異なる起源を持つ皮質脊髄繊維は、筋萎縮性側索硬化症に損なわれます：神経突起配向分散および密度イメージング研究

目的: 神経突起配向分散および密度イメージング (NODDI) を使用して、筋萎縮性側索硬化症 (ALS) におけるさまざまな起源を持つ皮質脊髄路 (CST) の微細構造障害を調査する。 方法: ALS 患者 39 名と対照 50 名から取得した拡散強調イメージング データを使用して、NODDI および拡散テンソル イメージング (DTI) モデルを推定しました。一次運動野（M1）、運動前野、一次感覚野、補足運動野（SMA）に由来するCSTサブファイバーの細かいマップをセグメント化した。NODDI メトリクス (神経突起密度指数 [NDI] および配向分散指数 [ODI]) および DTI メトリクス (分数異方性 [FA] および平均/軸/径方向拡散率 [MD/AD/RD]) が計算されました。 結果：ALS患者はCSTサブファイバー、特にM1ファイバーに微細構造障害（NDI、ODI、FAの減少とMD、AD、RDの増加を反映）を示し、これは疾患の重症度と相関していた。他の拡散指標と比較して、NDI はより高い効果量をもたらし、最大範囲の CST サブファイバー損傷を検出しました。M1 サブファイバーの NDI に基づくロジスティック回帰分析により、他のサブファイバーおよび CST 全体と比較して最高の診断性能が得られました。 結論: CST サブファイバー (特に M1 に由来するもの) の微細構造障害が ALS の主要な特徴です。NODDI と CST サブファイバー分析を組み合わせると、ALS の診断性能が向上する可能性があります。

AIMS: To investigate microstructural impairments of corticospinal tracts (CSTs) with different origins in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) using neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI). METHODS: Diffusion-weighted imaging data acquired from 39 patients with ALS and 50 controls were used to estimate NODDI and diffusion tensor imaging (DTI) models. Fine maps of CST subfibers originating from the primary motor area (M1), premotor cortex, primary sensory area, and supplementary motor area (SMA) were segmented. NODDI metrics (neurite density index [NDI] and orientation dispersion index [ODI]) and DTI metrics (fractional anisotropy [FA] and mean/axial/radial diffusivity [MD/AD/RD]) were computed. RESULTS: The patients with ALS showed microstructural impairments (reflected by NDI, ODI, and FA reductions and MD, AD, and RD increases) in CST subfibers, especially in M1 fibers, which correlated with disease severity. Compared with other diffusion metrics, NDI yielded a higher effect size and detected the greatest extent of CST subfibers damage. Logistic regression analyses based on NDI in M1 subfiber yielded the best diagnostic performance compared with other subfibers and the whole CST. CONCLUSIONS: Microstructural impairment of CST subfibers (especially those originating from M1) is the key feature of ALS. The combination of NODDI and CST subfibers analysis may improve diagnosing performance for ALS.