Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Thay đổi trong kết nối chức năng não và nhận thức liên quan đến gánh nặng tổn thương chất trắng ở bệnh nhân tăng huyết áp từ nghiên cứu SPRINT
Tóm tắt
Tăng huyết áp là một yếu tố nguy cơ đối với suy giảm nhận thức; tuy nhiên, các cơ chế dẫn đến những thay đổi nhận thức vẫn còn chưa rõ ràng. Trong nghiên cứu cắt ngang này, chúng tôi đánh giá tác động của gánh nặng tổn thương chất trắng (WML) lên kết nối chức năng não (FC) và nhận thức trong một nhóm bệnh nhân tăng huyết áp lớn từ thử nghiệm can thiệp huyết áp tâm thu (SPRINT) tại thời điểm ban đầu. Các mạng lưới chức năng được xác định từ các hình ảnh MRI chức năng ở trạng thái tĩnh của 660 người tham gia SPRINT bằng cách sử dụng phân tích thành phần độc lập. Thể tích WML được tính toán từ MRI cấu trúc. Các phân tích tương quan được thực hiện giữa FC trung bình của từng mạng lưới chức năng và WML toàn cầu, cũng như WML trong các vùng chất trắng xác định theo atlas. Đối với các mạng lưới quan tâm, các phân tích tương quan được điều chỉnh theo voxel giữa FC và thể tích WML khu vực đã được thực hiện. Các mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được xây dựng để phân tích hiệu suất bài kiểm tra nhận thức theo chức năng của mạng lưới FC, sau đó là phân tích trung gian. FC trung bình của mạng lưới chế độ mặc định (DMN) có mối tương quan âm với thể tích WML toàn cầu, và thể tích WML khu vực trong vùng tiền chẩm. Các phân tích tương quan theo voxel cho thấy rằng WML khu vực có mối tương quan âm với FC của khu vực thái dương bên trái của DMN. FC trong khu vực này của DMN có mối tương quan dương với hiệu suất trên Đánh giá Nhận thức Montreal và cho thấy các hiệu ứng trung gian đáng kể. Các mạng lưới bổ sung cũng cho thấy mối tương quan WML toàn cầu và khu vực; tuy nhiên, chúng không cho thấy sự liên quan đến nhận thức. Ở những bệnh nhân tăng huyết áp, thể tích WML lớn hơn liên quan đến FC thấp hơn của DMN, và điều này lại liên quan đến hiệu suất bài kiểm tra nhận thức kém hơn.
Từ khóa
#Tăng huyết áp #Tổn thương chất trắng #Kết nối chức năng #Nhận thức #Nghiên cứu SPRINTTài liệu tham khảo
Mozaffarian D, Benjamin EJ, Go AS, et al (2016) Heart disease and stroke statistics-2016 update a report from the American Heart Association
Law MR, Morris JK, Wald NJ (2009) Use of blood pressure lowering drugs in the prevention of cardiovascular disease: meta-analysis of 147 randomised trials in the context of expectations from prospective epidemiological studies. BMJ 338:b1665
Reitz C, Tang MX, Manly J, Mayeux R, Luchsinger JA (2007) Hypertension and the risk of mild cognitive impairment. Arch Neurol 64:1734–1740
Iadecola C, Yaffe K, Biller J, Bratzke LC, Faraci FM, Gorelick PB, Gulati M, Kamel H, Knopman DS, Launer LJ, Saczynski JS, Seshadri S, Zeki al Hazzouri A, American Heart Association Council on Hypertension; Council on Clinical Cardiology; Council on Cardiovascular Disease in the Young; Council on Cardiovascular and Stroke Nursing; Council on Quality of Care and Outcomes Research; and Stroke Council (2016) Impact of hypertension on cognitive function: a scientific statement from the American Heart Association. Hypertension 68:e67–e94
Firbank MJ, Wiseman RM, Burton EJ, Saxby BK, O’Brien JT, Ford GA (2007) Brain atrophy and white matter hyperintensity change in older adults and relationship to blood pressure. Brain atrophy, WMH change and blood pressure. J Neurol 254:713–721
Fernando MS, Simpson JE, Matthews F, Brayne C, Lewis CE, Barber R, Kalaria RN, Forster G, Esteves F, Wharton SB, Shaw PJ, O’Brien JT, Ince PG (2006) White matter lesions in an unselected cohort of the elderly: molecular pathology suggests origin from chronic hypoperfusion injury. Stroke 37:1391–1398
Erten-Lyons D, Woltjer R, Kaye J, Mattek N, Dodge HH, Green S, Tran H, Howieson DB, Wild K, Silbert LC (2013) Neuropathologic basis of white matter hyperintensity accumulation with advanced age. Neurology 81:977–983
Dufouil C, Chalmers J, Coskun O, Besançon V, Bousser MG, Guillon P, MacMahon S, Mazoyer B, Neal B, Woodward M, Tzourio-Mazoyer N, Tzourio C, PROGRESS MRI Substudy Investigators (2005) Effects of blood pressure lowering on cerebral white matter hyperintensities in patients with stroke: the PROGRESS (Perindopril Protection Against Recurrent Stroke Study) magnetic resonance imaging substudy. Circulation 112:1644–1650
Nasrallah IM, Pajewski NM, Auchus AP et al (2019) Association of intensive vs standard blood pressure control with cerebral white matter lesions. JAMA - J Am Med Assoc 322:524–534
Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM et al (1995) Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn Reson Med 34:537–541
Van Den Heuvel MP, Mandl RCW, Kahn RS et al (2009) Functionally linked resting-state networks reflect the underlying structural connectivity architecture of the human brain. Hum Brain Mapp 30:3127–3141
Lowe MJ, Beall EB, Sakaie KE, Koenig KA, Stone L, Marrie RA, Phillips MD (2008) Resting state sensorimotor functional connectivity in multiple sclerosis inversely correlates with transcallosal motor pathway transverse diffusivity. Hum Brain Mapp 29:818–827
Hafkemeijer A, van der Grond J, Rombouts SARB (1822) Imaging the default mode network in aging and dementia. Biochim Biophys Acta 2012:431–441
Son SJ, Kim J, Lee E, Park JY, Namkoong K, Hong CH, Ku J, Kim E, Oh BH (2015) Effect of hypertension on the resting-state functional connectivity in patients with Alzheimer’s disease (AD). Arch Gerontol Geriatr 60:210–216
Li X, Liang Y, Chen Y, Zhang J, Wei D, Chen K, Shu N, Reiman EM, Zhang Z (2015) Disrupted frontoparietal network mediates white matter structure dysfunction associated with cognitive decline in hypertension patients. J Neurosci 35:10015–10024
SPRINT Research Group, Wright JT, Williamson JD et al (2015) A randomized trial of intensive versus standard blood-pressure control. N Engl J Med 373:2103–2116
Williamson JD, Pajewski NM, Auchus AP et al (2019) Effect of intensive vs standard blood pressure control on probable dementia: a randomized clinical trial. JAMA - J Am Med Assoc 321:553–561
Tamura MK, Pajewski NM, Bryan RN et al (2016) Chronic kidney disease, cerebral blood flow, and white matter volume in hypertensive adults. Neurology 86:1208–1216
Doshi J, Erus G, Ou Y, Gaonkar B, Davatzikos C (2013) Multi-atlas skull-stripping. Acad Radiol 20:1566–1576
Doshi J, Erus G, Ou Y, Resnick SM, Gur RC, Gur RE, Satterthwaite TD, Furth S, Davatzikos C, Alzheimer's Neuroimaging Initiative (2016) MUSE: MUlti-atlas region segmentation utilizing ensembles of registration algorithms and parameters, and locally optimal atlas selection. Neuroimage 127:186–195
Oishi K, Faria A, Jiang H, Li X, Akhter K, Zhang J, Hsu JT, Miller MI, van Zijl PCM, Albert M, Lyketsos CG, Woods R, Toga AW, Pike GB, Rosa-Neto P, Evans A, Mazziotta J, Mori S (2009) Atlas-based whole brain white matter analysis using large deformation diffeomorphic metric mapping: application to normal elderly and Alzheimer’s disease participants. Neuroimage 46:486–499
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 17:825–841
Satterthwaite TD, Wolf DH, Loughead J, Ruparel K, Elliott MA, Hakonarson H, Gur RC, Gur RE (2012) Impact of in-scanner head motion on multiple measures of functional connectivity: relevance for studies of neurodevelopment in youth. Neuroimage 60:623–632
Power JD, Mitra A, Laumann TO et al (2014) Methods to detect, characterize, and remove motion artifact in resting state fMRI. Neuroimage 84:320–341
Calhoun VD, Liu J, Adali T (2009) A review of group ICA for fMRI data and ICA for joint inference of imaging, genetic, and ERP data. Neuroimage 45:S163–S172
Beckmann CF, Smith SM (2004) Probabilistic independent component analysis for functional magnetic resonance imaging. IEEE Trans Med Imaging 23:137–152
Ray KL, McKay DR, Fox PM et al (2013) ICA model order selection of task co-activation networks. Front Neurosci 7:237
Du Y, Fan Y (2013) Group information guided ICA for fMRI data analysis. Neuroimage 69:157–197
Du Y, Allen EA, He H et al (2016) Artifact removal in the context of group ICA: a comparison of single-subject and group approaches. Hum Brain Mapp 37:1005–1025
Jing R, Li P, Ding Z, Lin X, Zhao R, Shi L, Yan H, Liao J, Zhuo C, Lu L, Fan Y (2019) Machine learning identifies unaffected first-degree relatives with functional network patterns and cognitive impairment similar to those of schizophrenia patients. Hum Brain Mapp 40:3930–3939
Jing R, Han Y, Cheng H, Han Y, Wang K, Weintraub D, Fan Y (2020) Altered large-scale functional brain networks in neurological Wilson’s disease. Brain Imaging Behav 14:1445–1455
Wetherill RR, Rao H, Hager N, Wang J, Franklin TR, Fan Y (2019) Classifying and characterizing nicotine use disorder with high accuracy using machine learning and resting-state fMRI. Addict Biol 24:811–821
Wisner KM, Patzelt EH, Lim KO, MacDonald AW III (2013) An intrinsic connectivity network approach to insula-derived dysfunctions among cocaine users. Am J Drug Alcohol Abuse 39:403–413
Kannurpatti SS, Motes MA, Biswal BB, Rypma B (2014) Assessment of unconstrained cerebrovascular reactivity marker for large age-range FMRI studies. PLoS One 9:e88751
Development Core Team R (2020) R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna
Imai K, Keele L, Yamamoto T Identification, inference and sensitivity analysis for causal mediation effects. https://doi.org/10.1214/10-STS321.
Hayes A. Introduction to mediation, moderation, and conditional process analysis. New York, NY Guilford 978-1-60918-230-4.
Andrews-Hanna JR, Smallwood J, Spreng RN (2014) The default network and self-generated thought: component processes, dynamic control, and clinical relevance. Ann N Y Acad Sci 1316:29–52
Calhoun VD, Maciejewski PK, Pearlson GD, Kiehl KA (2008) Temporal lobe and “default” hemodynamic brain modes discriminate between schizophrenia and bipolar disorder. Hum Brain Mapp 29:1265–1275
Jaeger J (2018) Digit symbol substitution test. J Clin Psychopharmacol 38:513–519
Menon V (2015) Salience network. In: Toga AW (ed) Brain Mapping: An Encyclopedic Reference, 2nd edn. Academic Press: Elsevier, pp 597–611
Sink KM, Craft S, Smith SC, Maldjian JA, Bowden DW, Xu J, Freedman BI, Divers J (2015) Montreal cognitive assessment and modified mini mental state examination in African Americans. J Aging Res 2015:1–6
Milani SA, Marsiske M, Cottler LB et al (2018) Optimal cutoffs for the Montreal Cognitive Assessment vary by race and ethnicity. Alzheimer’s Dement Diagnosis, Assess Dis Monit 10:773–781
Still CH, Pajewski NM, Chelune GJ, Rapp SR, Sink KM, Wadley VG, Williamson JD, Lerner AJ (2019) The association between the Montreal Cognitive Assessment and Functional Activity Questionnaire in the Systolic Blood Pressure Intervention Trial (SPRINT). Arch Clin Neuropsychol 34:814–824
Ding JR, Ding X, Hua B, Xiong X, Wen Y, Ding Z, Wang Q, Thompson P (2018) Altered connectivity patterns among resting state networks in patients with ischemic white matter lesions. Brain Imaging Behav 12:1239–1250
Whelton PK, Carey RM, Aronow WS, et al (2017) ACC/AHA/AAPA/ABC/ACPM/AGS/APhA/ASH/ASPC/NMA/PCNA Guideline for the Prevention, Detection, Evaluation, and Management of High Blood Pressure in Adults: a Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Clinical Pr