A demencia kialakulását előre jelző módszer

A Nature Mental Health-ben 2024. június 6-án online közzétett eredmények (https://www.nature.com/articles/s44220-024-00259-5) szerint a nyugalmi állapotú funkcionális MRI (rs-fMRI) felhasználható a demencia kockázatát jelző neurális hálózati szignatúra azonosítására a betegség korai szakaszában, ami különösen azért fontos előrelépés, mert most válnak elérhetővé a betegséget módosító gyógyszerek, például az amiloid béta ellenes szerek.

Az agy már jóval a demencia tüneteinek jelentkezése előtt változik, és a pontosan végzett rs-fMRI, vizsgálattal elvileg kimutathatjuk ezeket a változásokat, írják Charles R. Marshall (Wolfson Institute of Population Health, Queen Mary University of London, London, Anglia) és munkatársai cikkükben, és úgy gondolják, hogy a vizsgálat a jövőben az emberek kockázati státuszának szűrésére szolgáló platformmá válhat.

Az rs-fMRI a vér oxigénszintjétől függő jelek ingadozásait méri az agyban, amelyek a funkcionális összekapcsolódást tükrözik. Az Alzheimer-kórban (AD) általánosan érintett agyi régiók a megváltozott funkcionális konnektivitásban az alapértelmezett üzemmódú hálózaton (DMN) belül helyezkednek el. Ez a régióknak az a csoportja, amely „akkor kapcsolódik egymáshoz és kommunikál egymással, amikor valaki csak fekszik az MRI-szkennerben és nem csinál semmit, ezért nevezték el alapértelmezett üzemmódú hálózatnak”. A DMN magában foglalja a mediális prefrontális kéreg, a hátsó cinguláris kéreg vagy precuneus, és a kétoldali alsó fali agykérgeket, valamint kiegészítő agyi régiókat, beleértve a mediális halántéklebenyeket és a halántékpólusokat. Úgy vélik, hogy ez a hálózat szelektíven érzékeny az Alzheimer-kór neuropatológiájára.

A vizsgálat

A kutatók a mintegy félmillió brit önkéntes résztvevő genetikai és egészségügyi adatait tartalmazó UK Biobank adatait használták fel, elemzésükbe 103 demenciában szenvedő személyt (22 személyt prevalens demenciával, 81-et pedig 3,7 év átlagában később diagnosztizáltak demenciával) és 1030 demenciával nem rendelkező, párosított résztvevőt vontak be. Minden résztvevőnél 2006 és 2010 között történt MRI-képalkotás. A teljes minta átlagéletkora az MRI-adatok felvételének időpontjában 70,4 év volt. A kutatók minden egyes résztvevő esetében 10 előre meghatározott agyi régióból nyertek releváns adatokat, amelyek együttesen határozták meg a DWN-jüket. Ez két középvonali régiót és négy régiót foglalt magában mindkét féltekén.

Nagyobb prediktív erő

A kutatók a modell kialakításakor azt vették alapul, hogy az agyi régiók hogyan kommunikálnak egymással. Nagyon pontosan beépítették a modellbe mindazt, amit tudunk arról, hogy a funkcionális MRI-vizsgálaton látható változások hogyan kapcsolódnak az agysejtek tüzelésének változásaihoz. Ezután gépi tanulási megközelítést alkalmazták a hatékony összekapcsolhatóság modelljének kidolgozására, amely leírja az egyik agyi régiónak a másikra gyakorolt oksági befolyását, és betanították a gépi tanulási eszközt arra, hogy felismerje, hogyan néz ki a demenciához hasonló kapcsolódási mintázat.

A kutatók kontrollálták a potenciális zavaró tényezőket, beleértve az életkort, a nemet, a kéztartást, a szkenneres fejmozgást és az adatgyűjtés földrajzi helyét. A modell képes volt 82%-os pontossággal meghatározni az agyi kapcsolódási mintázatok közötti különbséget azok között, akiknél később demencia alakul ki, és azok között, akiknél nem, akár 9 évvel a hivatalos diagnózis felállítása előtt.

Amikor a kutatók egy olyan modellt képeztek ki, amely az agyi kapcsolatok segítségével megjósolta a diagnózisig eltelt időt, ez a „jósolt” idő maximum 2 éves különbséget mutatott a tényleges diagnózis idejével.

Ez a hatékony kapcsolati megközelítés sokkal nagyobb előrejelző erővel rendelkezik, mint a memóriatesztek pontszámai vagy az agyszerkezeti mérések. Az agyi amiloid béta és tau diagnosztikai szempontból nagyon hasznos markerek, de csak akkor, ha valakinek tünetei vannak, bár ezen fehérjék már évekkel a demencia tüneteinek megjelenése előtt kezdenek felhalmozódni az agyban. A szerzők szerint mindezen diagnosztikai eszközök előrejelző ereje fokozható lenne, ha együttesen használnák őket.

A korai felismerés és kezelés lehetőségei

A kutatók a demencia számos módosítható kockázati tényezőjét vizsgálták, köztük a halláskárosodást, a depressziót, a magas vérnyomást és a fizikai inaktivitást. Azt találták, hogy az önbevallás szerinti társadalmi elszigeteltség volt az egyetlen olyan változó, amely szignifikáns összefüggést mutatott a neuronális hálózatok hatékony kapcsolódási képességével, ami arra utal, hogy a társadalmi elszigeteltség inkább oka, mint következménye a demenciának.

A tanulmány összefüggéseket tárt fel a DMN hatékony összekapcsolhatósága és az AD poligénes kockázati pontszámai között is, amelyek több külső genom-széles körű asszociációs vizsgálat forrásainak metaanalíziséből származtak.

Az rs-fMRI-t használó prediktív eszköz segíthetne a demencia szempontjából magas kockázatú résztvevők kiválasztásában is a lehetséges kezelések vizsgálatához, mert azt feltételezik, hogy a korábban elkezdett az antiamyloid kezelések nagyobb valószínűséggel lennének hatékonyak.

A kutatók nem csak az Alzheimer-kórt, Hanem a demencia összes formáját vizsgálták, és mivel a UK Biobankban a demencia altípusainak diagnózisa „egyáltalán nem megbízható”. A vizsgálat korlátai közé tartozott az a tény, hogy a UK Biobank résztvevői egészségesebbek és társadalmi-gazdasági szempontból kevésbé hátrányos helyzetűek, mint az általános népesség, és túlnyomórészt fehérek. A vizsgálat további korlátozó tényezője az volt, hogy az esetek és a kontrollok megjelölése a klinikusok kódolásától függött, nem pedig a standardizált diagnosztikai kritériumoktól.

Forrás:

Ereira, S., Waters, S., Razi, A. et al. Early detection of dementia with default-mode network effective connectivity. Nat. Mental Health (2024). https://doi.org/10.1038/s44220-024-00259-5