Burden of Dilated Perivascular Spaces, an Emerging Marker of Cerebral Small Vessel Disease, Is Highly Heritable

Úvod

Perivaskulární prostory (PVS), nazývané také Virchowovy-Robinovy prostory, jsou normální fyziologické struktury vyplněné tekutinou podobnou mozkomíšnímu signálu MRI a pokryté pileárními buňkami, které obklopují stěny tepen, arteriol, žil a venul při jejich průniku do mozkového parenchymu. PVS patří do glymfatického systému a podílejí se na clearance odpadních látek, dodávce energetických substrátů a regulaci krevního průtoku.1,2 Za určitých okolností, jako je zvyšující se věk a onemocnění malých mozkových cév (cSVD), se PVS mohou dilatovat (rozšířený perivaskulární prostor ) a stát se detekovatelnými na MRI mozku.3-7 Mechanismy, které jsou příčinou této dilatace, možná odrážející sníženou glymfatickou clearance, jsou spekulativní.1 Bylo prokázáno, že dPVS silně koreluje s dalšími MRI markery cSVD, jako je objem hyperintenzity bílé hmoty (WMHV), lakunární mozkové infarkty (LI) a mozková mikrokrvácení.3-6,8 Již dříve jsme ukázali, že vysoký stupeň dPVS v bazálních gangliích (BG) nebo bílé hmotě (WM) je spojen se zvýšeným rizikem výskytu demence, nezávisle na jiných MRI markerech cSVD, u starších osob v komunitě.9

Determinanty dPVS nejsou dostatečně známy. Hlavními známými rizikovými faktory jsou věk a hypertenze, přičemž hypertenze je silněji spojena s dPVS u BG. Identifikace genetických determinant dPVS může poskytnout důležité informace o základních molekulárních mechanismech a o patofyziologii cSVD a demence. Snažili jsme se prozkoumat genetický příspěvek k zátěži dPVS měřením jejich dědičnosti a sdílené dědičnosti s dalšími MRI markery cSVD v populační studii Three City (3C) Dijon Study.

Metody

Údaje, které podporují výsledky této studie, jsou na odůvodněnou žádost k dispozici u odpovídajícího autora.

Studovaná populace

Studie 3C-Dijon je komunitní kohortová studie zahrnující 4931 neinstitucionalizovaných účastníků ve věku ≥65 let náhodně vybraných ze seznamů voličů města Dijon v letech 1999-2001.10 Účastníci ve věku <80 let a zařazení do studie v období od června 1999 do září 2000 (n=2763) byli vyzváni, aby podstoupili magnetickou rezonanci mozku. Přestože 2285 účastníků (82,7 %) souhlasilo s účastí z důvodu finančních omezení, vyšetření MRI bylo provedeno pouze u 1924 účastníků. Z nich 1683 podstoupilo také genomovou genotypizaci. Po vyloučení jedinců s nádory mozku (n=8), cévní mozkovou příhodou (n=71) nebo demencí (n=7) na počátku studie tvořilo zbývající vzorek 1597 účastníků. Vizuální hodnocení a kvantifikaci mělo k dispozici 1559 účastníků pro dPVS a 1562 účastníků pro LI (35 jedinců s nelakunárními mozkovými infarkty bylo vyloučeno); a 1495 účastníků mělo automatizované kvantitativní měření WMHV. Protokol studie byl schválen etickou komisí Fakultní nemocnice v Kremlu-Bicêtre. Všichni účastníci poskytli písemný informovaný souhlas.

Genotypizace

Vzorky DNA účastníků 3C-Dijon byly genotypizovány pomocí čipů Illumina Human610Iquad BeadChips v Centre National de Génotypage, Evry, Francie.

Genotypizace byla provedena u 4263 účastníků, z nichž 186 bylo po kontrole kvality vyřazeno (Methods in the online-only Data Supplement), celkem tedy zůstalo 4077 účastníků. Prvních 20 hlavních komponent (PC) pro vzorek 3C-Dijon bylo vygenerováno pomocí programu EIGENSOFT a použito ke korekci stratifikace původu populace (Methods in the online-only Data Supplement). Genotypy byly přiřazeny referenčnímu panelu 1000 Genomes fáze I verze 3 (všechna etnika) pomocí MaCH 1.0 po použití standardních postupů kontroly kvality (Methods in online-only Data Supplement). Celkem bylo pro analýzu po kontrole kvality k dispozici 11 572 501 jednonukleotidových polymorfismů (SNP).

MRI akvizice

Hodnocení dPVS

dPVS byly hodnoceny zkušeným čtenářem (Y.-C.Z.) a kvantifikovány na semikvantitativní stupnici. Byly definovány jako mozkomíšnímu moku podobné signální léze (hypointenzní na T1 a hyperintenzní na T2) kulatého, vejčitého nebo lineárního tvaru s maximálním průměrem <3 mm, které mají hladké ohraničené kontury a nacházejí se v oblastech zásobovaných perforujícími tepnami. Léze splňující stejná kritéria s výjimkou průměru ≥ 3 mm byly pečlivě vyšetřeny ve 3 rovinách (tvar, intenzita signálu), aby se odlišily od LI a hyperintenzity bílé hmoty (WMH). Za dPVS byly považovány pouze léze s typickým cévním tvarem a ty, které sledovaly orientaci perforujících cév.3 V BG a WM, což jsou místa s největší hustotou dPVS, byl pro hodnocení použit řez obsahující největší počet dPVS.3

V BG byly dPVS hodnoceny pomocí čtyřstupňového hodnocení: stupeň 1 pro <5 dPVS, stupeň 2 pro 5 až 10 dPVS, stupeň 3 pro >10 dPVS, ale stále početné, a stupeň 4 pro nepočetné dPVS vedoucí ke kribriformní změně v BG (obrázek). Ve WM byly dPVS hodnoceny také pomocí čtyřstupňového hodnocení: stupeň 1 pro <10 dPVS v celkové WM, stupeň 2 pro >10 dPVS v celkové WM a <10 v plátku obsahujícím největší počet dPVS, stupeň 3 pro 10 až 20 dPVS v plátku obsahujícím největší počet dPVS a stupeň 4 pro >20 dPVS v plátku obsahujícím největší počet dPVS (obrázek).3 V hipokampu a mozkovém kmeni byly dPVS dichotomizovány jako přítomnost ≥ 1 dPVS versus žádné. Globální proměnná zátěže dPVS byla vytvořena součtem stupňů dPVS v BG a WM a přidáním 1 bodu za přítomnost ≥1 dPVS v hipokampu a 1 bodu za přítomnost ≥1 dPVS v mozkovém kmeni. Vzhledem k malému počtu účastníků v nejvyšších kategoriích byly tyto kategorie sloučeny (globální skóre ≥8). Globální proměnná byla při vizuální kontrole normálně rozložená (Metody v online datové příloze).

Další měření MRI

K lokalizaci a měření WMHV byl použit automatizovaný a validovaný postup.11 Byly definovány dvě podskupiny WMH: periventrikulární WMH (pvWMH), pokud byla vzdálenost od komorového systému <10 mm, a hluboké WMH v ostatních případech. LI byly hodnoceny vizuálně stejným hodnotitelem (Y.-C.Z.) jako dPVS a byly definovány jako ložiskové léze se stejnými charakteristikami signálu jako mozkomíšní mok na všech sekvencích a s průměrem 3 až 15 mm.3 Byly odlišeny od dPVS, jak je popsáno výše. Objemy šedé hmoty, WM a mozkomíšního moku byly odhadnuty pomocí morfometrie založené na voxelu; intrakraniální objem (ICV) byl vypočten součtem těchto 3 objemů.12

Statistická analýza

Globální zátěž dPVS byla analyzována jako spojitá proměnná vzhledem k jejímu normálnímu rozložení, zatímco podtypy dPVS (WM a BG) byly studovány jako dichotomické proměnné (stupeň 3-4 versus stupeň 1-2). Protože WMHV mělo zkreslené rozdělení, použili jsme stejně jako v předchozích analýzách přirozené logaritmicky transformované hodnoty (Ln).13,14 Fenotypová korelace mezi markery MRI cSVD byla vypočtena na základě Spearmanovy korelace pomocí softwaru SAS, verze 9.3 (SAS Institute, Inc, Cary, NC).

K odhadu dědičnosti pro dPVS, WMHV a LI jsme použili celogenomovou analýzu komplexních znaků (GCTA v1.26.0). To odpovídá odhadu podílu fenotypové variance markerů MRI cSVD vysvětleného všemi běžnými SNP dostupnými v celém genomu pomocí analýzy lineárního smíšeného modelu (Methods in the online-only Data Supplement).15 Poté jsme posoudili podíl sdílené dědičnosti mezi zátěží dPVS a WMHV pomocí genomických vztahů odvozených od SNP a omezené maximální věrohodnosti založené na genomické příbuznosti (bivariační metoda GREML).16 Pomocí této metody implementované v softwaru pro analýzu celogenomových komplexních znaků jsme mohli odhadnout genetickou korelaci mezi zátěží dPVS a WMHV (celkově a podle hlavních podtypů, Methods in the online-only Data Supplement). Odhad genetické korelace s LI nebyl možný (modely nekonvergovaly nebo poskytovaly aberantní hodnoty). Všechny analýzy dědičnosti a sdílené dědičnosti byly provedeny na nepříbuzných jedincích po náhodném odstranění 1 jedince z každého páru s odhadovanou příbuzností >0,125 (matice genetické příbuznosti >0,125). Analýzy zátěže dPVS a WMHV byly upraveny pro ICV, aby se zohlednily rozdíly ve velikosti hlavy, věku, pohlaví a 20 PC, jak doporučuje software15.

Testovali jsme asociaci genetického rizikového skóre kombinujícího známé nezávislé genetické rizikové varianty pro WMHV (rs7214628, rs7894407, rs78857879, rs2984613 a rs11679640)14 se zátěží dPVS pomocí lineární regrese (dPVS globálně) nebo logistické regrese (dPVS ve WM a v BG) s úpravou na věk, pohlaví, první 4 PC a ICV. Skóre genetického rizika bylo zkonstruováno součtem počtu rizikových alel WMHV ve všech nezávislých lokusech rizika WMHV (r2<0,010 mezi SNP). Toto skóre bylo nevážené, protože celogenomová asociační studie WMHV, z níž byly rizikové lokusy odvozeny, byla provedena pomocí metaanalýzy založené na z-skóre, která neposkytuje žádný odhad účinku.

Výsledky

Studovaná populace

Fenotypové korelace

Byla zjištěna omezená, ale významná fenotypová korelace (ρ=0.23; P<0,0001) mezi dPVS v BG a dPVS ve WM – 2 hlavními podtypy dPVS. Fenotypové korelace mezi dPVS a dalšími MRI markery cSVD jsou zastoupeny v tabulce 2: všechny markery vykazovaly určitý stupeň korelace na úrovni P<0,01 (ρ v rozmezí 0,08 až 0,33). Nejvyšší fenotypový korelační koeficient (ρ=0,33; P<0,0001) byl pozorován mezi dPVS v BG a celkovým WMHV nebo pvWMHV. Korelace mezi dPVS (globální) a LI byla nižší, a to 0,18 (P<0,0001; tabulka 2).

Analýza dědičnosti dPVS a dalších MRI markerů cSVD

Dědičnost dPVS (globální) upravená podle věku, pohlaví, ICV a 20 PC byla odhadnuta na 59 % (P=0.007) a byla nejvyšší a významná u WM, odhadnutá na 79 % (P=0,042), ve srovnání s BG (tabulka 3). Heritabilita pro přítomnost dPVS v hipokampu a mozkovém kmeni byla nízká (<4 %) a nevýznamná. V sekundární analýze, kdy byl místo přítomnosti versus nepřítomnosti dPVS v hipokampu a mozkovém kmeni brán horní kvartil počtu dPVS, byla zjištěna vyšší heritabilita pro dPVS v hipokampu, ale stále nesignifikantní (tabulka II v online datové příloze). Srovnatelně byla heritabilita upravená podle věku, pohlaví, ICV a 20 PC pro WMHV vyhodnocena na 54 % (P=0,010) a byla významná pro pvWMHV a hluboké WMHV, zatímco heritabilita upravená podle věku, pohlaví a 20 PC pro LI byla nižší a nevýznamná (48 %; P=0,278; tabulka 3). Za zmínku stojí, že odhady heritability dPVS a dalších MRI markerů cSVD se po úpravě na hypertenzi a diabetes mellitus – 2 hlavní známé rizikové faktory cSVD – v podstatě nezměnily (tabulky III a IV v online datovém dodatku).

Sdílená dědičnost dPVS s dalšími MRI markery cSVD

Asociace známých rizikových variant pro WMHV se zatížením dPVS

Zjistili jsme nominálně významnou asociaci genetického rizikového skóre kombinujícího všechny publikované nezávislé rizikové varianty WMHV s dPVS v BG (P=0.031), přičemž rizikové alely WMHV v souhrnu byly spojeny se zvýšeným rizikem vysokého stupně dPVS v BG (tabulka 5). Za zmínku stojí, že tato asociace nebyla způsobena jedinou rizikovou variantou pro WMHV (P>0,09 pro jednotlivé asociace SNP-dPVS; tabulka V v online datové příloze).

Diskuse

V rozsáhlé populační studii >1500 starších nepříbuzných osob bez cévní mozkové příhody a demence jsme zjistili vysoké odhady dědičnosti odvozené z genomových genotypů pro zátěž dPVS ve stejném rozsahu jako odhady dědičnosti pro WMHV, zatímco dědičnost LI byla nižší. Zdá se, že část odhadované dědičnosti pro dPVS a WMHV je společná. Nejvyšší genetickou korelaci jsme zjistili mezi dPVS v BG a WMHV, což odpovídá vysoké fenotypové korelaci pozorované mezi WMHV a dPVS v této lokalitě. Zjistili jsme také nominálně významnou asociaci mezi genetickým rizikovým skóre kombinujícím známé genetické rizikové varianty pro WMHV a dPVS v BG.

Heritabilita dPVS nebyla podle našich znalostí dosud popsána. V případě WMHV a LI jsou naše výsledky v souladu s odhady z rodinných studií, které ukazují středně vysokou až vysokou dědičnost pro zátěž WMHV (49-80 %)17-21 a nižší dědičnost pro LI (29 %).21 Je třeba poznamenat, že odhady dědičnosti z rodinných studií jsou vždy vyšší než odhady dědičnosti odvozené od SNP, protože představují pouze dědičnost v úzkém smyslu.22

Silnější genetická korelace WMHV se zátěží dPVS v BG než ve WM posiluje hypotézu o alespoň částečně odlišných procesech, které jsou základem dPVS v těchto dvou lokalitách.9 Již dříve jsme popsali, že závažnost dPVS v BG i WM se nemusí shodovat. Skutečně, mezi jedinci se 4. stupněm dPVS ve WM mělo pouze 23 % také 3. nebo 4. stupeň v BG a mezi jedinci se 4. stupněm dPVS v BG mělo 42 % také 3. nebo 4. stupeň ve WM.3 My i jiní jsme také ukázali, že profily cévních rizikových faktorů se liší podle lokalizace dPVS.3,23 To potvrzují i současná zjištění, která ukazují silnější fenotypovou korelaci a společnou genetickou variabilitu mezi WMHV a dPVS v BG ve srovnání s dPVS ve WM. Je zajímavé, že pouze závažnost dPVS v BG byla spojena s vyšší mírou poklesu kognitivních funkcí u starších osob z komunity ze studie 3C-Dijon9 a s horším výkonem v oblasti rychlosti zpracování dat v kohortě pacientů s cSVD nebo s vysokým rizikem cSVD.24 Hladiny interleukinu-6 byly spojeny s vyšší závažností dPVS v BG, ale ne ve WM.25 Zdá se tedy, že se sbíhají důkazy o tom, že dPVS může mít přinejmenším částečně odlišné základní rizikové faktory, včetně genetických, a klinické důsledky v závislosti na jejich lokalizaci.

Mechanismy, které jsou základem dilatace PVS, jsou spekulativní. Jednou z hypotéz je snížení produkce mozkomíšního moku se stárnutím, což vede ke snížení glymfatické clearance a akumulaci toxických proteinů.26-28 Současně může ztuhnutí arteriální stěny, ke kterému dochází při stárnutí nebo onemocnění, vést ke snížení arteriální pulzatility, což usnadňuje dilataci PVS.28,29 Na vzniku dPVS se může podílet také hypertrofie astrocytů a ztráta perivaskulární polarizace aquaporinu-4, což vede k dysregulaci astrogliálního transportu vody, a také dysfunkce hematoencefalické bariéry.30-33 Většina hypotetických patofyziologických cest dPVS je odvozena ze zvířecích modelů. Zkoumání genetických determinant dPVS pomocí nezaujatého celogenomového přístupu může poskytnout další vhled do biologických cest, které jsou základem dPVS u lidí, a potenciálně poskytnout další důkazy pro jednu nebo více z výše uvedených hypotéz nebo navrhnout nové, dosud netušené mechanismy. Vysoké odhady dědičnosti zátěže dPVS odvozené od SNP naznačují, že hledání genetických determinant dPVS by skutečně mohlo být účinným přístupem. Ačkoli genetická korelace mezi WMHV a dPVS byla poměrně vysoká, zdá se, že podstatná část genetického příspěvku k zátěži dPVS není sdílena s jinými MRI markery cSVD, což opravňuje k úsilí o dešifrování specificky genetické zátěže dPVS. Pro budoucí úsilí bude důležité zvýšit počet účastníků a harmonizovat měření dPVS ve stávajících studiích34 , jakož i zohlednit zmatení a modifikaci účinku rizikovými faktory prostředí, zejména hypertenzí.

Mezi silné stránky naší studie patří velký vzorek v populačním prostředí s pečlivým hodnocením dPVS stejným zkušeným čtenářem pomocí snímků MR celého mozku s přesným hodnocením tvaru dPVS na trojrozměrných milimetrových snímcích T1 a odlišením od WMH a LI pomocí pečlivého vyšetření ve 3 rovinách a zkoumání sekvencí T2 a protonové hustoty. Snahy o vývoj automatizovaného a kvantitativního hodnocení zátěže dPVS probíhají, ale zatím nejsou k dispozici pro rozsáhlé použití. Byla použita přísná kritéria kontroly kvality s přísným odstraněním příbuzných jedinců a úpravou na 20 prvních PC. Vzhledem k tomu, že MRI markery onemocnění malých cév silně korelují s věkem,3,35 nemůžeme vyloučit reziduální zmatení věkem, ačkoli náš věkový rozsah v době MRI byl relativně omezený a omezený na starší jedince (65-80 let). Zajímavé by mohly být budoucí studie na větších vzorcích umožňující analýzy stratifikované na užší věkové rozmezí a zahrnující také mladší věkové skupiny, u nichž může být zátěž cSVD dědičnější. Při interpretaci absolutních hodnot dědičnosti a sdílené dědičnosti je na místě opatrnost vzhledem k relativně omezené velikosti vzorku, zejména u analýz sdílené dědičnosti, které nedosahují statistické významnosti, a proto by měly být považovány za průzkumné. K získání přesnějších odhadů bude zapotřebí srovnání s budoucími podobnými analýzami v nezávislých vzorcích.

Závěry

Předkládaná studie poskytuje předběžné důkazy o významném genetickém podílu na zátěži dPVS u starších osob v komunitě a naznačuje, že hledání genetických rizikových faktorů dPVS může být účinným způsobem zkoumání biologických mechanismů, které jsou základem dPVS, a identifikace osob s vysokým rizikem cSVD a jeho následků. Další studie jsou také potřebné k lepšímu prozkoumání klinického významu a důležitosti dPVS s možnými důsledky pro prevenci cerebrovaskulárních i neurodegenerativních onemocnění.

Poděkování

Děkujeme účastníkům studie 3C, za jejich důležité příspěvky.

Poznámky

.