定量磁化率成像技术对抑郁症患者脑脊液铁沉积的纵向研究

2021-08-23 09:44谢杰王琪王云谢宇航李月峰
放射学实践 2021年8期
关键词:铁蛋白基线受试者

谢杰,王琪,王云,谢宇航,李月峰

抑郁症是一种以持久的心境低落为主要临床特征的心身性疾病,具有高发、自残和自杀的显著特征,已成为严重危害人类健康的第二大疾病[1]。但抑郁疾病的发病机制至今尚未明晰,研究者先后提出了神经递质、神经营养和炎症因子等关于其发病机制的假说[2-4],近年来关于微量元素与本病关系的新兴学说进入学界视野。大量文献报道提示微量元素与大脑的结构和功能密切相关,微量元素失衡可导致情感、记忆及认知功能的显著异常[5]。铁作为微量元素中重要的成员,其在抑郁发病机制中的作用正逐渐被揭示[6]。本课题组前期研究证实抑郁症患者存在显著的脑铁含量的异常,表现为定量磁化率成像(quantitative susceptibility mapping,QSM)上尾状核、壳核、苍白球及丘脑等部位的异常铁沉积信号,并提示脑铁含量异常或可作为探索抑郁症机制的有力切入点[7]。本研究拟在前期研究的基础上,采用QSM技术进一步对抑郁症患者脑脊液中的铁含量进行探究,以期形成系统性成果,为抑郁疾病微量元素学说提供补充科学依据及临床参考。

材料与方法

1.研究对象

本研究为前瞻性设计。将2019年3月-2019年12月镇江市精神卫生中心收治入院的47例抑郁症患者及性别、年龄等人口学资料相匹配的21例健康志愿者(对照组)纳入本研究。入组受试者临床资料的搜集由两位高年资精神专科医师(执业年限>10年)完成。以汉密尔顿抑郁量表17项(Hamilton Depression Scale-17,HDS-17)对患者抑郁程度进行评估,以评分≤7为无抑郁,8~16为轻度抑郁,17~23为中度抑郁,≥24为重度抑郁。评测过程由实施医师引导受试者在安静环境下进行,并要求受试者情绪稳定、保持注意力集中,单次评估时间约15 min。

抑郁症患者入组标准:(1)符合《精神障碍诊断与统计手册》第4版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders,4th edition,DSM-Ⅳ)中提出的抑郁症发作诊断标准;(2)HDS-17评分量表符合抑郁症诊断;(3)单相抑郁;(4)无其它精神疾病史,无使用精神并类药物史;(5)无严重神经功能障碍疾病(如脑震荡、中风、神经炎症疾病)或中枢神经系统疾病治疗史(如颅内占位性病变,慢性神经炎症或自身免疫性脑炎);(6)无其它影响脑脊液或代谢的疾病(如化脓性脑膜炎、脑肿瘤、糖尿病或甲状腺疾病);(7)近期未服用铁含量高的食品或药物;(8)无MRI扫描禁忌证。

所有抑郁症患者在入院后及标准化治疗6周后分别接受HDS-17评估及头颅MRI扫描,并根据治疗效果分为缓解组(HDS-17评分≤7分)33例和非缓解组(HDS-17评分>7分)14例。本研究经镇江市精神卫生中心伦理委员会审核批准(ZJJW-2019007),并获得所有受试者的知情同意。

2.图像采集和后处理

使用SiemensMagnetom Trio Tim 3.0T磁共振仪和8通道头部相控阵线圈,在扫描过程中于受试者头部两侧和下方均放置海绵垫,以减小受试者头部运动而且保证受试者间定位的一致性。扫描序列主要包括横轴面SWI及T1WI。SWI扫描参数:高分辨率三维多梯度回波序列,TR 28 ms,TE 16 ms,层厚2.0 mm,翻转角7°,带宽120 Hz/pixel,像素大小1 mm×1 mm×2 mm,视野250 mm×250 mm,矩阵256×256×80,采集时间5.0 min。SE T1WI扫描参数:TR 14.00 ms,TE 4.92 ms,层厚1.2 mm,翻转角7°,带宽140 Hz/pixel,像素大小1 mm×1 mm×1 mm,视野250 mm×250 mm,矩阵256×256×192,采集时间3.3 min。采用美国韦恩州立大学提供的磁化率成像和相位伪影消除工具包(susceptibility mapping and phase artifacts remova1 toolbox,SMART)对SWI原始相位图和幅度图进行后处理,具体步骤:(1)以拉普拉斯(Laplacian)方法对原始相位图进行解缠绕,并采用可变球核的复杂谐波伪影去除法来去除背景场的信号;(2)采用特定算法去除颅骨的信号,并采用复合阈值法消除相位图上非组织区域的伪影;(3)通过基于形态学相似性的反演方法(morphology enabled dipole inversion,MEDI)进行磁化率反演,得到QSM[8]。

3.CSF的QSM数据提取

在基于MATLAB 2013a平台中的SPM(Statistical Parametric Mapping)12软件包对CSF的QSM数据进行提取。首先将T1WI图像仿射变换共登记到标准脑MNI-152空间,以3D高斯平滑补偿校正配准误差和其它误差,获得个体脑至标准脑的图像变换矩阵,并且应用矩阵于被试的个体QSM,获得标准化的QSM;然后在FSL v6.0(Functional MRI Software Library,version6.0)平台中,以MNI-152空间的CSF为模板,提取出标准化QSM的CSF掩模;最后,再将图像变换矩阵反向应用于标准化QSM的CSF掩模,生成个体QSMCSF掩模(图1)。采用美国韦恩州立大学提供的磁共振信号处理(signal processing in nuclear magnetic resonance,SPIN)软件自动计算QSM上CSF掩模的磁化率值。

图1 QSM图像获取及ROI提取流程。

4.CSF铁蛋白浓度的测量

本研究中,6例入组受试者因入院时需排查神经系统感染等疾病,于入院次日上午经腰穿抽取脑脊液2.0 mL,进行实验室检查,包括常规生化指标和铁蛋白浓度的测量。常规生化指标的检测使用贝克曼AU5400生化仪及强生4600干化学电解质分析仪,铁蛋白浓度的测量使用Siemens ADVIA Centaur型化学发光免疫分析仪及美国贝克曼库尔特CSF铁蛋白测定试剂盒。对CSF的磁化率值与铁蛋白浓度进行相关性分析,以0.8

5.统计学分析

采用R3.6.1及SPSS25.0统计学软件对数据进行统计分析。采用Shapiro-Wilk和Levene检验分别对数据进行正态性检验和方差齐性检验。组间计量资料的比较采用t检验或U检验,组间计数资料的比较采用χ2检验,受试者治疗前、后数据的比较采用配对样本t检验。两连续变量(CSF 磁化率值与HDS-17评分)之间的相关性采用Pearson相关分析。采用Logistic回归分析对基线CSF的磁化率值对抑郁症受试者标准化治疗后转归的预测能力进行评估,并采用ROC曲线对其预测效能进行评估。上述组间比较均为双侧检验,以P<0.05为差异具有统计学意义。

结 果

1.临床资料

健康对照组与抑郁组患者一般资料的比较结果见表1。抑郁组与对照组患者之间年龄、性别、受教育程度和体质指数(body mass index,BMI)的差异均无统计学意义(P>0.05)。

表1 两组受试者一般资料的比较

抑郁组患者的发病年龄为(35.4±3.7)岁,发作次数为3.0±0.9,总病程(19.1±3.6)周,基线HDS评分为22.8±8.2,治疗6周后HDS评分为8.2±4.4。缓解组与非缓解组临床资料的比较结果详见表2。与缓解组相比,非缓解组表现为基线时更高的HDS-17评分(P<0.001)、更小的发病年龄(P=0.039)、更多的发作次数(P=0.045)及更长的总病程(P<0.001)。

表2 两组抑郁症患者临床资料的比较

2.铁蛋白浓度与磁化率的相关性

6例入院时接受CSF腰穿检测的受试者均排除脑部炎症。CSF中铁蛋白浓度为9.15~12.19 mg/L,平均(10.50±1.06) mg/L。此6例受试者的CSF磁化率为8.6~11.2 ppb,平均(9.7±1.1) ppb。

相关性分析结果显示CSF中铁蛋白浓度与磁化率呈显著正相关(r=0.904,P=0.013),详见图2a。

图2 相关性分析点线图。a)CSF铁蛋白浓度与磁化率呈正相关;b)基线时抑郁组CSF磁化率与HDS-17评分呈正相关;c)缓解组磁化率与HDS-17评分呈正相关;d)非缓解组磁化率与HDS-17评分呈正相关。

3.CSF磁化率及与抑郁程度的相关性

治疗前抑郁组和对照组的CSF磁化率分别为8.5和3.2 ppb,抑郁组显著高于对照组(图3),差异具有统计学意义(t=-7.210,P<0.001)。相关性分析结果显示抑郁组中CSF磁化率与患者的HDS-17评分呈显著正相关(r=0.644,P<0.001),详见图2b。

图3 QSM图,显示对照组的CSF磁化率显著低于抑郁组。a)对照组受试者,女,39岁,CSF磁化率为3.2 ppb;b)抑郁组患者,男,38岁,CSF磁化率为8.5 ppb。 图4 抑郁组患者,男,38岁。QSM图显示治疗后CSF磁化率显著低于治疗前(8.5 vs. 4.9 ppb)。a)治疗前;b)治疗后。

经过6周标准化治疗,缓解组与对照组之间CSF磁化率的差异无统计学意义(t=0.322,P>0.05),非缓解组与对照组之间CSF磁化率的差异有统计学意义(t=-8.565,P<0.001)。

治疗前、后抑郁组CSF磁化率测量结果见表3。治疗前、后缓解组抑郁症患者CSF磁化率值显著低于非缓解组,差异有统计学意义(基线:t=-4.775,P<0.001;治疗后:t=-10.559,P<0.001)。缓解组抑郁症患者治疗后CSF磁化率值较治疗前明显降低(图4),差异有统计学意义(t=7.909,P<0.001),同时非缓解组抑郁症患者治疗后CSF磁化率值较前也明显降低,差异有统计学意义(t=5.097,P<0.001)。

表3 治疗前、后抑郁组CSF磁化率测量结果

相关分析结果显示两组受试者治疗后CSF磁化率与HDS-17评分均呈显著正相关(缓解组:r=0.382,P=0.028;非缓解组:r=0.595,P=0.025),详见图2c~d。

4.预测分析

以抑郁症患者是否缓解为因变量Y,基线时CSF磁化率为自变量X,缓解组和非缓解组之间差异有统计学意义的临床指标为协变量,进行多元Logistic回归分析,结果详见表3。本组结果显示,基线CSF磁化率(OR=2.816,95%CI:1.031~7.691;P=0.043)、发病年龄(OR=0.751,95%CI:0.514~0.994;P=0.046)及总病程(OR=2.284,95%CI:1.007~5.180;P=0.048)是抑郁症患者治疗后转归的独立预测因子(其中基线CSF磁化率值、总病程为风险因素,发病年龄为保护因素)。发病年龄、总病程和基线CSF磁化率及三个指标联合诊断模型的ROC曲线见图5,以联合模型的曲线下面积最大(0.971),相应的预测敏感度、特异度分别为100%和90.9%,约登指数为0.909。

图5 各指标预测抑郁症治疗后转归的ROC曲线,以联合诊断模型的AUC最大。a)发病年龄;b)总病程;c)基线CSF磁化率;d)三指标联合诊断模型。

讨 论

本文在前期对抑郁患者脑实质铁含量报道的基础上开展延续性工作,首次对抑郁症患者CSF磁化率进行了测量和分析。本研究中首先借助6例受试者的CSF腰穿结果与QSM定量指标进行相关性分析,确认了QSM技术对CSF铁含量的可靠检测能力,并基于组间比较结果发现抑郁患者的CSF磁化率发生了改变,且其与病情程度具有显著相关性。在随后的随访研究中,发现CSF的磁化率与抑郁病情的转归呈一致性改变。进一步建立的预测模型提示CSF磁化率可作为抑郁病情转归的可靠预测因子。尽管微量元素在抑郁疾病发病机制中的作用逐步被揭示且获得重视[9],但来自临床的在体证据依然匮乏。QSM技术的成熟及应用,为填补这一理论洼地提供了完美契机,本文结果充分提示CSF磁化率可能是抑郁疾病的重要生物学标志物。

不同于离体样本有创检测的准确性,在体无创指标的准确获得颇具挑战。在QSM技术应用之前,传统的R2*成像一直作为在体铁含量定量测量的主要方法,遗憾的是这一仅依赖于磁幅信号运算(忽略相位信号)的成像技术始终难以突破复杂的由场到源的反演计算[10]。因此,基于磁幅与相位融合的QSM技术一经问世便迅速以其丰富的组织信息、敏感准确的磁化率检测能力而备受学界关注[11-12]。诸多研究脑退行性病变、帕金森病等疾病的文献报道充分证实了此项技术对脑实质铁含量的卓越检测能力[13-14]。然而,QSM技术对CSF中铁含量的检测能力却有待考证,相关文献鲜见。故本文首先实施离体验证试验,肯定性的结果保证了后续研究工作的科学性和可靠性。另一值得指出的技术基础是尽管课题组拥有丰富的脑区分割经验[15-16],为了规避人工勾画的可能误差,进一步提高测量准确性、重复性和验证性,我们采用了基于标准脑模板的CSF感兴趣区勾画方式,在保证了科学性的同时亦显著提高了测量速度。

铁是体内重要的金属微量元素。虽然来自产后抑郁的临床数据和相关文献提示外周血中所测铁含量不足可能与抑郁疾病的发生密切相关,但事实上,过量的脑铁含量似乎更多地扮演着促自由基致氧化应激反应的负面角色[17]。一方面,脑实质内铁异常沉积(主要位于基底节核团)是抑郁症、阿尔兹海默症等神经精神类疾病的主因;另一方面,过量的铁进而发挥神经毒性作用,诱导神经元凋亡、死亡、细胞膜损害及血脑屏障破坏,进一步加重疾病的症状[18]。作为脑实质营养支持和代谢交换的供给系统,CSF无疑参与了这一正性损伤机制[19]。这一理论框架不仅有力地支撑了本文结果,同时高度提示:鉴于CSF的封闭流通性,相较于单个或数个脑实质脑区的铁含量测量,CSF中铁含量或能更全面地反映脑内铁的异常沉积,且其与疾病的关系可能更为密切。遗憾的是,因入组的受试者样本不同,本文中未能与前期脑实质的研究实施针对性比较分析。

本研究存在的不足之处:(1)受试样本量偏小,仍需更大样本量的数据来进一步验证QSM技术对CSF铁含量的评估能力;(2)全脑QSM扫描耗时较长,部分受试者难以坚持,导致图像运动伪影稍多、图像质量欠佳,造成无效收集和随访数据丢失;(3)未能实现多中心大样本数据采集和验证。在今后的工作中本课题组将进一步完善,以期形成对抑郁症患者脑铁异常的系统性报道。

综上所述,CSF内铁沉积与抑郁疾病的严重程度及预后转归密切相关,或可作为抑郁疾病诊断评估及治疗监测的潜在指标。

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