移動機能分析を使用したMRIベースの脳血管反応性は、鎌状赤血球疾患の患者と健康なコントロールの間の時間的グループの違いを明らかにします

目的：脳血管反応性（CVR）は、脳血管の直径を変化させる能力、したがって、脳内の局所血流を調節する能力を測定します。CVRの高解像度の定量マップは、二酸化炭素刺激と組み合わせた血液酸素レベル依存性（太字）磁気共鳴画像（MRI）を使用して生成でき、これらのマップは脳血管障害の臨床評価において有用なツールになりました。ただし、脳の特定の領域は、特に病気では他の領域よりも刺激に反応するのが遅いため、従来のCVR分析は刺激に対する大胆な反応を完全に特徴付けません。伝達関数分析（TFA）は、シグナル間の動的な時間関係を説明できる代替手法であり、最近CVR計算に適合しています。鎌状赤血球疾患（SCD）および健康なコントロールの子供に関するデータへのTFAの適用を調査し、それらを従来のCVR分析に由来する結果と比較しました。 材料と方法：SCDの62人の小児患者と34人の年齢が一致した健康な対照患者からのデータは、従来のCVR分析とTFAを使用して処理されました。3テスラMRIスキャナーで大胆なデータが取得されましたが、各呼吸の各呼吸の末端部分圧をサンプリングすることにより、二酸化炭素刺激を定量化しました。さらに、分析のために灰色と白色の領域を特定するために、T1加重構造イメージングが実行されました。TFAメソッドは、刺激（ゲイン）に応答した太字信号の相対的な大きさの変化と、各被験者の応答の太字の信号速度（位相）の両方を表すマップを生成しました。これらは、従来の分析から計算されたCVRマップと比較されました。SCD患者と対照のデータに対するTFAを適用する効果も調べられました。 結果：TFAから派生したゲイン測定値は、SCD患者と健康なコントロールの両方で従来の分析に基づいてCVR値よりも有意に高かったが、SCDデータの違いは大きかった。さらに、これらの違いはコントロールの灰色と白人の領域全体で均一でしたが、SCDグループの灰白質よりも白質の方が大きかった。また、位相は、TFAが灰色と白の両方でCVR推定値を増加させる量と有意に相関することが示されました。 結論：従来のCVR分析は血管の反応性を過小評価しており、この効果はSCD患者でより顕著であることを実証しました。TFAを使用することにより、結果として得られるゲインと位相は、CVR過小評価の原因となる時間的ダイナミクスを説明するため、大胆な応答をより正確に特徴付けます。TFAを通じて提供される追加情報は、脳血管疾患のCVR妥協の根底にあるメカニズムについての洞察を提供できることを提案します。

OBJECTIVES: Cerebrovascular reactivity (CVR) measures the ability of cerebral blood vessels to change their diameter and, hence, their capacity to regulate regional blood flow in the brain. High resolution quantitative maps of CVR can be produced using blood-oxygen level-dependent (BOLD) magnetic resonance imaging (MRI) in combination with a carbon dioxide stimulus, and these maps have become a useful tool in the clinical evaluation of cerebrovascular disorders. However, conventional CVR analysis does not fully characterize the BOLD response to a stimulus as certain regions of the brain are slower to react to the stimulus than others, especially in disease. Transfer function analysis (TFA) is an alternative technique that can account for dynamic temporal relations between signals and has recently been adapted for CVR computation. We investigated the application of TFA in data on children with sickle cell disease (SCD) and healthy controls, and compared them to results derived from conventional CVR analysis. MATERIALS AND METHODS: Data from 62 pediatric patients with SCD and 34 age-matched healthy controls were processed using conventional CVR analysis and TFA. BOLD data were acquired on a 3 Tesla MRI scanner while a carbon dioxide stimulus was quantified by sampling the end-tidal partial pressures of each exhaled breath. In addition, T1 weighted structural imaging was performed to identify grey and white matter regions for analysis. The TFA method generated maps representing both the relative magnitude change of the BOLD signal in response to the stimulus (Gain), as well as the BOLD signal speed of response (Phase) for each subject. These were compared to CVR maps calculated from conventional analysis. The effect of applying TFA on data from SCD patients versus controls was also examined. RESULTS: The Gain measures derived from TFA were significantly higher than CVR values based on conventional analysis in both SCD patients and healthy controls, but the difference was greater in the SCD data. Moreover, while these differences were uniform across the grey and white matter regions of controls, they were greater in white matter than grey matter in the SCD group. Phase was also shown to be significantly correlated with the amount that TFA increases CVR estimates in both the grey and white matter. CONCLUSIONS: We demonstrated that conventional CVR analysis underestimates vessel reactivity and this effect is more prominent in patients with SCD. By using TFA, the resulting Gain and Phase measures more accurately characterize the BOLD response as it accounts for the temporal dynamics responsible for the CVR underestimation. We suggest that the additional information offered through TFA can provide insight into the mechanisms underlying CVR compromise in cerebrovascular diseases.