JP7365068B2 - 血管磁気共鳴画像法による認知症の診断 - Google Patents

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Description

関連する出願への相互参照
この出願は、2018年7月27日に出願された「血管磁気共鳴画像法による認知症の診断」と題された米国仮出願、第62/711,251号の35条USC§119(e)に基づく優先権を主張し、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。
連邦政府が後援する研究または開発に関する陳述
本発明は、国立衛生研究所によって授与された助成金番号EB013180aの下で政府の支援を受けてなされた。政府は本発明において一定の権利を有している。
加齢に伴う認知症は世界的な健康問題であり、世界中で5,000万人以上が罹患しており、推定費用は8,180億ドルを超えている(WHOファクトシート、認知症、2017年)。認知症は、米国だけで800万人以上の高齢者に影響を及ぼし、総費用は2,770億ドルに上る(アルツハイマー病Facts and Figures、2018年)。加齢に伴い、認知症の最大の原因として評価されている変性脳障害であるアルツハイマー病(AD)のリスクが発生する(Wilson, R. S. et al., 2012; Barker, W. W. et al., 2002)。老化はまた、認知症の2番目の主要な原因であると伝統的に考えられている脳血管疾患のリスクを伴う(Banerjee, G et al.、2015; Roman, GC et al.、2004)。しかし、脳血管疾患がADの神経変性と認知症に重要な役割を果たしているという証拠が蓄積され(Schneider, JA et al., 2007; Wharton、S. B. et al2011)、高齢者の認知症の最も一般的な形態である可能性がある(Gorelick, P. B. et al., 2011; Roman, G. C. et al. 2001)。脳血管疾患はADの病態生理学における重要な要因である可能性があるため、この区別は重要である(Kalaria, R. N & Ballard, C., 1999)。したがって、脳血管疾患の早期発見と治療は、加齢に伴うADのリスクを減らす可能性がある。認知症とADの初期のバイオマーカーは、現在の米国の人口を2025年から2050年まで年間127.2億ドルから925.6億ドルも節約する可能性がある(アルツハイマー病Facts and Figures、2018年)。
ADを支える正確な生化学的メカニズムはまだ解明されていない。したがって、ADおよび関連する形態の認知症の診断、予後、および処置のための定量的で信頼性の高い生理学的バイオマーカーを開発するという切実な必要性が存在する。
本明細書で提供されるのは、対象におけるアルツハイマー病および関連認知症(ADRD)の発症または進行の可能性を診断する方法である。この方法では、測定技術を使用して、磁気共鳴画像法(MRI)の超短エコー時間(ultra-short time-to-echo)(UTE)パルスシーケンスと血管内造影剤を使用して、脳全体の血管分布を定量化する。この技術により、脳の解剖学的部位の単位体積あたりの血液量を測定できる。これにより、脳の特定の解剖学的部位が血管新生過多であるか血管新生過少であるかを判断できる。本明細書に提示される技術の一側面によれば、血管新生過少部位と比較して血管新生過多部位の数が多いことは、ADRDの発症の可能性が高いことを示している。血管新生過多部位と比較して血管新生過少部位の数が多いことは、ADRDの進行の可能性が高いことを示している。本技術の別の側面においては、血管新生過少部位よりも脳の血管新生過多部位の量が多いことは、ADRDの発症の可能性が高いことを示し、一方、血管新生過多部位よりも血管新生過少部位の量が多いことは、ADRDの進行の可能性が高いことを示している。さらに他の側面においては、血管新生過多部位と血管新生過少部位との比率の増加は、ADRDの発症の可能性の増加を示し、一方、この比率の減少は、ADRDの進行の可能性の増加を示す。同様に、技術の他の側面においては、正常な対象と比較した血管新生の増加は、ADRDの発症の可能性の増加を示し、一方、正常な対象と比較した血管新生過少の増加は、ADRDの進行の可能性の増加を示す。さらに、この手法を使用した動的測定は、脳部位の接続性を決定する目的で生理学的血液量変調の正常な振動を観察するために短い時間スケールを利用するか、神経機能変調、例えば低酸素症後の血液量の測定を提供することによって実行でき、これにより、脳血管反応性(CVR)を評価するために血管予備能を得ることができる。また、ADRDの発症および進行のための診断マーカーも本明細書で提供される。
この測定技術を使用して、疾患発症前(年令7ケ月)のADRDのAPOE4前臨床ラットモデルで血管新生過多の傾向が観察された。この傾向は主に微小血管系に関連しており、毛細血管または小血管の密度の増加が認知症の代謝機能不全の対処メカニズムである可能性があることを示唆している。ADRDのAPOE4前臨床ラットモデルでは、小血管(微小血管系または毛細血管密度)だけでなく平均血管性(計算に大きな血管を含む)の両方の観点から、血管新生過少の傾向が(2歳のラットで)観察された。これらの観察結果は、ヒトAPOE4キャリアがADRD発症前に過灌流を示し、ADRD発症後に低灌流が観察されたヒトMRI研究の証拠と一致している(Kim, SM et al., 2013)。
空気が95%空気および5%COで置換されている呼吸モデルにおけるCOの負荷において、ADのラットAPOE4モデルにおける応答は、解剖野生型(WT)よりも実質的に有意であった(約174分の95の解剖部位対有意な変化p<0.05を伴う25/174部位)。
COの負荷は、ADRDのAPOE4遺伝子改変ラットモデルで永続的な応答を生み出した。APOE4+ラットはほとんどすべてで回復しなかったのに対し、WTのラットは、CO負荷からほとんどすぐに回復した。さらに、負荷を再適用すると、APOE4+ラットで応答が拡大された(現在、約125/174部位が大幅に異なり、p<0.05)が、WT応答は約20/174部位のみであった。したがって、過敏感反応は2歳のAPOE4+ラットで発見された。ヒトの痴呆前症または痴呆の最新の段階では、モヤモヤ病に見られるように、血管予備能がすでに安静時に利用されている場合、低酸素の負荷は血管系の拡張をもたらさない可能性があると予想できる。予備能が絶えず利用されているので、大量の血管新生過多を含むが、CVRは低いことが知られている。
解剖学的部位ごとなどの微小血管系および平均血管分布測定のパターンを使用して、正常な老化の統計的分散を特定することができる。血管の進行は、脳の解剖学的部位ごとに定量的に評価できる。したがって、特定の脳部位の血管病態生理学およびADRDにおけるそれらの役割を評価することができる。部位の定量化により、ネットワークレベルの分析も可能になる。平均血管分布は、単純に関心部位(ROI)の平均として計算され、各ROIの分布モードは微小血管分布の代用として使用できる。
疾患の発症から進行までの血管新生過多から血管新生過少の傾向は、これまで実証されていない。ここでの血管新生過多から血管新生過少の傾向の実証は、前述の測定技術を使用することによって部分的に可能になる。認知症の血管の病因はこれまでほとんど理解されておらず、本明細書において説明する傾向は、認知症の60~70%を占めるADRDの早期発見、または一般的な認知症の早期発見のための新しいバイオマーカーを提供する。
認知症の発症前に発生する脳の変化を検出するための既存の方法は、関連する統計のために多数のグループ/対象を必要とし、したがって早期の検出には適切ではない。これらの方法は通常、機能的MRI(fMRI)、アミロイドポジトロン断層撮影(PET)、またはタウPET画像化を使用する。対照的に、本明細書に記載の方法においては、検出は、単一の測定によって可能である。
したがって、本技術のいくつかの側面において、対象におけるアルツハイマー病またはADRDの発症または進行の確率の増加を検出する方法が提供される。いくつかの側面において、この方法は、(a)対象の脳の1以上の定量的超短エコー時間造影(quantitative ultrashort time-to-echo contrast-enhanced)(QUTE-CE)MRI画像を得、それにより、通常、造影前および造影後画像を取得すること、(b)より正確な結果を得るために使用するB1+およびB1-フィールド測定値を得ること、(c)B1測定を組み込んだ画像から対象の脳の定量的脳血液量(qCBV)マップを作成すること、(d)ステップ(c)で得られたqCBVマップと健康な対象の脳を表す所定のqCBVマップとの比較に基づいて、対象の脳における血管新生過多の部位および血管新生過少の部位を決定すること、および(e)血管新生過多および血管新生過少パターンの分析に基づいて、対象がADRDを発症する可能性、ADRDの発症、またはADRDの進行を診断することを含む。
血管新生過多の部位は、同様の生理学的状態にある同様の年齢の正常な脳の同じ部位と比較して血管内血液量が増加している部位である。血管新生過少の部位は、同様の生理学的状態にある同様の年齢の正常な脳の同じ部位と比較して血管内血液量が減少している部位である。部位の境界は、自由に選択することも、標準的な解剖学的定義によって定義することもできる。
さらなる側面において、この方法は、(a)造影前および造影後の両方で、対象の脳の1以上の定量的超短エコー時間造影(QUTE-CE)MRI画像を得ること、(b)該画像から対象の脳の定量的脳血液量(qCBV)マップを作成すること、(c)ステップ(b)で得られたqCBVマップと健康な対象の脳を表す所定のqCBVマップとの比較に基づいて、対象の脳における血管新生過多の部位および血管新生過少の部位を決定すること、および(d)血管新生過多および血管新生過少部位の分析に基づいて、対象がアルツハイマー病を発症する可能性、アルツハイマー病の発症、またはアルツハイマー病の進行を診断することを含む。
他の側面においては、対象におけるADRDの発症のための診断マーカー、または診断マーカーのセットが提供される。適切な診断マーカーは、腹側被蓋部位、痂皮線状、網状被蓋核、痂皮核、ハベヌラ核、正中縫線核、背内側被蓋野、背側縫線、橋核、縫線マグナス、腹側海馬台、運動三叉神経核、錐体のコプラ、橋網状核尾側、橋網状核口腔、台形体、海馬台背側、傍小脳脚核、網状核中脳、脳梁膨大後部尾側皮質、脚橋被蓋被蓋野、赤核、青班下核、PCRt、下丘、顔面核、第9小脳小葉、巨大細胞網状核、三叉神経主感覚核、嗅内皮質、三叉神経根、視覚第1皮質、第10小脳小葉、縁前方皮質、プレクネイフォーム核、下辺縁皮質、上丘、孤立性管核、および中脳水道周囲灰白質視床からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位にある血管新生過多を含む。血管新生過多は、例えば、対象の脳の1以上のQUTE-CE MRI画像を使用して得られた対象の脳の1以上の画像から生成された対象の脳のqCBVマップを比較して、そのqCBVマップを健康な被験者の脳、好ましくは同様の年齢および生理学的状態を表す、好ましくは所定のqCBVマップと比較することによって決定することができる。
さらなる側面において、対象におけるADRDの進行のための診断マーカー、または診断マーカーのセットが提供される。診断マーカーは、腹側被蓋部位、痂皮線状、網状被蓋核、痂皮核、ハベヌラ核、正中縫線核、背内側被蓋部位、背内側縫線、橋核、縫線マグナス、腹側海馬台、運動三叉神経核、錐体のコプラ、橋網状核尾側、橋網状核口腔、台形体、海馬台背側、傍小脳脚核、網状核中脳、脳梁膨大後部尾側皮質、脚橋被蓋被蓋野、赤核、青班下核、PCRt、下丘、顔面核、第9小脳小葉、巨大細胞網状核、三叉神経主感覚核、嗅内皮質、三叉神経根、視覚1皮質、第10小脳小葉、縁前方皮質、三叉神経主感覚核、潮下帯性皮質、上丘、孤立性管核、および中脳水道周囲灰白質視床からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位にある血管新生過少を含み、ここで、血管新生過少は、対象の脳の1以上のQUTE-CE MRI画像を使用して得られた対象の脳の1以上の画像から生成された対象の脳のqCBVマップを比較して、そのqCBVマップを健康な被験者の脳、好ましくは同様の年齢および生理学的状態を表す、好ましくは所定のqCBVマップと比較することによって決定することができる。
さらに他の側面においては、対象における診断マーカーの発症のための診断マーカーが提供される。診断マーカーは、室傍核、腹側海馬台、背側縫線、視覚第2皮質、背内側被蓋部位、下丘、運動三叉神経核、1次体性感覚皮質幹、三角中隔核、腹内側線条体、外側視索前野からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位の血管新生過多を含み、ここで、血管新生過多は、対象の脳の1以上のQUTE-CE MRI画像を使用して得られた対象の脳の1以上の画像から生成された対象の脳のqCBVマップを比較して、そのqCBVマップを健康な対象の脳が代表する所定のqCBVマップと比較することによって決定することができる。
さらなる側面においては、対象における診断マーカーの進行のための診断マーカー、または診断マーカーのセットが提供される。適切な診断マーカーには、室傍核、腹側海馬台、背側縫線、視覚2ctx、背内側被蓋部位、下丘、運動三叉神経核、1次体性感覚皮質幹、三角中隔核、腹内側線条体、外側視索前野からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位の血管新生過少を含み、ここで、血管新生過少は、対象の脳の1以上のQUTE-CE MRI画像を使用して得られた対象の脳の1以上の画像から生成された対象の脳のqCBVマップを比較して、そのqCBVマップを健康な対象の脳が代表する所定のqCBVマップと比較することによって決定することができる。
COなどの負荷に対応する動的測定は、臨床現場で行うことができる。したがって、血管予備能の測定値も診断マーカーとして役立つ。病状における代謝機能不全には、低酸素症などの負荷に対する永続的な反応が含まれる場合があり、これにより、疾患の特徴や検出の感度が向上する可能性がある。
本明細書で説明する血管診断マーカーは、早期診断、予後、患者のケアにかかる費用の予測、および医薬品開発のバイオマーカーとして使用できる。ADRD薬の多くの臨床試験は、終点の特性評価と処置の開始が遅すぎるため(発病後)失敗する。早期発見により、予防的ケアと計画が可能になる。
本技術はさらに以下の側面を有する。
1.対象におけるアルツハイマー病または関連認知症(ADRD)の発症または進行を診断する方法であって、
(a)対象の脳の1以上の定量的超短エコー時間造影(QUTE-CE)MRI画像を得るステップ、
(b)前記画像から対象の脳の定量的脳血液量(qCBV)マップを作成するステップ、
(c)ステップ(b)で得られた前記qCBVマップと正常な脳を表す所定のqCBVマップとの比較に基づいて、対象の脳における血管新生過多の部位および血管新生過少の部位を決定するステップ、および
(d)血管新生過多および血管新生過少部位の分析に基づいて、対象のADRDの発症またはADRDの進行の可能性を診断するステップ、
を含む、前記方法。
2.ステップ(d)において、血管新生過少部位と比較して血管新生過多部位の数が多いことは、ADRDの発症が対象において起こったことを示す、側面1の方法。
3.ステップ(d)において、血管新生過多部位と比較して血管新生過少部位の数が多いことは、ADRDの進行が対象において起こったことを示す、側面1または2の方法。
4.後の時点で前記方法を繰り返すことをさらに含み、ここで、後の時点においてステップ(d)で見出される血管新生過少部位の数または広がりの減少は、対象におけるADRDの進行を示す、側面1~3のいずれかの方法。
5.後の時点で前記方法を繰り返すことをさらに含み、ここで、後の時点においてステップ(d)で見出される血管新生過多部位の数または広がりの増加は、対象におけるADRDの進行を示す、側面1~4のいずれかの方法。
6.血管新生過少および/または血管新生過多が、微小血管系、毛細血管密度、または平均血管分布の測定に基づいて決定される、側面1~5のいずれかの方法。
7.ADRDの進行が対象において示され、ここで、血管新生過少および/または血管新生過多の程度が対象におけるADRDの進行の程度を示す、側面1~6のいずれかの方法。
8.前記血管新生過多が、腹側被蓋部位、痂皮線状、網状被蓋核、痂皮核、ハベヌラ核、正中縫線核、背内側被蓋部位、背内側縫線、橋核、縫線マグナス、腹側海馬台、運動三叉神経核、錐体のコプラ、橋網状核尾側、橋網状核口腔、台形体、海馬台背側、傍小脳脚核、網状核中脳、脳梁膨大後部尾側皮質、脚橋被蓋被蓋野、赤核、青班下核、PCRt、下丘、顔面核、第9小脳小葉、巨大細胞網状核、三叉神経主感覚核、嗅内皮質、三叉神経根、視覚1皮質、第10小脳小葉、縁前方皮質、楔形文字前核、潮下帯性皮質、上丘、孤立性管核、および中脳水道周囲灰白質視床からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位にある、側面1~7のいずれかの方法。
9.前記血管新生過少が、腹側被蓋部位、痂皮線状、網状被蓋核、痂皮核、ハベヌラ核、正中縫線核、背内側被蓋部位、背内側縫線、橋核、縫線マグナス、腹側海馬台、運動三叉神経核、錐体のコプラ、橋網状核尾側、橋網状核口腔、台形体、海馬台背側、傍小脳脚核、網状核中脳、脳梁膨大後部尾側皮質、脚橋被蓋被蓋野、赤核、青班下核、PCRt、下丘、顔面核、第9小脳小葉、巨大細胞網状核、三叉神経主感覚核、嗅内皮質、三叉神経根、視覚1皮質、第10小脳小葉、縁前方皮質、楔形文字前核、潮下帯性皮質、上丘、孤立性管核、および中脳水道周囲灰白質視床からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位にある、側面1~8のいずれかの方法。
10.前記血管新生過多が、室傍核、腹側海馬台、背側縫線、視覚2皮質、背内側被蓋野、下丘、運動三叉神経核、1次体性感覚皮質幹、三角形の中隔核、腹側内側線条体、外側視索前野からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位にある、側面1~9のいずれかの方法。
11.前記血管新生過少が、室傍核、腹側海馬台、背側縫線、視覚第2皮質、背内側被蓋野、下丘、運動三叉神経核、1次体性感覚皮質幹、三角形の中隔核、腹側内側線条体、外側視索前野からなる群から選択される対象の脳の1以上の部位にある、側面1~10のいずれかの方法。
12.QUTE-CE MRI画像を得ることが、前記対象の脳に常磁性または超常磁性造影剤を導入することを含む、側面1~11のいずれかの方法。
13.前記常磁性または超常磁性造影剤が、酸化鉄ナノ粒子、ガドリニウムキレート、およびガドリニウム化合物からなる群から選択される、側面12の方法。
14.前記酸化鉄ナノ粒子が、Fe(マグネタイト)、γ-Fe(マグヘマイト)、α-Fe(ヘマタイト)、フェルモキシトール、フェルモキシド、フェルカルボトラン、およびフェルモクストランからなる群から選択される材料を含む、側面13の方法。
15.前記酸化鉄ナノ粒子がフェルモキシトールを含む、側面14の方法。
16.ヒト対象においてADRDを処置する方法であって、ヒト対象におけるADRDの発症または進行を診断するために側面1~15のいずれかの方法を実施すること、およびADRDについてヒト対象を処置することを含む、前記方法。
17.処置のステップが、ドネペジル、リバスチグミン、ガランタミン、メマンチンなどのコリンエステラーゼ阻害剤;シタロプラム、フルオキセチン、パロキセイン、セルトラリン、またはトラゾドンなどの抗うつ薬;ロラゼパムまたはオキサゼパムなどの抗不安剤;または、アリピプラゾール、クロザピン、ハロペリドール、オランザピン、クエチアピン、リスペリドン、またはジプラシドンなどの抗精神病薬、またはそれらの任意の組み合わせを投与することを含む、側面16の方法。
18.前記ヒト対象を処置するステップが、環境の変化、注意の方向転換、対立の回避、休息の提供、または痛み、空腹、喉の渇き、便秘、完全な膀胱、倦怠感、感染症、皮膚の炎症、および室温のうちの1以上のモニタリング;およびそれらの任意の組み合わせなどの行動療法の適用を含む、側面16または17の方法。
図1A~図1Cは、3DSlicerでレンダリングされたQUTE-CE MRI生強度の代表的な画像を示している。図1Aは造影前の画像(フェルモキシトール造影剤注入前)を示す。図1Bは造影後の画像(フェルモキシトール14mg/kgの注入後)を示している。レンダリングパラメータは同等である。図1Cは図1Bのセグメント化された脳を示している。関連するパラメータは次のとおりである:3DラジアルUTE;FOV 3x3x3 cm;マトリックスメッシュサイズ200x200x200;TE 13μs;TR3.5ミリ秒;およびθ=20°、スキャン時間=8分22秒、2つの平均。
図2は、スプラグドーリー・ラットにおけるQUTE-CE MRI画像分析パイプラインとバイオマーカー測定を示している。方法について:左上の画像:造影剤なしおよび血管造影画像は、フェルモキシトール注射の前後にそれぞれ得られる。最大強度投影(MIP)画像のコントラストは、ほとんどが7Tでのフェルモキシトールの存在によるものであり、血流の影響は末梢に限定されていることに注意されたい。コイル感度(B1)とフリップ角分布(B1+)のフィールド補正は、コントラスト前後の画像間のモーション補正とともに適用される。左中央の画像:qCBVは、脳を切り取り、対応する式を定量的な強度値で適用することによって計算される。左下の画像:部位は、EVAソフトウェア(Ekam Solutions、米国マサチューセッツ州ボストン)を使用した同時登録アフィン変換を介して、脳内の500,000ボクセルを173部位アトラスに分散することを特徴としている。中央の画像:血管アトラスは、雄のスプラグドーリー・ラットを構築した(9~10週齢、N=11)および(右)CO缶は、血管応答性を測定するために適用した。注目すべきことに、イメージングは、人間の脳の臨床イメージング実験のための神経生理学的状態をシミュレートするために、覚醒しているが機械的に拘束されたラットで実行された。したがって、イソフルラン麻酔中の血管変化の方向と大きさもラットについて決定された(「ISO」と表示)。
図2は、スプラグドーリー・ラットにおけるQUTE-CE MRI画像分析パイプラインとバイオマーカー測定を示している。方法について:左上の画像:造影剤なしおよび血管造影画像は、フェルモキシトール注射の前後にそれぞれ得られる。最大強度投影(MIP)画像のコントラストは、ほとんどが7Tでのフェルモキシトールの存在によるものであり、血流の影響は末梢に限定されていることに注意されたい。コイル感度(B1)とフリップ角分布(B1+)のフィールド補正は、コントラスト前後の画像間のモーション補正とともに適用される。左中央の画像:qCBVは、脳を切り取り、対応する式を定量的な強度値で適用することによって計算される。左下の画像:部位は、EVAソフトウェア(Ekam Solutions、米国マサチューセッツ州ボストン)を使用した同時登録アフィン変換を介して、脳内の500,000ボクセルを173部位アトラスに分散することを特徴としている。中央の画像:血管アトラスは、雄のスプラグドーリー・ラットを構築した(9~10週齢、N=11)および(右)CO缶は、血管応答性を測定するために適用した。注目すべきことに、イメージングは、人間の脳の臨床イメージング実験のための神経生理学的状態をシミュレートするために、覚醒しているが機械的に拘束されたラットで実行された。したがって、イソフルラン麻酔中の血管変化の方向と大きさもラットについて決定された(「ISO」と表示)。
図2は、スプラグドーリー・ラットにおけるQUTE-CE MRI画像分析パイプラインとバイオマーカー測定を示している。方法について:左上の画像:造影剤なしおよび血管造影画像は、フェルモキシトール注射の前後にそれぞれ得られる。最大強度投影(MIP)画像のコントラストは、ほとんどが7Tでのフェルモキシトールの存在によるものであり、血流の影響は末梢に限定されていることに注意されたい。コイル感度(B1)とフリップ角分布(B1+)のフィールド補正は、コントラスト前後の画像間のモーション補正とともに適用される。左中央の画像:qCBVは、脳を切り取り、対応する式を定量的な強度値で適用することによって計算される。左下の画像:部位は、EVAソフトウェア(Ekam Solutions、米国マサチューセッツ州ボストン)を使用した同時登録アフィン変換を介して、脳内の500,000ボクセルを173部位アトラスに分散することを特徴としている。中央の画像:血管アトラスは、雄のスプラグドーリー・ラットを構築した(9~10週齢、N=11)および(右)CO缶は、血管応答性を測定するために適用した。注目すべきことに、イメージングは、人間の脳の臨床イメージング実験のための神経生理学的状態をシミュレートするために、覚醒しているが機械的に拘束されたラットで実行された。したがって、イソフルラン麻酔中の血管変化の方向と大きさもラットについて決定された(「ISO」と表示)。
図3Aは、生後24ヶ月の野生型(WT)雌対APOE4雌ラットの血管新生過少を示している。 図3Bは、生後8ヶ月および24ヶ月の野生型雌対APOE4雌ラットの血管密度-平均を示している。 図3Cは、毛細血管密度(または小さな血管)-野生型雌のモードと生後8ヶ月および24ヶ月のAPOE4雌ラットを説明する。
図4Aは、8ヶ月で検出された平均血管異常のAPOE4およびWTの比較を説明している。 図4Bは、8ヶ月で部位によって検出された微小血管異常のAPOE4およびWTの比較を示している。
図5Aは、8ヶ月および2年での小血管およびすべての血管の血管異常のグラフであり、2年での血管低下傾向を示している。図5Bは、APOE4およびWTにおけるCOチャネルを伴う代謝機能不全を実証するCO負荷のグラフである。
図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。 図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。 図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。 図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。 図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。 図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。 図6は、8ヶ月での構造的差の平均の結果の表である。
図7は、図6の結果のグラフ図である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。 図8は、8ヶ月での構造的差のモードの結果の表である。
図9は、図8の結果のグラフ図である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。 図10は、2年での構造的差の平均の結果の表である。
図11は、図10の結果のグラフ図である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。 図12は、2年での構造的差のモードの結果の表である。
図13は、図12の結果のグラフ図である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。 図14は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWT平均差の結果の表である。
図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。 図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。 図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。 図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。 図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。 図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。 図15は、2年でのWTラットのCO負荷状態におけるWTモード差の結果の表である。
図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。 図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。 図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。 図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。 図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。 図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。 図16は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOE平均差の結果の表である。
図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。 図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。 図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。 図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。 図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。 図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。 図17は、2年でのAPOEラットのCO負荷状態におけるAPOEモード差の結果の表である。
詳細な説明
本技術は、定量的超短エコー時間造影(QUTE-CE)MRI(Gharagouzloo et al; 2017; Gharagouzloo et al, 2015)と呼ばれる画像化モダリティを利用し、MRI信号の半定量的な性質を克服することができる。この予備データは、QUTE-CE MRIが、小血管から大血管への脳「血管系」の高精度定量マップを提供することができ、脳機能および神経障害への微小血管寄与の評価のための確固たる基盤を提供できることを実証している。
本発明者らは、APOE-ε4ノックインラットモデルにおける微小血管およびマクロ血管異常を研究するために、画像化モダリティQUTE-CE MRIを利用した。APOE-ε4対立遺伝子はADにとって最も重要な遺伝的危険因子であることは注目に値する。この研究では、脳の173部位における血管変化を特徴づけることに関与した。173部位の特性評価は、血管新生過多および血管新生過少の両方を明らかにしたが、微小血管性の変化は、ほぼ完全に出生早期の血管新生過多(8ヶ月のラット)、および生後期(24ヶ月)における血管新生過少であった。
分解能と感度は、QUTE-CEが50万の小体積(またはボクセル)でラットの脳全体にわたる生理学的CBVをマッピングできるようなものである。これは、173個の解剖学的に異なる3次元容量にわたって分布し、ネットワークレベルの解析のために毛細血管密度、小血管応答性、血管予備能を示すことができる。重要なのは、QUTE-CE MRIを直ちに翻訳することができ、小集団の正常な脳血管性をマッピングするための進行中のヒト臨床試験があることである。ADの遺伝子組み換えラットモデルにおけるApoE4ヒトノックにおける予備的前臨床データから、認知低下前の発達初期の血管新生過多から低血管形成の傾向が明らかになった。
QUTE-CE MRIは、3D UTEパルス配列と血管内造影剤(CA)を利用して、高コントラスト対ノイズ比(CNR)血管画像を定量信号で描画する方法である。(WO 2017/019812を参照されたい、これは、本明細書に参照により組み込まれている。)この超短TEでは、超常磁性酸化鉄-ナノ粒子(SPION)から得られる典型的な負コントラストから、純粋にTI強化された正コントラストにコントラストが反転する。マイクロおよびマクロ血管の定量的測定は、ラットの脳全体にわたってマッピングすることができ、状態の機能変化も測定することができる(Gharagouzloo et al. 2017)。絶対大脳血量(qCBV)は、血液および組織からの信号の2コンパートメントモデルを使用して、単純な部分体積計算によって計算される。
ここで、Iは各ボクセルで測定された信号強度、Iは組織強度、Iは血液強度、fはボクセルの割合である、血液によって占められている。qCBVは、フェルモキシトールのカテーテル注入後のコントラストから注入前コントラスト強度を減算することにより、ボクセルごとに計算される(Feraheme, AMAG Pharmaceuticals, Waltham, Massachusetts, USA, 7mg/kg)。血液体積分率の解法、
は、画像ごとに上矢状静脈洞(SSS)から採取した血液基準信号強度で、全脳で測定される。その後、画像は173解剖学的部位アトラスにフィットし、解剖学的スキャンを使用してセグメント化された解析が行われる。平均qCBVは部位ごとに報告され、モードはマイクロ容器密度の代用として取られる。
ラット脳の定量的血管マッピングは、前フェルモキシトールおよび後フェルモキシトール・スキャンの獲得から始まる。血液のコントラストと定量のために最適化されたパラメータを備えた3D UTE配列が利用されている。コイル感度(B1-)とフリップ角度分布(B1+)のフィールド補正は、コントラスト前と後のコントラスト画像間のモーション補正とともに適用される。定量的CBV(qCBV)のボクセル毎の計算を行い、大血管から得られた血液強度の知識を持つ2体積の血液/組織モデルを使用してqCBVマップを生成する。画像のコントラストについては図1A~図1Cを参照されたい。画像処理パイプラインについては図2を参照されたい。本明細書で説明したラットモデルの場合、モデルの部位特性から得られた平均血管分布および微小血管密度の両方に関して、ボクセルは解剖学的にセグメント化された、脳全体の定量分析のために173部位をアトラスに分配された。統計的に有意な異常は、ラットの健康で正常な血管構造と遺伝子組み換え疾患モデルを比較することによって見出される。
対象のQUTE-CE MRI画像の作成手順については、WO2017/019182に詳しく説明されている。対象の脳に適用すると、脳に磁場が印加され、その後、選択した繰り返し時間(TR)での無線周波数パルスシーケンスの適用、および磁場勾配の適用によって、選択した反転角(FA)が提供され、関心部位の陽子を励起する。一般に、繰り返し時間は約10ミリ秒未満であり、FAは、ドープされた血液のエルンスト角の周辺、またはドープされた血液と無添加血液の間の最大コントラスト角度である、約10°から約30°の範囲である。応答信号は、選択されたエコー時間(TE)および取得されたT1重み付き信号で陽子の緩和中に測定される。エコー時間はエコーまでの超短時間であり、約300μ秒未満に設定されている。このようにして、脳の画像が生成される。次に、常磁性または超常磁性CAは、薬剤を血管腔に注入することによって、対象の脳に導入される。獲得された信号は、脳内のCAの濃度および脳のその部位における特定の部位における血液量の代表である。
例えば、TEは180μ秒、160μ秒、140μ秒、120μ秒、100μ秒、90μ秒、80μ秒、70μ秒、60μ秒、50μ秒、40μ秒、30μ秒、20μ秒または10μ秒未満に設定できる。また、エコー時間は、脳内の関心部位における血液量の変位量がボクセルサイズよりも約1桁小さい時間未満に設定することができる。TRは、約2~10ミリ秒の値に設定できる。ROIの画像は、少なくとも4、少なくとも5、少なくとも10、少なくとも15、少なくとも20、少なくとも30、少なくとも40、少なくとも50、または少なくとも60のコントラスト対雑音比(CNR)を有することができる。CNRは、ポストコントラスト画像で表されるROIと、プリコントラスト画像で表されるそれとの間で決定される。たとえば、CNRはSSSのROIを調べて、2つの信号対雑音比(SNR)の差を取ることによって検出され、SNRは、特定のROIの平均をそれぞれの画像内のノイズの標準偏差で割った値で定義される。応答信号は、全獲得時間がTEよりも長くなるk空間で軌道に沿って測定することができる。磁場は、0.2Tから14.0Tまでの強度を有することができる。
脳の特定の領域などの関心部位(ROI)は、血液が占める体積分率と組織によって占有される体積分率を含み得ることに留意すべきである。血液が占める体積分率を決定することは、ROIにCAを導入する前に、関心のある部位の陽子を励起するために、選択されたTRで無線周波数パルスシーケンスを適用し、ROIから信号を得るために、選択されたTEでの陽子の緩和中に応答信号を測定し、CA導入前と造影剤導入後のROIの信号強度を比較することを含む。
MRIのコントラストを提供する常磁性処方物は、QUTE-CE法のCAとして作用することができる。常磁性酸化鉄、ナノ粒子、ガドリニウム系造影剤(GBCA)、そのような分子キレートまたはナノ粒子、またはマンガンナノ粒子を含む化合物は、CA(造影剤)として作用することができる。CAがフェルモキシトールである場合、例えば、CAは0.1~15mg/kgの濃度で血液中に導入される。ナノ粒子はボラス静脈内または動脈内注射によって送達することができ、必要に応じて繰り返すことができる。常磁性および超常磁性ナノ粒子はCAとして作用することができまる。常磁性分子キレートおよび超常磁性ナノ粒子はCAとして作用することができる。常磁性ナノ粒子の例としては、酸化鉄、ガドリニウム、またはマンガンナノ粒子がある。酸化鉄ナノ粒子はFe(マグネタイト)、Y-Fe(マヘマイト)、α-Fe(ヘマタイト)、フェルモキシトール、フェルモキシド、フェルカルボトラン、またはフェルモクストランであり得る。酸化鉄ナノ粒子は炭水化物でコーティングされ、直径は、動的光散乱で測定して約1nm~約999nm、または約2nm~約100nm、または約10nm~約100nmであり得る。ナノ粒子CAは、血液中を循環させる他のコーティングを保有することができる。ナノ粒子CAは、腎臓または肝臓によって排泄することを可能にする様々なサイズを有することができる。ガドリニウム化合物の中には、ガドフォスベセット三ナトリウム、ガドテレ酸メグルミン、ガドキセチン酸二ナトリウム塩、ガドブトロール、ガドペンテティックジメグルミン、ガドベン酸ジメグルミン、ガドジアミド、ガドベルセットアミド、またはガドテリドールなどを含む。
ROIの血液体積分率は、以下に示すように決定される。最初に、磁場が印加される。選択したTRと磁場勾配の次に無線周波数パルスシーケンスを適用し、選択したフリップ角度を提供し、対象部位の陽子を励起する。TRは約10ミリ秒未満で、フリップ角度は約10°から約30°の範囲である。選択されたTEで陽子の緩和中に応答信号を測定し、ROIからT1重み付き信号を取得する。TEはエコーする超短時間である。それは約300μ秒未満である。最初のイメージは、3D UTEシーケンスを使用してCAなしで生成される。次に、常磁性または超常磁性CAが血液中に導入される。次に、ROIの2番目のイメージが生成される。血液体積分率の決定は、CAの導入前およびCA導入後の対象部位の信号強度を比較することを含む。具体的には、血液体積分率の決定は、第1の画像と第2の画像との間の総信号強度の差を決定し、第1の画像と第2の画像との間の血液信号強度の差を決定することを含み、血液体積分率は血液信号強度の差に対する総信号強度の差の比を含む。
QUTE-CE MRIは定量的であるため、核画像処理と同様に、定量MRIのCA濃度の直接アッセイにつながるが、放射線毒性または放射線医薬品に関連するその他の合併症はない。取得した信号は定量的であるため、この手法は2つの体積法を用いて部分的な血液体積測定に使用できる。今日まで、潜在的に脳全体の脳血量(qCBV)の絶対測定を行うことができる技術は報告されていない。QUTE-CE MRIは、高血圧または血管新生過多、血管新生過少、血管予備能、CO負荷に対する血管応答性、灌流欠損および標準化された取り込み値または臓器吸収線量を解剖学的または機能的なアトラスを使用して、個々のボクセルおよび地域レベルで識別するために使用することができる。したがって、QUTE-CE MRIは、機能および状態を評価するための画像バイオマーカーまたは診断マーカーの有利なセットを提供する。
いくつかの側面では、CAはフェルモキシトール、デキストランコーティングを有する超小型超常磁性酸化鉄ナノ粒子(USPION)であり得る。糸球体濾過のためのカットオフ(~6nm)を超えるため、フェルモキシトールは腎臓によってクリアされず、代わりに15時間の長い血管内半減期を有する優れた血液プール造影剤である(Bremerich et al., 2007)。フェルモキシトールを用いた多数の臨床MRI研究が小児および成人において実施されており、大きな有害作用は示されていない(Muehe et.al., 2016)。したがって、QUTE-CEをクリニックで容易に使用してSVDを研究することができる。
以前の臨床画像技術との比較
現在、脳SVDの臨床画像化は間接的であり、ほとんどが虚血性(白質高強度(WMH)(Reijmer et al., 2016)、ラクナ梗塞)および出血性(脳微血(CMBs))病変(Shi et al., 2016; Greenberg et al., 2009)など、その後遺症を表す。SVDのこのような結果は、T2/FLAIR(WMH、慢性梗塞)、DWI(急性梗塞)、および感受性加重画像法(SWI)(CMBなど)(Wardlaw et al., 2013)を含む従来のMRI配列の臨床設定において検出することができる。しかしながら、これらの技術は、微小血管疾患状態の総量的負担の評価において、特異性、正確性、および信頼性に限定されている(Wey et al., 2013; Brunser et al., 2013)。さらに、現在のMRI技術は、脳小血管または血管系(Guo et al., 2012)の脳のグローバルネットワークのマイクロアーキテクチャに関する洞察を提供せず、脳卒中の患者における基礎的SVD病理および疾患のメカニズムの理解に重要な役割を果たす可能性があるだけでなく、明らかに健全な高齢化成人のSVDは、無症状であるが、絶えず進行性であり、最終的には、何もできなくなることになり得る。したがって、SVD関連障害の増大する負担に対処するためには、SVDの全体的な広がりを確実に定量化するための新しい診断方法が緊急に必要とされている。
CBVを測定するための他の公知技術アプローチとの比較
SPION画像化のための他のMRI法は、長距離感受性誘発効果(Cunninham et al., 2005; Stuber et al., 2007; Seppenwoolde et al., 2003)を利用している。一方、QUTE-CE MRIは、標準モダリティよりも1000倍短いTESでT強化測定を行うことによってそれらを回避する。通常のT加重画像化は定量的ではなく、QUTE-CEで得られた詳細な画像にはつながらない。動的感受性コントラスト(DSC)、または血流加重MRIは、CBV値の測定には一般的に使用されるが(Barbier et al,. 2001)、動脈入力機能(AIF)(Rempp et al., 1994; Yankeelov et al., 2009)、またはガドリニウム系造影剤(GBCA)濃度対時間曲線を正確に測定する必要があり、これは通常15~30%不正確である(Walker-Samuel et al., 2007; Schabel et al., 2008)。定常状態感受性コントラストマッピング(SSGRE)、定常状態CBV(SS_CBV)、ΔR2(Tropres et al., 2001; Christen et al., 2012)など、CBVを測定するための他の技術はすべてTおよびT *効果を利用しており、これはボクサー内および外脱フェージング、流れアーチファクトと容器の大きさ、密度および向きの影響を受けやすい(Kim et al., 2012)。SPIONを用いた鉄fMRIは、T *加重であり、高CA用量を必要とし、血管外空間に敏感であるという点でQUTE-CEとは異なる(Stuber et al., 2007; Mandeville, 2012)。QUTE-CEは、感受性誘発性信号ドロップアウトなしに正のコントラスト画像化をもたらす唯一のMR画像化技術である。
したがって、QUTE-CE MRIから得られたqCBV測定値は、ADRDのための定量診断マーカーとして使用できる。
すべての動物実験は、機関IACUC承認のプロトコルに従って実施された。QUTE-CE測定は、軽度の認知障害の徴候を示した生後7ヶ月の5個の野生型(WT)および6個のAPOE-ε4ノックイン雌ラットに対して行われた。
このデータは、初期の血管新生過多は、老化および認知症の代謝機能不全を補うための対処機構である可能性があることを示唆している。
方法
行動テスト
トランスレーショナルニューロイメージングセンター(CTNI)で日常的に行われている認知行動の尺度は、空間記憶のためのバーンズの迷路、オブジェクト記憶のためのノベルオブジェクトプリファレンス(NOP)である。バーンズとNOPはどちらも海馬に依存しているが、異なる「学習」戦略を伴う(McLay et al., 1997; Assini et al., 2009; Larkin et al., 2014; Pardo et al., 2016)。1つのテストで十分であるが、同じ機能/領域(例えば、記憶/海馬)を採用する少なくとも2つのテストを行うことが好ましい。海馬依存性機能への焦点は、精神疾患への関与および種間の類似性のために望ましい(Squire et al., 1992)。
動物実験
QUTE-CE MRIバイオマーカー
QUTE-CE MRI測定パイプラインを図2に示す。QUTE-CE血管バイオマーカー:(1)ボクセルベースの生理学的血液分率(qCBV)は0-1から測定され、1は動脈または静脈である。部位(2)マクロ血管新生測定および(3)マイクロ血管新生測定は、それぞれ地域分布の平均またはモードを考慮することによって得られる。アフィン変換を使用して脳にデジタル的に適合する、高分解能、173部位のラット解剖学的アトラス(Ekam Solutions, マサチューセッツ州ボストン)によって詳細化された部位別関心量(VOI)。(4)平均とモード間の距離を考慮して、血管不均一性を考慮して部位を分類することができる。(5)5% COでの高炭酸ガス血性負荷などの動的機能検査を適用し、血管予備能の応答性を調べることができる。
データ形式と分析の理論的根拠
これらの測定では、qCBVは、コントラストの前および後のUTE画像を使用して計算された。ラットの脳全体で、8分で150マイクロメートルの等方分解能で約500,000ボクセルが得られた。しかし、優れた血管画像が生成される一方で、ボクセルレベルでの定量には依然として高い誤差があることが分かる。ボクセルベースの誤差を考慮し、ある動物から次の動物への神経解剖学における僅かなばらつきを考慮すると、これらの小動物における局所血管測定を定量化することが望ましかった。これを達成するために、各ラットの脳は、手動で調整されたアフィン変換を使用して、173の部位を持つ解剖学的アトラスに適合された。アトラスでは、デフォルト設定で、脳の左右の半分は単一の部位にまとめられた。したがって、500,000個のボクセルは173の部位に分配され、各部位に対して平均とモードが計算された。
グループ間比較をテストするために、あるグループの平均とモードのリストを、すべての173部位の別のグループの平均またはモードと比較した。統計的有意性は、2つのリスト間の差(P<0.05またはP<0.01)のt検定によって達成された。
微小血管、すなわち小さな血管の変化はモードと関連していた。その理論的根拠は、脳容積の大部分が主に小さな血管で満たされると予想され、100%血液で満たされた大きな血管からの影響を取り除く方法であったことである。
QUTE-CE MRI測定は、生後8ヶ月および2歳の雌の野生型(WT)およびAPOE4+スプレイグ・ドーリー(SD)ラットに対して行われた。
生後8ヶ月での実験(すべての雌SD)
構造的QUTE-CE
グループ1n=5):WT
グループ2(n=5):APOE4+
2歳での実験(すべて雌SD)
構造的QUTE-CE
グループ1(n=5):WT
グループ2(n=5):APOE4+
2才での動的なCO 負荷(全員雌(SD)
動的QUTE-CE(複数のCO負荷)
グループ1(n=5):WT
グループ2(n=5):APOE4+
結果
APOE4ノックイン雌ラットの老化において、QUTE-CE MRIを用いて血管の構造および機能変化を縦方向に測定した。この手法は、FDA承認された造影剤を使用し、既存の臨床スキャナーと互換性があり、中枢神経系疾患のルーチンスクリーニングのためにヒトに実施できることが示された。
8ケ月の月齢でApoE4ラットに見られる血管新生過多
小血管:173部位のうち44部位が変更され(P<0.05)、そのうち39部位は増加を示した。図6~9を参照されたい。11の増加部位と25の減少部位(p<0.01)からなる平均血管変化のパターンも、観察された。
2歳時の血管新生過少に向かう傾向
このモデルでは、ADは雌よりも雄の方が速く進み、雌はまだ統計的に有意な認知障害を示していなかったが、静的なQUTE-CE MRIは、年齢依存性の過多~過少の微小血管再モデル化傾向を明らかにした(図5A、5B)。APOE4遺伝子による障害におけるこの雄/雌の傾向はげっ歯類で検証されている(www.NCBI.nlm.nlm.nh.gov/pMC/articles/pmc4687024/PDF/nihms740272.pdf)。超微小血管新生過多傾向は、エコー・プラナー画像法(EPI)によって測定されたように、過多接続性を示す脳部位と高い相関が認められた。この雌は、バーンズ・メイズおよび新物体認識テスト(p<0.05)で測定されたように、2歳後に認知障害を示すことが分かった。
ApoE4ラット:過敏性および履歴血管機能障害
動的QUTE-CE MRIは、血管予備能の過敏性漸増を明らかにした。(図5B)ApoE4ラットでは、5%COガス中の呼吸に対する非常に重要な反応が観察され、WTとは異なり、1分間の休息期間中に回復しなかった。これらのデータは、初期血管新生過多が、老化および認知症の代謝機能不全を補うための対処機構であり得ることを示唆している可能性がある。
8ケ月での構造的差
図6~9の表は、平均値(p<0.01、上)とモード(p<0.05、下)の両方で、構造的差に関する結果を列挙している。P値が表示され、STDとともに平均qCBVが2つのグループ内のすべての動物間で利用可能である(方法、月齢8ケ月でのグループ比較を参照)。部位番号は、解剖学的アトラスの割り当てられた部位番号であり、行は最大のqCBV(APOE4平均またはモード-WT平均またはモード)が最上部(血管新生過多性APOE4)になるように編成されている。モードを比較した下の表の右側には、部位名とそのp値が重要性の順に列挙されている。173部位のうち、重要でない部位は省略されている。
2才での構造的差
図10~13の表は、平均値(p<0.01、左)とモード(p<0.05、右)の両方で、構造的差に関する結果を列挙している。H値とP値が提示され、WTとAPOE4の平均qCBVはSTDと一緒に入手可能である。2つのグループ間の差を計算し、平均の減算の誤差伝播を使用して、差の標準偏差を計算した。部位番号は、解剖学的アトラスの割り当てられた部位番号であり、行が最も高い減少が最上段(血管新生過少APOE4)のように整理されている。8ケ月齢ラットの変化に対して同じ部位も統計的に有意であった場合、その部位は濃い灰色とより濃い灰色になっている。血管新生過多の場合、8ヶ月状態を表す左側の色は濃い灰色(元は赤色)で、血管新生過少の場合、濃い灰色(元は青色)である。右の色は、2歳の状態の血管新生過少または血管新生過多に対応する。
平均値では、2才時の変化18に対して統計的に有意な66部位のそれは、8ヶ月齢でも有意であることが観察できる。それらの部位の13は血管新生過少化され、血管新生過少化に留まり、3つは血管新生過多にされ血管新生過多に留まり、2つは血管新生過多にされて血管新生過少化に進んだが、いずれも血管新生過少化から血管新生過多に進まなかった。
モードについては、2才での変化に対して統計的に有意な32部位のうち、6個が8ヶ月齢時で有意であったことが観察できる。それらの部位のうち2つは血管新生過少化され血管新生過少に留まり、2つは血管新生過多にされ血管新生過多に留まり、2つは血管新生過多にされ血管新生過少に進んだが、いずれも血管新生過少から血管新生過多に進まなかった。
2才での動的CO
図14~17の表は、2歳時に試験された2つのグループの結果を示している。次の表は、CO負荷状態における平均とモードの違いを示している。つまり、M1とそのSTDは、各動物が地域ごとに持っていた差の平均を表している。絶対値ではなく動物内差の平均に従うことによって、動物間の比較を無視しながら統計的有意性を検査することができる。
すべては、qCBVが計算される最初のコントラスト後スキャン(スキャン1)と比較された。スキャン2-4は、COをオン(M1は平均差)、COをオフ(M2は平均差)、最後にCOをオンに戻して(M3は平均差)実行された。h値とp値も表示される。h1、p1の比較はCOの最初の状態に対応し、h2、p2はCOが再度オフになったとき、h3、p3はCOが再びオンになったときである。
本明細書で使用しているように、「から本質的になる(consisting essentially of)」は、特許請求の範囲の基本的および新規特性に重大な影響を与えない材料またはステップを含めることができる。本明細書における「含む(comprising)」の用語の記述は、特に組成物の成分の記載または装置の要素の記載において、「から本質的になる(consisting essentially of)」または「からなる(consisting of)」と交換することができる。
本技術は、特定の好ましい実施態様と併せて記載されているが、上記明細書を読んだ後、当業者は、本明細書に定める組成および方法に対する様々な変更、同等物の置換、その他の変更に影響を与えることができる。
参考文献

Claims (8)

  1. 対象のアルツハイマー病または関連認知症(ADRD)の発症または進行の可能性を検出するための、定量的超短エコー時間造影(quantitative ultrashort time-to-echo contrast-enhanced)(QUTE-CE)MRI画像分析装置の作動方法であって、
    (a)前記対象の脳の1以上の定量的超短エコー時間造影(QUTE-CE)MRI画像から前記対象の脳の定量的脳血液量(qCBV)マップを作成するステップ、
    (b)ステップ(a)で得られた前記qCBVマップと正常な脳を表す所定のqCBVマップとの比較に基づいて、前記対象の脳における血管新生過多の部位および血管新生過少の部位を決定するステップ、および
    (c)血管新生過多および血管新生過少部位の分析に基づいて、対象のADRDの発症または進行の可能性を検出するステップ、
    を含
    ここで、ステップ(c)においては、血管新生過少部位と比較して血管新生過多部位の数が多いことに基づいて、ADRDの発症が前記対象において起こったことが検出され、および、血管新生過多部位と比較して血管新生過少部位の数が多いことに基づいて、ADRDの進行が前記対象において起こったことが検出される、
    前記方法。
  2. 後の時点で前記方法を繰り返すことをさらに含み、ここで、後の時点においてステップ(c)で見出される血管新生過少部位の数または広がりの減少は、前記対象におけるADRDの進行を示す、請求項1に記載の方法。
  3. 後の時点で前記方法を繰り返すことをさらに含み、ここで、後の時点においてステップ(c)で見出される血管新生過多部位の数または広がりの増加は、前記対象におけるADRDの進行を示す、請求項1に記載の方法。
  4. 血管新生過少および/または血管新生過多が、微小血管系、毛細血管密度、または平均血管分布の測定に基づいて決定される、請求項1に記載の方法。
  5. 前記血管新生過多が、腹側被蓋部位、痂皮線状、網状被蓋核、痂皮核、ハベヌラ核、正中縫線核、背内側被蓋野、背内側縫線、背側縫線、橋核、縫線マグナス、腹側海馬台、運動三叉神経核、錐体のコプラ、橋網状核尾側、橋網状核口腔、台形体、海馬台背側、傍小脳脚核、網状核中脳、脳梁膨大後部尾側皮質、脚橋被蓋被蓋野、赤核、青班下核、PCRt、下丘、顔面核、第9小脳小葉、巨大細胞網状核、三叉神経主感覚核、嗅内皮質、三叉神経根、視覚1皮質、第10小脳小葉、縁前方皮質、プレクネイフォーム核、下辺縁皮質、上丘、孤立性管核、および中脳水道周囲灰白質視床からなる群から選択される前記対象の脳の1以上の部位にある、請求項1に記載の方法。
  6. 前記血管新生過少が、腹側被蓋部位、痂皮線状、網状被蓋核、痂皮核、ハベヌラ核、正中縫線核、背内側被蓋領域、背側縫線、橋核、縫線マグナス、腹側海馬台、運動三叉神経核、錐体のコプラ、橋網状核尾側、橋網状核口腔、台形体、海馬台背側、傍小脳脚核、網状核中脳、脳梁膨大後部尾側皮質、脚橋被蓋被蓋野、赤核、青班下核、PCRt、下丘、顔面核、第9小脳小葉、巨大細胞網状核、三叉神経主感覚核、嗅内皮質、三叉神経根、視覚第1皮質、第10小脳小葉、縁前方皮質、プレクネイフォーム核、下辺縁皮質、上丘、孤立性管核、および中脳水道周囲灰白質視床からなる群から選択される前記対象の脳の1以上の部位にある、請求項1に記載の方法。
  7. 前記血管新生過多が、室傍核、腹側海馬台、背側縫線、視覚第2皮質、背内側被蓋野、下丘、運動三叉神経核、1次体性感覚皮質幹、三角形の中隔核、腹側内側線条体、および外側視索前野からなる群から選択される前記対象の脳の1以上の部位にある、請求項1に記載の方法。
  8. 前記血管新生過少が、室傍核、腹側海馬台、背側縫線、視覚第2皮質、背内側被蓋領域、下丘、運動三叉神経核、1次体性感覚皮質幹、三角形の中隔核、腹内側線条体、および外側視索前野からなる群から選択される前記対象の脳の1以上の部位にある、請求項1に記載の方法。
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