Summary

と陽電子放射断層撮影法を用いた非侵襲的イメージングとリビングラットにおける脳虚血の分析<sup> 18</sup> F-FDG

Published: December 28, 2014
doi:

Summary

Brain damage resulting from cerebral ischemia may be non-invasively imaged and studied in rats using pre-clinical positron emission tomography coupled with the injectable radioactive probe, 18F-fluorodeoxyglucose. Further, the use of modern software tools that include volume of interest (VOI) brain templates dramatically increase the quantitative information gleaned from these studies.

Abstract

脳卒中は、年齢のアメリカ人65歳以上の1年上の間で死因の第3位である。脳卒中に苦しむ患者の生活の質は、主に急性脳卒中の臨床治療の現在の不足に起因している患者2の大多数、で正常に戻ることができない。これは、時間をかけて脳組織における脳虚血の生理学的効果を理解することが必要と活発な研究の主要な領域である。この目的に向けて、実験的な進行は陽電子放出断層撮影(PET)イメージング3,10,17と連結など18 F-フルオロデオキシグルコース(FDG)などの非侵襲的な方法を使用して、特に、脳卒中の前臨床モデルとしてラットを用いて行われている。ここでは、ヒトにおける模倣局所性脳虚血、及びFDG-PETを用いて24時間かけてその効果を画像化は、X線コンピュータ断層撮影(CT)に連結されていることを、中大脳動脈閉塞(MCAO)によってラットにおいて脳虚血を誘導するための戦略を提示するAlbira PET-CT装置。 VOIテンプレートアトラスは、続いて脳およびそのサブ領域4の公平な分析を可能にするために、脳ラットデータに融合した。また、FDG-PET-CTの時間経過の3D視覚化するための方法が提供される。要約すると、我々は、開始定量化、およびFDG-PETを用いた三次元に住んでいるのSprague-Dawleyラットで誘発される虚血性脳卒中のイベントを可視化するための詳細なプロトコルを提示する。

Introduction

脳卒中は、先進国における死亡の主要な原因の一つであり、1〜19のうち、米国人1の死亡の直接の原因である。それは、これらの87%が自然5における虚血性であるそのうちの約795,000人のアメリカ人が、毎年、脳卒中を経験すると推定されている。虚血性イベント中に、皮質ニューロンへの酸素とグルコースの連続供給が著しく影響を受ける脳領域における細胞機能の低下をもたらす低酸素環境を誘導損なわれる。脳卒中の重症度に応じて、脳の血流およびグルコース取り込みは、空間的及び時間的に変化する。

脳卒中による損傷は、18 F-フルオロなどの非侵襲的な方法は、(FDG)ポジトロン放出断層撮影法6によって同定することができる。 FDGは、2 '位にヒドロキシル基が18 F同位体を放出するポジトロンにより置換されているグルコースアナログである。18 FであるのAdvantそれは、脳内のグルコース消費量を検出するために使用することができるように、その長い、110分の半減期に起因ageous。 Fはそのような組織は8非常に代謝的に活性であることを示す、高グルコース消費量の地域で蓄積する傾向がある18としてFDG PETは、脳内の7デオキシグルコース消費量の定量的な高解像度のマップを生成します。 18 F核が急速に計器により検出されるガンマ線を生成する、近くの電子と消滅陽電子を放出する、β崩壊を受ける。 FDG PETスキャンでは、このように、同じ個体における経時的な脳活動の変化を研究するための方法を提供し、スキャンの間に、同一の少なくとも10個の18 Fの半減期を有する個体、または約18時間で繰り返すことができる。

例えば、ラットなどの前臨床動物モデルは、しばしば脳卒中および脳卒中の治療の有効性の効果を評価するために使用される。 FDG PETは、非侵襲的であるので、測定することができる動物の生理機能を中断することなく、時間をかけて脳卒中の影響。脳卒中イベントの位置に応じて、脳の異なる領域が影響を受ける可能性がある。しかし、そのようなラットなどの小動物で、手動で定義し、ラットの脳の特定の領域における活性を定量化することは困難な場合があります。経時的なラットの脳の特定の領域でのグルコース代謝活性を比較するために、定量化されるべき関心のあるボリューム(VOI)は、一貫して描写されなければならない。ラット脳の正確なアトラスは、この問題9を軽減するために開発されており、前臨床FDG-PETデータの定量化に使用するためのデジタル形式に変換されている。ここでは、一貫性のある、整然としたファッションにおける脳卒中の組織損傷を分類する手法を提案する。この方法は、脳卒中の影響を受ける特定の脳小領域を定量化する、動物モデルにおいて脳虚血を開始するための外科的処置の詳細、および脳卒中の程度および位置の三次元視覚化を生成する適切な技術とツールを使用して、組織の損傷。この研究に記載の方法を使用して、研究者は一貫して、ラットにおける脳虚血を開始するPETイメージングを実施し、時間の経過前臨床脳卒中モデルで定義された脳の領域を使用してFDG取り込みの変化を定量することができる。

Protocol

動物の取り扱いと彼らとすべての実験は、厳密にノートルダム大学の制度的動物実験委員会(プロトコル番号14から086)によって承認されたプロトコールに従って実施した。 1.動物動物とストロークの開始:すべての脳卒中研究のためのグラム220との間に、270の重さを使用雄Sprague Dawleyラット。 ノーズコーンを用いて2.5%イソフルラン(100%O 2中の2 L /分)を用いてラットを麻酔。 加熱パッド上に背側横臥位で動物を置きます。前足ダウンテープ。 首のventralsurfaceを剃る。準備の10%プロビドンのヨウ素溶液に続いて70%のEtOHで剃っエリア。 滅菌機器は、この手順のために使用されます。手袋は、動物の準備後に交換されている。無菌の先端技術が採用されている。 はさみを使用して、気管の右側に、気管に0.5cmに2〜2.5センチメートル切開を平行にする。鈍いdissectioの使い方n個の頸動脈を探します。 血管を視覚化するために開創を使用してください。総頸動脈(CCA)上にマイクロクランプを置きます。 外頸動脈(ECA)と内頸動脈(ICA)となる最初の分岐点の位置を確認します。そのような後頭動脈などのECAに添付小さい枝を、焼灼する。 4-0絹縫合糸で甲状腺動脈への分岐の近くにECAを結紮。縫合糸は、縫合糸を保持するために止血剤を有効にするには、余分な長さを有している必要があります。 縫合糸(頭側)上記のECAを焼灼。止血と縫合糸をクランプするには、尾側ECAを引き出し、それはCCAと平行になる。 ICAを見つけて、この動脈を閉塞するために、別のマイクロクランプを使用しています。 小さな春のはさみを使用してECAに小さな穴を作る。 ECAにオクルダーを挿入し、血液の流れを防止するために閉塞器の周りに縫合糸を結ぶ。 ICA上のマイクロクランプを外し、抵抗が感じられるまで、閉塞器を進める。 ICAとしないpterygopalatin動脈に閉塞器の進歩を確認してください。閉塞器をスムーズに進める必要があり、閉塞器が適切に配置されている場合、白先端が見えないようにしてください。 CCAからマイクロクランプを取り外します。余分な閉塞器または縫合糸をカットします。 皮膚切開を閉じるために9ミリメートルオートクリップを配置。 麻酔から動物を削除し、動物が目覚めることができます。 2時間後: イソフルランでラットを麻酔。 創傷クリップを外します。 閉塞器の終わりを見つけて、閉塞器の白い先端が縫合糸に接触するまで、ゆっくりと引いて、中大脳動脈から取り外します。すべての道からそれを引っ張らないでください、これは出血の原因となります。 切開創傷クリップを交換してください。 麻酔から動物を削除し、動物が目覚めることができます。 2.画像​​取得 3 PETとCT Sを実行します各ラットのための缶。 18 F-FDGの取り込みのためのベースラインを提供するために、1〜2日脳卒中を誘発する前に、事前にスキャンしてください。再灌流が(まだ動物における閉塞物の画像)が実行される前に、脳卒中後の各ラット1.5時間をスキャンします。脳卒中損傷による脳組織の損傷を定量化するために各ラットの26時間後のストローク(24時間後の再灌流)をスキャンする。 注:原稿の残りの部分で述べた24時間の時点でラットをスキャンした後の再灌流時間を指す。 麻酔チャンバー内で2.5%イソフルランガス下でラットを麻酔し。 ラットの尾静脈に18 F-デオキシグルコース(FDG)(200μlの総容量)の約500μCiのを注入。 1時間待ってください。 ノーズコーンイソフルラン麻酔下で、標準的なラットベッドの上で麻酔したラットを置きます。水平用ラットの鼻とラットのベッドの端の間にmm単位で測定距離がオフセット。 3.画像取得オープンAlbira Suiteの SOFtware。 買を選択します。 新しい研究に名前を付けます。 PETまたはSPECTの下で選択> PETプロトコルの追加]をクリックします。 [追加]をクリックします。 CT下>を選択CTプロトコルを追加]をクリックします。 [追加]をクリックします。 PET下の初期水平位置の下に数字をクリックします。ラットの鼻とラットのベッドの前の間にmm単位で測定された距離に設定数。 CTのために繰り返します。 ラットに従うことを条件として設定し、グラムで体重を入力してください。 FDGに化合物を設定してください。 注入時間と注入日付と投与量を設定。 スタートスタディ ] ボタンをクリックします。 注:PET CTスキャンが完了すると、データは自動的に保存される。 Albiraリコンストラクタを開きます。 チャン最後の10またはすべてのGE 保留 。 スキャンファイル名を選択します。 [追加]をクリックします。 スタート復興をクリックします。注:ファイルがマイクロPET形式で保存されます。 4.画像解析 W.シファー脳アトラスと一緒にPMOD分析ソフトウェアを用いて画像解析を行う。 オープンPMOD>フュージョン 。 画面の上部にCoRegistration前処理 ] タブに移動します。 画面中央部の負荷リファレンス ] ドロップダウンメニューを開き、NifTIを選択します。 Cに移動します//PMOD3.2/resources/templates/usertemplatesを 。 ラット(W.Schiffer)を選択し-FDG.nii、[開く]をクリックします。 画面の右側の負荷入力 ] ドロップダウンメニューを開き、 マイクロPETを選択します。希望に移動しますマイクロPETファイル。それを選択し、[開く]をクリックします。 画面上部のマニュアルCoRegistration]タブに移動します。 右(Reslicing)のタブの真ん中グループ内の4番目のタブを選択します。 注:2つのボタンがマイクロPETスキャンに表示されます。 マイクロPETスキャンを移動するためにマイクロPETスキャンと満たされた白い長方形を回転させるために開いた白い長方形を使用してください。 2つのスキャンを合わせます。これを行うために、脳モデルとマイクロPETスキャンを一致させるために使用することができるハーダー腺、上部および後部脳の機能のようなランドマークを見つける。それは脳アトラス(W.シファー)で、最大一致するまで続いて、マイクロPETスキャンを調整します。 注:例えば、ハーダー腺はマイクロPETスキャンおよび脳アトラス(W.シファー)の両方で明るく表示され、位置合わせのための基準として使用することができる。 必要に応じて、マイクロPETは冠状ビューで180°をスキャン回転させ、目で有意にスキャンを上げる他のマイナーな向きの変更に伴い、電子矢状ビュー、。 画面の上部にあるフルスクリーンフュージョン(のVOI)タブに移動します。 画面右上のソースAを選択します。 ページの下部にある[テンプレート]> [アトラスに移動します。 ドロップダウンメニューからラット(W.シファー)を選択します。 注: アトラスは脳アトラス(W.シファー)の上に重ねて表示されなければならない手動CoRegistrationタブに(オプション)リターン。アトラスは、マイクロPETスキャンおよび脳アトラス(W.シファー)を整列させるために使用することができる。整列した後、 フルスクリーンフュージョン(のVOI)タブに戻ります 。テンプレートは、脳のセクションでは、VIO統計のために測定されるかを示す、脳に表示されます。 画面右上のソースBを選択します。 トップRIGHでVOI統計のボタンを選択します画面のトン。 注:スプレッドシートが表示されます。 [保存]を選択します。 注:[VOI統計]ウィンドウが表示されるように記述します。 システムをファイルに保存]を選択します。 注:PMOD(保存):コンポーネントウィンドウが表示されます]を選択します 。 ファイル名フィールドで、目的のファイル名を入力します。 [保存]を選択します。 は、Microsoft Office Excel 2010を使用してデータ分析を実行。 Excelを起動。 [ファイル]> [開く]を選択します。 すべてのファイルにすべてのExcelファイルからファイルの種類を変更します。 保存されたVIOSTATファイルに移動します。目的のファイルを選択します。 注:インポートウィザードが表示されます。 [完了]を選択します。 VOISTATファイル上のMac、ダブルクリックを使用している場合、それは、Excelファイルとして直接開きます。 フィールドVoiName(Rを含む列を選択しますegion)。情報をコピーし、新しいExcelファイルに貼り付けます。 フィールドを含む列を選択し[1/1]平均し、。情報をコピーし、新しいExcelファイルに貼り付けます。 すべてVOISTATファイルに対して、この手順を繰り返します。 各データセットのための新しいタブを開始します。 最初のタブに戻ります。新しいセルを選択します。左脳によって脳の右側の値を割ることにより脳切片の左側脳切片の右側の比率を計算する。脳の右側に属する脳切片は、脳の左側に属するセクションの前にリストされている。すべての脳切片のためにこれを繰り返します。 新しいセルを選択します。すべてのマウス間で以前に計算された比率のそれぞれの平均値を計算するAVERAGE関数を使用します。 新しいセルを選択します。 STDEV関数を使用して、私を分割して、各脳切片のSEMを計算マウスの数の平方根によってトン。 各データセットのためにこれを繰り返します。 5.画像の可視化 PMOD分析ソフトウェアを用いて解析するファイル形式に画像を変換する。 オープンPMOD>ビュー 。 画面の上部にある[表示 ] タブに移動します。 画面の右側にあるロード ] ドロップダウンメニューを開き、 マイクロPETを選択します。希望マイクロPETやCTファイルに移動します。それを選択し、[開く]を押します。 画面の右側にある[保存 ] ドロップダウンメニューを開き、 分析を選択します。所望の目的地に移動します。 [ファイル名 ] フィールドに目的の名前を入力します。 [保存]を選択します。 VolViewイメージングソフトウェアを用いて画像シーケンスを作成する。 オープンVolView。 ファイルを開く]を選択し</stroNG>画面の左側にある。 所望のスキャン用のCTデータファイルの分析バージョンに移動します。それを選択し、[開く]を押します。 注:オープンファイルウィザードが表示されます。 ポップアップウィンドウで[次へ]を押してデフォルト設定を使用します。 画面の左側にあるプラグイン ] タブを選択します。 プラグインのドロップダウンメニューを開き、 ユーティリティを選択>ボリュームをマージします 。 チェックを外し再スケールコンポーネント 。 割り当てセカンド入力を選択。 同じスキャン用のマイクロPETデータファイルの分析バージョンに移動します。それを選択し、[開く]を押します。 注: オープンファイルウィザードが表示されます。 各画面で[次へ]を押してデフォルト設定を使用します。 注:マイクロPETスキャンはCTスキャン上にオーバーレイ表示されます。 カラー/不透明度の設定を選択します画面の左側のsのタブ。 画面右下のコンポーネントのドロップダウンメニューを開きます。 1を選択します。 注:これはCTスキャンは、以下の方向性によって影響を受ける唯一のイメージであることを保証します。 スカラカラーマッピング ] セクションで、中点を選択します。スライダーエリアの外にドラッグして、それを削除します。 左のポイントを選択します。 注: カラーピッカーウィンドウが表示されます。 黒に点の色を変更します。 右のポイントを選択します。 注: カラーピッカーウィンドウが表示されます。 白に点の色を変更します。 スカラ不透明度のマッピング ] セクションで、ボックス内の任意の場所をクリックすることでポイントを追加。 CT画像のみラットの骨格が表示されるまでのセクションを調整します。 シェーディングを有効にする ] にチェックマーク。 Rを選択画面の左側のeviewタブ。 72にフレーム数を変更します。 360にX回転を変更します。 作成]を選択します。 所望の目的地に移動します。空のスペースを右クリックして画像を保存するための新しいフォルダを作成し、[新規]> [フォルダ]を選択する。 [ファイル名 ] フィールドに目的の名前を入力します。 [保存]を選択します。 注: フレームサイズのウィンドウが表示されます。 [OK]を選択します。 Volview画像を生成します。それが終了すると、ウィンドウが示すメッセージが表示されます"あなたの映画が正常に作成された!」[OK]を選択します。 カラー/不透明度の設定 ]タブに戻ります。 成分重量(s)は 、成分1スライダーを調整下のでバリューを有する0の電子。 注:のみマイクロPETスキャンが表示されます。 繰り返しは、第2の画像シーケンスを作成するには5.2.21-28を繰り返します 。 カラー/不透明度の設定 ]タブに戻ります。 それは0の値を持っているように、 コンポーネント重量(S)の下では、成分2のためのスライダーを調整します。 注:のみのCTスキャンが表示されます。 繰り返して第3の画像シーケンスを作成する5.2.21-28を繰り返します 。 ImageJソフトウェアを使用して、(ビデオに示されている)は、回転のムービーを生成します。 ImageJのを開きます。 [ファイル]> [インポート]> [イメージシーケンスを選択します。 プリスキャンのための唯一のCTデータを表示する画像を含むファイルに移動します。最初の画像を選択し、[選択]を押します。 注: シーケンスオプション]ウィンドウが表示されます。 [OK]を選択します。 [ファイル&#62。インポート>イメージシーケンス。 プリスキャンのための唯一のマイクロPETデータを表示画像を含むファイルに移動します。最初の画像を選択し、[選択]を押します。 注: シーケンスオプション]ウィンドウが表示されます。 [OK]を選択します。 [ファイル]> [インポート]> [イメージシーケンスを選択します。 事前スキャンCTやマイクロPETデータの両方を表示する画像を含むファイルに移動します。最初の画像を選択し、[選択]を押します。 注:シーケンスオプション]ウィンドウが表示されます。 [OK]を選択します。 画像>スタック>ツールを選択します>コンバイン 。 注: コンバイナウィンドウが表示されます。 STACK1ドロップダウンメニューを選択します。 CTデータが含まれているスタックを選択します。 Stack2ドロップダウンメニューを選択します。ミが含まれているスタックを選択croPETデータ。 [OK]を選択します。 注:両方のスキャンを持つ新しいスタックが表示されます。 画像>スタック>ツールを選択します>コンバイン 。 注: コンバイナウィンドウが表示されます。 STACK1ドロップダウンメニューを選択します。組み合わせたスタックを含むスタックを選択します。 Stack2ドロップダウンメニューを選択します。 CTデータとマイクロPETデータの両方を含むスタックを選択します。 [OK]を選択します。 注:すべての3つのスキャンを持つ新しいスタックが表示されます。 オープン組み合わせたスタックを保管してください。繰り返します1.5時間後にスキャンし、24時間後にスキャン画像スタック用5.3.2-16を繰り返します 。 画像>スタック>ツールを選択します>コンバイン 。 注:コンバイナウィンドウが表示されます。 STACK1ドロップダウンメニューを選択します。すべてのプリスキャンデータが含まれているスタックを選択します。 Stack2を選択</st栄>ドロップダウンメニュー。すべての1.5時間後にスキャンデータが含まれているスタックを選択します。 垂直組み合わせを確認してください。 [OK]を選択します。 注:プリスキャンとスキャンが表示されます1.5時間後の両方で新しいスタック。 画像>スタック>ツールを選択します>コンバイン 。 注: コンバイナウィンドウが表示されます。 STACK1ドロップダウンメニューを選択します。組み合わせたスタックを含むスタックを選択します。 Stack2ドロップダウンメニューを選択します。全24時間後にスキャンデータが含まれているスタックを選択します。 垂直組み合わせを確認してください。 [OK]を選択します。 注:すべての9のスキャンを持つ新しいスタックが表示されます。 [ファイル]> [名前を付けて保存> AVI。 [OK]を選択します。 所望の目的地に移動します。 ファイル名に任意の名前を入力します</strong>フィールド。 [保存]を選択します。

Representative Results

脳虚血は、その効果を検出するために実行される後続の核イメージングと、中大脳動脈の閉塞を介して生のSprague-Dawleyラットで開始した。ライブラットは完全に18時間以内に崩壊する18 F-FDGの約500μCiのとは無関係に注射でストローク誘導前の24時間だけでなく、1.5時間および24時間後に虚血、それぞれを画像化した。これらの研究のために使用される3つの検出器リングAlbiraシステムは、500μCiのラットのための合理的な投与量を製造する、9%の感度を有する。 PETおよびX線CTスキャンのための代表的な画像化データは、それぞれ図1、上部及び下部の行の24時間前および24時間の再灌流後の時点でラットについて示されている。各スキャンスライス&#に着色FDG-PETデータが提示されている横方向(パネルA及びE)、サジタル(パネルB及びF)、及び冠状(パネルC及びG)8220;虹 "強度スケール、およびグレースケールでCT上にオーバーレイ。 CTは、動物の頭蓋骨内にPETデータの解剖学的コレジストレーションのために使用し、及び脳組織内に放射線濃度の変化は、これらの実験の間に認められなかったことに注意してください。 24時間後に同側半球にグルコース取り込みの劇的な低下が誘発される虚血性脳卒中による広範囲の組織損傷を示唆してありました。オーバーレイデータの3Dレンダリングは、 図1DおよびHに示されている。画面上で回転すると、これらのレンダリングされたデータは、FDG取り込みのストローク誘発性減少の強化された可視化を提供する。 による時空方法における脳卒中による脳グルコース取り込みの変化を定量化するために、VOI脳アトラスは、各スキャンのベースライン、1.5時間、および24時間後(再灌流)ストロークを事前に適用した。これはWと一緒にPMODソフトウェアパッケージを使用して達成されたシファーラット脳テンプレートとATLAS。まず、PMODはReslicingタブの下に移動および回転ツールを使用して、手動の相互位置合わせを介して適切な空間および幾何学的形状にラット脳PETデータセットの各々を形質転換した。スケールツールはまた、必要に応じて、全体の脳の大きさを調整するために利用可能であることに留意されたい。 シファーアトラスの使用は、手動の脳領域内のVOIを描くよりも優れているが、不正確な脳の融合から誘導された実験的な誤差があってもよい。したがって、いくつかのケースでは、動物の数の増加は、統計的有意性を達成するために必要とされてもよい。次に、W.シファーVOIの脳地図を自動的にラット脳( 図2)の定義されたサブ領域内で、標準摂取単位で、FDGの蓄積を測定するために適用した。脳VOIアトラスはまた、実験データの手動融合を最適化するために標準脳モデルと反復態様で用いてもよい。ストークイベントが各動物に右脳半球に分離されたとして、被害トンOの各領域は、反対側の領域( 図2)との間のグルコース取り込み活性の比を計算することによって定量した。これらの比の使用は、右と左半球の間の便利な正規化を提供し、異なる走査にわたってPET信号強度値を比較するときに遭遇する可能性の変動を除去する。 1.5時間後に脳卒中では、18 F-FDGの取り込み量は、虚血領域に影響を受けなかった。したがって、定量的な変更は対側と同側半球間のグルコース取り込み( 図3、青と緑のバー)で観察されなかった。これは、細胞のATP 10,11の損失を補償するために起因するこの時点で周囲虚血領域または増加したグルコース代謝によるグルコースの過剰摂取である可能性があります。しかし、同側半球の特定の領域におけるグルコース取り込みの有意な減少は、24時間の再灌流後( 図3、赤いバー)に複数の動物(n = 5)を横切って観察された。 OTHERの脳領域は、同側半球のほとんど、あるいは全く損傷を示した。 具体的には、一貫して減少したFDGの取り込み量を示した同側半球の領域があった:扁桃体、尾状被殻、聴覚、嗅内、島葉、副皮質、および大脳皮質の体性感覚地域。脳卒中に起因する皮質病変は、ニューロンの接続と変更された機能的な地図の損失に関連している。精神病理学と認知機能障害〜12ストロークのリードによる扁桃体における構造異常。この領域の外側部における脳血流が閉塞大脳動脈13によって供給されるように尾状核被殻領域はFDGの取込みのために影響を受けたことは驚くべきことではない。齧歯類の脳のこの領域における病理は、障害判別学習、認知処理、および非運動機能14をもたらす。 FDGを取ることができないことも、嗅内皮質ANで観察された虚血性半球の内側側頭葉のD聴覚皮質。 2001年には、デービスらは、ラットでの嗅内皮質の損傷が損なわ感覚統合と持続的な空間学習deificits 15につながることを報告した。聴覚障害は、まれに16でも、ヒトにおける脳卒中で起こることが知られている。しかし、主要な聴覚経路の一つである下丘によるFDGの取り込みは我々のモデルにおける脳卒中による影響を受けなかった。これは、MCAO誘発性脳卒中ラットは、エピネフリン、ノルエピネフリン、および島皮質の梗塞による交感神経活動、貧弱FDG取込み17を示し、我々のモデルにおける領域の1つを増加させることが実証されている。これは心臓系に影響を与える自律神経機能の変化につながる可能性があります。悪いFDGの取り込みも、前頭頭頂皮質の体性感覚野において観察された。この領域の虚血性梗塞は、構造異常および視床の接続の喪失を引き起こすことが報告されている18。限定FDGの取り込みはまた、低酸素性虚血19を受けたラット新生児で報告されているように、障害のある眼優位可塑性につながる可能性が視覚野、観察された。しかし、FDG取り込みは上丘視覚運動指導20に関与している領域を観察されなかった減少した。海馬領域におけるFDGの取り込みはまた、空間記憶とナビゲーションで重要である領域を損なわれた。これは、一貫してそのような優れたと下丘、腹側被蓋領域(VTA)、ならびに脳の嗅球、および深部視床などの脳のサブ領域は、閉塞の影響を受けなかったことが観察された中間頚動脈( 図3)。 まとめると、これらの結果は、CTとFDG-PETは、長手方向の様式で、ラットにおける脳虚血をモニターすると、実行可能な再現性、非侵襲的な画像化戦略を提供することを実証する。 <pキープtogether.withinページ= "常に">:FOクラス= "jove_content" 図1:ラットのPET-CTデータの前にし、脳虚血後、各列は、それぞれの横方向(A、E)、サジタル(B、F)、(C、G)冠状が表示され、3Dは(D、H)PETをレンダリング-CT(一番上の行)の前にラットの24時間のデータと再灌流後24時間(脳虚血の誘導後または26時間後、下)。白矢印は、脳卒中による損傷にFDGの取り込みを減少させたの場所を示す。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 図2:PMODを使用してW·シファーラット脳アトラスに合わせPETデータのFDG-PETデータ。再灌流(または26時間後に脳虚血、一番上の行)後のラットの24時間は、分析のためVOI脳テンプレートアトラス(下の行)と融合されている。色は脳のテンプレートアトラスの別々のVOIを示している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 。図3:ラット脳におけるグルコース取り込みの代表的な定量分析部による W.シファーラット脳アトラスの各領域から標準取り込み単位で左半球FDG PET信号に右の比率は、虚血性脳卒中イベント(事前に前に撮影スキャンに報告した。青)、1.5時間(緑)、24時間(赤)再灌流後(または26時間後に再灌流)。エラーバーは、各時点ではn = 5ラット脳卒中イベントの標準誤差を表す。 ** P≤0.01、* P≤0.05(t検定)。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 図4:MCAO手術のイラスト赤線は外頸動脈に挿入された閉塞器である。青色の楕円形は、脳の領域を表す。

Discussion

ここでは、脳卒中誘発、PETイメージング、およびSprague-Dawleyラットにおける組織損傷の標準化された脳の部分領域の測定のための詳細な戦略を提示する。有効である脳卒中の治療は非常に短い治療時間に依存するように、特に脳卒中の領域における小動物モデルの画像化は、有益である。ここでは、ストローク中大脳動脈閉塞を介して誘導された、請求傷害、再灌流モデルを提示し、画像化は、解剖学的参照のためにX線CTと一緒に、PETとFDGを用いて行った。脳の小領域内のFDG摂取の厳格測定はPMOD画像解析ソフトウェア内ラット脳にVOIテンプレートアトラスを正確にマッピングすることにより可能となった。レシオメトリックFDGの値は、異なる動物および時刻pとの間のグローバルFDG PET信号の変動を正規化しながら、損傷の直接的な測定を可能にする、対向する半球の対応する脳の小領域に分割することにより回収したoints。これらの測定値は、一貫して実証同側半球の特定の領域における脳組織のグルコース取り込みの有意な損失、ラット脳における脳卒中の期待される効果と一致している。この方法は、虚血性脳卒中を含む脳損傷の多くの種類を、受けた動物のFDG PETデータセットを比較する能力を増強する可能性がある。脳の半球にわたって、複数の動物にわたって定量化するためにボリュームを標準化することで、この方法は、減少した組織のグルコース取り込みの一貫した測定値を生成する。脳への取り込みと、他のPETトレーサーは、D2受容体のための11 C-ラクロプライドのように、このプロトコルにも21を使用することができることに注意してください。最後に、三次元の高い解剖学的精度でその骨格内ラット脳における虚血性脳卒中を視覚化する方法を記載する。脳卒中誘発性の生理的および機能障害は、撮影のこの非侵襲的な方法、一時的または恒久的な可能性があるため研究者は、ある期間にわたって同じ動物における脳の損傷を評価することを可能にする。それは、神経学的に同じ動物で短期および長期の神経障害を評価するだけでなく、ラットを獲得する方法を提供します。 PMODソフトのテンプレート関数は、精度の一定量の研究者が怪我エリアをマップし、おそらく神経学的後遺症と行動パターンに相関することができます。

脳の部分領域によって脳卒中損傷の正確な定量化のために、重要なステップは、PMOD内ラット脳アトラスのPETデータの整列である。アライメントの矛盾は、虚血の影響を受けた脳の部分領域の不正確な定量化につながることができます。プロトコルステップ4.1.7で説明したように、実験的なPETデータと脳アトラスを位置合わせするための目印として、ハーダー腺を使用することが可能である。パーシャルボリューム効果(PVE)このタイプの分析の間に懸念され、その脳の構造の全体的な解像度が制限されます画像化することができる。信号のスピルオーバーは、隣接するボリューム間で発生する可能性があり、またはVOI自体は、このように方法22を定量的に精度が低下、機器の解像度との関係で小さすぎる可能性があります。これらの研究で使用Albira PETシステムは、以下の3つの検出器リングを備えた1.5mmの23を達成した一環系の対応から進化1.1ミリメートルの分解能をもたらすれる。 Buvatらは、PVE、3-ための5.6〜18.9ミリメートル3の球状のボリュームに対応するであろう2〜3倍全幅半最大(FWHM)でのシステムの分解能よりも小さい直径、と腫瘍の測定結果に影響を与えることに注意してくださいリングAlbira。 Casteels は最近、8ミリメートル3以上のボリュームが1.1〜1.3ミリメートル24の範囲の解像度を持つ近代的な前臨床PETスキャナのための最小限の部分体積効果を持つことを述べた。シファーアトラスは慎重に念頭に置いて、これらのパラメータを用いて構築し、5を利用してきた8のVOI、8ミリメートル3閾値を下回るの13秋。これらは、右内側前頭前皮質(6.3ミリメートル3、R / L)の左半球のためのVOI、パーA皮質(7.6 mm 3で、R / L)、上丘(7.1ミリメートル3、R / L)を含む、VTA(5.5ミリメートル3、R / L)、下丘(5.7ミリメートル3、R / L)、下垂体(5.9ミリメートル3)、およびCBの血流(5.1ミリメートル3)。また、前頭皮質の測定(1.4ミリメートル3 R / L)は、その小さなサイズにPVEに最も敏感になります。

解剖学的構造の大きさの対応する増加を有するラットなどの大型動物における研究は、確実にマウスと比較して定量化することができる脳の小領域の数が多いであろう。それにもかかわらず、これらの方法は、18のサブ領域から構成されているPMODで利用可能な独自の脳地図を持ったマウスにおける脳イメージングにも適用可能であるPVEを最小限にするようなサイズ。さらに、本研究において記載されているよりもさらに小さな脳領域を識別するためにPETを使用する代替方法を使用して必要とする場合がある。ここで説明する方法は、ライブラットで、脳の部分領域によってセグメント時間をかけて脳組織の損傷、の厳格かつ効率的な定量化を可能にします。虚血に起因する損傷は、ここでは例として示されているが、脳活動の変化を定量するために提示された方法は、ラットの脳に影響を与える他の条件を適用することができる。

結論として、小動物のFDG-PET-CTデータは、非侵襲的かつ経済的な方法で取得することができ、簡便に定量的に小動物イメージングのために使用することができる。 PMODプログラムのシファーテンプレートツールを利用して、脳の虚血領域が図示及びPETデータを測定することができる。これはdevelopmeを推進していきます脳虚血後の脳の再編成、修復、および神経発生の将来の研究のための強力なツールです。無効脳卒中患者の神経治療のNT。この可視化は、組織損傷が別個の撮像モダリティから整列させることができる脳損傷の他の例を評価する際に特に有用であろう。

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

This study was supported by a grant from Bruker Molecular Imaging (to WML) and from the NIH (Grant HL019982 to FJC).

Materials

Name of Material/ Equipment Company Catalog Number Comments/Description
Albira PET SPECT CT Bruker 3D molecular imaging equipment
Sprague Dawley Rats Charles River Laboratories 400 Animal Subjects
18-F-D-Glucose Spectron PET compound
micro clamp FST artery clamp
occluder #4037 Doccol Corp. surgical stroke induction

Referenzen

  1. Minino, A. M., Murphy, S. L., Xu, J., Kochanek, K. D. Deaths: final data for 2008. Natl Vital Stat Rep. 59, 1-126 (2011).
  2. Niemi, M. L., Laaksonen, R., Kotila, M., Waltimo, O. Quality of life 4 years after stroke. Stroke. 19, 1101-1107 (1988).
  3. Ter-Pogossian, M. M., Phelps, M. E., Hoffman, E. J., Mullani, N. A. A positron-emission transaxial tomograph for nuclear imaging. 114, 89-98 (1975).
  4. Schiffer, W. K., et al. Serial microPET measures of the metabolic reaction to a microdialysis probe implant. J Neurosci Methods. 155, 272-284 (2006).
  5. Roger, V. L., et al. Heart disease and stroke statistics–2012 update: a report from the American Heart Association. Circulation. 125, e2-e220 (2012).
  6. Heiss, W. D., et al. Progressive derangement of periinfarct viable tissue in ischemic stroke. J Cereb Blood Flow Metab. 12, 193-203 (1992).
  7. Foster, N. L., et al. Alzheimer’s disease: focal cortical changes shown by positron emission tomography. Neurology. 33, 961-965 (1983).
  8. Bustamante, E., Pedersen, P. L. High aerobic glycolysis of rat hepatoma cells in culture: role of mitochondrial hexokinase. Proc Natl Acad Sci U S A. 74, 3735-3739 (1977).
  9. Toga, A. W., Santori, E. M., Hazani, R., Ambach, K. A 3D digital map of rat brain. Brain Res Bull. 38, 77-85 (1995).
  10. Yuan, H., et al. Saptiotemporal uptake characteristics of [18]F-2-Fluoro-2-Deoxy-D-Glucose in a rat middle cerebral artery occlusion model. Stroke. 44, (2013).
  11. Nemoto, E. M., Hossmann, K. A., Cooper, H. K. Post-ischemic hypermetabolism in cat brain. Stroke. 12 (5), 666-676 (1981).
  12. Sachdev, P. S., Chen, X., Joscelyne, A., Wen, W., Brodaty, H. Amygdala in stroke/transient ischemic attack patients and its relationship to cognitive impairment and psychopathology: the Sydney stroke study. Am. J. Geriatr. Psychiatry. 15, 487-496 (2007).
  13. Nagasawa, H., Kogure, K. Correlation between cerebral blood flow and histologic changes in a new rat model of middle cerebral artery occlusion. Stroke. 20, 1037-1043 (1989).
  14. Hauber, W., Schmidt, W. J. Differential effects of lesions of the dorsomedial and dorsolateral caudate-putamen on reaction time performance in rats. Behavioral Brain Research. 60, 211-215 (1994).
  15. Davis, A. E., Gimenez, A. M., Therrien, B. Effects of entorhinal cortex lesions on sensory integration and spatial learning. Nurs. Res. 50, 77-85 (2001).
  16. Hausler, R., Levine, R. A. Auditory dysfunction in stroke. Acta Otolaryngol. 120, 689-703 (2000).
  17. Cechetto, D. F., Wilson, J. X., Smith, K. E., Wolski, D., Silver, M. D., Hachinski, V. C. Autonomic and myocardial changes in middle cerebral artery occlusion: stroke models in the rat. Brain Res. 502, 5296-5305 (1989).
  18. Carmichael, S. T., Wei, L., Rovainen, C. M., Woolsey, T. A. New patterns of intracortical projections after focal cortical strike. Neurobiol. of Disease. 8, 910-922 (2001).
  19. Failor, S., et al. Neonatal cerebral hypoxia-ischemia impairs plasticity in rat visual cortex. J. Neurosci. 30, 81-92 (2010).
  20. Wurtz, R. H., Albano, J. E. Visual-motor function of the primate superior colliculus. Ann. Rev. Neurosci. 3, 189-226 (1980).
  21. Kuhn, F. P., et al. Comparison of PET template-based and MRI-based image processing in the quantitative analysis of C11-raclopride PET. EJNMMI Res. 4 (1), 7 (2014).
  22. Soret, M., Bacharach, S. L., Buvat, I. Partial-Volume Effect in PET Tumor Imaging. J. Nuc. Med. 48, 932-945 (2007).
  23. Sanchez, F., et al. ALBIRA: A Small Animal PET/SPECT/CT Imaging System. Med. Phys. 40 (5), 051906 (2013).
  24. Casteels, C., et al. Construction and Evaluation of Quantitative Small-Animal PET Probabilistic Atlases for [18F]FDG and [18F]FECT Functional Mapping of the Mouse Brain. PLOS One. 8 (6), e65286 (2013).

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Balsara, R. D., Chapman, S. E., Sander, I. M., Donahue, D. L., Liepert, L., Castellino, F. J., Leevy, W. M. Non-invasive Imaging and Analysis of Cerebral Ischemia in Living Rats Using Positron Emission Tomography with 18F-FDG. J. Vis. Exp. (94), e51495, doi:10.3791/51495 (2014).

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