JoVE Journal > Behavior
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Ergebnisse
Discussion
Offenlegungen
Acknowledgements
Materials
Referenzen
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Verhalten

Erstellen dynamischer Bilder Kurzlebige Dopamin Schwankungen mit lp-ntPET: Dopamin Filme der Cigarette Smoking

Published: August 06, 2013
doi:
10.3791/50358
, , , , , ,
1Diagnostic Radiology,Yale University, 2Psychiatry,Yale University, 3Yale PET Center,Yale University, 4Biomedical Engineering,Yale University, 5Nuclear Medicine,Massachusetts General Hospital, 6Radiological Sciences,University of California, Irvine

Summary

Wir präsentieren eine neuartige PET-Bildgebung Ansatz zur Erfassung von Dopamin Schwankungen durch das Zigarettenrauchen induziert. Themen rauchen in der PET-Scanner. Dynamische PET-Bilder sind Voxel-für-Voxel in der Zeit modelliert von LP-ntPET, die eine zeitlich veränderliche Dopamin Begriff umfasst. Die Ergebnisse sind 'Filme' von Dopamin im Striatum Schwankungen während des Rauchens.

Abstract

Wir beschreiben experimentellen und statistischen Schritte zum Erstellen Dopamin Filme des Gehirns von dynamischen PET-Daten. Die Filme repräsentieren Minute zu Minute Schwankungen von Dopamin durch das Rauchen einer Zigarette induziert. Der Raucher wird während einer natürlichen Rauchgenuss abgebildet, während andere mögliche Störfaktoren Effekte (wie Kopf-Bewegung, Erwartung, Neuheit, oder Abneigung gegen das Rauchen wiederholt) minimiert werden.

Wir präsentieren die Details unserer einzigartigen Analyse. Herkömmliche Methoden für PET-Analyse Schätzung zeitinvariant kinetischen Modells Parameter, die nicht erfassen können kurzfristige Schwankungen in Neurotransmitter-Freisetzung. Unsere Analyse – was eine Dopamin-Film – auf unsere Arbeit mit kinetischer Modelle und andere Techniken, die für die Zersetzung zeitlich veränderliche Parameter 1-7 erlauben. Dieser Aspekt der Analyse – temporal-Variation – ist der Schlüssel zu unserer Arbeit. Da unser Modell ist auch in den Parametern linear, ist es praktisch, rechnerisch, auf th geltene Voxel-Ebene. Pre-Processing, Modellierung, statistische Vergleich, Maskierung und Visualisierung: Die Analyse-Technik wird in fünf Schritten besteht. Vorverarbeitung auf die PET-Daten mit einem einzigartigen "HYPR 'räumliche Filter 8, die räumliche Lärm reduziert, sondern bewahrt kritische zeitliche Informationen angewendet. Modellierung identifiziert die zeitabhängigen Funktion, die am besten beschreibt die Dopamin-Wirkung auf die 11 C-Racloprid Aufnahme. Die statistische Schritt vergleicht die Passform unserer (lp-ntPET) Modell 7 zu einem herkömmlichen Modell 9. Masking schränkt Behandlung dieser Voxel besten durch das neue Modell beschrieben. Visualisierung bildet die Dopamin-Funktion in jedem Voxel zu einer Farbskala und produziert einen Dopamin-Film. Zwischenergebnis und Probe Dopamin Filme des Rauchens werden vorgestellt.

Introduction

Trotz überwältigender Beweise für die medizinischen Risiken, ist das Rauchen noch ein großes gesundheitliches Problem. Es ist einfach sehr schwer mit dem Rauchen aufzuhören. Mehr als 20% der erwachsenen US-Bevölkerung weiterhin zu rauchen und die meisten Raucher, die einen Rückfall innerhalb des ersten Monats 10 aufhören zu versuchen. Leider gibt es nur wenige Behandlungen zur Verfügung, um bei der Raucherentwöhnung und / oder reduzieren helfen Nikotinabhängigkeit. In unserem Labor sind wir in der PET-Bildgebung mit der Sucht und Abhängigkeit zu verstehen, um in der Entwicklung neuer Medikamente helfen zur Raucherentwöhnung und anderen Drogenkonsum interessiert.

Der rasante Anstieg von Dopamin im Striatum wird angenommen, dass die Haftung von Drogen süchtig und Verhaltensweisen 11 und die schnelle Rückkehr von Dopamin auf die Grundlinie codieren kann auch den Entzug und die anschließende Drogen-sucht bezogen werden. Für einige Suchtmittel und Verhaltensweisen wie Rauchen, ist die Erhöhung der striatalen Dopamin sehr kurzlebig (Minuten); the Größenordnung des Anstiegs ist nicht groß (1-2X Grundlinie) und die räumliche Ausdehnung dieser Reaktionen kann kleinen Teilbereichen des Striatum begrenzt.

Tierversuche zeigen deutlich, dass Nikotin verursacht die Freisetzung von Dopamin im Nucleus accumbens von Ratten 12. Aber frühen Versuche mit konventionellen Analysen– zu Dopamin Veränderungen beim Menschen während oder nach Nikotin oder Rauchen schätzen nachgegeben unzuverlässig und widersprüchliche Ergebnisse 13-18. Einige dieser Studien erlaubt Raucher außerhalb des Scanners rauchen. Andere geliefert nur Nikotin in das Thema. Um beste Studie Sucht nach Zigaretten, machten wir uns um eine bessere Bildgebung Protokolle entwickeln und ergänzen sie mit fortgeschrittenen Analysen, die es uns ermöglichen, der Reaktion des Gehirns auf eine quasi-natürliche Rauchverhalten zu erfassen wäre.

Positronen-Emissions-Tomographie (PET) ist einzigartig unter Gehirn-Scan-Techniken in seine Fähigkeit, die Neurochemie des menschlichen Gehirns erforschen < em> in vivo. Viele PET-Tracer existieren, um Dopamin-Rezeptoren und viele sind anfällig für Konkurrenz mit endogenen Dopamin verfolgen. Leider schätzen die herkömmlichen Methoden der PET Bildanalyse die Steady-State-Verhältnis von gebundener zu freier Tracer, als verbindlich Potential (analog zur in-vitro-Methoden), von dynamischen PET-Bilder bekannt. Eine sichtbare Veränderung im eingeschwungenen Zustand Verhältnis (z. B. von der Grundlinie zum Rauchen Zustand) ergriffen werden, um Dopamin Änderung anzuzeigen. Aber die Dopamin-relevanten Veränderungen der Sucht sind von Natur aus vorübergehend so Schätzungen von einem steady-state Menge fehlerhaft sind. Darüber hinaus sind die typischen Region-of-Interest-Analyse beträgt die Tracer-Konzentration über große anatomisch definierten Regionen und dürfte stark lokalisierte Hirnaktivität verpassen – wie wir sie erwarten von Zigarettenrauchen. Zurück PET-Untersuchungen des Rauchens kann auch aus der Bewegung der Raucher Köpfe während des Rauchens in den Scanner gelitten.

jove_content "> Functional MRI (fMRI) bietet die notwendige räumliche und zeitliche Auflösung, die benötigt wird, um Ereignisse, die in Teilbereichen des Striatum auf die Minute Zeitskala aber fMRI fehlt die Spezifität der molekularen PET erfassen würde. Das BOLD-Signal ergibt sich aus . Veränderungen im Blutfluss und ist daher neuronal und molekular unspezifische So verwendeten wir PET – aber in einer neuen Weise Das Ziel dieses Protokolls war es, die kurz und lokalisierten Dopamin Antworten zu rauchen schätzen, weil sie geglaubt werden, um die neurochemischen Manifestation der zugrunde liegen. Begierde und Drogen-sucht Verhalten.

Um Dopamin Transienten, die in dynamischer PET-Bilder mit Dopamin-Rezeptor-Liganden hergestellt erfasst werden zu schätzen, wir zuvor führte eine Reihe von kinetischen Modellen, die gemeinsam als "ntPET" für Neurotransmitter PET 1,5,6,19 bezeichnet, die auf der Basis wurden herkömmlichen Zwei-Kompartiment-Modell wurden aber von Bedingungen für die Zeit-Variation in dop ergänztAmin und die Interaktion zwischen Dopamin und dem Tracer (dh Wettbewerb). Diese Modelle haben gegen einen Gold-Standard validiert. Genauer gesagt, haben wir bewiesen, dass unsere Modelle Dopaminkonzentrationen vorherzusagen Laufe der Zeit von PET-Daten in Ratten, die in guter Übereinstimmung mit gleichzeitig erworben Mikrodialyse Messungen sind 4,7 Vorteile:. Die jüngste unserer Modelle wurden entweder linear und nicht-parametrischen (np -ntPET) 1 oder linear und parametrische (lp-ntPET) 7. Letzteres Modell leitet sich von einer früheren linearen Modell Alpert et al. 20. Linearisierung ist eine wichtige Entwicklung, weil es gewährleistet, dass die Anwendung der Modelle zur dynamischen Daten auf der Voxel-Ebene ist rechnerisch einfach. In einer aktuellen Proof-of-Concept-Papier, konnten wir Dopamin Filme von einem menschlichen Subjekt Durchführung einer motorischen Aufgabe 3 zu schaffen und zeigen, dass die Filme empfindlich auf den Zeitpunkt der motorischen Aufgabe wie zu erwarten waren. Movies sind Darstellungen des zeitlichen Verlaufs der Dopamin-Spiegel in jedem Voxel in einem Bild. Voxel-für-Voxel Methoden in PET Allgemeinen leiden unter niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis, so dass die inhärente Rauschen in voxelbasierte Zeit-Wirkungs-Kurven (TAC) zu minimieren, setzen wir ein innovatives Raumfilter "HYPR ', 8 als Pre -Verarbeitungsschritt. Dieser Schritt bewahrt Schlüssel zeitlichen Eigenschaften der antwortenden Voxel, während die Reduzierung von Lärm.

Rauchen ist mehr als Nikotin Lieferung. Zigaretten enthalten 4.000 Chemikalien neben Nikotin. Während Nikotin wird angenommen, dass in erster Linie verantwortlich für die ersten Suchtwirkungen allen anderen Cues und sensorischen Komponenten des Rauchens werden zu einem Gewohnheitsraucherin verstärken. Wir entschieden uns für das gesamte Verhalten des Rauchens, dass wir in der Lage sein Bild Rauchern während im Inneren des PET-Scanner benötigt bedeutete studieren. Leider mit dem Rauchen kommt Kopfbewegung. Um Kopf Bewegungsartefakte in unseren Bildern zu entfernen, verwenden wir die Vicra motion-Tracking-System (NDI Systems, Waterloo, Kanada) und Event-by-Event Bewegungskorrektur als Teil eines iterativen, Auflösung Erholung Rekonstruktions-Algorithmus 21.

Unsere neue Scan-und Analyse-Methoden wurden entwickelt, um zu entlocken und erfassen kurze und lokalisierten Dopamin Transienten, die die eindeutige Signaturen von der Reaktion des Gehirns auf Suchtmittel und Verhaltensweisen sind. Durchgeführt Voxel-by-Voxel, produzieren unsere Modelle eine dynamische Reihe von Bildern der striatalen Dopamin-Schwankungen – also "Dopamin Filme". Diese Filme repräsentieren eine neue raum-zeitliche Biomarker von Sucht und könnte als eine direkte, multi-dimensionale Indikator für das Risiko für Sucht und / oder Indikator für die Wirksamkeit der Behandlung dienen.

Protocol

Ein Überblick über das gesamte Verfahren, wie unten beschrieben, zur Herstellung von Multi-Slice-Dopamin-Filme ist in dem Flussdiagramm in Abbildung 1 zusammengefasst. Pre-PET MR-Scan Erwerben Sie ein struktureller MR-Scan an einem anderen Tag aus der PET-Scan. Die MR-Scan liefert eine anatomische Referenz für den PET-Bildern. Typische Messparameter für die strukturelle MRT sind: 3D MPRAGE MR-Pulssequenz mit TE = 3,3 ms, Flipwinkel = 7 Grad, Schichtdicke = 1,0 mm, 0,98 x 0,98 mm Pixel. Praxis PET / Smoking Session Vereinbaren Sie für das Thema, um die Bewegung Rauchen in der PET-Scanner entweder üben, bevor der Scan-oder im Idealfall auf einem früheren Besuch in der PET-Zentrum. Dadurch wird vermieden, Verwirrung oder Beschwerden während der eigentlichen PET-Scan. Es beseitigt auch die Neuheit des Seins in der Scanner für die erste Zeit. Da die Siemens HRRT ist eine hochauflösende Gehirn-Scanner ist der Tunnel engenund es gibt minimale Freiraum für die Raucher, die Zigarette zu seinem / ihrem Mund zu bringen. Obwohl wir ein ausgeklügeltes System für die Adressierung Kopfbewegung haben, ist es dennoch ratsam, die Raucher rauchen Praxis haben bei dem Versuch, nicht zu seinen / ihren Kopf bewegen. Patient Prep IV-Leitung Ein IV muss durch eine examinierte Krankenschwester eingesetzt und vorbereitet für die spätere Befestigung an der Pumpe, die den Tracer liefert. Tracer wird in den Patienten durch eine IV-Leitung injiziert werden. Kopfbewegungsvorschau überwachen Bringen reflektierenden Kugeln an die Spitze des Kopfes des Subjekts. Die Vicra Head-Tracking-Systems Laser Umfrage die Position der reflektierenden Kugeln mit einer Geschwindigkeit von 20 Hz. Die Kugeln werden zu starren, kreuzförmige "tool" befestigt und das Werkzeug ist mit einem Lycra Badekappe getragen durch den Gegenstand befestigt. Eine Echtzeit-Anzeige der Position des Werkzeugs sollte durch die Studie Personal eingesetzt werden, um Kopfbewegungen zu überwachen und sicherstellen, dass die Laser-syste m hat einen freien Blick auf das Werkzeug und die Aufnahme wird die Kopfposition kontinuierlich für eine spätere Verwendung in der Bildrekonstruktion. Bereiten Einspritzpumpe Programmieren Sie die Pumpe mit der richtigen Infusion Paradigma für Racloprid Um die Empfindlichkeit der PET-Bilder zu Dopamin Schwankungen während des Zyklus zu maximieren, die Verwaltung der Tracer, 11 C-Racloprid als initialen Bolus von einer konstanten Infusion. Um die richtigen relativen Mengen von Tracer in der initialen Bolus gegen den Rest der Infusion verabreicht werden zu bestimmen, gehen wir die Methode von Carson et al. 22, um das Verhältnis von Dosis in der Bolus-Infusion zu berechnen ("Kbol" in Minuten ) bei Kenntnis der Impulsantwort von 11 C-Racloprid beim Menschen. Die Lieferung der Tracer nach einem vorgegebenen Protokoll wird von einem internen Computer-Programm, das eine programmierbare Infusionspumpe antreibt gesteuert. Starten Luftfiltert "> Um Tabakrauch aus der PET-Suite während des Rauchens, Position beseitigen die Aufnahme von einem Luft-Filter (Movex Inc, Northampton, PA) vor den Scanner und über dem Kopf der Person. Lassen Sie Platz für ein Thema, um das zu bringen Zigarette zu seinem / ihrem Mund während des Rauchens. Der Filter wird auf vor der Studie eingeschaltet und in allen Bedingungen verwendet werden, wenn mehrere Scans durchgeführt werden. Getriebe-Scan Erwerben Sie ein 9 min Getriebe vor der Injektion von Tracer und Erwerb der PET-Scan zu scannen. Die Übertragung wird durch den Abschluss einer 3D-Karte der linearen Schwächungskoeffizienten im Gehirn zu erstellen. Die Dämpfung Karte in der Rekonstruktion der Emission (PET) Bildern. PET-Scan Starten Injektion und PET-Scan Ein zertifiziertes Nuklearmedizin Technologen müssen verwaltet den Tracer. Im Allgemeinen leitet ein Team von zwei Technologen Tracer Verwaltung und PET Datenerfassung gleichzeitige ly. Rating-Skalen zur Zeit des Rauchens Verwalten einfachen Fragebögen, oral, mit dem Thema unmittelbar vor und nach Rauchen. Der Raucher muss bewertet sein / ihr Verlangen, Befriedigung des Verlangens, Nikotin hoch, und die Gefühle der Abneigung auf einer Skala von 1-100. Rauchen Um die Dopamin-Reaktion auf eine naturalistische Rauchen Erfahrung erfassen, weisen Sie den Raucher in seinem eigenen Tempo rauchen, rauchen, seine eigene Marke von Zigaretten, und am wichtigsten, führen Sie das Rauchen selbst, anstatt haben Nikotin oder die Zigarette durch Studie verabreicht Personal. Raucher – wer sind seit der letzten Mitternacht abstinent – Rauch zwei Zigaretten hintereinander. Sie in der Regel etwa 10 Minuten, um beide Zigaretten dauern. Rating Skalen post-Rauchen (wie oben erwähnt). Post-PET-Scan Kompletten Scan, senden Sie den Wiederaufbau über MOLAR mit Vicra DatenNHALT "> Nachdem die Übernahme abgeschlossen ist, rekonstruieren die List-Mode-Daten (ein Datensatz von jedem einzelnen Zerfall Veranstaltung mit seiner Zeit und Ort) in Emission Bilder. Die Rekonstruktions-Algorithmus in unserem Zentrum eingesetzt ist eines iterativen Algorithmus (Carson, Barker et al . 21), die für Bewegung auf der Ereignis-Ebene unter Verwendung der Hochfrequenz-Vicra Aufnahmen korrigiert. Korrekturen für Streuung, Dämpfung, dead-Zeit, und Normalisierung, Scanner Geometrie und Point-Spread-Funktion werden auch im Algorithmus enthalten. Die Rekonstruktion erzeugt eine dynamische Serie von 3D-PET-Bildern bei vorgewählten Zeitrahmen. MR-Vorverarbeitung und MR-PET Anmeldung Verwenden Sie Standard-Algorithmen, um die Schädel von der Testperson MR-Bild 23 zu entfernen. Die MR muss de-skulled vor Ausrichten mit PET-Tracer, weil die meisten nicht durch den Schädel getroffen. Filtern Sie die dynamische PET-Daten mit HYPR Tragen Sie eine Variante desräumliche Filterverfahren, stark eingeschränkt Rückprojektion (HYPR-LR) für alle PET-Bildern in einem Frame-by-Frame-Weise nach der Arbeit von Christian et al. 8,24. Der Reiz der HYPR-LR ist, dass es räumliche Rauschen reduziert, ohne die zeitliche Information bei jedem Voxel, die wir benutzen, um unsere Filme zu erstellen Dopamin wird. Richten PET-Daten zu MR-Vorlage Richten Sie die PET des Subjekts MR-Daten zu liefern Transformationsmatrix 1. (Dies ist in der Regel mit einem Bild vom frühen PET-Scan durchgeführt.) Register MR-Daten zu einem Standard MR Vorlage ergeben Transformationsmatrix 2. Kombinieren Transformationen 1 und 2, um die HYPR gefilterten PET-Daten der Standard-Template-Raum registrieren. Die Daten sind jetzt in einem Standard-anatomischen Raum mit isotropen Voxel (2 mm x 2 mm x 2 mm). Bewerben Striatal Mask Raclopride genügend Signal zu Hintergrund gegenüber nur im Striatum verwendet werden. Dies ist der Bereich des GehirnsDas ist in der Drogensucht verwickelt. Nach Martinez et al. 25 eine Maske der Pre-commissural Striatum (ventralen Striatum, Rücken caudatus, Putamen dorsal) an alle PET-Daten in Vorlage Raum. Voxel-basierte Anfälle von zwei Modellen Wählen Sie die Dopamin-Response-Funktionen für lp-ntPET Wählen Sie Response-Funktionen, die im Einklang mit möglichen Antworten auf die Dopamin Reiz sind. Durch die Auswahl eines bestimmten Satz von Response-Funktionen, kann man begrenzen die Form und den Zeitpunkt der geschätzten Dopamin Antworten auf Kurven, die für unsere besonderen Reiz erwartet werden. Für Raucher, erwarten wir eine unimodal Aufstieg und Fall der Dopamin-Konzentration (ein "gamma-variate"-förmige Kurve). Im Falle des Rauchens bei 45 min in den Scan-, Familien-Antwort-Funktionen mit "take-off"-Zeiten von 40 Minuten (bis zu einem gewissen Vorfreude zu ermöglichen) und später enthalten sind. Übernehmen Sie die lp-ntPET Modell Setzen Sie den lp-ntPET model der PET TAC an jedem einzelnen Voxel in dem maskierten Bereich gemäß dem Verfahren von Normandin et al. 7. Die operative Gleichung des Modells wird in 3a gezeigt. Das Integral des Produkts des PET TAC mit jeder Antwort-Funktion wird ein Satz von linear Funktionen, die dem Muster beitragen (siehe letzte Glied in der operativen Gleichung). Da lp-ntPET eine lineare, Basisfunktion basierendes Verfahren für die Montage der dynamischen PET Daten kann implementiert werden, um schnell schätzen sowohl (a) kinetischen Parameter, die Wirkung der Tracer werden, und (b) eine Zeit-Profil der relativen Dopamin Veränderung der Konzentration während des Scan-Sitzung, in jedem Voxel. Erstellen WSSR Karten Notieren Sie die gewichtete Summe der quadrierten Residuen (WSSR) Karte von der Passform lp-ntPET zu den Daten in jedem Voxel (WSSR lp-ntPET) zum Einsatz, unten. Montage des Modells in jedem Voxel erzeugt Bilder der Tracer Parameter: R 1, k 2 </ Sub>, k 2a und γ. R1 ist der relative Fließwert, k 2 die Efflux-Rate in dem Referenzbereich ist, k die scheinbare 2a Efflux-Rate in der Zielregion und γ ist die Größe des Dopamin-Signal. Die gewichtete Summe der quadrierten Residuen in jedem Voxel kann als ein Bild als auch betrachtet werden. Wenden Sie das (konventionelle) Multilineare Reference Tissue Model (MRTM) Den MRTM Modell nach 9 zu den PET Zeit-Aktivitäts-Daten an jedem einzelnen Voxel in dem maskierten Region. MRTM ein lineares Modell – in der Regel um dynamische PET-Daten angewendet – die identisch mit LP-ntPET ist, außer dass es fehlt eine zeitveränderliche Dopamin term. Fitting MRTM zu voxelweise Daten Ausbeuten Schätzungen von nur drei parametrische Bilder: R 1, k 2, k 2a. Notieren Sie sich die gewichtete Summe der Quadrate Karte von der Passform MRTM (WSSR MRTM) auf die Daten in jedem Voxel als gut. <li> Berechnen Sie eine F-Karte Neues F-Karte aus der Summe der Quadrate Karten durch die Berechnung der F-Statistik in jedem Voxel in der Maske. Die F-Statistik vergleicht die WSSR lp-ntPET der WSSR MRTM, Berichtigung für Unterschiede bei den Freiheitsgraden in den jeweiligen passt. Threshold die F-Karte Threshold die F-Karte auf einen Wert, der die Wahrscheinlichkeit der übersetzt p <0,05 (basierend auf Freiheitsgrade im Modell passt). Der Schwellenwert ist der gleiche in jedem Voxel. Binarisieren die Karte, um eine neue "Bedeutung Mask", die nur die Voxel im Striatum, deren PET TAC sind fit (statistisch) besser mit dem lp-ntPET als mit MRTM behält machen. Filtern Sie die Bedeutung Mask Führen Sie eine morphologische "Öffnung" (Erosion durch Dilatation gefolgt) auf der Maske Bedeutung, um winzige, isolierte Cluster von Voxeln, die wir als aufgrund von Rauschen annehmen zu beseitigen. Ein isotropes 2 x 2 x 2 Voxel Kernel zum erneutenbewegen isolierte Gruppen von Voxeln mit Durchmessern von 2 Voxel oder kleiner. Wir haben jetzt eine endgültige Bedeutung Mask. Erstellen 4D Dopamin Film in Farbe Speichern Sie den Wert der geschätzten Dopamin Kurve k 2a in jedem Voxel im Finale bedeutung Mask normalisiert. Diese Daten bilden "normalisiert Dopamin Bilder" und wird 4-dimensional. Sie sind effektiv, fand die relative Dopamin Wert zu jeder Zeit-Punkt für jedes Voxel einen signifikanten Dopamin Reaktion auf den Reiz haben. Erstellen Sie eine farbcodierte Bildserien durch Anlegen eines Farbnachschlagtabelle zu den normalisierten Dopamin Bildern. Überlagern die farbkodierten Dopamin Bilder auf der entsprechenden MR Schablonenbild. Speichern Sie die Reihe von farbigen Bilder als *. Png-Datei. Dies ist eine Einzel-Slice "Dopamin movie". Ordnen Sie die Dopamin-Filme für jede Scheibe mit ventralen Striatum zu einem Film. Diese Anordnung ist ein Multi-Slice-Dopamin-Film. Analysieren Sie rauchen und Steuerdaten similarly Die gleiche Analyse auch auf Daten von jeder experimentellen Bedingung zu prüfen. Für dieses Projekt haben wir und analysierten Daten für jedes Fach in zwei separate Bedingungen: Rauchen und Kontrolle (Nichtraucher). Vergleichen Sie das Rauchen zu, indem er eine zusammengesetzte Dopamin Film steuern Dopamin produzieren Filme für das gleiche Motiv in unterschiedlichen Bedingungen, z. B. Grundlinie oder Schein-Aufgabe gegen das Rauchen. Erstellung eines "composite Dopamin Film" für ein Thema für alle Schichten des Striatum für Baseline und Rauchen. Führen Sie den Film Spielen Sie das "Multi-Slice Dopamin Film" (gezeigt in den Ergebnissen), um räumliche und zeitliche Muster, die das Gehirn die einzigartige dopaminergen Reaktion auf das Rauchen von Zigaretten umfassen offenbaren.

Representative Results

Abbildung 2. Die Wirkungen der beiden verschiedenen HYPR räumliche Filter auf der Glätte der Zeit-Aktivitätsdaten in einem einzelnen Voxel Striatum. Obere Reihe: 11 C-PET Racloprid Emission Bilder von einem 3-Min.-Rahmen bei 46,5 Minuten zentriert (nicht gefiltert, gefiltert mit einem 3 x 3 x 3 Voxel-Kernel, durch eine 5 x 5 x 5 Voxel Kernel gefiltert). Mittlere Reihe: 11 C-PET Racloprid Emission Bilder von einem 3-Min.-Rahmen bei 61,5 Minuten zentriert (nicht gefiltert, gefiltert mit einem 3 x 3 x 3 Voxel-Kernel, durch eine 5 x 5 x 5 Voxel Kernel gefiltert). Untere Reihe: Entsprechende Zeitaktivitätskurven aus der gleichen Single-Voxel Standort in der linken dorsalen caudate. Beachten Sie, dass die scheinbare Sprung in den 11 C-Racloprid Aufnahme (aufgrund von Dopamin) zum Zeitpunkt der Räuchern haltbar gemacht wird, obwohl das Rauschen mit höherer Filtergröße verringert wird. Abbildung 3. Eine Auswahl repräsentativer Dopamin-Antwort-Funktionen, die pre-com warenputed für den Einbau des lp-ntPET Modells an die PET Zeit-Aktivitäts-Daten in jedem Voxel nach Normandin et al. 7. Im Falle unserer Rauchen Paradigma beginnt Zigarettenrauchen 45 Minuten nach Tracerinjektion beginnt. Selbst wenn striatalen Dopamin Antworten kodieren Erwartung des Rauchens – z. B. durch die Handhabung der Zigarette oder andere Hinweise, dass Rauchen voraussagen – wir begründeten, dass die Response-Funktionen sicher könnte, um Kurven, die aus von der Grundlinie frühestens 5 Minuten begrenzt werden vor dem Rauchen (a). Ebenso wurden Kurven begrenzt zum take-off Zeiten spätestens 15 Minuten nach dem Beginn des Rauchens. Curves mit Take-Off-Zeiten 40 Minuten stellen mögliche dopaminergen Reaktionen aufgrund Erwartung (b) Vertreter Response-Funktionen alle Ausziehen vom Ausgangswert bei 45 Minuten;. Die Zeit, wenn das Rauchen beginnt. 500 verschiedene plausible Antwort-Funktionen erzeugt werden. Zur Veranschaulichung, Grundstücke in <strong> (a) und (b) zeigen nur eine Auswahl der Kurvenverläufe und take-off Zeiten. 4. (A) Die Gleichung für die operative lp-ntPET Modell. Das Modell ist linear in den Parametern (R 1, k 2, k 2a, γ), die schnelle Berechnung der Parameterschätzer ermöglicht in jedem Voxel innerhalb des Striatum Maske. (B) Parametric Bilder von (R 1, k 2, k 2a, γ ) für einen einzelnen koronalen Hirnschnitt für ein einzelnes Thema. Obwohl γ allein ist der Parameter, der die Größe eines Dopamin Reaktion gleichzeitigen Schätzung aller 4 Tracer Parameter erforderlich ist, um das Modell zu der Zeit-Aktivitätsdaten in jedem Voxel passen kodiert. Abbildung 5. Passt der konventionellen (MRTM) und neue (lp-ntPET) Modelle zu den Zeit-Aktivitäts-Daten von einem Voxel im linken caudate. MRTM fit ist in blau. lp-ntPET fit ist in rot. <pclass > 6. (a) zeigt die gewichtete Summe der quadrierten Residuen (WSSR) von MRTM und (b) von LP-ntPET passt zu den Daten an jedem Voxel Striatum. Die beiden WSSR Bilder aus den gleichen Daten erzeugt werden verglichen, um eine Karte der F-Verhältnis in jedem Voxel (dh eine F-Karte), in (c) gezeigt ist. (D) Die F-Karte bei p <0,05 Schwellenwert eine binäre Wertigkeit Karte erzeugen (siehe Schritt 2.10 des Protokolls). Für n Zeitrahmen und 4 Parameter des lp-ntPET Modell, die Schwelle für die F-Statistik entspricht einer Wahrscheinlichkeit, p <0,05 (für 90 Minuten der Daten in 3-Minuten-Rahmen klassierte, ist die Schwelle 4.23) (e ) Die Bedeutung Karte mit einer morphologischen Filter (ein "Öffnen") zu kleinen Blöcke des Voxel, die am ehesten Rauschen darstellen, zu beseitigen filtriert. The Final Bedeutung Mask bewahrt nur die Voxel im Striatum, deren TAC sind besser passen (statscherweise) von der LP-ntPET Modell zur herkömmlichen MRTM Modell entgegengesetzt und somit wird angenommen, dass eine Reaktion auf dopaminerge Rauchen enthalten. Dieser Schwellenwert nicht für multiple Vergleiche zu korrigieren. Stattdessen gegen falsch positiver Befunde zu schützen, erstellen wir Abschließende Bedeutung Masken für ein Steuerelement Zustand sowie (siehe Abbildung 7 und Protokoll Schritte 1,8-1,10). Abbildung 7. (A) zeigt ein Kranzscheibe der Schlussakte Bedeutung Mask für das Räuchern Zustand in einem einzigen Thema. Abbildung (b) zeigt die endgültige Bedeutung Mask für entsprechende Thema und Scheibe in der Baseline-Zustand. Das Vorhandensein von Clustern erhalten Voxel in der Maske des Rauchens als der fast vollständigen Abwesenheit von Clustern in der Maske der Steuerung unterstützt die Behauptung, dass die Dopamin-Filme (siehe unten) nicht einfach zufällige Ereignisse oder Ereignisse im Zusammenhang mit Lärm in die gegenüberliegende Daten. (Hinweis: Die injizierten Aktivität – eind somit das Signal-Rausch-Verhältnis – in der Baseline und Rauchen waren vergleichbar). Abbildung 8. Die Dopamin-Film aus einem einzigen Stück Gehirn im koronalen Orientierung zeigt die Frame-by-Frame-Dopamin-Pegel relativ zu der basalen (Ruhe) Dopamin-Level. (A) zeigt den Film von der Grundlinie Zustand und (b) zeigt den Film das Rauchen Zustand. Die Dopamin-Spiegel sind in Farbe kodiert. Insbesondere werden die Farben – gezeigt in dem Farbbalken mit entsprechenden Zahlenwerte – stellen die Veränderung Dopamin über dem Grundniveau in Prozent der basalen. Auch hier sind die Dopamin-Spiegel nur für Voxel im Final Bedeutung Mask, die die p <0,05 Signifikanzniveau überschreiten gezeigt. Abbildung 9. Die Multi-Slice-, Multi-Condition Dopamin Film für das gleiche Motiv wie in Abbildung 8 mit allen Schichten des ventralen Striatum gleichzeitig angezeigt f oder Grundlinie und Abrauchbedingungen. Abbildung 1. Flussdiagramm des Experiments und der Bildanalyse Verfahren (ac). Klicke hier, um eine größere Abbildung anzuzeigen . Abbildung 2. Auswirkungen von HYPR Filter verschiedener Korngröße auf die Bilder (oben und Mitte) und auf Zeitaktivitätskurven (unten) bei einer Single-Voxel. Klicke hier, um eine größere Abbildung anzuzeigen . / Files/ftp_upload/50358/50358fig3.jpg "/> Abbildung 3. Beispiele für Funktionen, die Dopamin-Reaktion take-off bei (a) 40 min oder (b) 45 min post-Tracerinjektion. Abbildung 4. Parametric Bilder durch Anpassung der lp-ntPET operativen Gleichung (a) zu den PET-Daten erzeugt. (B) Bilder entsprechend der 4 Parameter des Modells, R 1, k 2, k 2a, γ, für das Striatum ausgewertet und überlagert auf der entsprechenden MR Scheibe. Klicke hier, um eine größere Abbildung anzuzeigen . iles/ftp_upload/50358/50358fig5.jpg "/> Abbildung 5. Passt der MRTM (blau) und lp-ntPET (rot) Modelle zu Zeit-Aktivitäts-Daten aus einem einzelnen Voxel. Abbildung 6. Parametric Bilder der WSSR für (a) MRTM und (b) LP-ntPET. Die jeweiligen Karten WSSR verglichen, um den F-Karte (C), die wiederum in eine binäre Maske (d) Schwellenwert ist, und dann filtriert, um das endgültige Bedeutung Mask. Klicke hier, um eine größere Abbildung anzuzeigen . Abbildung 7. Vergleich von Final bedeutung Masken für das Rauchen (a) und Kontrolle <strong> (b) die Bedingungen für das gleiche Thema. Abbildung 8.Single-Slice Dopamin Film für Ein-Fach in der Steuerung ('Rest') und den Bedingungen beim Rauchen. Klicke hier, um Abbildung 8 zu sehen . Abbildung 9.Multi-Slice Dopamin Film für einzelne Subjekt in (oben) und Rauchen (unten) Kontrolle ('Rest') Bedingungen. Klicke hier, um Abbildung 9 zu sehen .

Discussion

Entdeckungen in der PET-Literatur über die Dopamin als Reaktion auf das Rauchen sind inkonsistent 13-18. Es kann viele Gründe geben. Verschiedene methodische Schwierigkeiten mit jedem Versuch, Bild Zigarettenrauchen. Zumindest muss man mit möglichen Bewegungsartefakte in den Daten, Rauch aus zweiter Hand Belichtung für Forscher, bescheiden und kurzlebigen Veränderungen in Dopamin, die nur subtile Veränderungen bewirken, dass die Aufnahme und Beibehaltung der Tracer, 11 C-ringen Racloprid .

Künstliche Induktion einer starken und nachhaltigen Reaktion von Dopamin könnte durch Verabreichung einer intravenösen Injektion einer großen Dosis von Nikotin möglich. Dies würde jedoch im Widerspruch zu unserer grundlegenden Ziele bei der Schaffung von Dopamin Filme von Zigarettenrauchen. Unsere Absicht war es, so sorgfältig wie möglich untersuchen die dopaminergen Reaktion auf die gesamte Verhalten des Rauchens. In Suchtforschung ist eine wichtige Unterscheidung zwischen passiver Verwaltung gemachtvon Drogen zu einem Thema und Selbstverwaltung. Unser Ziel war es, Bild Selbstverwaltung – ein Raucher rauchen seine / ihre eigene bevorzugte Zigarettenmarke – um zu erfassen und zu charakterisieren die kurze Antwort auf dopaminerge rauchen. PET Analysen typischerweise angenommen, dass die Wirkung des Arzneimittels oder anderen Herausforderung langlebiges relativ zur Scan-Dauer sind. Imaging Rauchen somit Innovationen in der Modellierung und in Experimenten mit PET erforderlich.

Kritische Schritte in unserem Protokoll

Erleichterung Rauchen in den Scanner

  1. Um Bild Selbstverwaltung (dh, Rauchen) mussten wir Rauch aus zweiter Hand zur Zufriedenheit unserer Environmental Health and Safety Abteilung zu beseitigen. Dies wurde durch die Verwendung eines tragbaren Luftfiltersystem, die die Luft um den Gegenstand durch einen HEPA-Filter, um Partikel zu entfernen zieht erreicht. Das Gerät ist mit einem klaren kuppelförmigen Ansaughaube, die über t gesenkt werden kann ausgestatteter das Gesicht, aber nicht behindern seine / ihre rauchen.
  2. Rauchen induziert Kopfbewegung – auch wenn Raucher angewiesen sind, um ihre Hand zu bewegen und halten den Kopf still. Bewegung während eines einzigen Zeitrahmens verschlechtert die Point-Spread-Funktion des Scanners. Das heißt, trägt sie in die Bilder verwischen. Kopfbewegung beim Scannen bedeutet auch, dass der Kopf in verschiedenen Positionen während der Emission und die Übertragung ist. Diese Diskrepanz kann zu Artefakten, wenn das Getriebe Scan angewendet wird, um eine Dämpfung zu korrigieren führen. Die Vicra Head-Tracking-System richtet sich sowohl an dieser Probleme und wird allgemein als die state-of-the-art Lösung für das Problem darstellen 26.

Maximierung der Empfindlichkeit von 11 C-Racloprid Aufnahme auf kleine Änderungen in Dopamin-Spiegel

  1. Zurück Simulation Arbeit unserer Gruppe haben gezeigt, dass die Empfindlichkeit gegenüber Veränderungen in Dopamin-Spiegel nicht in der Scan-Dauer einheitlich, wenn der Tracer ist admineingetragene über eine Bolus-Injektion 27. Auf der anderen Seite war eine erste Bolus des Tracers durch langsame Infusion scheint sehr Ausgleichen der Empfindlichkeit der PET-Daten mit dem Rauchen zu irgendeinem Zeitpunkt während des Scans.
  2. Raucher-induzierte Veränderungen der Dopamin sind klein gegenüber dem Rauschen in den PET-Daten sich. Stark eingeschränkt Rückprojektion Wiederaufbau (HYPR) 8,24 ist eine beliebte Methode der Glättung von fMRI-Daten, die vor kurzem zu PET angewendet wurde. Diese räumliche Glättung Technik reduziert das Rauschen ohne Unkenntlichmachung die zeitlichen Eigenschaften der Daten, die wir in. Das heißt, die Ausschläge in den Zeit-Aktivitäts-Kurven, die die Konkurrenz der Tracer mit endogenen Dopamin repräsentieren interessiert sind. Unsere Vorarbeiten 28 zeigt an, dass es eine optimale Wahl der HYPR Filter, die den Unterschied in gethresholdeten F-Karten (dh die Differenz in der Anzahl der beibehalten Voxel) zwischen Rauchen und Baseline condit maximiertIonen. Der optimale Filter (gewählt für die präsentierten Daten) wahrscheinlich hängt von der richtigen Abstimmung der HYPR Kerngröße auf die ungefähre Größe der Aktivierung Bereich (siehe Abbildung 2).
  3. Smoking-induzierten Veränderungen in Dopamin sind kurz. Herkömmliche PET Analysemethoden sind nicht auf die Erfassung von transienten Ereignissen Neurotransmitter 25,29 gut geeignet. Wir haben die Mängel der verschiedenen herkömmlichen Analysen mittels Simulation Studien und Daten von Menschen 30 gekennzeichnet. Aus diesen Gründen hat unserem Labor entwickelt und eine Reihe mathematischer Techniken, um den Effekt von Dopamin Transienten auf PET-Daten 1-7 validiert. Eine Innovation von Normandin et al. 7 war zu unserer ursprünglichen ntPET Modell linearisieren, damit es an der Voxel-Ebene angewandt werden könnten. Das Ergebnis dabei ist ein Dopamin-Film wie die hier vorgestellte. Schwerpunkte unserer Methoden zur Schätzung der Dopamin-Transienten in PET-Daten validiert wurden previously: bei Ratten unterzogen gleichzeitige PET und Mikrodialyse 4 und in den Menschen der Durchführung einer Aufgabe Fingertapping 3,4.
  4. Irgendeine Art von statistischer Test ist erforderlich, um Änderungen in bonafide Dopamin im Unterschied zufällige Ereignisse zu isolieren. Wir haben uns entschieden, die F-Statistik (auch bekannt als die "F-ratio") verwenden, um die Regionen (dh die Voxel) des Bildes, die am ehesten nachweisbar und quantifizierbar Dopamin Antworten enthalten sind zu identifizieren. Die F-Statistik wird verwendet, um die Summen der Quadrate der Anfälle aus zwei ineinander geschachtelten Modelle den gleichen Zeit-Aktivitäts-Daten zu vergleichen. In diesem Fall, vergleichen wir die Passform eines herkömmlichen Modell-Ohne eine zeitlich veränderliche Dopamin-Begriff mit unseren kürzlich eingeführten lp-ntPET Modell, das eine zeitabhängige Begriff für Dopamin Schwankungen enthält. Nur diejenigen Voxel, für die der F-Verhältnis einen vorgegebenen statistischen Schwelle werden im letzten Dopamin Film erhalten.

Einschränkungen bei der Interpretation des dargestellten Ergebnisses

<ol>
  • Die Probe Ergebnis präsentierten, natürlich nicht um eine vollständige Untersuchung. Ein gründliches Studium des Rauchens würde einen Ausgangszustand, ein Raucher-Zustand, und eine Farce Rauchen Bedingung für Motion-induzierten Freisetzung von Dopamin steuern – zum Unterschied von Bewegungsartefakten (siehe oben). Diese Studien sind im Gange in unserem Labor.

    Es sollte angemerkt werden, dass eine geeignete Konstruktion Schein Rauchen Zustand ist alles andere als einfach werden. Für Raucher, kann die bloße Erhebung einer unbeleuchteten Zigarette zum Mund lohnend sein und damit Dopamin freisetzen. Somit wäre eine Steuerung für Bewegung, aber nicht für wahrscheinlich eine Erwartung gerichtet Motor Bewegung vergleichbarer Aufwand und Häufigkeit der Einnahme Züge an einer Zigarette, aber nicht eine Bewegung, die nicht in irgendeiner Weise mit dem Rauchen könnte wie Taste drücken oder manuelle Manipulation Objekt zugeordnet werden kann .

  • Es wird allgemein anerkannt, dass, wenn genügend Vergleiche vorgenommen werden, wird es Erkenntnisse, die eine Chance gegeben statistische Schwelle überschreiten werden 31 alt. Die Vergleiche machen wir sind zwischen dem Sitz des konventionellen Modells und der Sitz des lp-ntPET Modell auf allen Voxel im Striatum. Derzeit sind wir nicht offiziell korrigiert für multiple Vergleiche-(zB "Bonferroni-Korrektur"). Stattdessen haben wir die Dopamin-Film-Analyse zu einem Ausgangszustand angewendet neben einem Raucher-Zustand. Wenn unsere Dopamin Film des Rauchens waren nur das Ergebnis des Zufalls, würden wir die gleiche Dichte der Aktivierung Bereichen (Anzahl der supra-threshold Voxel) in der Basislinie wie in den rauchenden Daten erwarten. Das ist eindeutig nicht der Fall (siehe Abbildung 7).
  • Sicherlich ist die Reproduzierbarkeit von unserer Technik ein wichtiger Aspekt im Zusammenhang. Man würde erwarten, dass das Gehirn eines Rauchers sollte ähnlich reagieren auf eine Zigarette raucht heute oder morgen oder nächste Woche. Wir sind derzeit in der Beurteilung der Test-Retest-Reproduzierbarkeit unserer Dopamin Filme engagiert.

    • Zukunft

    jove_content "> Wir haben ein neues Modell der PET-Tracer-Aufnahme in Gegenwart eines kurzfristigen Schwankungen in endogenen Neurotransmitter Ebene entwickelt. Da das Modell linear in den Parametern, es schnell und einfach an vielen Voxel berechnet werden. Der Endpunkt der Einbau solcher ein Modell zu den PET-Daten auf einer Voxel-by-Voxel Basis ist ein "Film". Für Studien mit dem D2-Rezeptor-Tracer, 11 C-Racloprid, der Endpunkt ein Dopamin-Film ist. Dopamin ist der Schlüssel Neurotransmitter im Gehirn die Verarbeitung beteiligt belohnen Reize, die zur Sucht führt. Weil einige Reize (vor allem Zigaretten und Alkohol) nur milde und wahrscheinlich kurzlebig Dopamin Änderungen herzustellen, können die Filme haben ihre größte Potenzial für die Untersuchung der Missbrauch dieser beiden Reize. Wenn wir können unsere Dopamin-Filme auf räumlichen und zeitlichen Muster der Freisetzung von Dopamin, die indikativ für Abhängigkeit oder Gefahr des Missbrauchs zu identifizieren, dann könnte diese Muster als Marker der Krankheit, Gefahr von Krankheiten dienen, und- Vorausgesetzt, die Muster sind reversibel – Indikatoren (pharmakologisch-oder kognitiv-) Wirksamkeit der Behandlung.

    Es gibt nichts über unsere Filme, die sie beschränkt auf die Dopamin-System. Alles, was benötigt wird, ist ein PET-Tracer für ein Ziel von Interesse, die empfindlich auf (dh leicht verschiebbar) Schwankungen in der endogene Ligand für dasselbe Ziel ist. Bis heute hat es stoppen Fortschritte PET-Tracer, die zuverlässig empfindlich endogenen Neurotransmitter Dopamin als andere sind zu identifizieren. Eine Überprüfung der Serotonin-Literatur im Jahr 2010, zum Beispiel, gemalt ernüchternde Bild unserer aktuellen begrenzte Fähigkeit zur Freisetzung von Serotonin mit PET 32 zu erkennen. Vor kurzem gab es einige ermutigende Entwicklungen. Eine Reihe von Publikationen Empfindlichkeit von Serotonin Tracer Erhöhungen berichtet in endogene Serotonin in nicht-menschlichen Primaten 33-36 aber das Feld erwartet ähnliche Demonstrationen in den Menschen. Wie wir an anderer Stelle diskutiert <sup> 37, erscheinen Empfindlichkeit gegenüber Veränderungen in endogenen Neurotransmitter-Konzentration zu einer optimalen Geschwindigkeit der Verschiebung von der Rezeptor mit einer Leichtigkeit von Efflux des Tracers aus Gewebe, Blut kombiniert bestehen. Sobald Serotoninliganden validiert wurden und gezeigt, dass solche Eigenschaften haben, dann Filme Serotonin wird auch möglich sein.

    Derzeit meisten PET-Studien mit Rezeptor-Tracer auf die Erzeugung von parametrischen Bildern führen. Parametrisches Bild ist eine Karte eines bestimmten Tracer kinetischen Modell Parameter in jedem Voxel in dem Gegenstand (das heißt, das Gehirn) ausgewertet. Anwendung von herkömmlichen Modellen wie SRTM 38,39 oder die Ein-oder Zwei-Kompartiment-Modell führt zu parametrischen Bilder von Ri, der regionalen Strom-Parameter oder BP, die regionale Bindung potenziellen Wert. Beide Parameter sind Konstanten, die physiologischen Prozesse, die vermutlich in einem stationären Zustand sind vertreten sind. Manchmal jedoch das System und / oder den Prozess der interested sind unsicher. Das heißt, sie vorübergehend. Dies ist der Fall mit der kurzlebigen Antwort von Dopamin auf das Zigarettenrauchen. Unter solchen Umständen ist es nicht möglich, die Dopamin transient mit einem parametrischen Bild zu charakterisieren. Auch ist es nicht angemessen, die Daten mit einem Modell, das streng ist zeitinvariant in Parametern zu modellieren. Es besteht ein Bedarf für ein Modell mit einem zeitveränderlichen Begriff Dopamin-Konzentration im Striatum Änderungen in Reaktion auf das Rauchen zu beschreiben. Die natürliche Ausgang eines solchen Modells, wenn es mit einem Dopamin-Tracer verwendet, ist ein Film von Dopamin. Dies ist eine neue Form der funktionalen Bildausgabe, die wahrscheinlich Sporn und erfordern neue Formen der Analyse, um ihre Nutzbarkeit zu maximieren.

    Offenlegungen

    The authors have nothing to disclose.

    Acknowledgements

    Die Autoren danken den Mitgliedern des Yale PET-Zentrum Chemie-Team für Tracer-Synthese, die bildgebende Team Tracerinjektion und Bildaufnahme und Frau Sheila Huang für Experten Flussdiagramm Design.

    Ein großer Teil der Entwicklung der ntPET Techniken durch R21 AA15077 E. Morris unterstützt. K. Cosgrove wird durch K02 DA031750 unterstützt.

    Materials

    Name of Reagent/Material Company Catalog Number Comments
    Vicra NDI Systems, Waterloo, Canada    
    HRRT Siemens    
    Air Filter Movex, Inc, Northampton, PA LFK 175 With extractor and clear hood
    11C-raclopride     prepared at Yale PET Center from O-Desmethyl precursor
    O-Desmethylraclopride ABX advanced biochemical compounds, Radeberg, Germany Product #1510 Precursor of 11C-raclopride
          Table 1. Materials used.

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    Referenzen

    1. Constantinescu, C. C., Bouman, C., Morris, E. D. Nonparametric extraction of transient changes in neurotransmitter concentration from dynamic PET data. IEEE Trans. Med. Imaging. 26, 359-373 (2007).
    2. Constantinescu, C. C., et al. Estimation from PET data of transient changes in dopamine concentration induced by alcohol: support for a non-parametric signal estimation method. Phys. Med Biol. 53, 1353-1367 (2008).
    3. Morris, E. D., Constantinescu, C. C., Sullivan, J. M., Normandin, M. D., Christopher, L. A. Noninvasive visualization of human dopamine dynamics from PET images. NeuroImage. 51, 135-144 (2010).
    4. Morris, E. D., Normandin, M. D., Schiffer, W. K. Initial comparison of ntPET with microdialysis measurements of methamphetamine-induced dopamine release in rats: support for estimation of dopamine curves from PET data. Molecular imaging and biology : MIB : the official publication of the Academy of Molecular Imaging. 10, 67-73 (2008).
    5. Morris, E. D., et al. ntPET: a new application of PET imaging for characterizing the kinetics of endogenous neurotransmitter release. Molecular Imaging. 4, 473-489 (2005).
    6. Normandin, M. D., Morris, E. D. Estimating neurotransmitter kinetics with ntPET: A simulation study of temporal precision and effects of biased data. NeuroImage. 39, 1162-1179 (2008).
    7. Normandin, M. D., Schiffer, W. K., Morris, E. D. A linear model for estimation of neurotransmitter response profiles from dynamic PET data. NeuroImage. 59, 2689-2699 (2012).
    8. Christian, B. T., Vandehey, N. T., Floberg, J. M., Mistretta, C. A. Dynamic PET denoising with HYPR processing. Journal of Nuclear Medicine: Official publication, Society of Nuclear Medicine. 51, 1147-1154 (2010).
    9. Ichise, M., et al. Linearized reference tissue parametric imaging methods: application to [11C]DASB positron emission tomography studies of the serotonin transporter in human brain. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23, 1096-1112 (2003).
    10. Benowitz, N. L. Pharmacology of nicotine: addiction, smoking-induced disease, and therapeutics. Annual review of pharmacology and toxicology. 49, 57-71 (2009).
    11. Volkow, N. D., Swanson, J. M. Variables that affect the clinical use and abuse of methylphenidate in the treatment of ADHD. The American journal of psychiatry. , 160-1918 (2003).
    12. Di Chiara, G., Imperato, A. Drugs abused by humans preferentially increase synaptic dopamine concentrations in the mesolimbic system of freely moving rats. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 85, 5274-5278 (1988).
    13. Barrett, S. P., Boileau, I., Okker, J., Pihl, R. O., Dagher, A. The hedonic response to cigarette smoking is proportional to dopamine release in the human striatum as measured by positron emission tomography and [11C]raclopride. Synapse. 54, 65-71 (2004).
    14. Brody, A. L., et al. Gene variants of brain dopamine pathways and smoking-induced dopamine release in the ventral caudate/nucleus accumbens. Arch. Gen. Psychiatry. 63, 808-816 (2006).
    15. Brody, A. L., et al. Smoking-induced ventral striatum dopamine release. The American journal of psychiatry. 161, 1211-1218 (2004).
    16. Montgomery, A. J., Lingford-Hughes, A. R., Egerton, A., Nutt, D. J., Grasby, P. M. The effect of nicotine on striatal dopamine release in man: A [11C]raclopride PET study. Synapse. 61, 637-645 (2007).
    17. Scott, D. J., et al. Smoking modulation of mu-opioid and dopamine D2 receptor-mediated neurotransmission in humans. Neuropsychopharmacology: official publication of the American College of Neuropsychopharmacology. 32, 450-457 (2007).
    18. Takahashi, H., et al. Enhanced dopamine release by nicotine in cigarette smokers: a double-blind, randomized, placebo-controlled pilot study. Int. J. Neuropsychopharmacol. 11, 413-417 (2008).
    19. Morris, E. D., Fisher, R. E., Alpert, N. M., Rauch, S. L., Fischman, A. J. In vivo imaging of neuromodulation using positron emission tomography: Optimal ligand characteristics and task length for detection of activation. Human Brain Mapping. 3, 35-55 (1995).
    20. Alpert, N. M., Badgaiyan, R. D., Livni, E., Fischman, A. J. A novel method for noninvasive detection of neuromodulatory changes in specific neurotransmitter systems. NeuroImage. 19, 1049-1060 (2003).
    21. Carson, R. E., Barker, W. C., Jeih-San, L., Johnson, C. A. Nuclear Science Symposium Conference Record. 2003 IEEE. 3285, 3281-3285 (2003).
    22. Carson, R. E., et al. Comparison of bolus and infusion methods for receptor quantitation: application to [18F]cyclofoxy and positron emission tomography. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 13, 24-42 (1993).
    23. Smith, S. M. Fast robust automated brain extraction. Human brain mapping. 17, 143-155 (2002).
    24. Floberg, J. M., et al. Improved kinetic analysis of dynamic PET data with optimized HYPR-LR. Medical physics. 39, 3319-3331 (2012).
    25. Martinez, D., et al. Imaging human mesolimbic dopamine transmission with positron emission tomography. Part II: amphetamine-induced dopamine release in the functional subdivisions of the striatum. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23, 285-300 (2003).
    26. Montgomery, A. J., et al. Correction of head movement on PET studies: comparison of methods. Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine. 47, 1936-1944 (2006).
    27. Yoder, K. K., Wang, C., Morris, E. D. Change in binding potential as a quantitative index of neurotransmitter release is highly sensitive to relative timing and kinetics of the tracer and the endogenous ligand. Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine. 45, 903-911 (2004).
    28. Wang, S., et al. . , (2012).
    29. Ginovart, N. Imaging the dopamine system with in vivo [11C]raclopride displacement studies: understanding the true mechanism. Molecular imaging and biology : MIB : the official publication of the Academy of Molecular Imaging. 7, 45-52 (2005).
    30. Sullivan, J. M., Kim, S. J., Cosgrove, K. P., Morris, E. D. . , (2012).
    31. Miller, R. G. . Simultaneous Statistical Inference. , (1981).
    32. Paterson, L. M., Tyacke, R. J., Nutt, D. J., Knudsen, G. M. Measuring endogenous 5-HT release by emission tomography: promises and pitfalls. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 30, 1682-1706 (2010).
    33. Ridler, K., et al. Characterization of in vivo pharmacological properties and sensitivity to endogenous serotonin of [11C] P943: a positron emission tomography study in Papio anubis. Synapse. 65, 1119-1127 (2011).
    34. Cosgrove, K. P., et al. Assessing the sensitivity of [(1)(1)C]p943, a novel 5-HT1B radioligand, to endogenous serotonin release. Synapse. 65 (1), 1113-1117 (2011).
    35. Finnema, S. J., et al. Fenfluramine-induced serotonin release decreases [11C]AZ10419369 binding to 5-HT1B-receptors in the primate brain. Synapse. 64, 573-577 (2010).
    36. Finnema, S. J., Varrone, A., Hwang, T. J., Halldin, C., Farde, L. Confirmation of fenfluramine effect on 5-HT(1B) receptor binding of [(11)C]AZ10419369 using an equilibrium approach. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (11), 685-695 (2012).
    37. Morris, E. D., Yoder, K. K. Positron emission tomography displacement sensitivity: predicting binding potential change for positron emission tomography tracers based on their kinetic characteristics. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 27, 606-617 (2007).
    38. Gunn, R. N., Lammertsma, A. A., Hume, S. P., Cunningham, V. J. Parametric imaging of ligand-receptor binding in PET using a simplified reference region model. NeuroImage. 6, 279-287 (1997).
    39. Lammertsma, A. A., et al. Comparison of methods for analysis of clinical [11C]raclopride studies. Journal of cerebral blood flow and metabolism : official journal of the International Society of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 16, 42-52 (1996).

    Tags

    Dynamic PETDopamine FluctuationsCigarette SmokingLp-ntPETTime-varying ParametersHYPR Spatial FilterStatistical ComparisonVoxel-level ModelingDopamine Movie

    Play Video
    PDF
    DOI
    DOWNLOAD MATERIALS LIST
    Diesen Artikel zitieren
    Morris, E. D., Kim, S. J., Sullivan, J. M., Wang, S., Normandin, M. D., Constantinescu, C. C., Cosgrove, K. P. Creating Dynamic Images of Short-lived Dopamine Fluctuations with lp-ntPET: Dopamine Movies of Cigarette Smoking. J. Vis. Exp. (78), e50358, doi:10.3791/50358 (2013).
    Zitat herunterladen
    Nachdrucke und Berechtigungen

    View Video

    ✖

    To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

    CAPTCHA Image
    Play CAPTCHA Audio
    Refresh Image