Summary

軽度の外傷性脳損傷を有するラットの海馬における高度な拡散イメージング

Published: August 14, 2019
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Summary

この手順の全体的な目標は、軽度の外傷性脳損傷を持つラットにおける海馬の定量的微細構造情報を得ることである。これは、高度な拡散加重磁気共鳴イメージングプロトコルとパラメトリック拡散マップの関心領域ベースの解析を使用して行われます。

Abstract

軽度の外傷性脳損傷(mTBI)は、後天性脳損傷の最も一般的なタイプである。外傷性脳損傷の患者は、大きな変動性と不均一性(年齢、性別、外傷の種類、その他の可能な病理など)を示すので、動物モデルは臨床研究の限界である要因を解明する上で重要な役割を果たします。それらはTBIに続く傷害および修理の生物学的メカニズムを調査するために標準化され、制御された設定を提供する。しかし、すべての動物モデルがmTBIの拡散と微妙な性質を効果的に模倣しているわけではありません。例えば、一般的に使用される制御皮質衝撃(CCI)および横液パーカッション損傷(LFPI)モデルは、脳を露出させ、mTBIで一般的に見られない広範な焦点外傷を誘発するために頭蓋切開術を利用する。したがって、これらの実験モデルはmTBIを模倣するために有効ではない。したがって、mTBI を調査するために適切なモデルを使用する必要があります。ラットのMarmarou体重減少モデルは、軽度の外傷を持続する患者に見られるように、同様の微小構造変化および認知障害を誘発する;したがって、このモデルはこのプロトコルに対して選択されました。従来のコンピュータ断層撮影および磁気共鳴イメージング(MRI)スキャンは、mTBIはしばしば微妙で拡散性の傷害のみを誘発するので、一般的に軽度の傷害に続く損傷を示さない。拡散加重MRIにより、脳組織の微細構造特性を調べることができ、軽度の外傷後の顕微鏡的変化に関するより多くの洞察を提供することができる。したがって、本研究の目的は、軽度および拡散性脳損傷を得た後に疾患の進行をフォローアップするために、選択された関心領域(すなわち海馬)の定量的情報を得ることである。

Introduction

外傷性脳損傷(TBI)は、これらの脳損傷が生涯の認知、身体的、感情的、社会的結果をもたらすことが明らかになったので、近年、より注目を集めています。この意識の高まりにもかかわらず、軽度のTBI(mTBI、または脳震盪)は依然として過小報告され、未診断である。MTBIはサイレント・オプシの流行と呼ばれ、mTBIの歴史を持つ個人は、薬物乱用や精神医学的問題の割合が高いことを示しています2.mTBIを有する複数の患者は、従来のコンピュータ断層撮影(CT)または磁気共鳴画像(MRI)スキャンでは見られない傷害の拡散および微妙な性質のために毎年診断されない。脳損傷の放射線証拠の欠如は、微細構造変化に対してより敏感である拡散MRIなどのより高度なイメージング技術の開発につながっている3.

拡散MRIは、微細構造の生体内マッピングを可能にし、このMRI技術は、TBI研究4、5、6で広く使用されている。拡散テンソルから、分画異方性(FA)および平均二分性(MD)が計算され、傷害後の微細構造組織における変化を定量化する。mTBI患者の最近のレビューは、FAの増加と損傷後のMDの減少を報告します, これは、軸生腫脹7を示すことができます.反対に、MDの増加およびFAの減少も見出され、上皮形成、軸質変性、または繊維のずれ/破壊8に続く無根構造の破壊の根には示唆されている。これらの混合所見は、異なるタイプの衝撃および重症度(例えば、回転加速、鈍力外傷、爆発傷害または前者の組み合わせ)によって引き起こされるmTBIの有意な臨床的不均一性によって部分的に説明することができる。しかし、現在のところ、微細構造組織の変化を支える根本的な病理と生物学的/細胞基盤に関する明確なコンセンサスはありません。

動物モデルは、より詳細にTBIに続く傷害および修復の生物学的メカニズムを調査するために標準化され、制御された設定を提供する。TBIのためのいくつかの実験モデルが開発され、ヒトTBIの異なる側面を表している(例えば、焦点対拡散外傷または回転力によって引き起こされる外傷)9、10。一般的に使用される動物モデルは、制御された皮質衝撃(CCI)および横液パーカッション傷害(LFPI)モデル11、12を含む。実験パラメータは十分に制御できますが、これらのモデルは頭蓋を利用して脳を露出させる。頭蓋骨や頭蓋骨骨折はmTBIで一般的に見られない;したがって、これらの実験モデルはmTBIを模倣するために有効ではありません。Marmarou et al.13が開発した衝撃加速モデルは、ヘルメットで保護されているラットの頭部に一定の高さから落とされた重量を利用しています。この動物モデルは、軽度の外傷を持続する患者に見られるように、同様の微小構造変化および認知障害を誘発する。したがって、このマルマロウ重量降下モデルは、拡散mTBI14、15のイメージングバイオマーカーを調べるのに適している。

この報告は、Marmarou重量降下モデルを用いてmTBIラットモデルにおける高度拡散MRIの応用を示す。まず、軽度および拡散性外傷を誘導する方法を示し、拡散テンソルイメージング(DTI)モデルを用いて分析を行う。特定の生物学的情報は、より高度な拡散モデル[すなわち、拡散尖度イメージング(DKI)および白色物質管完全性(WMTI)モデル]を使用して得られる。具体的には、軽度の外傷が生じ、従来のT2加重MRIと高度な拡散イメージングプロトコルを用いて海馬における微小構造変化が評価される。

Protocol

このプロトコルは、ヘント大学動物倫理委員会(ECD 15/44Aanv)によって承認されており、すべての実験は欧州委員会のガイドライン(指令2010/63/EU)に従って行われました。 1.動物の準備とヘルメットの付属品 雌のウィスターHラット(±250gまたは12週齢)を計量し、イソルラン(5%)の混合物で満たされた小さな誘導室で麻酔するO2を少なくとも 1 分間使用します。 …

Representative Results

研究では、すべてのTBIラット(n=10)が衝撃を生き延び、麻酔23から剥離した後15分以内に衝撃および麻酔から回復することができた。CT画像では、頭蓋骨骨折の証拠はなく、T2画像は外傷の1日後の挫傷部位で出血、拡大した心室、または水腫形成などの異常を示さなかった(図5)。したがって、解剖画像のこれらの目視検査に基づいて、大きな焦点病変は検?…

Discussion

mTBIは、CTおよび従来のMRIスキャンに異常を示さない拡散および微妙な損傷の結果であることが多いため、軽度の外傷後の微小構造損傷の評価は依然として課題である。したがって、外傷の全範囲を可視化するためには、より高度なイメージング技術が必要である。TBI研究における拡散磁気共鳴イメージングの応用は、拡散テンソルイメージングが最も頻繁に使用される過去10年間に、より多?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

著者らは、この作品を支援してくれた研究財団フランダース(FWO)に感謝したいと思います(助成番号:G027815N)。

Materials

Induction of trauma
0.9% NaCl physiologic solution B Braun 394496
brass weight 450g custom made custom made diamter 18mm and 210 mm height
catheter Terumo Versatus-W 26G
ethilon II Ethicon EH7824 FS-3, 4-0, 3/8, 16mm
Matrass Foam to Size Type E
Plexiglas tube ISPA Plastics 416564 M1 PMMA XT GOO tube 25×19 mm (inner diamter 19 mm, minimal length of 1.50 m)
Preclinical CT scanner Molecubes X-cube
Steel helmet custom made custom made diameter 10 mm and 3 mm thickness
Vetbond Tissue Adhesive 3M 1469SB
Vetergesic (buprenorphin) EcuPhar VETERG20 0.05 mk/kg
Xylocaine 2% gel AstraZeneca Xylocaine 2% gel
Xylocaine (lidocain 2%) Aspen/AstraZeneca Xylocaine 2% gel 100 μl injection
Diffusion MRI
Preclinical MRI acquisition software Bruker Biospin MRI GmbH Z400_PV51_CENTOS55 ParaVision 5.1 MRI software
Preclinical MRI scanner Bruker Biospin MRI GmbH PharmaScan 70/16 7T MRI scanner
Quadrature volume coil Bruker Biospin MRI GmbH RF RES 300 1H 075/040 QSN TR Model No: 1P T13161C3
Small animal physiological monitoring unit Rapid Biomedical EKGHR02-0571-043C01 Unit for respiratory monitoring
Water-based heating unit Thermo Fisher Scientific Haake S 5P Model No: 1523051
Anaesthesia
Anaesthesia movable unit Veterenary technics BDO – Medipass, Ijmuiden
isoflurane: Isoflo Zoetis B506
Oxygen generator Veterenary technics 7F-3 BDO – Medipass, Ijmuiden
Diffusion image processing
Amide http://amide.sourceforge.net Version 1.0.5. Medical Imaging Data Examiner Toolbox (Loening AM, Gambhir SS, " AMIDE: A Free Software Tool for Multimodality Medical Image Analysis", Molecular Imaging, 2(3):131-137, 2003)
ExploreDTI http://www.exploredti.com Version 4.8.6 Toolbox for (pre-)processing and analysis of diffusion weighted MR images (Leemans A, Jeurissen B, Sijbers J, and Jones DK. ExploreDTI: a graphical toolbox for processing, analyzing, and visualizing diffusion MR data. In: 17th Annual Meeting of Intl Soc Mag Reson Med, p. 3537, Hawaii, USA, 2009)
MRtrix3 http://www.mrtrix.org Version 3.0_RC3-86-g4b523b41 Toolbox for (pre-)processing and analysis of diffusion weighted MR images

References

  1. Carroll, L. J., et al. Systematic Review of the Prognosis After Mild Traumatic Brain Injury in Adults. Cognitive, Psychiatric, and Mortality Outcomes: Results of the International Collaboration on Mild Traumatic Brain Injury Prognosis. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 95 (3), S152-S173 (2014).
  2. Buck, P. W. Mild Traumatic Brain Injury: A Silent Epidemic in Our Practices. Health & Social Work. 36 (4), 299-302 (2011).
  3. Bodanapally, U. K., Sours, C., Zhuo, J., Shanmuganathan, K. Imaging of Traumatic Brain Injury. Radiologic Clinics of North America. 53 (4), 695-715 (2015).
  4. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophysical Journal. 66 (1), 259-267 (1994).
  5. Hulkower, M. B., Poliak, D. B., Rosenbaum, S. B., Zimmerman, M. E., Lipton, M. L. A Decade of DTI in Traumatic Brain Injury: 10 Years and 100 Articles Later. American Journal of Neuroradiology. 34 (11), 2064-2074 (2013).
  6. Hutchinson, E. B., Schwerin, S. C., Avram, A. V., Juliano, S. L., Pierpaoli, C. Diffusion MRI and the detection of alterations following traumatic brain injury. Journal of Neuroscience Research. 96 (4), 612-625 (2018).
  7. Wallace, E. J., Mathias, J. L., Ward, L. Diffusion tensor imaging changes following mild, moderate and severe adult traumatic brain injury: a meta-analysis. Brain Imaging and Behavior. , 1-15 (2018).
  8. Rutgers, D. R., et al. White Matter Abnormalities in Mild Traumatic Brain Injury: A Diffusion Tensor Imaging Study. American Journal of Neuroradiology. 29 (3), 514-519 (2008).
  9. Bondi, C. O., et al. Found in translation: Understanding the biology and behavior of experimental traumatic brain injury. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 58, 123-146 (2015).
  10. Shultz, S. R., et al. The potential for animal models to provide insight into mild traumatic brain injury: Translational challenges and strategies. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 76, 396-414 (2017).
  11. Osier, N. D., Dixon, C. E. The Controlled Cortical Impact Model: Applications, Considerations for Researchers, and Future Directions. Frontiers in Neurology. 7 (AUG), (2016).
  12. Lyeth, B. G. Historical Review of the Fluid-Percussion TBI Model. Frontiers in Neurology. 7 (DEC), 1-7 (2016).
  13. Marmarou, A., Foda, M. A. A. -. E., van den Brink, W., Campbell, J., Kita, H., Demetriadou, K. A new model of diffuse brain injury in rats. Journal of Neurosurgery. 80 (2), 291-300 (1994).
  14. Heim, L. R., et al. The Invisibility of Mild Traumatic Brain Injury: Impaired Cognitive Performance as a Silent Symptom. Journal of Neurotrauma. 34 (17), 2518-2528 (2017).
  15. Zohar, O., Rubovitch, V., Milman, A., Schreiber, S., Pick, C. G. Behavioral consequences of minimal traumatic brain injury in mice. Acta Neurobiol Exp (Wars. 71 (1), 36-45 (2011).
  16. Pierpaoli, C., Basser, P. J. Toward a quantitative assessment of diffusion anisotropy. Magnetic resonance in medicine : official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine. 36 (6), 893-906 (1996).
  17. Jensen, J. H., Helpern, J. A. MRI quantification of non-Gaussian water diffusion by kurtosis analysis. NMR in Biomedicine. 23 (7), 698-710 (2010).
  18. Fieremans, E., Jens, H., Jensen, J. A. H. White matter characterization with diffusional kurtosis imaging. NeuroImage. 58, 177-188 (2011).
  19. Leemans, A. . Explore DTI. , (2019).
  20. Loening, A. M., Gambhir, S. S. AMIDE: A Free Software Tool for Multimodality Medical Image Analysis. Molecular Imaging. 2 (3), 131-137 (2003).
  21. Veraart, J., et al. Denoising of diffusion MRI using random matrix theory. NeuroImage. 142, 394-406 (2016).
  22. Veraart, J., Fieremans, E., Novikov, D. S. Diffusion MRI noise mapping using random matrix theory. Magnetic Resonance in Medicine. 76 (5), 1582-1593 (2016).
  23. Braeckman, K., et al. Dynamic changes in hippocampal diffusion and kurtosis metrics following experimental mTBI correlate with glial reactivity. NeuroImage: Clinical. 21 (August 2018), 101669 (2019).
  24. Jones, D. K., Knösche, T. R., Turner, R. White matter integrity, fiber count, and other fallacies: The do’s and don’ts of diffusion MRI. NeuroImage. 73, 239-254 (2013).
  25. . Matlab code DKI and WMTI model Available from: https://github.com/NYU-DiffusionMRI/Diffusion-Kurtosis-Imaging (2019)

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Cite This Article
Braeckman, K., Descamps, B., Vanhove, C. Advanced Diffusion Imaging in The Hippocampus of Rats with Mild Traumatic Brain Injury. J. Vis. Exp. (150), e60012, doi:10.3791/60012 (2019).

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