Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Đặc điểm tuổi tác trong mối liên hệ giữa fornix và hippocampus
Tóm tắt
Cả chất trắng và chất xám đều bị teo lại theo tuổi tác, nhưng vẫn chưa rõ sự suy giảm của chất trắng liên quan như thế nào đến sự suy giảm của chất xám, và mối quan hệ này thay đổi ra sao theo độ tuổi. Trong một nhóm người trưởng thành khỏe mạnh từ 20 đến 80 tuổi, được chia thành ba nhóm tuổi theo tertiles, chúng tôi đã kiểm tra mối liên hệ giữa chất trắng và chất xám một cách cắt ngang ở fornix và hippocampus, và kiểm tra xem mối quan hệ fornix-hippocampus khác nhau như thế nào giữa các nhóm tuổi. Cả hai cấu trúc cũng được kiểm tra như là các yếu tố dự đoán cho hiệu suất trên một bài kiểm tra trí nhớ, Bài Tìm Gợi Ý Có Chọn Lọc (SRT). Người tham gia được chụp ảnh bằng cộng hưởng từ trọng số T1 (MRI) và hình ảnh khuếch tán (DWI), từ đó thể tích hippocampus, độ anisotropy phân đoạn (FA), và độ khuếch tán trung bình (MD) cho cả hai nhánh và thân của fornix đã được tính toán. Dữ liệu của chúng tôi cho thấy ngay cả khi đã tính đến tuổi tác, giới tính, và các tham số chuyển động, sự toàn vẹn của fornix đã dự đoán được thể tích hippocampus ở hai nhóm tuổi lớn hơn (tuổi trung niên và cao niên) đối với nhánh của fornix, và chỉ ở nhóm tuổi cao nhất đối với thân fornix. Hơn nữa, sự toàn vẹn của fornix dự đoán một cách đáng kể hiệu suất SRT, trong khi thể tích hippocampus thì không; mối quan hệ này cũng chỉ được quan sát ở nhóm tuổi cao nhất và vắng mặt ở hai nhóm tuổi trẻ hơn. Đặc tính tuổi tác của các mối quan hệ cho thấy rằng mối liên hệ giữa fornix và hippocampus chỉ xuất hiện khi các cấu trúc não bắt đầu teo lại ở tuổi già, và rằng sự toàn vẹn của fornix là một thước đo nhạy cảm hơn cho trí nhớ hồi tưởng hơn là thể tích hippocampus.
Từ khóa
#fornix #hippocampus #chất trắng #chất xám #teo não #trí nhớ #tuổi tácTài liệu tham khảo
Adalbert, R., & Coleman, M. P. (2013). Review: Axon pathology in age-related neurodegenerative disorders. Neuropathology and Applied Neurobiology, 39(2), 90–108. https://doi.org/10.1111/j.1365-2990.2012.01308.x.
Baumann, P. S., Griffa, A., Fournier, M., Golay, P., Ferrari, C., Alameda, L., . . . Conus, P. (2016). Impaired fornix-hippocampus integrity is linked to peripheral glutathione peroxidase in early psychosis. Translational Psychiatry, 6(7), e859. https://doi.org/10.1038/tp.2016.117.
Beaulieu, C. (2002). The basis of anisotropic water diffusion in the nervous system - a technical review. NMR in Biomedicine, 15(7–8), 435–455. https://doi.org/10.1002/nbm.782.
Billiet, T., Vandenbulcke, M., Madler, B., Peeters, R., Dhollander, T., Zhang, H., . . . Emsell, L. (2015). Age-related microstructural differences quantified using myelin water imaging and advanced diffusion MRI. Neurobiology of Aging, 36(6), 2107–2121. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2015.02.029.
Buschke, H., & Fuld, P. A. (1974). Evaluating storage, retention, and retrieval in disordered memory and learning. Neurology, 24(11), 1019–1025.
Chiang, S., Levin, H. S., Wilde, E., & Haneef, Z. (2016). White matter structural connectivity changes correlate with epilepsy duration in temporal lobe epilepsy. Epilepsy Research, 120, 37–46. https://doi.org/10.1016/j.eplepsyres.2015.12.002.
Concha, L., Gross, D. W., Wheatley, B. M., & Beaulieu, C. (2006). Diffusion tensor imaging of time-dependent axonal and myelin degradation after corpus callosotomy in epilepsy patients. Neuroimage, 32(3), 1090–1099. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.04.187.
Concha, L., Livy, D. J., Beaulieu, C., Wheatley, B. M., & Gross, D. W. (2010). In vivo diffusion tensor imaging and histopathology of the fimbria-fornix in temporal lobe epilepsy. The Journal of Neuroscience, 30(3), 996–1002. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1619-09.2010.
Douet, V., & Chang, L. (2014). Fornix as an imaging marker for episodic memory deficits in healthy aging and in various neurological disorders. Frontiers in Aging Neuroscience, 6, 343. https://doi.org/10.3389/fnagi.2014.00343.
Duvernoy, H., Cattin, F., Risold, P.-Y., & ebrary Inc. (2013). The human hippocampus functional anatomy, vascularization and serial sections with MRI retrieved from http://www.columbia.edu/cgi-bin/cul/resolve?clio10415430.
Fischl, B., Salat, D. H., Busa, E., Albert, M., Dieterich, M., Haselgrove, C., . . . Dale, A. M. (2002). Whole brain segmentation: Automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain. Neuron, 33(3), 341–355.
Fischl, B., van der Kouwe, A., Destrieux, C., Halgren, E., Segonne, F., Salat, D. H., . . . Dale, A. M. (2004). Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex, 14(1), 11–22.
Fletcher, E., Raman, M., Huebner, P., Liu, A., Mungas, D., Carmichael, O., & Decarli, C. (2013). Loss of fornix white matter volume as a predictor of cognitive impairment in cognitively normal elderly individuals. JAMA Neurology, 70, 1389–1395. https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2013.3263.
Greve, D. N., & Fischl, B. (2009). Accurate and robust brain image alignment using boundary-based registration. Neuroimage, 48(1), 63–72. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2009.06.060.
He, J., Wong, V. S., Fletcher, E., Maillard, P., Lee, D. Y., Iosif, A. M., . . . DeCarli, C. (2012). The contributions of MRI-based measures of gray matter, white matter hyperintensity, and white matter integrity to late-life cognition. AJNR. American Journal of Neuroradiology, 33(9), 1797–1803. https://doi.org/10.3174/ajnr.A3048.
Hong, Z., Ng, K. K., Sim, S. K., Ngeow, M. Y., Zheng, H., Lo, J. C., . . . Zhou, J. (2015). Differential age-dependent associations of gray matter volume and white matter integrity with processing speed in healthy older adults. Neuroimage, 123, 42–50. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.08.034.
Jenkinson, M., & Smith, S. (2001). A global optimisation method for robust affine registration of brain images. Medical Image Analysis, 5(2), 143–156.
Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., & Smith, S. (2002). Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images. Neuroimage, 17(2), 825–841.
Marner, L., Nyengaard, J. R., Tang, Y., & Pakkenberg, B. (2003). Marked loss of myelinated nerve fibers in the human brain with age. The Journal of Comparative Neurology, 462(2), 144–152. https://doi.org/10.1002/cne.10714.
Mielke, M. M., Okonkwo, O. C., Oishi, K., Mori, S., Tighe, S., Miller, M. I., . . . Lyketsos, C. G. (2012). Fornix integrity and hippocampal volume predict memory decline and progression to Alzheimer's disease. Alzheimers Dement, 8(2), 105–113. https://doi.org/10.1016/j.jalz.2011.05.2416.
Pakkenberg, B., & Gundersen, H. J. (1997). Neocortical neuron number in humans: Effect of sex and age. The Journal of Comparative Neurology, 384(2), 312–320.
Pardini, M., Bergamino, M., Bommarito, G., Bonzano, L., Luigi Mancardi, G., & Roccatagliata, L. (2014). Structural correlates of subjective and objective memory performance in multiple sclerosis. Hippocampus, 24(4), 436–445. https://doi.org/10.1002/hipo.22237.
Quenon, L., Dricot, L., Woodard, J. L., Hanseeuw, B., Gilis, N., Lhommel, R., & Ivanoiu, A. (2016). Prediction of free and cued selective reminding test performance using volumetric and amyloid-based biomarkers of Alzheimer's disease. Journal of the International Neuropsychological Society, 22(10), 991–1004. https://doi.org/10.1017/S1355617716000813.
Song, S. K., Sun, S. W., Ju, W. K., Lin, S. J., Cross, A. H., & Neufeld, A. H. (2003). Diffusion tensor imaging detects and differentiates axon and myelin degeneration in mouse optic nerve after retinal ischemia. Neuroimage, 20(3), 1714–1722.
Steenwijk, M. D., Daams, M., Pouwels, P. J., L, J. B., Tewarie, P. K., Geurts, J. J., . . . Vrenken, H. (2015). Unraveling the relationship between regional gray matter atrophy and pathology in connected white matter tracts in long-standing multiple sclerosis. Human Brain Mapping, 36(5), 1796–1807. https://doi.org/10.1002/hbm.22738.
Storsve, A. B., Fjell, A. M., Yendiki, A., & Walhovd, K. B. (2016). Longitudinal changes in white matter tract integrity across the adult lifespan and its relation to cortical thinning. PLoS One, 11(6), e0156770. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0156770.
Stricker, N. H., Salat, D. H., Foley, J. M., Zink, T. A., Kellison, I. L., McFarland, C. P., . . . Leritz, E. C. (2013). Decreased white matter integrity in neuropsychologically defined mild cognitive impairment is independent of cortical thinning. Journal of the International Neuropsychological Society, 19(8), 925–937. https://doi.org/10.1017/S1355617713000660.
Yendiki, A., Panneck, P., Srinivasan, P., Stevens, A., Zollei, L., Augustinack, J., . . . Fischl, B. (2011). Automated probabilistic reconstruction of white-matter pathways in health and disease using an atlas of the underlying anatomy. Frontiers in Neuroinformatics, 5, 23. https://doi.org/10.3389/fninf.2011.00023.
Zhang, H., Schneider, T., Wheeler-Kingshott, C. A., & Alexander, D. C. (2012). NODDI: Practical in vivo neurite orientation dispersion and density imaging of the human brain. Neuroimage, 61(4), 1000–1016. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.03.072.
Zhuang, L., Sachdev, P. S., Trollor, J. N., Reppermund, S., Kochan, N. A., Brodaty, H., & Wen, W. (2013). Microstructural white matter changes, not hippocampal atrophy, detect early amnestic mild cognitive impairment. PLoS One, 8(3), e58887. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0058887.