顕微鏡的分数異方性は、標準的な分数異方性テンソル上の多発性硬化症病変の評価と臨床転帰の関連を上回る

焦点組織の損傷を検出し、多発性硬化症（MS）のさまざまな臨床結果に関連する異なる接続性パターンを区別するための拡散テンソルイメージングと多コンパートメント球体平均技術の能力を比較することを目指しました（MS）。MSと診断された76人の人々は、シーメンスプリズムフィット3T磁気共鳴画像（MRI）を使用してスキャンされ、従来の（T1Wおよび流体による反転回復）と高度な拡散MRI配列の両方を使用して、フラクショナル異方性（FA）と微小視覚FA（μFa）マップが生成されました。自動繊維定量化（AFQ）を使用して、複数の白質（WM）経路にわたって拡散プロファイルを評価し、局所組織損傷の検出における異方性拡散メトリックの感度を測定しました。並行して、特定の患者コホートで構造的な脳のつながりを分析して、認知的および身体的臨床結果との関係を完全に把握しました。この評価は、認知的評価のために認知的保存（CP）、軽度認知障害（MCD）、認知障害（CI）など、異なる患者カテゴリを包括的に考慮し、身体的影響によって区別されるグループ：軽度の障害のあるグループ（障害の状態の拡大スケールの拡大[EDSS] <= 3）および中程度の重度の障害を持つ人（EDSS> 3）。最初の目的では、リッジ回帰を使用して、μFAとFAの性能を比較して、焦点MS病変の存在を予測しました。μFAは、組織の損傷と、局所全体の焦点MS病変のより高い予測精度とのより強い関連性を示し、R-2スクエア値は.57であり、FAのR二乗値.24を大幅に上回る（p値<.001）。構造的接続性では、μFAは、効果のサイズと接続の数の観点から、認知的および物理的臨床スコアの両方の変化に応じて、FAよりも顕著な違いを示しました。認知グループに関して、CPグループとMCDグループ間のFAの違いは、主に視床周辺の接続の0.5％に制限されていましたが、μFAは接続の2.5％の変化を明らかにしました。認知の違いがあるCPおよびCIグループの比較では、格差はFA値で5.6％、μFAで32.5％でした。同様に、μFAは、MCDグループとCIグループ間のWMの変化を検出する際にFAを上回り、5％と接続の0.3％をそれぞれ上回りました。身体障害グループ間の構造的接続性を分析するとき、μFAはFAよりも優れたパフォーマンスを実証し、MSの身体障害に密接に関連する領域間の接続性の2.1％の差を明らかにしました。対照的に、FAはいくつかの領域を発見し、合計接続のわずか0.6％で構成されていました。要約すると、μFAは、MS病変を予測し、異なる程度の認知的および世界的な障害のある患者の構造変化を特定する際に、FAよりも効果的なツールとして浮上し、MS関連障害の複雑さについてより深い洞察を提供しました。

We aimed to compare the ability of diffusion tensor imaging and multi-compartment spherical mean technique to detect focal tissue damage and in distinguishing between different connectivity patterns associated with varying clinical outcomes in multiple sclerosis (MS). Seventy-six people diagnosed with MS were scanned using a SIEMENS Prisma Fit 3T magnetic resonance imaging (MRI), employing both conventional (T1w and fluid-attenuated inversion recovery) and advanced diffusion MRI sequences from which fractional anisotropy (FA) and microscopic FA (μFA) maps were generated. Using automated fiber quantification (AFQ), we assessed diffusion profiles across multiple white matter (WM) pathways to measure the sensitivity of anisotropy diffusion metrics in detecting localized tissue damage. In parallel, we analyzed structural brain connectivity in a specific patient cohort to fully grasp its relationships with cognitive and physical clinical outcomes. This evaluation comprehensively considered different patient categories, including cognitively preserved (CP), mild cognitive deficits (MCD), and cognitively impaired (CI) for cognitive assessment, as well as groups distinguished by physical impact: those with mild disability (Expanded Disability Status Scale [EDSS] <=3) and those with moderate-severe disability (EDSS >3). In our initial objective, we employed Ridge regression to forecast the presence of focal MS lesions, comparing the performance of μFA and FA. μFA exhibited a stronger association with tissue damage and a higher predictive precision for focal MS lesions across the tracts, achieving an R-squared value of .57, significantly outperforming the R-squared value of .24 for FA (p-value <.001). In structural connectivity, μFA exhibited more pronounced differences than FA in response to alteration in both cognitive and physical clinical scores in terms of effect size and number of connections. Regarding cognitive groups, FA differences between CP and MCD groups were limited to 0.5% of connections, mainly around the thalamus, while μFA revealed changes in 2.5% of connections. In the CP and CI group comparison, which have noticeable cognitive differences, the disparity was 5.6% for FA values and 32.5% for μFA. Similarly, μFA outperformed FA in detecting WM changes between the MCD and CI groups, with 5% versus 0.3% of connections, respectively. When analyzing structural connectivity between physical disability groups, μFA still demonstrated superior performance over FA, disclosing a 2.1% difference in connectivity between regions closely associated with physical disability in MS. In contrast, FA spotted a few regions, comprising only 0.6% of total connections. In summary, μFA emerged as a more effective tool than FA in predicting MS lesions and identifying structural changes across patients with different degrees of cognitive and global disability, offering deeper insights into the complexities of MS-related impairments.