他の実施形態では、認知障害は、好ましくは、神経精神疾患であり、最も好ましくは、統合失調症、双極性障害、失読症、ダウン症候群、ハンチントン舞踏病、プリオン病、抑うつ、強迫性障害、および注意欠陥多動障害（ＡＤＨＤ）、から成る群から選択される。いくつかの好ましい実施形態では、認知障害は、自閉症スペクトラム障害である。

本明細書では、用語「拡散ＭＲＩ」は、生物組織内の分子、好ましくは、水分子の拡散過程を測定する任意の磁気共鳴断層撮影（ＭＲＩ）法を指す。拡散ＭＲＩは、拡散テンソル撮像法（ＤＴＩ）とも呼ばれ得る。

好ましくは、拡散ＭＲＩ測定値は、垂直拡散率、平均ミニカラム拡散率、放射状拡散率、ミニカラム幅、平均拡散率、異方性度、灰白質密度、およびカラム状偏位（ｃｏｌｕｍｎａｒ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）の角度、から選択されるか、またはそれから導出した値である。

垂直拡散率は、皮質にわたる半径方向と垂直な、原理拡散方向で生じる拡散の成分である。これは、主要な固有ベクトル（Ｖ１）にその対応する固有値（Ｌ１）の値を掛け、次いでこれをその成分に分解することによって測定できる。皮質にわたる半径方向と垂直な成分の値が、垂直拡散率である。

ミニカラム拡散率は、皮質にわたる半径方向と垂直な複数の拡散方向にわたる拡散の成分の組合せである。これは、平均値を作成するために、３つ全部の固有ベクトルから固有値を取り、皮質にわたる半径方向と垂直な固有値の成分を組み合わせることによって測定できる。

平均拡散率は、ボクセル内で生じる総拡散の測定である。それは、３つの固有値の平均を見つけることによって計算される（すなわち、（Ｌ１＋Ｌ２＋Ｌ３）／３）。本明細書で提示する解析に対して、これらの各々の値は、各ボクセルに対して個別に計算される。各皮質の特性に沿った値の加重平均が、次いで計算されて、平均拡散率を与える。

放射状拡散率は、皮質にわたる半径方向と平行な、原理拡散方向で生じる拡散の成分である。これは、主要な固有ベクトル（Ｖ１）にその対応する固有値（Ｌ１）の値を掛け、次いでこれをその成分に分解することによって測定できる。皮質にわたる半径方向と平行な成分の値が、放射状拡散率である。疑いを避けるために、用語「放射状拡散率」は、多くの場合、白質に適用される用語にもなっていて、主要な拡散方向と垂直な拡散量（任意のボクセル内の固有の拡散信号に依存する定義）を指すことに留意すべきである。しかし、それは、本明細書で使用する測定値とは同じでなく、大脳皮質にわたる解剖学的な半径方向（解剖学的構造に関連した定義、具体的には、ミニカラムの予期される半径方向）を具体的に指す。

異方性度（ＦＡ）は、過程の、異方性の度合い、または方向依存性の測定値であり、ここで、ゼロは、等方、または無制限の拡散を表し、１は、１つの軸にのみ沿って生じる拡散を表し、他の軸に沿った全てを制限する。

本明細書では、用語「カラム状偏位の角度」は、用語、偏位角度、Ｖ１＿角度とＶ１＿角度の偏位、と区別しないで使用される。それは、皮質にわたる半径方向の推定されるカラム方向と、主要な固有ベクトル（Ｖ１）の方向との間の差として定義され、角度として表現される。皮質にわたる推定半径方向に対する他の固有ベクトル（Ｖ２，Ｖ３）の角度も使用され得る。

個々の構造ＭＲＩスキャンが、グループ平均テンプレートに登録でき、次いで、平滑化される前に白質と灰白質密度に分割できる。これは、各ボクセルが、周囲のボクセルにわたって計算された平均灰白質密度を含む、画像をもたらす。

拡散ＭＲＩ測定値は、ミニカラム幅およびミニカラム間隔と相関する。特定のタイプの拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値は、ミニカラム幅およびミニカラム間隔と正比例（正に相関）または反比例（負に相関）し得る。

垂直拡散および平均拡散率は、各々、ミニカラム幅およびミニカラム間隔と反比例する。ミニカラム幅およびミニカラム間隔は、認知障害のある被験者内で相関性がある。従って、垂直拡散および平均拡散率は、ＡＤなどの認知障害のある被験者では、前記認知障害のない健常対照被験者と比較した場合、増加する。垂直拡散および平均拡散率は、認知障害の重症度が増大するにつれても、増加する。

それに対して、放射状拡散率、異方性度および灰白質密度は、各々、ミニカラム幅およびミニカラム間隔に比例する。ミニカラム幅およびミニカラム間隔は、認知障害と相関関係がある。従って、放射状拡散率、異方性度および灰白質密度は、ＡＤなどの認知障害のある被験者では、前記認知障害のない健常対照被験者と比較した場合、減少する。放射状拡散率、異方性度および灰白質密度は、認知障害の重症度が増大するにつれても、減少する。

拡散ＭＲＩ測定値またはそれから導出した値が対照被験者から以前に取得したか、または導出された実施形態では、測定値またはそれから導出される値は、グラフ、ルックアップテーブル、データベースもしくは数学的方程式、または同様のものから取得され得る。

認知障害のある被験者の可能性または認知障害の重症度と正に相関しているか、または正比例する拡散ＭＲＩ測定値の例には：垂直拡散率、および平均ミニカラム拡散率を含む。

認知障害のある被験者の可能性または認知障害の重症度と負に相関しているか、または反比例する拡散ＭＲＩ測定値の例には：放射状拡散率、異方性度および灰白質密度を含む。

本明細書では、用語「サインパターン」は、特定の認知障害の特徴である、１つ以上のミニカラムに基づくパラメータのパターン、特性、またはフィンガープリントを指す。このサインパターンは、特定の認知障害を区別するのを支援するために使用できる。その最も単純な形において、サインパターンは、単一のパラメータ、例えば、ミニカラム幅またはミニカラム間隔であり得る。

他の実施形態では、サインパターンは、１つ以上のミニカラムに基づくパラメータおよび任意選択で、１つ以上のミニカラムに基づかないパラメータを包含する数式または等式またはマルチパラメータ関数であり得る。式または等式または関数は、線形または非線形であり得、パラメータの二乗またはより高い累乗を含み得る。

ミニカラムに基づかないパラメータには、脳内、もしくはある脳領域内の特定のタンパク質濃度、または定義された生理学的構造に基づくパラメータ、例えば、プラークレベルもしくはタンパク質濃縮体を含み得る。

他のミニカラムに基づかないパラメータには、本明細書でＭＲＩ拡散測定値またはそれから導出した値で定義されたようなものを含む。

いくつかの実施形態では、本発明は、被験者における特定の認知障害の有無の徴候を取得する方法を提供し、本方法は、
（ｉ）被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値を、
（ii）対照被験者の脳の対応する領域からのミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値の１つ以上の参照セットであって、異なる特定の認知障害があるか、または特定の認知障害のない、対照被験者から取得される、１つ以上の参照セットと、
比較するステップを含み、
被験者から取得したミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値が、特定の認知障害のある対照被験者の脳の対応する領域からの測定値またはそれから導出した値の参照セットの範囲内である場合、これは、被験者におけるその特定の認知障害の存在の徴候を提供し；また、被験者から取得したミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値が、特定の認知障害のない対照被験者の脳の対応する領域からの測定値またはそれから導出した値の参照セットの範囲内である場合、これは、被験者にその特定の認知障害がないことの徴候を提供する。

いくつかの実施形態では、発病していない対照群と比べて、前頭前野および海馬傍回におけるミニカラム幅の減少は、ＣＶＤのある被験者を示す。

他の実施形態では、発病していない対照群と比べて、ｄｌＰＦＣ（背外側前頭前野）、ＰＨＧ（海馬傍回）、ＰＴ（側頭平面）、ＨＧ（ヘシュル回−一次聴覚野）、およびＦｕｓｉ（紡錘状回）の全てにおけるミニカラム幅の減少は、アルツハイマー病をもつ被験者を示す。

本発明の実施形態では、被験者の脳から取得されるミニカラムに基づくパラメータは、神経撮像法によって取得される。

本発明の好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、脳の磁気共鳴断層撮影（ＭＲＩ）を使用して測定される。

ミニカラムに基づくパラメータは、被験者の脳のＭＲＩスキャンから、または被験者の脳から以前に取得されたＭＲＩデータから、直接、測定され得る。

いくつかの実施形態では、ＭＲＩ測定値は、数式、アルゴリズム、データベースおよび／またはルックアップテーブルを使用して、個々の脳ＭＲＩ測定値から導出される値であり得る。

好ましい実施形態では、値は、脳から取得されたＭＲＩ測定値から、または脳の画像から、導出される。

本発明のいくつかの実施形態では、ミニカラム測定値は、拡散ＭＲＩから取得される。

他の実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、Ｔ１もしくはＴ２もしくはＴ２＊マッピングを使用して取得されるか、またはＭＲＩ測定値は、脳に限局したＴ１、Ｔ２もしくはＴ２＊の分光計測値であり得る。

いくつかの実施形態では、１つ以上の測定値は、好ましくは、ＷＯ２０１３／０４００８６に記載した撮像方法（その内容が参照により本明細書に組み込まれる）またはＦｉｎｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ（商標）（ｆｉｎｅＳＡ（商標）；Ａｃｕｉｔａｓ Ｍｅｄｉｃａｌ）または他のＭＲＩ取得方法を使用して取得される。

本発明のいくつかの実施形態では、対照（それに対して被験者において取得された測定値が比較される）として使用されるミニカラムに基づくパラメータは、組織学的に取得され得る。

本発明の他の実施形態では、対照として使用されるミニカラムに基づくパラメータは、被験者から取得されるミニカラムに基づくパラメータと同じ方法で取得される。

本明細書では、用語「ミニカラム」は、脳の表層を通る垂直円柱である。ミニカラムは、皮質ミニカラム、微小カラムまたは皮質微小カラムとも、区別しないで、呼ばれ得る。

用語「ミニカラム」は、細胞の高密度コアおよびそれを囲む細胞が疎な末梢神経網空間の組合せ、または、いくつかの状況では、細胞の高密度コア（細胞体によって定義される）だけのいずれかと理解され得る。通常、それは、コアおよび末梢に関連する。

ミニカラムに基づくパラメータは、ミニカラムの直接測定可能な特徴、好ましくは、ミニカラムの微細構造または細胞構築上の特徴であり得る。

直接測定可能なミニカラムに基づくパラメータの例には、ミニカラム幅、ミニカラム間隔、軸索線維束幅、軸索線維束間隔、樹状繊維束幅、樹状繊維束間隔、ミニカラムコア幅、およびミニカラム末梢神経網空間を含む。

好ましくは、ミニカラムに基づくパラメータは、ミニカラム幅またはミニカラム間隔である。

ミニカラムに基づくパラメータは、間接的に測定されるもの、または導出された特徴でもあり得る。かかる特徴は、ミニカラムの直接測定可能な特徴と相関しているか、または比例し得、従って、ミニカラムの直接測定された特徴の徴候またはバイオマーカーを提供し得る。間接的に測定されるか、または導出されるミニカラムに基づくパラメータの例には、上で定義したように、垂直拡散、平均拡散率または放射状拡散率、異方性度または灰白質密度を含む。前述のように、これらのパラメータは、ミニカラム幅などのパラメータと相関しているか、または比例し、従って、ミニカラム幅の徴候またはバイオマーカーを提供する。

ミニカラム幅は、ミニカラムコア（以下を参照）およびその両側上の末梢神経網空間の半分（以下を参照）の幅として定義される。平均ミニカラム幅は、好ましくは、定義された脳領域と併せて使用され得る。

ミニカラム幅は、以下のように組織学的に測定され得る。画像は通常、解剖した大脳皮質の染色した（通常は、クレシルバイオレットなどの標準的なニッスル染色を使用）顕微鏡切片から取得される。画像は、ニューロンを選択するように自動的に分割されて、カラム状分布の周期性を判断するためにクラスタリングの最短距離測定値が適用される。分割は、細胞同定のための自動形状およびサイズ閾値を用いた、デジタル化顕微鏡写真画像のグレーレベルの強度に基づく。カラム状構成が細胞重心に基づくユークリッド距離最小全域木を使用して計算される。これらの方法は、Ｃｈａｎｃｅ Ｓ．Ａ．；Ｃａｓａｎｏｖａ Ｍ．Ｆ．；Ｓｗｉｔａｌａ Ａ．Ｅ．；Ｃｒｏｗ Ｔ．Ｊ．；Ｅｓｉｒｉ Ｍ．Ｍ．Ｍｉｎｉｃｏｌｕｍｎ ｔｈｉｎｎｉｎｇ ｉｎ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｌｏｂｅ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｃｏｒｔｅｘ ｂｕｔ ｎｏｔ ｐｒｉｍａｒｙ ａｕｄｉｔｏｒｙ ｃｏｎｔｅｘ ｉｎ ｎｏｒｍａｌ ｈｕｍａｎ ａｇｅｉｎｇ．Ａｃｔａ Ｎｅｕｒｏｐａｔｈｏｌｏｇｉｃａ １１１（５）：４５９−６４（２００６）］および［Ｃｈａｎｃｅ Ｓ．Ａ．；Ｃｌｏｖｅｒ Ｌ．；Ｃｏｕｓｉｊｉｎ Ｈ．；Ｃｕｒｒａｈ Ｌ．；Ｐｅｔｔｉｎｇｉｌｌ Ｒ．；Ｅｓｉｒｉ Ｍ．Ｍ．Ｍｉｃｏｒ−ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ｃｏｒｒｅｌａｔｅｓ ｏｆ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｄｅｃｌｉｎｅ：ｎｏｒｍａｌ ａｇｅｉｎｇ，ＭＣＩ ａｎｄ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ． Ｃｅｒｅｂｒａｌ Ｃｏｒｔｅｘ ２１（８）：１８７０−８（２０１１）］に記載されている。

ミニカラム間隔は、ミニカラムの中心間の間隔として定義され、従って、ニューロンの細胞体と神経網空間の両方を含む。大脳皮質の断片内の複数のミニカラムにわたる平均ミニカラムコアおよび平均末梢神経網空間に基づく場合、平均の中心間の間隔は、事実上、平均ミニカラム幅と同じである。

ミニカラム間隔は、以下のように組織学的に測定され得る。画像は通常、解剖した大脳皮質の染色した（通常は、クレシルバイオレットなどの標準的なニッスル染色を使用）顕微鏡切片から取得される。画像は、ニューロンを選択するように自動的に分割されて、カラム状分布の周期性を判断するためにクラスタリングの最短距離測定値が適用される。分割は、細胞同定のための自動形状およびサイズ閾値を用いた、デジタル化顕微鏡写真画像のグレーレベルの強度に基づく。カラム状構成が細胞重心に基づくユークリッド距離最小全域木を使用して計算される。

ミニカラムコア幅は、細胞体の９０％を含むカラムの一部として定義される。ミニカラムコア幅は、以下のように測定され得る。神経細胞体を同定しているので、コンピュータプログラムは、細胞分布に基づき細胞の高密度コアの垂直中心を同定して、神経細胞体の９０％を含む領域の幅を測定することが可能である。

ミニカラム末梢神経網空間は、大部分の神経突起（主に樹状突起および軸索）を含み、細胞体がほとんどない、周囲の神経網を指し、ミニカラムコアと共に、ミニカラムを構成する。ミニカラム末梢神経網空間は、ミニカラムコアの測定をミニカラム幅の値から減算することにより計算できる。

ミニカラムは、関連した軸索および樹状突起と共に、ニューロンの垂直ストリング（ｖｅｒｔｉｃａｌ ｓｔｒｉｎｇ）から構成される。複数の個々の軸索がまとまって、ミニカラムのコア内で、またはそれに近接して、層ＩＩＩからＶＩへ下降するにつれて束を形成する。従って、軸索束間隔は、ミニカラム幅の測定によって提供されるものに類似した、皮質のカラム状構成の測定を提供すると考えられる。

軸索束の中心間の間隔の測定は、線形測定ツールを使用して、画像解析ソフトウェア内で手動で行われる。測定する束を同定するために、標準的な長さのサンプルラインが、デジタル顕微鏡写真の中心を通って、束の方向と垂直に引かれる。このラインと交差する束だけが測定され、ラインの上または下を区分する平面の範囲から出るものは含まれない。ラインと交差する単一の軸索または一対の軸索は、この解析の目的では、軸索束を構成するとは考えられない。束（＞２軸索）が同定されて、それらの中心が標識される（典型的な軸索繊維、またはスダンブラックもしくはパルムグレンの銀染色などの髄鞘染色を使用）。次いで、このラインと交差する全ての束に対して、このように標識された各束の中心から隣接する束の中心まで、束間隔測定が行われる。

水平断面に基づく一種の技法（樹状突起束に関して以下で記述するものと類似）が、Ｄｉ Ｒｏｓａ Ｅ．；Ｃｒｏｗ Ｔ．Ｊ．；Ｃｈａｎｃｅ Ｓ．Ａ．Ａｘｏｎ ｂｕｎｄｌｅ ｓｐａｃｉｎｇ ｉｎ ａｎｔｅｒｉｏｒ ｃｉｎｇｕｌａｔｅ ｃｏｒｔｅｘ ｉｎ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｒａｉｎ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｉｎｉｃａｌ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ １５（１２）：１３８９−１３９２（２００８）で与えられている。軸索束幅は、各ミニカラムと関連した軸索束の幅を指す。

軸索束間隔の測定について記述したとおり、軸索束の同定後、軸索束の幅が、任意の適切な画像解析ソフトウェア内で標準的な線形測定ツールを使用して行われる。束の縁が、それらが水平線と交差する点で標識されて、束幅が、これら２つの点の間の距離として判断される。軸索束の縁が染色の強度の変化によって、背景と区別され、背景は、さらに暗く染色された軸索束の始まりを同定する（典型的な軸索繊維、またはスダンブラックもしくはパルムグレンの銀染色などの髄鞘染色を使用）。

樹状突起束は、大脳皮質を通って（ミニカラムの方向に）垂直に延在する樹状突起の束である。それらは、軸索束の樹状相当物である。

それらは、軸索束と類似の方法で測定できるが、多くの場合、樹状突起を横切する大脳皮質の水平断面を使用して、異なって測定されてきた。従って、個々の樹状突起は、染色断面上の個々の点として見られ、束は、２次元断面内でのそれらの分布に基づいて、これらの点の「クラスタ」として測定される。これらの束の間隔は、その結果、「クラスタ間距離」に基づく。この間隔は、隣接クラスタの境界線間の平均距離、またはクラスタの幾何学的重心間の平均距離のいずれかとして定義され得る。かかる技法の更なる詳細は、Ｇａｂｂｏｔｔ，Ｐ．Ｌ．およびＳｔｅｗａｒｔ，Ｍ．Ｇ．（２０１２）．Ｖｉｓｕａｌ ｄｅｐｒｉｖａｔｉｏｎ ａｌｔｅｒｓ ｄｅｎｄｒｉｔｉｃ ｂｕｎｄｌｅ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｉｎ ｌａｙｅｒ ４ ｏｆ ｒａｔ ｖｉｓｕａｌ ｃｏｒｔｅｘ．Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，２０７ ｐｐ．６５−７７に提供されている。

樹状突起束幅は、大脳皮質を通って（ミニカラムの方向に）垂直に延在する樹状突起の束の幅である。これは、軸索束幅の樹状相当物であり、軸索束と類似の方法で測定され得るが、多くの場合、水平断面（上で、樹状突起束間隔に関して説明したように）を使用して、異なって測定されてきた。この場合、樹状突起「クラスタ」は、樹状突起束幅を構成する平均直径を有する。

本発明の好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、脳の１つ以上の異なる領域、好ましくは、脳の２以上、３以上、４以上、５以上、６以上、７以上、または８以上の異なる領域、最も好ましくは、脳の５以上の異なる領域から取得される。用語「脳の１つ以上の領域」は、全脳を含む。

本発明の好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、脳の皮質の１つ以上の領域もしくは層から取得されるか、または導出される。

好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、皮質の１つ以上の特定の層、好ましくは、表層３、表層５、または表層３〜６から取得される。

更に好ましい実施形態では、表層３〜６も、ＤＴＩ信号解析に有用であり得る軸索束を含むので、パラメータは、表層３〜６から取得される。

好ましくは、脳領域は、海馬傍回（ＰＨＧ）、紡錘状回（Ｆｕｓｉ）、背外側前頭前野９野（ｄｌＰＦＣ）、ヘシュル回（ＨＧ）、側頭平面（ＰＴ）、下頭頂小葉（ＩＰＬ）、中側頭回（ＭＴＧ）および一次視覚野（Ｖ１；１７野）、から成る群から選択される。

本発明のいくつかの実施形態では、脳領域は、好ましくは、皮質灰白質である。

いくつかの好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、前述の領域の１、２、３、４、５、６、７もしくは８から取得されるか、または導出される。

本方法がＡＤとＣＶＤを区別するために使用される本発明の好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、海馬傍回（ＰＨＧ）、紡錘状回（Ｆｕｓｉ）、背外側前頭前野９野（ｄｌＰＦＣ）、ヘシュル回（ＨＧ）および側頭平面（ＰＴ）から成る群から選択された１つ以上の領域から取得されるか、または導出される。本方法がＡＤとＣＶＤを区別するために使用される本発明のいくつかの好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、これらの領域の全部から取得される。本発明の方法で、これらの領域の５つ全部から取得されたか、または導出されたパラメータを使用すると、ＡＤをＣＶＤと区別するために、９４％を上回る予測精度を実現する。

本方法が軽度認知障害（ＭＣＩ）の存在の徴候を取得するために使用される本発明の好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、脳の皮質の１つ以上の領域から、好ましくは、海馬傍回（ＰＨＧ）、紡錘状回（Ｆｕｓｉ；３７野）、背外側前頭前野９野（ｄｌＰＦＣ）、ヘシュル回（ＨＧ）、側頭平面（ＰＴ）、下頭頂小葉（ＩＰＬ）、中側頭回（ＭＴＧ）および一次視覚野（Ｖ１；１７野）、から成る群から選択された１つ以上の領域から取得されるか、または導出される。本方法が軽度認知障害の存在の徴候を取得するために使用される本発明のいくつかの好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、これらの領域の全部から取得される。

本方法がＦＴＤと他の認知症を区別するために使用される本発明の好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、脳の皮質の１つ以上の領域から、好ましくは、海馬傍回（ＰＨＧ）、紡錘状回（Ｆｕｓｉ）、背外側前頭前野９野（ｄｌＰＦＣ）、ヘシュル回（ＨＧ）、側頭平面（ＰＴ）、下頭頂小葉（ＩＰＬ）、中側頭回（ＭＴＧ）およびＶ１、から成る群から選択された１つ以上の領域から、取得されるか、または導出される。本方法がＦＴＤと他の認知症を区別するために使用される本発明の最も好ましい実施形態では、ミニカラムに基づくパラメータは、これらの領域の全部から取得される。

いくつかの好ましい実施形態では、認知障害は、アルツハイマー病（ＡＤ）であり、ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、
（ｉ）左手皮質の上側頭溝、嗅内、帯状回峡、外後頭回、外側眼窩前頭、中側頭、海馬傍回、三角部、鳥距溝（ｐｅｒｉｃａｌｃａｒｉｎｅ）または後帯状回領域のバンク；および
（ii）右手皮質の上側頭溝、楔部、嗅内、中側頭、海馬傍回、中心傍または後帯状回領域のバンク、
から成る群から選択された１つ以上の脳領域から取得されるか、または導出される。

他の好ましい実施形態では、認知障害は、アルツハイマー病（ＡＤ）であり、ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、全脳から取得されるか、または導出される。

本明細書で定義される脳の領域は、好ましくは、Ｂｒｏｄｍａａｎのヒトの皮質の細胞構築学的構成上で定義される（Ｂｒｏｄｍａｎｎ，１９０９）。等価物が、Ｖｏｎ ＥｃｏｎｏｍｏおよびＫｏｓｋｉｎａｓ（Ｖｏｎ Ｅｃｏｎｏｍｏ Ｃ，Ｋｏｓｋｉｎａｓ ＧＮ（１９２５）Ｄｉｅ Ｃｙｔｏａｒｃｈｉｔｅｋｔｏｎｉｋ ｄｅｒ Ｈｉｒｎｒｉｎｄｅ ｄｅｓ Ｅｒｗａｃｈｓｅｎｅｎ Ｍｅｎｓｃｈｅｎ．Ｓｐｉｒｎｇｅｒ， Ｂｅｒｌｉｎｅ（Ｇｅｒｍａｎｙ）（Ｄｒ Ｌｅｅ Ｓｅｌｄｏｎ訳））にもみられ得る。

本発明の方法は、以下で定義するように、他の認知障害または神経精神疾患を区別するためにも使用され得る。本発明の方法が以下に列挙する障害を区別するために使用される場合、解析される脳領域は、以下に列挙する対応する脳領域の１つ以上、より好ましくは、全部を含むべきである。
自閉症： 紡錘状皮質、上側頭溝、眼窩前頭皮質、ｄｌＰＦＣ、下頭頂皮質、一次視覚野、一次聴覚皮質
統合失調症： ｄｌＰＦＣ、背内側ＰＦＣ、帯状回、上側頭回、ＰＨＧ
双極性障害： ＰＨＧ、膝下ＰＦＣ、ｄｌＰＦＣ、帯状
てんかん： 嗅内皮質、ＰＨＧ
失読症： 下頭頂皮質、上側頭回
ダウン症候群： 上側頭回、ＰＨＧ、ｄｌＰＦＣ
パーキンソン病：嗅内皮質、帯状回
筋萎縮性側索硬化症：運動皮質
ハンチントン舞踏病：運動皮質、帯状回
多発性硬化症： 運動皮質、ＭＲＩスキャンで同定されたＭＳ病変を含む皮質領
プリオン病： 一次視覚野、識別可能な縮みのない皮質領と対比して体積収縮を示す皮質領
抑うつ： ｄｌＰＦＣ、背内側ＰＦＣ、帯状回
強迫性障害： 帯状回、ｄｌＰＦＣ、背内側ＰＦＣ
ＡＤＨＤ： 眼窩前頭皮質、ｄｌＰＦＣ、帯状

被験者は、動物、好ましくは、哺乳類、最も好ましくは、ヒトであり得る。いくつかの実施形態では、被験者は、認知障害のあるもの、好ましくは、認知症のあるものであり得る。

いくつかの実施形態では、被験者は、（ｉ）アルツハイマー病（ＡＤ）、（ii）脳血管性認知症（ＣＶＤ）、（iii）軽度認知障害（ＭＣＩ）、（iv）前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）、または（ｖ）レビー小体型認知症（ＤＬＢ）のある被験者である。好ましくは、被験者は、アルツハイマー病、ＦＴＤ、ＣＶＤ、またはＭＣＩをもつ。

他の実施形態では、被験者は、正常脳構造における変化と関連付けられた神経障害のある被験者であり得る。

いくつかの実施形態では、被験者は、自閉症、多発性硬化症（ＭＳ）、てんかん、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、パーキンソン病、統合失調症、双極性障害、失読症、ダウン症候群、ハンチントン舞踏病、プリオン病、抑うつ、強迫性障害、または注意欠陥多動障害（ＡＤＨＤ）のある被験者である。

いくつかの実施形態では、被験者は、１、５、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０または９０歳よりも上である。他の実施形態では、被験者は、５〜１００、１０〜１００、２０〜１００、３０〜１００、４０〜１００、５０〜１００、６０〜１００、７０〜１００、８０〜１００または９０〜１００歳である。他の実施形態では、被験者は、１〜５、５〜１０、１０〜２０、２０〜３０、３０〜４０、４０〜５０、５０〜６０、６０〜７０、７０〜８０、８０〜９０または９０〜１００歳である。

いくつかの実施形態では、被験者は、胎児ではない。対照被験者は、健常被験者または非健常被験者であり得る。

いくつかの実施形態では、対照は、非疾患の対照、認知障害のない対照、典型的に発育した対照または健常な高齢対照として定義され得る。対照被験者は、代替として、「参照」被験者と呼ばれ得る。

本明細書では、用語「対応するミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値」は、比較されているものと同じ脳の領域について行われ、好ましくは同じ条件下で取得された、パラメータまたは値を指す。

例えば、「対応するミニカラムに基づくパラメータ」は、比較されているものと同じ脳の部分に関して行われる拡散ＭＲＩ測定を指し得る。

好ましくは、増加または減少は、有意な増加または減少（例えば、一変量ＡＮＯＶＡ，Ｐ＜０．０５）である。

好ましい実施形態では、本発明の方法は、コンピュータ実装方法である。例えば、本方法は、ソフトウェアを使用して実装され得る。

更なる実施形態では、本発明は、本発明の方法のステップを実行するように構成された少なくとも１つの処理手段を含む、システムまたは装置を提供する。

処理手段は、例えば、１つ以上コンピューティング装置および１つ以上のコンピューティング装置で実行可能な少なくとも１つのアプリケーションであり得る。少なくとも１つのアプリケーションは、本発明の方法のステップを実行するための論理を含み得る。

更なる実施形態では、本発明は、本発明の方法のステップを実行するためにプロセッサを構成するための命令を含むキャリアベアリング（ｃａｒｒｉｅｒ ｂｅａｒｉｎｇ）ソフトウェアを提供する。

対照群（ＣＴＲＬ）、ＡＤ、およびＦＴＤ患者に対する異なる領域内のミニカラム幅（μｍ）を示す。ｄｌＰＦＣおよびＰＨＧの両方で、ＣＴＲＬグループは、ＡＤおよびＦＴＤグループと有意に異なる。ＰＴでは、ＣＴＲＬグループは、ＡＤグループと有意に異なる。 ＣＶＤ、ＡＤ、およびＦＴＤ患者に対する異なる領域内のミニカラム幅（μｍ）を示す。ＣＶＤはｄｌＰＦＣにおいてのみ、ＦＴＤと有意に異なる。 ＣＴＲＬおよびＣＶＤグループに対する異なる領域内のミニカラム幅（μｍ）を示す。ＣＴＲＬグループは、ｄｌＰＦＣおよびＰＨＧの両方に対してＣＶＤグループと有意に異なる。 ＣＴＲＬ、ＭＣＩ、ＡＤおよびＣＶＤグループに対する異なる領域（ｄｌＰＦＣ、ＰＨＧ、ＰＴ、ＨＧおよびＦｕｓｉ）内のミニカラム幅（μｍ）を示す。 異なるグループに対するＭＭＳＥスコアを示す。 異なるグループに対するＮＡＲＴスコアを示す。 対照群、ＣＶＤおよびＡＤを比較するために５つの脳領域：ＰＦＣ、ＨＧ、ＰＴ、ＰＨＧ、およびＦｕｓｉからのミニカラム幅を使用して実施された判別分析から結果として生じた、予測グループ重心およびテリトリをもつマップを示す。 より幅の広いミニカラムはより低い垂直拡散測定と関連していることを示している死後の非認知症脳（対照群、ＭＳおよび自閉症を含む）からのデータのグラフを示す。 試験的な死後画像診断で、認知症における垂直拡散測定の増加は、ミニカラム菲薄化（ｐ＝０．０５、ｎ＝４ ＡＤ対４対照）と一致することが明らかになることを示す。 ＤＴＩバイオマーカーは、ＡＤ病理の度合いを反映する―値がＡＤ病理の重症度に伴い増加する−段階的な効果を有することを示す（データは、４人の対照被験者に対する平均値および４人の可能性が高いＡＤ脳からの個々の小領域値であり−小領域ＰＨＧ、ＨＧ、およびＰＴは異なる特徴的なパターンを示す）。 ６人の被験者からの試験的な生体内での皮質拡散データ（平均拡散率）を示す。各グラフは、単一の被験者からの５つの領域に対する皮質拡散率（ＭＤ）を示す。上欄：２人の対照被験者からのグラフ、中欄：２人のＭＣＩ被験者からのグラフ、下欄：２人のＡＤ被験者。パターンにおけるＰＨＧ特徴（オレンジの対比）は対照群をＭＣＩと区別し、Ｆｕｓｉ特徴（黄色の対比）はＡＤをＭＣＩと区別する。 認知症および他の脳障害の初期および鑑別診断のためのアルゴリズムを例示する流れ図を示す。 単一の対照および単一のＡＤ症例からの皮質拡散データの多領域解析の例を脳領域のリストと共に示す。診断を識別するためのいくつかの対象の領域例が丸で囲まれている。 ミニカラム状偏位の角度と全脳に対して集約された体積分割データの組合せを示す１８のＡＤおよび１８の対照被験者の生体内での比較からのデータを示す。グループの明確な分離が例示され、破線で描かれた大きな分離ゾーン内に単一の異常な対照症例だけが見られる。 ミニカラムの偏位角度に関連した新しいＤＴＩ測定の１つを使用して自閉症および対照群に関する生体内データの比較を示す。

例
本発明は、以下の例でさらに説明し、例中、特に明記しない限り、部分および割合は重量により、度は摂氏である。これらの例は、本発明の好ましい実施形態を示しているが、実例として与えられているだけであることを理解すべきである。前述の説明およびこれらの例から、当業者は、本発明の本質的な特質を確かめることができ、その精神および範囲から逸脱することなく、本発明を様々な利用および状況に適応させるために、本発明の様々な変更および修正を行うことができる。従って、当業者には、前述の説明から、本明細書で示して説明するものに加えて、本発明の様々な修正が明らかであろう。かかる修正も、添付のクレームの範囲に含まれることを意図する。

本明細書に記載する各参照の開示は、参照により全体として本明細書に組み込まれる。

例１：死後の脳組織の微細構造解析
方法

被験者：
ホルマリン固定脳組織を、５９歳〜１０１歳の年齢で死亡した５８人の成人（２０人の健常対照群、１８人のＭＣＩ被験者、および２０人の確認されたＡＤ患者）から採取した（次の段落に記述するように、もっと若い対照被験者の追加の集合も調査した）。健常対照群には、神経性疾患も精神疾患もなかった。脳は、ＯＰＴＩＭＡコホート−加齢および認知機能低下のプロスペクティブな長期臨床病理学的調査−から引き出された、Ｔｈｏｍａｓ Ｗｉｌｌｉｓ Ｏｘｆｏｒｄ Ｂｒａｉｎ Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎの一部であった。被験者は、存命中にいくつかの時点において認知力検査を受けた。ＭＭＳＥおよび全国成人読解テスト（ＮＡＲＴ）からの結果を本研究で使用した。ＭＣＩ被験者は、存命中の臨床的評価により、そのようなものとして同定されて、死亡時にはＡＤの基準を満足しなかった。ＡＤ患者は、死後、Ｂｒａａｋ病期のＶ／ＶＩと確認された。症例を、もっと大規模なＴｈｏｍａｓ Ｗｉｌｌｉｓコレクションから選択し、ペアの照合はできなかったが、できるだけ比較可能なグループ平均固定時間および死亡年齢を得た。グループごとの人口統計学的情報は、表１で見られる。アルコールまたは違法薬物乱用の併存疾患は、我々の標本の記録では検出されなかった。最も一般的な死因は、気管支肺炎および心不全であった。このプロジェクトは、英国研究倫理サービスの承認、研究コード０７／Ｈ０６０５／６９、を得て実施し、全ての被験者および家族の代理人からインフォームドコンセントを得た。脳を二分し、第三者によってランダムなコードを割り当てて、測定値が診断に対して見えないようにした。左大脳半球だけが研究に利用でき、これを１０％ホルマリン中に固定した。Ｃｏｎｓｏｒｔｉｕｍ ｔｏ Ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ａ Ｒｅｇｉｓｔｒｙ ｆｏｒ Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ Ｄｉｅｓｅｓ（ＣＥＲＡＤ）の基準および割り当てたＢｒａａｋスコアに従った診断の確証のために、異なる脳領域からの標本を採取した。クロイツフェルト‐ヤコブ病、パーキンソン病、レビー小体病、ハンチントン舞踏病、脳血管疾患、および脳腫瘍を含む、他の病理の実質的な徴候が示された脳を除外した。

ＯＰＴＩＭＡコホートからのＣＶＤ症例を、小血管疾患、微小梗塞、粥状動脈硬化（大血管梗塞のエビデンスがあった２つの症例において）、ならびに前頭、側頭および頭頂葉神経病理学的標本中に老人斑がないか、またはごく疎らにしか存在しないＢｒａａｋ ＮＦＴ病期のＩ／ＩＩ以下の組合せを含む脳血管疾患と関連付けられた認知症があるとして定義した。ＦＴＤ症例では、わずかなＡＤ病理（ほとんどの症例にはＡＤ病理がなく、３つの症例では、軽症のＡＤ病理があり（Ｂｒａａｋ病期Ｉ／ＩＩ、プラークなし）、１つの症例には注目すべきＡＤ病理（Ｂｒａａｋ病期Ｖ／ＶＩ、疎らなプラーク）があった）がある、確かなＴＤＰ−４３であることを実証した。これらの症例には、大血管梗塞、微小梗塞のエビデンスがなく、かつ：粥状動脈硬化、小血管疾患、およびアミロイド血管症がないか、または軽度であることを含め、注目すべき脳血管疾患のエビデンスもなかった。被験者は、前頭側頭葉認知症の診断、または３つの症例では、運動ニューロン疾患型を含む（パーキンソン病は除外した）前頭葉認知症の診断を受け取っていた。
ＡＤ、ＭＣＩおよび対照被験者は、以前の研究で報告したのと同じであった（Ｃｈａｎｃｅら、Ｖａｎ Ｖｅｌｕｗら）。

神経心理学：
被験者は、存命中に定期神経心理学的検査を受けた（通常、６か月ごと）。本研究では、解剖学的相関を探すために３つの神経心理学的検査のスコアを使用した。一般に臨床で用いられているＭＭＳＥスコアを、全体的な記憶および認知機能低下に対する標準的な評価として使用した。ＮＡＲＴスコアは、信頼性のある発病前のＩＱ推定であることが示されている（ＭｃＧｕｒｎら ２００４）ので、使用した。別の包括的な認知機能低下試験、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ（ＣＡＭＣＯＧ）スコアも考慮したが、それは全ての点に関してＭＭＳＥスコアと非常に良く似ていて（Ｐｅａｒｓｏｎのｒ＝０．９８；ｐ＼０．０１）、解析に対して更に何も追加しなかったので、更なる解析には含めなかった。

組織のサンプリングおよび処理：
対象領域（ＲＯＩ）に５つの脳領域を含めた。これらには、ミニカラム組織と認知スコアとの間の相関関係が、以前、ＡＤ（Ｖａｎ Ｖｅｌｕｗら）、背外側前頭前野ブロードマン９野（ｄｌＰＦＣ，ＢＡ９）および側頭平面（ＰＴ）において報告されている２つの領域を含めた。ヘシュル回（ＨＧ）内の一次聴覚野からのデータも含め、それは、ＡＤに対して以前に報告されている（Ｃｈａｎｃｅら）。追加として、腹側／内側側頭葉領域：海馬傍回（ＰＨＧ）および、症例のサブセットに対して、紡錘状回（Ｆｕｓｉ）からデータを収集した。

プラークおよび濃縮体病理に対する総合的な臨床神経病理学的レーティングをＢｒａａｋ病期スケールに関して提供した。追加として、本研究で調査中の３つの広範な領域を代表する３つの領域：内側側頭葉領域、上側頭葉、および前頭前野、における濃縮体密度およびプラーク負荷をさらに正確に推定するために、定量組織学的評価を実施した。

上前頭回を含む組織のブロックを左半球の中央から採取することによりｄｌＰＦＣをサンプリングした。ｄｌＰＦＣ ＲＯＩの前方限界および後方限界を、半球の内側面上の標識を参照して定義した−後方限界は、脳梁の膝節の先端から引いた鉛直線によって形成し、前方限界は、傍帯状溝の前尖から垂直であった。５−ｍｍの厚い標本ブロックを、これらの範囲内の背側脳表面から、上前頭回の限界の側方に下向きに、切り裂いた。ＰＨＧを、別の場所で定義するとおり（ＭｃＤｏｎａｌｄら ２０００）ＲＯＩ内でサンプリングした。要約すれば、ＲＯＩの限界が、海馬の最後部として定義された、後側境界、海馬が扁桃体と融合する点として定義された前側境界によって与えられ、上方境界は海馬と海馬台の間の融合であった。両方のＲＯＩの前方限界および後方限界に関して、無作為化位置からブロックを採取した。切片を作るために、ブロックを３０％のショ糖溶液に４週間液浸して生体組織の凍害を防ぎ、その間、溶液は定期的に新しくした。その後、それらを凍結させて、−８０℃で保管した。クリオトーム（ｃｒｙｏｔｏｍｅ）を使用して、スライドに乗せるための３０−ｌｍ厚さの切片をカットした。ニューロンを可視化するために（ミニカラム幅を測定するため）、切片をクレシルバイオレットでニッスル染色した。各ＲＯＩを、２つの非連続なスライド上で解析した（スライドは、ＲＯＩ内で５ｍｍまでの単位で分離した）。ミニカラム切片間の連続切片も、メタンアミン銀染色およびＡＴ８免疫組織化学的検査を使用して、プラークおよび濃縮体の範囲を定量化するために取得した。

組織染色および免疫組織化学的検査：
高齢被験者（若年対照グループを除外する）のｄｌＰＦＣおよびＰＨＧでの老人斑を実証するために、メテナミン銀染色を３０−ｌｍ厚さの切片に適用し、乾燥器内で６０℃で９０分間、溶液中で加熱した。対比染色のために、クレシルバイオレット（０．１％）を使用した。ｄｌＰＦＣおよびＰＨＧの両方で濃縮体病理を評価するたに、３０−ｌｍ厚さの切片を、Ｉｎｎｏｇｅｎｅｔｉｃｓから取得したリン酸化依存性の抗タウ単クローンマウス抗体ＡＴ８と反応させた。１：１，５００の一次抗体濃度を室温で６０分間、温置した。ＨＲＰウサギ／マウス二次抗体を４５分間適用し、ニッケル増強ジアミノベンジジンをヘマトキシリン対比染色と共に使用して、染色を可視化した。

画像解析
以前の研究（Ｃｈａｎｃｅら ２０１１）に関して記述したように、プラーク負荷を評価して、濃縮体をカウントした。要するに、標準化された検索パターンを使用して、ＲＯＩの４つのデジタル顕微鏡写真上でグリッド点をカウントすることにより、プラークによって覆われた無傷組織の割合を取得して、プラーク負荷を計算した。濃縮体は、代替検索パターンを使用して、生（ｌｉｖｅ）のコンピュータ化顕微鏡画像上で６４０ ９ ４００ｌｍ集計フレームの複数設置を使用して、カウントした。濃縮体密度は、結合した錐体細胞層IIIおよびＶからｍｍ^２当たりで計算した。ミニカラム幅は、半自動画像解析を使用して定量化した。この方法およびその検証も、以前に詳細に記述されている（ＣａｓａｎｏｖａおよびＳｗｉｔａｌａ ２００５；Ｂｕｘｈｏｅｖｅｄｅｎら ２０００）。要約すると、ミニカラム幅は、高密度コア領域とコアの周囲の関連した末梢神経網空間の結合された幅から計算される。ミニカラムはコアの両方の周囲から構成されると解釈される。ミニカラムは、コアとその末梢の両方から構成されると解釈される。我々が以前に報告した（例えば、Ｃｈａｎｃｅら ２００６ａ，２０１１；Ｄｉ Ｒｏｓａら ２００９）ように、測定は、実際上、ミニカラムの中心間の間隔の推定であることは、注目に値する。ある研究では、幅はコアの幅だけとして、また間隔はコア間の空間だけとして定義されるが、これらの境界の指定は、中心間からの周期性よりも明白ではない傾向があり、中心間は、より広い文献に最も容易に関連する測定である（Ｐｅｔｅｒｓ ２０１０）。測定値に関して、サンプリングのために、各ＲＯＩからの２つの切片を使用した。各ＲＯＩにおいて各被験者に対して４枚の写真を撮り、各顕微鏡写真は、範囲内の約１ｍｍ^２の領域を含む。視野は、溝の基底（ｆｕｎｄｉ ｏｆ ｓｕｌｓｉ）または回の尖部などの高皮質湾曲の領域を除外した［しかし、ミニカラムは依然として明確に確認でき、高湾曲は細胞分布に影響を及ぼす（Ｃｈａｎｃｅら ２００４）］ランダム検索パターンによって選択した。ミニカラムは、層IIIで最もはっきりとしており、そのため、ミニカラム検出はその層を中心とした。写真は、Ｏｌｙｍｐｕｓ ＢＸ４０顕微鏡を用いて、４９対物レンズを通して取得した（図１）［更なる詳細については、Ｄｉ Ｒｏｓａら（２００９）およびＣｈａｎｃｅら（２００４）に見られる］。

統計的解析：
統計的解析は、ＳＰＳＳソフトウェア（バージョン１７．０）を使用して実施した。Ｏｎｅ−ｗａｙ ＡＮＯＶＡを使用して、ｄｌＰＦＣおよびＰＨＧプラークおよび濃縮体、ｄｌＰＦＣおよびＰＨＧミニカラム幅に対する主効果、ならびに標本グループ内の神経心理学的スコアを比較した。分散の均一性のＬｅｖｅｎｅ検定を使用して、分散の平等を評価した。主効果が見られたところで、独自の標本ｔ検定を使用して、グループ間の平均の差に注目した。事後検定として、Ｆｉｓｈｅｒの最小有意差（ＬＳＤ）、またはデータの不均質分布の事例ではＤｕｎｎｅｔｔのＴ３検定を使用した。ペア標本ｔ検定を使用して、各診断グループ内で病理（プラークおよび濃縮体）を比較し、反復測定ＡＮＯＶＡを使用して、ｔ検定で明らかになった知見を確認した。さらに、Ｐｅａｒｓｏｎの相関解析を使用して、ＩＱとＭＭＳＥスコアとの間の関係を比較した。ミニカラム幅に関する年齢の影響も、正常老化被験者におけるＰｅａｒｓｏｎの相関によって評価した。グループを高ＩＱスコアおよび低ＩＱスコアで分割した際に、独自の標本ｔ検定を使用して、ＡＤ患者における病理学的な差異を探求した。潜在的な共分散を、死亡年齢、固定時間、死後間隔、および脳総重量として同定した。これらのうち、脳重量（Ｆ＝８．２３；ｄｆ＝２，５５；ｐ＼０．０１）および死亡年齢（Ｆ＝７．６２；ｄｆ＝２，５５；ｐ＼０．０１）がグループ間で異なっていた。従って、これら２つの共分散の影響は、それらをＡＮＯＶＡに取り込むことにより常に検査した。

年齢は、ＡＤまたはＦＴＤグループのいずれと比較しても、ＣＴＲＬおよびＣＶＤグループの両方に対して、有意に異なる。

結果
脳血管疾患
人口統計：
脳重量は、診断グループ間で有意に異なり（一変量ＡＮＯＶＡ；Ｆ＝６．１、ｄｆ３，７２，Ｐ＜０．０１）；脳は、対照群においてＭＣＩおよびＣＶＤより重く、全てのグループは、ＡＤ症例よりも重かった。死亡年齢は、主に、ＡＤ症例は他のグループでの症例よりも若い年齢で死亡しているために、診断グループ間で有意に異なっていた（一変量ＡＮＯＶＡ；Ｆ＝６．３、ｄｆ ３，７５，Ｐ＜０．０１）。
死後間隔はグループ間で異なっておらず（Ｆ＝１．４、ｄｆ ３，７０，Ｐ＝０．２４）、固定時間はグループ間で異なっていなかった（Ｆ＝０．８、ｄｆ ３，７５，Ｐ＝０．５３）；従って、これらは後のＡＮＯＶＡにおいて共分散として含めなかった。

ミニカラム測定：
ミニカラム測定は、正規分布に対するＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ検定にパスした；従って、反復測定ＡＮＯＶＡをこれらのデータに適用した。分散の均一性に対する低いＢｏｘのＭ検定の結果（Ｐ＜０．０５）（これはクリティカルなＰ＝０．００１レベルを下回っていないが）のために、Ｐｉｌｌａｉのトレース基準をこれらの検定内で使用した。ミニカラム幅の測定に対して、診断の有意な主効果（Ｐｉｌｌａｉのトレース、Ｆ＝４．０、ｄｆ ３，６０，Ｐ＝０．０１）および診断と脳領域との間の有意な相互作用（Ｐｉｌｌａｉのトレース、Ｆ＝３．７，ｄｆ １２，１７７，Ｐ＜０．０１）があった。事後ｔ検定で効果を明確にした：ＡＤでは、対照群と比較して、全脳領域においてミニカラム幅が減少した（全ての皮質領に対してＰ＜０．０５）。ＣＶＤでは、ミニカラム幅は、対照群と比較して、２つの脳領域：前頭前野（ｔ＝２．３，ｄｆ ３５，Ｐ＜０．０５）および海馬傍回（ｔ＝３．６，ｄｆ ３２，Ｐ＜０．０１）で減少した。ＣＶＤをＡＤと区別する場合、ミニカラム幅は、ＣＶＤでは、紡錘状皮質内で保たれており（ＡＤより有意に広い；ｔ＝５．４，ｄｆ ３２，Ｐ＜０．０１）、ＣＶＤでは側頭平面内でミニカラム幅が保たれる傾向があった（ＡＤより広い；ｔ＝１．７，ｄｆ ３４，Ｐ＜０．１）。別々の脳領域のこれらの事後検定では、ＭＣＩ症例は、対照群と比較して、いずれの領域に対しても有意に減少したミニカラム幅はなかった（しかし、組み合わせた統計的検定を、ＰＴ、ＰＨＧおよびＰＦＣを含む、複数の領域に適用する場合、これらのＭＣＩ症例で全体的な減少が検出されることが以前に示されている（Ｖａｎ Ｖｅｌｕｗら ２０１２））。ＭＣＩと比較して、ＡＤ症例では、ＰＦＣ（ｔ＝４．３，ｄｆ ３６，Ｐ＜０．０１）、紡錘状（ｔ＝５．０，ｄｆ ３３，Ｐ＜０．０１）でミニカラム幅の減少、ヘシュル回（ｔ＝１．６，ｄｆ ３６，Ｐ＝０．０６）で境界減少があり、他方、ミニカラムは、ＰＨＧおよびＰＴで十分に薄く、これらの領域に対して、ＭＣＩ症例はＡＤと有意には異なっていなかった。
脳重量は有意な共分散だった（Ｆ＝７．８，ｄｆ １，６０，Ｐ＜０．０１）ので、ｍＡＮＯＶＡに含めた（しかし、他の有意な相互作用は示さなかった）。年齢は有意な共分散ではなく（Ｆ＝０．０８，ｄｆ １，５９，Ｐ＝０．７８）、他のデータ相互作用に有意な影響を及ぼさなかったので、メインｍＡＮＯＶＡに含めなかった。

神経病理学的マーカー：
本研究での、対照、ＭＣＩおよびＡＤ被験者におけるプラークおよび濃縮体の測定値は、調査した３つの脳領域に対して、以前に報告している。しかし、本明細書では、２つの新しいグループの症例：ＣＶＤおよび（以下を参照）ＦＴＤとの比較のために、更なる解析を報告する。プラークおよび濃縮体の測定値は、多くの被験者が、ＡＤを除く全ての診断グループで、ゼロに近い値を有した床効果のために、正規分布に対するＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ検定に失敗した（ＡＤグループは、３つの全ての脳領域からのデータに対してこの検定をパスした）。従って、グループ比較のために、ノンパラメトリック検定を使用した。

老人斑
プラークで覆われた％皮質領（本明細書では「％プラーク領域」と記述）が、上側頭葉、内側側頭葉領域および前頭前野の各々に対して診断グループ間で有意に異なった（全領域に対する独自の標本Ｋｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ検定Ｐ＜０．０１）。事後のＭａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ検定で、ＡＤ被験者は、対照群およびＣＶＤ症例と比較して、３つ全部の脳領域でより大きな％プラーク領域を有することを確認した。ＭＣＩは、これらのグループの間で中程度で、内側側頭葉領域において対照群（Ｕ＝３４．０，Ｚ＝−４．２，Ｐ＜０．０１）およびＣＶＤ（Ｕ＝２．０，Ｚ＝−４．８，Ｐ＜０．０１）の両方よりもプラーク負荷が高かったが、前頭前野または上側頭葉領域では、対照群またはＣＶＤと違いがなかった。

全体として、ＡＤは、全ての領域でプラーク負荷が増加したが、ＣＶＤは、対照群と同様に、プラーク負荷が比較的低かった。ＭＣＩは、内側側頭葉領域では、ＡＤと同様にプラーク負荷が増加していたが、他の領域では、ＣＶＤおよび対照群と同様にプラーク負荷が低くて、中程度に見えた。

神経原線維濃縮体
上側頭葉、内側側頭葉領域および前頭前野の各々に対して、濃縮体数／ｍｍ^２が診断グループ間で有意に異なった（全領域に対する独自の標本Ｋｒｕｓｋａｌ−Ｗａｌｌｉｓ検定Ｐ＜０．０１）。事後のＭａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ検定で、ＡＤ症例は、対照群、ＭＣＩおよびＣＶＤと比較して、３つ全部の脳領域でより大きな濃縮体密度を有したことが示された（全部Ｐ＜０．０１）。ＣＶＤ症例は、また、対照群と比較して、３つ全部の領域内により多くの濃縮体があった（全領域Ｐ＜０．０５）が、ＭＣＩは、対照群と比較して、１つの領域：ＰＨＧにだけより多くの濃縮体があった（Ｕ＝７４．５，Ｚ−３．２，Ｐ＜０．０１）。ＭＣＩにおけるＰＨＧの選択的脆弱性も、この領域に対して、濃縮体密度が、ＣＶＤ症例におけるよりも同様に大きい（Ｕ＝１０１．０，Ｚ＝−１．９，Ｐ＝０．０５）が、他の２つの領域に対しては、濃縮体密度は、ＣＶＤにおけるよりもわずかに大きいだけ（統計的には有意ではないが）であったために、注目に値した。

前頭側頭型認知症
残念ながら、大部分のＦＴＤ症例でのミニカラム解析で、腹側および内側側頭葉組織標本が利用できなかった。従って、ＰＦＣ、ＰＴおよびＨＧ領域だけをＦＴＤミニカラムの解析に含めた。ミニカラムデータは、正規分布に対するＫｏｌｍｏｇｏｒｏｖ−Ｓｍｉｒｎｏｖ検定および分散の均一性に対するＢｏｘのＭ検定結果にパスし、従って、ｍＡＮＯＶＡを適用した。

ＦＴＤを含む人口統計：
脳重量は、診断グループ間で有意に異なり（一変量ＡＮＯＶＡ；Ｆ＝１２．０，ｄｆ ４，８５，Ｐ＜０．０１）；脳は、対照群において、全てのグループと比較して重く、ＡＤ症例およびＦＴＤ症例は、対照群、ＭＣＩおよびＣＶＤよりも軽く、ＦＴＤ症例は他の全てのグループより軽かった。死亡年齢は、ＡＤおよびＦＴＤ症例では他のグループの被験者よりも若い年齢で死亡しているために、診断グループ間で有意に異なっていた（一変量ＡＮＯＶＡ；Ｆ＝７．７、ｄｆ ４，８７，Ｐ＜０．０１）。固定時間はグループ間で異なっておらず（Ｆ＝１．４、ｄｆ ４，８７，Ｐ＝０．２４）、従って、メインｍＡＮＯＶＡにおける共分散として含めなかった。死後間隔もグループ間で異なっていなかった（Ｆ＝２．１、ｄｆ ４，７９，Ｐ＝０．０９）が、これは弱い傾向（すなわち、Ｐ＜０．１）であったので、共分散として有意性に対して検査された。ＰＭＩは、有意な共分散ではなく（Ｆ＝２．４，ｄｆ １，６４，Ｐ＝０．１３）、他のデータ相互作用の有意性に著しく影響を及ぼさなかったので、それは、メインｍＡＮＯＶＡには含めなかった。年齢も有意な共分散ではなかった（Ｆ＝０．６，ｄｆ １，７２，Ｐ＝０．４３）。しかし、ＦＴＤ被験者は、ＡＤを除き、他のグループよりも有意に若い年齢で死亡したので、ｍＡＮＯＶＡにおけるその効果が調査され、その包含は、他のデータ相互作用に影響した（以下を参照）。脳重量は、有意な共分散（Ｆ＝５．７，ｄｆ １，７３，Ｐ＜０．０５）であり、そのためｍＡＮＯＶＡに含めた（しかし、他の有意な相互作用は示さなかった）。

ミニカラム測定：
ミニカラム幅の測定に対して、診断と脳領域との間の有意な相互作用（Ｆ＝４．１、ｄｆ ４，７３、Ｐ＜０．０１）、および診断の主効果の傾向（Ｆ＝２．２、ｄｆ ４，７３、Ｐ＝０．０８）があった。Ｐｉｌｌａｉのトレース基準も脳領域間の全体的な差異の傾向を明らかにした。しかし、共分散として年齢を含めると、有意な共分散ではないが（以下を参照）、この傾向の喪失という結果となった（Ｆ＝０．７、ｄｆ ２，７１、Ｐ＝０．５２）が、診断と脳領域との間の相互作用は残った（Ｆ＝２．４、ｄｆ ８，１４４、Ｐ＜０．０５）。

事後検定で、ＦＴＤを、ＡＤを除く他のグループと区別する対比パターンを確認した。対照群と比較して、ミニカラム菲薄化が、前頭前野（ｔ＝３．７，ｄｆ ２８，ｐ＜０．０１）および側頭葉連合野（ｔ＝２．２，ｄｆ ３０，ｐ＜０．０５）にはあったが、一次聴覚野ＨＧにはなかった。ＭＣＩおよびＣＶＤと比較して、ＦＴＤにおける菲薄化は、前頭前野に対してだけ顕著であった（ＭＣＩ対ＦＴＤ：ｔ＝４．７，ｄｆ ２６，ｐ＜０．０１；ＣＶＤ対ＦＴＤ：ｔ＝２．４，ｄｆ ２５，ｐ＜０．０５）。ＡＤと比較すると、これら３つの脳領域におけるミニカラム幅は、ＦＴＤ症例と異なっていなかったが、ＨＧ皮質ではＡＤにおいてより大規模な菲薄化の傾向があった（ｔ＝１．７，ｄｆ ２７，ｐ＜０．０９）。

神経病理学：
脳血管疾患でのグループ比較に対して既に確証したように、％プラーク領域および濃縮体数／ｍｍ^２も、ＦＴＤデータを含めて、診断間で異なった（全ての測定Ｐ＜０．０１）。事後検定で、ＦＴＤは、ＣＶＤ症例と同じレベルのこれらの病理マーカーを有し、（しかし、より高い濃縮体数／ｍｍ^２の傾向があり；Ｍａｎｎ−Ｗｈｉｔｎｅｙ Ｕ＝７４．５，Ｚ＝−１．７，ｐ＝０．０９）全てのマーカーは、ＦＴＤに対しては、ＡＤに対してより低かった（全ての測定Ｐ＜０．０１）ことを確認した。ＦＴＤ症例は、ＰＨＧ内でＭＣＩ症例よりも低いレベルの神経病理学的マーカー（プラーク領域、Ｕ＝２．０，Ｚ＝−４．４，ｐ＜０．０１、および濃縮体密度、Ｕ＝４２．５，Ｚ＝−２．６，ｐ＜０．０１、の両方）およびＰＴ内で低いプラーク領域（Ｕ＝５０．０，Ｚ＝−２．５，ｐ＜０．０５）を有した。対照群と比較して、プラークおよび濃縮体は、ＰＨＧを除き、ＦＴＤにおいて異なっておらず、ＰＨＧでは、％プラーク領域は対照群で大きかった（Ｕ＝５９．０，Ｚ＝−２．２，ｐ＜０．０５）。

相関解析
全ての被験者にわたって全体的な相関を検査した後、事後検定を続けて、診断グループ内の関係性の程度を判断した。

年齢：
ミニカラム幅に対して、前頭前野だけが、全ての症例にわたって年齢との相関を示した（ｒ ０．３１，ｐ＜０．０１）（より高齢で死亡した被験者は、ミニカラム幅がより広かった）。他のどの領域もこの効果を示さなかった。しかし、診断グループ内で、ＣＶＤ症例は、年齢と、紡錘状ミニカラム幅（ｒ −０．６８，ｐ＜０．０１）およびＰＨＧミニカラム幅（ｒ −０．５３，ｐ＝０．０５）の両方との間に負の相関関係があるという点で他と異なった（高齢でのミニカラム菲薄化）。

全ての症例にわたる神経病理学的マーカーに対して、年齢だけがＳＴＧにおける濃縮体密度と負の相関関係があった（ｒ −０．３４，ｐ＜０．０１）。更なる事後調査で、年齢だけが、ＳＴＧ（ｒ −０．６５，ｐ＜０．０１）およびＰＨＧ（ｒ −０．６４，ｐ＜０．０１）で、ＡＤ症例（より高齢の被験者は濃縮体密度がより低かった）における濃縮体密度と相関関係があったことを確認した。

より高齢で死亡したドナーも、より高いＭＭＳＥ（ｒ ０．５５，ｐ＜０．０１）およびＩＱ（ｒ ０．３６，ｐ＜０．０１）スコアを有していた。診断グループ内で、ＩＱスコアとの関係性は、対照（ｒ ０．５０，ｐ＜０．０５）およびＡＤ（ｒ ０．４８，ｐ＜０．０５）グループの両方に対して正であった。

脳重量：
データセット全体にわたり、全脳領域に対して、重たい脳は幅広いミニカラムと関連していた。対照群内で、ＨＧは、この関係性が真（ｒ ０．５４，ｐ＜０．０５）であった唯一の脳領域であり、紡錘状皮質または他の連合脳領域に対して関係性は見つからなかった。ＣＶＤ症例は、ＰＴミニカラム幅と脳重量（ｒ＝０．５３，ｐ＜０．０５）およびＨＧミニカラム幅と脳重量（ｒ＝０．５５，ｐ＝０．０５）との間に正の関係性を示しているという点において、ＭＣＩおよびＡＤ症例と異なっており、他方、ＭＣＩは、紡錘状ミニカラム幅と脳重量（ｒ＝０．５５，ｐ＜０．０５）との間に正の関係性を示し、ＡＤは同様の傾向（ｒ＝０．０５０，ｐ＝０．０６）を示していた。

全ての症例にわたる神経病理学的マーカーに対して、より重たい脳重量は、ＰＨＧ（ｒ＝−０．３０，ｐ＜０．０１）およびＰＦＣ（ｒ＝−０．２３，ｐ＜０．０５）でのより少ない神経原線維濃縮体と関連があった。他の相関関係は見つからなかった。診断グループ内での更なる事後解析では、脳重量と任意の病理マーカーとの間に相関関係は見つからなかった。
全ての症例にわたり、より大きな脳のドナーは、より高いＭＭＳＥ（ｒ＝０．５６，ｐ＜０．０１）およびＩＱ（ｒ＝０．４０，ｐ＜０．０１）スコアを有していた。診断グループ内での事後調査で、この関係はＡＤグループにおいてのみ一致したことが分かった（ＭＭＳＥ：ｒ＝０．５７，ｐ＜０．０１；ＩＱ：ｒ＝０．５２，ｐ＜０．０２）。

ミニカラムおよびＡＤ病理：
全ての被験者にわたり、各脳領域内で、％プラーク領域および濃縮体密度は相互に正に相関した。診断グループ内で、ＳＴＧ内の％プラーク領域は、ＰＦＣ内の％プラーク領域と相関関係があった。これは、ＳＴＧ濃縮体密度とＰＦＣ濃縮体密度との間（ｒ＝０．７０，ｐ＜０．０１）にも相関関係があったＣＶＤ症例（ｒ＝０．６５，ｐ＜０．０１）に当てはまった。ＭＴＬにおける病理の程度は、他の変数とあまり一貫して相関せず、ＣＶＤでは関係性を示さなかったが、他方、ＦＴＤでは、ＰＦＣプラークおよび濃縮体は相互に（ｒ＝０．９５，ｐ＜０．０１）、およびＭＴＬ％プラーク領域と（ＰＦＣプラーク：ｒ＝０．９２，ｐ＜０．０１；ＰＦＣ濃縮体：ｒ＝０．９８，ｐ＜０．０１）高度に相関関係があった。前頭前野では、より幅の広いミニカラムはより低い％プラーク領域と関連があった（以前に報告したとおり；Ｖａｎ Ｖｅｌｕｗら ２０１２）。ミニカラム幅と病理との間に同様の関連を示した他の領域は、より狭いミニカラム幅が、内側側頭葉および他の領域（ＭＴＬおよびＰＦＣ）内でのプラークおよび濃縮体の増加と関連を示した、紡錘状皮質であった。診断グループ内で、これらの効果は、増加した％プラーク領域が、ＰＨＧ（ｒ＝−０．４７，ｐ＜０．０５）およびＰＦＣ（ｒ＝−０．４７，ｐ＜０．０５）の両方における減少したミニカラム幅と関連を示した、ＡＤにおいて主に見られた。１つの注目すべき対照的な関係は、ＰＦＣにおけるミニカラム幅と病理との間の関係が、プラーク（ｒ＝０．７０，ｐ＜０．０５）および濃縮体（ｒ＝０．６８，ｐ＜０．０５）の両方に対して反対方向（正）であった、ＦＴＤグループにおいて見られた。

すべての症例にわたり、ＰＦＣおよびＰＴにおけるミニカラム幅は、相互に相関した（ｒ＝０．４８，ｐ＜０．０１）。診断グループ内で、これは、ＭＣＩ、ＡＤおよびＣＶＤだけでなく、対照群（ｒ＝０．５４，ｐ＜０．０５）においても見られた。それと対照的に、ＰＨＧおよび紡錘状におけるミニカラム幅も、全ての症例（ｒ＝０．３７，ｐ＜０．０１）にわたり、相互に相関が認められたが、これは、認知症グループ（ＣＶＤ：ｒ＝０．６６，ｐ＜０．０５；ＡＤ：ｒ＝０．８０，ｐ＜０．０１）における相関関係によるもので、対照群（ｒ＝０．０４，ｐ＝０．８９）またはＭＣＩ（ｒ＝０．３９，ｐ＝０．１３）では見られなかった。

神経心理学および神経病理学：
ＰＦＣ、ＰＨＧ、およびＰＦ（参照）に対して以前に報告したように、全ての被験者にわたり、紡錘状皮質内のより幅の広いミニカラム幅は、より高い認知スコア；ＭＭＳＥ（ｒ＝０．４６，ｐ＜０．０１）およびＩＱ（ｒ＝０．２８，ｐ＜０．０５）、と相関関係があった。診断グループ内で、この効果は主に、紡錘状皮質内のミニカラム菲薄化がより低いＭＭＳＥ（ｒ＝０．４７，ｐ＜０．０５）およびより低いＩＱスコア（ｒ＝０．６，ｐ＜０．０１）と関係性があったＡＤにおいて見られた。それと対照的に、ＣＶＤでは、この関係性は、適用されず、錘状皮質内および他の全ての脳領域内のミニカラム幅は、認知スコアとやや（有意ではないが）負の関係性を示した。ＦＴＤに対して、認知スコアと、どの領域のミニカラム幅との間にも明らかな関係性はなかった。

ＰＨＧ、ＳＴＧおよびＰＦＣ（すなわち、神経障害マーカーを測定した領域の全て）内の％プラーク領域および濃縮体密度に対して、全ての症例にわたり、ＭＭＳＥスコアと有意の負の相関関係があった。全領域で濃縮体密度に対してＩＱとも負の相関関係があったが、他方、％プラーク領域に対しては、負の関係性はＳＴＧ（ｒ＝−０．２５，ｐ＜０．０５）に対してのみ明らかであった。診断グループ内で、より高い濃縮体密度と、より低い検定スコア（ＭＭＳＥおよびＩＱの両方）との間の関係性が、ＡＤグループ内で、特に、ＰＨＧ（ＭＭＳＥ：ｒ＝−０．６２，ｐ＜０．０１；ＩＱ：ｒ＝−０．５２，ｐ＜０．０５）内の病理と関連して、ＣＶＤグループ内で、特に、ＳＴＧ（ＩＱ：ｒ＝−０．５２，ｐ＜０．０５）内の濃縮体と関連して、見られた。

例２：予測モデル
例１で使用されたのと同じデータであるが、異なる形式の統計的解析、すなわち、１つのケースの状態を、他の全てのケースから導出したモデルに基づいて予測し、次いで、このプロセスを全てのケースに対して繰り返し、その結果、データセット内の全てのケースに対して、データセット全体から導出した判別関数モデルの予測値の最終解析となる、一個抜き交差検証（ｌｅａｖｅ−ｏｎｅ−ｏｕｔ ｃｒｏｓｓ−ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）を適用した。それは、標準形式の解析であり、このケースではＳＰＳＳ統計ソフトウェアを使用して実施した。

判別関数解析を使用して、症例を診断グループに分類するための予測モデルを生成した。生体における神経撮像法に対する標的として感度および特異性推定を提供し得る多領域ミニカラムデータの異なる診断可能性を判断することは興味深い。ＳＰＳＳを用いて判別関数解析を実施して、初期診断可能性（対照群、軽度認知障害（ＭＣＩ）、およびアルツハイマー病（ＡＤ））ならびに鑑別診断（ＡＤ、脳血管性認知症（ＣＶＤ）、および前頭側頭型認知症（ＦＴＤ））を調査した。

鑑別診断、ＡＤ対脳血管疾患：
対照群、ＣＶＤおよびＡＤを比較するために、５つの脳領域：ＰＦＣ、ＨＧ、ＰＴ、ＰＨＧ、およびＦｕｓｉからのミニカラム幅を使用して、判別分析を実施した。結果として生じた、予測グループ重心およびテリトリをもつマップを図７に示す。

解析で、元のグループ症例の７５％が正確に分類された。ＰＦＣ、Ｆｕｓｉ、およびＰＨＧは、グループ間で有意に異なった（各ｐ＜０．０５）。関数１は、Ｗｉｌｋｓ’Ｌａｍｂｄａ ０．４６，ｐ＜０．０１で、０．６１の正準相関を有し、関数２は、Ｗｉｌｋｓ’Ｌａｍｂｄａ ０．７２，ｐ＜０．０１で、０．５３の正準相関を有した。一個抜き交差検証で、症例の６５％以上だけが正確に分類されたことが分かった。

このモデルは興味深いが、対照群と他の診断の各々との間に幾分の重複を生じた。グラフ解析で、グループ分離は、恐らく更なる脳領域データを追加して、有望であることを示している。加えて、ＡＤとＣＶＤとの間に存在している対照テリトリは、ＣＶＤデータは、ＡＤと対照群との間のやや発症した中程度ではなく、他の２つのグループとは異なる変化パターンを有することを示している。

最も興味深いことは、ＡＤおよびＣＶＤグループがほとんど完全に分離されることである。これは、鑑別診断にとって特に重要である。モデルにおける不正確性のほとんどは、対照群との重複に起因する。しかし、対象の臨床判断がＡＤとＣＶＤの鑑別診断に関係する場合、これら２つのグループだけを見る後続の判別分析が非常に有益である−かかる分析で、２つの診断グループの９７％が正確に分類されたことが分かった。正準相関は、０．８７、Ｗｉｌｋｓ’Ｌａｍｂｄａ ０．２４，ｐ＜０．００１（ＢｏｘのＭはｐ値＞０．０１で許容範囲であった）であった。一個抜き交差検証で、症例の９３％以上が正確に分類されて、有意に高い予測精度であることが分かった。分類を誤った唯一の症例は、ＣＶＤであると予測された１つのＡＤ症例で、ＣＶＤ症例の１００％正確な分類となった。このモデルには、画像診断における更なる適用の膨大な可能性がある。

早期発見（ＭＣＩ）
正常老化対照群を、軽度認知障害症例（ＭＣＩ）と比較する判別分析を実施して、認知症の診断前に早期発見の可能性を推定した。前述した５つの脳領域を使用して、解析により、元のグループ化した症例の７２％を正確に分類したモデルを生成した。一個抜き交差検証テストで、６４％の正確な分類が示された。

前頭側頭型認知症の分類：
全領域からのデータの判別分析により、ＦＴＤグループの有意とは言えない程度のわずかなメンバーが含まれて、かかる分析はＡＤおよびＣＶＤデータに偏った。しかし、ＦＴＤの残りの症例は、ＡＤ診断からの分離の可能性を示唆するＣＶＤとして分類され、それは、現在のところ、ＦＴＤとＡＤの鑑別診断は非常に困難であるので、診療を支援するために非常に興味深いことが注目され得る。従って、判別分析では、これらの症例の大部分に対して利用可能であった３つの脳領域：ＰＦＣ、ＨＧ、およびＰＴを使用して、最も意味のある臨床対比−ＦＴＤとＡＤとの間の対比−に重点を置いた。この分析では、元のグループ症例の７１％が正確に分類され、一個抜き交差検証で、症例の６８％が正確に分類されたことが分かった。

ＡＤ症例の正確な鑑別予測では、９０％がうまくいき、１０％だけがＦＴＤとして間違って分類された。しかし、ＦＴＤグループメンバーの予測では、半分以上がＡＤとして間違って分類されて不十分であった。本明細書で不首尾に終わった領域：ＦｕｓｉおよびＰＨＧを含む、さらに多くの脳領域からのデータを含めることにより、さらに正確となる可能性が高い。

皮質の拡散画像を使用した死後ＭＲＩからの予備データ：
この解析では、ミニカラム構造の徴候としての可能性のある測定値の１つを拡散ＭＲＩ（「垂直拡散」）内で抽出した。この測定は、解剖および顕微鏡スライド解析に続いて、死後画像から抽出し、次いで、同じ脳領域からの組織学的測定値と比較した。

図８Ａは、死後の非認知症脳（対照群、ＭＳおよび自閉症を含む）からの試験的なデータのグラフを示しており−より幅の広いミニカラムはより低い垂直拡散測定と関連している。ＡＤに対する予測は、ミニカラム菲薄化は垂直拡散測定値の増加につながるであろうということである。

図８Ｂは、我々の最近の試験的な死後画像診断で、認知症における垂直拡散測定の増加が、ミニカラム菲薄化（ｐ＝０．０５、ｎ＝４ ＡＤ対４対照）と一致することが明らかになることを示す。

図８Ｃ：ＤＴＩバイオマーカーが、ＡＤ病理の度合いを反映する段階的な効果を示す―値がＡＤ病理の重症度に伴い増加する（データは、４人の対照被験者に対する平均値および４人の可能性が高いＡＤ脳からの個々の小領域値であり−小領域ＰＨＧ、ＨＧ、およびＰＴは異なる特徴的なパターンを示す）。

例３：生体内ＭＲＩスキャンからのデータ−平均拡散率の使用
このデータは、別の研究で以前に収集したＭＲＩデータから抽出したもので、この解析にとって最適ではなかった（低解像度データ収集）が、生体内データ収集の可能性という感覚を抱かせることを意図した。これにより、２つの診断カテゴリ：ＭＣＩおよび健常な高齢対照群、の被験者の生体内ＭＲＩから平均拡散率データ（ミニカラム組織の前述した測定値よりも精度が低い可能性がある徴候）を提供した。

ＰＨＧ、ＨＧ、およびＦｕｓｉを含む脳領域の小さいセットから収集したデータに関して判別分析を実施した。統計学的モデルにより、元の症例の７１％が正確に分類されて、一個抜き交差検証で５８％の正確さであることが分かった。これらのモデルは、死後のＭＣＩ分類ほど効果的ではないが、「垂直拡散」などのもっと有望な信号マーカーを使用して、より高い解像度の生体内データを取得するために更なる作業が行われた場合、さらに改善される可能性が高い。

６人の被験者からの試験的な生体内での皮質拡散データ（平均拡散率）は、グループ間よりも、グループ内で類似していて、グループ統計値だけに依存しない、単一被検者内のパターンを示す（図９を参照）。最適な感度および特異性に対する最強のサインが、前述した死後の微小解剖パターンによって予測されるはずである。各グラフは、単一の被験者からの５つの領域に対する皮質拡散率（ＭＤ）を示す。グラフの各ペアは、他の欄のパターンと異なる類似のパターンを示す。上欄：２人の対照被験者からのグラフ、中欄：２人のＭＣＩ被験者からのグラフ、下欄：２人のＡＤ被験者。パターンにおけるＰＨＧ特徴（オレンジの対比）は対照群をＭＣＩと区別し、Ｆｕｓｉ特徴（黄色の対比）はＡＤをＭＣＩと区別する。加えて、ほとんどの値は対照からＡＤへ増加する。

例４：アルツハイマー病の診断
単一の対照および単一のＡＤ症例からの皮質拡散データの多領域解析の例を脳領域のリストと共に図１１に示す。鑑別診断のための対象のいくつかの領域例が丸で囲まれている。

１８のＡＤおよび１８の対照被験者の生体内比較からのデータを図１２に示す。これは、ミニカラム状偏位の角度と、全脳に対して集約された体積分割データの組合せを示す。グループの明確な分離が例示され、破線で描かれた大きな分離ゾーン内に単一の異常な対照症例だけが見られる。

例５：自閉症スペクトラム障害の診断
ミニカラムの偏位角度に関連した新しいＤＴＩ測定の１つを使用した、自閉症および対照群に関する生体内データの比較を図１３に示す。

Claims (26)

1. 被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
   （ａ）前記被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値を、
   （ｂ）被験者における特定の認知障害の存在と、
   相互に関連付け、
   それにより、前記被験者における特定の認知障害の前記存在の徴候または前記障害の形質を取得するステップ
   を含む、方法。
2. 被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
   （ａ）前記被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値から、前記被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を判断するステップ
   を含む、方法。
3. 被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
   （ｉ）前記被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値を、
   （ii）特定の認知障害のある対照被験者の脳の対応する領域からのミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値の参照セットと比較し、
   それにより、前記被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するステップ
   を含む、方法。
4. 被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
   （ｉ）前記被験者の脳の１つ以上の領域からの１つ以上のミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値から取得したサインパターンを、
   （ii）特定の認知障害のある対照被験者の脳の１つ以上の領域からのミニカラムに基づくパラメータまたはそれから導出した値から取得した参照サインパターンと比較し、
   それにより、前記被験者における特定の認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するステップ
   を含む、方法。
5. 前記ミニカラムに基づくパラメータは、ミニカラム幅、ミニカラム間隔、軸索線維束幅、軸索線維束間隔、樹状繊維束幅、樹状繊維束間隔、ミニカラムコア幅、およびミニカラム末梢神経網空間から成る群から選択された、１つ以上のパラメータである、請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記ミニカラムに基づくパラメータは、拡散ＭＲＩによって取得される、請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記拡散ＭＲＩ測定値は、垂直拡散率、平均ミニカラム拡散率、放射状拡散率、ミニカラム幅、異方性度、灰白質密度、またはカラム状偏位の角度である、請求項６に記載の方法。
8. 被験者における認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
   （ａ）前記被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を
   （ｂ）前記被験者における認知障害の有無または前記障害の形質と
   相互に関連付け、
   それにより、前記被験者における認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するステップ
   を含む、方法。
9. 被験者における認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
   （ａ）前記被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値から、前記被験者における認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を判断するステップ
   を含む、方法。
10. 被験者における認知障害の存在の徴候または前記障害の形質を取得するコンピュータ実装方法であって、
    （ａ）前記被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を
    （ｂ）認知障害のない対照被験者から取得した前記対応する測定値（複数可）または値（複数可）と比較するステップ
    を含み、
    ステップ（ａ）で取得した前記測定値または値が、前記被験者が認知障害もしくは前記障害の形質をもつ可能性に正に相関するか、または正比例するものである場合、ステップ（ｂ）での前記対応する測定値もしくは値と比べてステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値の増加は、前記被験者が認知障害もしくは前記障害の形質をもつことを示し、
    かつ、
    ステップ（ａ）で取得した前記測定値または値が、前記被験者が認知障害もしくは前記障害の形質をもつ可能性に負に相関するか、または反比例するものである場合、ステップ（ｂ）での前記対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値の減少は、前記被験者が認知障害もしくは前記障害の形質をもたないことを示す、
    方法。
11. 認知障害または前記障害の形質のある被験者の予後の徴候を取得するコンピュータ実装方法であって、
    （ａ）前記被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を
    （ｂ）前記被験者の脳から取得した、対応する以前に取得した拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した対応する値と比較するステップ
    を含み、
    ステップ（ｂ）で取得した前記対応する測定値もしくは値と比べてステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値における変化は、前記被験者の前記予後における変化を示す、
    方法。
12. （ｉ）ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値が、前記認知障害もしくは前記障害の形質の前記重症度に正に相関するか、または正比例するものである場合、ステップ（ｂ）における前記対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値の増加は、前記被験者の前記予後における減退を示し、かつ、
    ステップ（ｂ）における前記対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値の減少は、前記被験者の前記予後における改善を示し、かつ
    （ii）ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値が、前記認知障害もしくは前記障害の形質の前記重症度に負に相関するか、または反比例するものである場合、ステップ（ｂ）における前記対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値の減少は、前記被験者の前記予後における減退を示し、かつ、
    ステップ（ｂ）における前記対応する測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値の増加は、前記被験者の前記予後における改善を示す、
    請求項９に記載の方法。
13. 被験者において認知障害を治療するために使用されている薬剤の有効性の徴候を取得するコンピュータ実装方法であって、前記方法は、
    （ａ）前記被験者の脳から取得したミニカラムに基づくパラメータの第１および第２の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を比較することであって、
    前記薬剤は、前記第１と第２のＭＲＩ測定値を取得する合間に、前記被験者に投与されている、比較するステップ
    を含み、
    ステップ（ａ）で取得した前記測定値または値が、前記認知障害もしくは前記障害の形質の前記重症度に正に相関するか、または比例するものである場合、前記第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記第２の測定値もしくは値の増加は、前記薬剤の有効性がないことを示し、また、
    前記第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記第２の測定値もしくは値の減少は、前記薬剤の前記有効性を示し、かつ
    ステップ（ａ）で取得した前記測定値もしくは値が、前記認知障害もしくは前記障害の前記重症度に負に相関するか、または反比例するものである場合、前記第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記第２の測定値もしくは値の増加は、前記薬剤の前記有効性を示し、また、
    前記第１の測定値もしくは値と比べて、ステップ（ａ）で取得した前記第２の測定値もしくは値の減少は、前記薬剤の前記有効性がないことを示す、
    方法。
14. 被験者の脳の領域内のミニカラムに基づくパラメータの測定値を取得するコンピュータ実装方法であって、
    （ａ）前記被験者の前記脳の領域から取得した１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を
    （ｂ）明確にされたミニカラムに基づくパラメータをもつ対照被験者の前記脳の対応する領域からの拡散ＭＲＩ測定値またはそれから導出した値の参照セットと比較し、
    それにより、前記被験者の前記脳の前記領域内の前記ミニカラムに基づくパラメータの測定値を取得するステップ
    を含む、方法。
15. 被験者の脳の領域内の１つ以上のミニカラムに基づくパラメータからサインパターンを導出するコンピュータ実装方法であって、
    （ａ）前記被験者の前記脳の領域から取得した１つ以上の拡散ＭＲＩ測定値、またはそれから導出した値を、明確にされたミニカラムに基づくパラメータをもつ対照被験者の脳の対応する領域からの拡散ＭＲＩ測定値またはそれから導出した値の参照セットと比較し、それにより、前記被験者の前記脳の前記領域内の１つ以上のミニカラムに基づくパラメータの測定値を取得することと、
    （ｂ）前記被験者の前記脳の前記領域内の前記１つ以上のミニカラムに基づくパラメータの前記測定値からサインパターンを導出することと
    のステップを含む、方法。
16. 前記拡散ＭＲＩ測定値は、垂直拡散率、平均ミニカラム拡散率、放射状拡散率、ミニカラム幅、異方性度、灰白質密度、またはカラム状偏位の角度である、請求項８〜請求項１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記認知障害は、学習、記憶、認知、および／または問題解決に影響を及ぼす、精神的健康障害である、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記認知障害は、認知症の１つの型である、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
19. 前記認知障害は、アルツハイマー病（ＡＤ）、脳血管性認知症（ＣＶＤ）、軽度認知障害（ＭＣＩ）、前頭側頭型認知症（ＦＴＤ）、レビー小体型認知症（ＤＬＢ）、自閉症、自閉症スペクトラム障害、多発性硬化症（ＭＳ）、てんかん、筋萎縮性側索硬化症（ＡＬＳ）、パーキンソン病、統合失調症、双極性障害、失読症、ダウン症候群、ハンチントン舞踏病、プリオン病、抑うつ、強迫性障害、および注意欠陥多動障害（ＡＤＨＤ）から成る群から選択され、好ましくは、自閉症スペクトラム障害である、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
20. 前記ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、前記脳の１つ以上の異なる領域、好ましくは、前記脳の２以上、３以上、４以上、５以上、６以上、７以上、もしくは８以上の異なる領域、最も好ましくは、前記脳の５以上の異なる領域から、または前記全脳から取得される、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
21. 前記ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、前記脳の前記皮質の１つ以上の領域もしくは層から、好ましくは、表層３、表層５、または表層４〜６から、取得される、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法。
22. 前記ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、海馬傍回（ＰＨＧ）、紡錘状回（Ｆｕｓｉ）、背外側前頭前野９野（ｄｌＰＦＣ）、ヘシュル回（ＨＧ）、側頭平面（ＰＴ）、下頭頂小葉（ＩＰＬ）、中側頭回（ＭＴＧ）一次視覚野（Ｖ１；１７野）、眼窩前頭皮質、および一次運動皮質から成る群から選択された１つ以上の脳領域から、または前記全脳から、取得されるか、または導出される、請求項１〜請求項２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 前記認知障害は、アルツハイマー病（ＡＤ）であり、前記ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、
    （ｉ）前記左手皮質の前記上側頭溝、嗅内、帯状回峡、外後頭回、外側眼窩前頭、中側頭、海馬傍回、三角部、鳥距溝または後帯状回領域の前記バンク；および
    （ii）前記右手皮質の上側頭溝、楔部、嗅内、中側頭、海馬傍回、中心傍または後帯状回領域の前記バンク、
    から成る群から選択された１つ以上の脳領域から取得されるか、または導出される、
    請求項１〜請求項２１のいずれか１項に記載の方法。
24. 前記認知障害は、アルツハイマー病（ＡＤ）であり、前記ミニカラムに基づくパラメータ測定値は、前記全脳から取得されるか、または導出される、請求項１〜請求項２１のいずれか１項に記載の方法。
25. 先行する請求項のいずれか１項に記載の方法の前記ステップを実行するように構成された少なくとも１つの処理手段を含む、システムまたは装置。
26. 請求項１〜請求項２４のいずれか１項に記載の方法の前記ステップを実行するためにプロセッサを構成するための命令を含むキャリアベアリングソフトウェア。

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