Fronteras de la Neuroanatomía

Introducción

La tractografía con tensor de difusión por resonancia magnética (DTT) se utiliza ampliamente para el seguimiento de las fibras neuronales y el análisis del tracto de fibra específico. La parte importante de la aplicación de la TDT a in vivo es cómo establecer la región de interés (ROI) para el proceso de análisis de la TDT. Muchos investigadores han establecido ROIs basados en la imagen anatómica y el mapa de anisotropía fraccional (FA) calculado con código de colores de acuerdo con su propósito de investigación, generalmente (Hong et al., 2009; Kim y Jang, 2013; Li et al., 2013). Aunque el análisis basado en múltiples ROIs se utiliza para estos enfoques, tienen un inconveniente en términos de precisión de los resultados debido a una configuración de ROI dependiente del usuario. Para superar este inconveniente, los resultados de activación de la resonancia magnética funcional (fMRI) se han combinado con el análisis de la TDT (Propper et al., 2010; Li et al., 2013). Este enfoque combinado proporciona un ajuste de ROI más preciso que un ajuste de ROI manual. Sin embargo, los tamaños de las áreas de activación de fMRI podrían ser posiblemente cambiados de acuerdo con el valor estadísticamente significativo dado y el proceso de adquisición de imágenes adicionales causando el consumo de tiempo.

En este estudio, se aplicó la plantilla del área de Brodmann (BA) para establecer ROIs para el análisis preciso de DTT para el tracto de fibra del fascículo arqueado (AF). Entre los múltiples tractos de fibras neuronales del cerebro humano, el FA es un importante tracto de fibras neuronales que conecta las áreas frontal (de Broca) y temporal (de Wernicke), y se ha asociado con las funciones del lenguaje. Así, las lesiones en el AF causaron varios tipos de problemas de lenguaje, como la afasia de conducción y los déficits del habla (Yamada et al., 2007; Jang, 2013; Li et al., 2013). Por lo tanto, la identificación de las características anatómicas con su ubicación del tracto de fibras de AF en el cerebro humano normal o en pacientes con afasia se convirtió en un tema importante porque sería útil para los neurocientíficos o investigadores clínicos para predecir el estado de recuperación de las fibras neuronales para la afasia, y los estudios de seguimiento. Además, la plantilla BA es un tipo de plantilla estándar, que demuestra regiones de la corteza humana divididas en 46 áreas basadas en características citoarquitectónicas (Thottakara et al., 2006). Aplicando las características de la plantilla BA para las regiones de la corteza divididas como estándar, nuestros enfoques analíticos proporcionan una configuración de ROI precisa y útil para los estudios de TDT. Además, generamos un mapa de probabilidad del tracto de fibra de la FA para estimar la vía del tracto de fibra en el cerebro.

Materiales y métodos

Sujetos

En este estudio participaron trece sujetos sanos, nueve hombres y cuatro mujeres (diestros, edad media: 38,7 ± 6,4 años, rango de edad: 26-50 años). No tenían antecedentes de enfermedades neurológicas o físicas. Todos los participantes fueron evaluados por un radiólogo y un neurólogo, y fueron diagnosticados como sujetos normales. Todos los sujetos comprendieron el propósito del estudio y dieron su consentimiento informado por escrito. Este protocolo de estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional local.

Adquisición y análisis de datos

Los datos de imágenes de tensor de difusión (DTI) se adquirieron utilizando un escáner de RM de 1,5 T (Gyroscan Intera, Philips Healthcare, The Best, Países Bajos) con una bobina de cabeza de codificación de sensibilidad de matriz en fase de seis canales (SENSE) utilizando una secuencia de pulsos de imagen ecoplanar de espín de disparo único (EPI). Los datos DTI se adquirieron con los siguientes parámetros: tiempo de repetición (TR)/tiempo de eco (TE) = 10.726/75 ms, campo de visión (FOV) = 221 mm, matriz de adquisición = 96 × 96, matriz de reconstrucción = 128 × 128, grosor de corte = 2,3 mm y factor SENSE = 2. La ponderación de la difusión se aplicó a lo largo de 32 gradientes sensibilizadores de difusión no colineales y no coplanares con un valor b de 1000 s/mm2. Se adquirieron 67 cortes transversales contiguos que cubrían todo el cerebro sin espacios entre cortes, y se aplicó la adquisición de cortes intercalados para minimizar la interferencia causada por la ausencia de espacios entre los cortes.

Antes del análisis de los datos de DTI, se corrigieron los efectos de las corrientes parásitas y del movimiento de la cabeza registrando todas las imágenes de DWI en imágenes no ponderadas por difusión (valor b = 0 s/mm2) utilizando el registro multiescala afín de FSL (Smith et al., 2004)1. Para el cálculo de los mapas de parámetros de difusión y el rastreo de fibras se utilizó el software DTI Studio (Departamento de Radiología, Facultad de Medicina de la Universidad Johns Hopkins, Baltimore, MD, EE.UU.), con asignación de fibras mediante el algoritmo de rastreo continuo (FACT) y un enfoque de ROIs múltiples (Wakana et al., 2004; Jiang et al., 2006). Para extraer y evaluar el tracto de fibras de AF de cada sujeto, utilizamos dos plantillas cerebrales estándar, que se proporcionaron en el software MRIcro2. La plantilla BA proporciona una máscara de volumen que se subdivide en 46 regiones corticales discretas, cada una de las cuales representa un área BA diferente. Mientras utilizamos las regiones corticales predefinidas en la plantilla BA, podemos simplemente seleccionar o dibujar el área de la región específica, que está correlacionada con el origen del tracto de la fibra neural, para la selección de ROI en el seguimiento de la fibra. De esta manera, es posible minimizar el factor erróneo inducido por la configuración de ROI dependiente del usuario. Además, se utilizó la plantilla MNI T1w para el proceso de normalización de la imagen cerebral. Todos los conjuntos de datos DTI adquiridos del escáner MRI para cada sujeto y el mapa FA calculado tienen información de orientación y localización ligeramente diferente. Por lo tanto, algunos factores erróneos inducidos por las diferentes estructuras y/o localizaciones entre los sujetos pueden evitarse utilizando el proceso de normalización del cerebro. Además, el proceso de normalización basado en la imagen de la plantilla para todos los conjuntos de datos es más útil para generar el mapa de vías de probabilidad del tracto de fibras con el fin de mantener la consistencia de las localizaciones. En este estudio, el tracto de fibras de la FA se analizó sólo en el hemisferio dominante (izquierdo) de todos los sujetos. El diagrama de flujo de los procedimientos de procesamiento se muestra en la Figura 1A, que se realizó en los siguientes órdenes: (i) El mapa FA del sujeto se calculó utilizando el software DTI Studio; (ii) La plantilla T1w se co-registró con el mapa FA de cada sujeto utilizando el software SPM8 (Wellcome Department of Cognitive Neurology, Londres, Reino Unido). Debido a la pequeña diferencia en el contraste de la imagen entre el mapa FA y la plantilla T1w, es posible minimizar el factor erróneo en el proceso de co-registro; (iii) Para realizar el proceso de normalización entre la plantilla BA y los conjuntos de datos del tensor de difusión, la matriz de transformación, que se generó en el paso (ii), se aplicó a la plantilla BA; (iv) Se dibujaron dos ROI en el área de Broca y en el área de Wernicke basándose en la plantilla BA normalizada, y se extrajo el tracto de fibras AF de cada sujeto con los siguientes criterios: un voxel con el valor FA inferior a 02 o un ángulo de trayectoria inferior a 80 grados; y (v) se generaron máscaras binarias del tracto de fibras extraído para cada sujeto. Las máscaras binarias sólo tienen dos valores: uno (vóxeles para la localización del tracto fibroso) y cero (vóxeles para la localización del tracto no fibroso). Las máscaras de todos los sujetos se normalizaron utilizando la plantilla MNI T1w de MRIcro con un registro afín de 12 parámetros utilizando la matriz de transformación inversa del proceso de co-registro original. Estas máscaras de tracto de fibra normalizadas se sumaron y se dividieron por el número total de sujetos para generar el mapa probabilístico de vías de la FA. El mapa probabilístico de vías se superpuso a la plantilla MNI T1w con una escala diferente según el valor de probabilidad de un vóxel.

Figura 1. Diagrama de flujo de los procedimientos de análisis de datos para el establecimiento de ROI en el seguimiento de fibras/generación de vías probabilísticas (A) y proceso de medición de las ubicaciones relativas de las fibras (B). Para la medición de la localización relativa del fascículo arqueado (FA) en el mapa de vías probabilísticas, (a) indica el método de medición de la relación de localización mediolateral entre Xa y Xb, y (b) indica el método de medición de la relación de la porción anteroposterior entre Ya e Yb o Yc. Los procesos de medición de las relaciones de localización se realizaron en la plantilla T1w del Instituto Neurológico de Montreal (MNI), que se presenta en la localización de la corona radiata.

Para investigar la localización de la vía del tracto de fibras de la FA en cada sujeto, se midió la localización relativa mediante la relación de ocupación del tracto de la FA en la base del hemisferio izquierdo. Los procesos de medición se realizaron con la parte mediolateral y la parte anteroposterior utilizando la vía probabilística generada del tracto de fibras AF en la plantilla MNI T1w (Figura 1B). La localización mediolateral se midió mediante la relación entre la longitud desde la fisura longitudinal hasta el límite más lateral del hemisferio cerebral izquierdo (Xa) y la longitud desde la localización medial hasta la lateral de la parte horizontal de la FA (Xb) de la siguiente manera (Xa/Xb) × 100. La relación de localización anteroposterior se midió entre la longitud desde el límite más anterior al más posterior (Ya) y la longitud desde el límite anterior al posterior de la parte vertical de la FA (Yb o Yc). La relación de localización anteroposterior, más detallada, se midió por separado basándose en la confluencia de la parte horizontal (relación entre Ya e Yb) y la parte vertical (relación entre Ya e Yc) de la siguiente manera (Ya/Yb) × 100 y (Ya/Yc) × 100.

Resultados

Los mapas de vías probabilísticas del tracto de fibras de la FA para todos los grupos de sujetos se muestran en la figura 2. El rango de la escala de colores indica la probabilidad de que un vóxel forme parte de la vía del tracto de fibras de la FA. En este mapa probabilístico del tracto fibroso de la FA, la relación de posición mediolateral medida fue del 18%. El ratio medido de la posición anteroposterior fue del 35% basado en el punto de curvatura de la FA. La relación se midió con la porción superior del 15% y la porción inferior del 20%, respectivamente. Basándose en los resultados, la porción mediolateral medida de la FA representa 1/5 de la longitud mediolateral total del hemisferio en la plantilla MNI T1w. La porción anteroposterior medida de la FA representaba 1/2 de la longitud total anteroposterior del hemisferio. Además, el tracto de fibra de FA extraído que se superpuso en el plano de imagen transversal de la plantilla MNI T1w no ha mostrado completamente la forma general de la estructura del tracto de fibra de FA debido a la característica de la forma curvada del tracto de fibra de FA in vivo; Sin embargo, en particular, el tracto de fibras de AF extraído para cada sujeto, que fue creado por la imagen de máscara en el procedimiento de análisis (Figura 1), y el mapa de probabilidad reconstruido (Figura 2) describieron que el tracto de fibras de AF de nuestros resultados estaba conectado a dos regiones del cerebro entre el área de Broca en la circunvolución frontal inferior y el área de Wernicke en la circunvolución temporal superior posterior. Además, el mapa probabilístico de vías generado mostró claramente que las distribuciones del tracto de fibras de AF combinado, que fue extraído por la plantilla BA para el establecimiento de ROI de cada sujeto, estaba bien localizado y definido en el cerebro humano sin ningún error de dislocación.

Figura 2. Los mapas de vías probabilísticas del tracto de fibras de la FA en las localizaciones multicorte. La barra de escala de color indica los valores probabilísticos del tracto de fibras.

Discusión

La BA es regiones de la corteza cerebral humana bien definidas de 46 áreas según sus funciones únicas. Muchos investigadores han utilizado la plantilla de la BA para indicar lugares específicos de la actividad cerebral en sus estudios, como los pacientes con enfermedades neurológicas o estrategias de tratamiento, porque la BA diferenciar regiones no sólo anatómicamente distintos, pero funcionalmente también. Especialmente, entre el BA, el área de Broca y el área de Wernicke que están conectadas a través del tracto de fibra neural AF que se curva alrededor de la fisura silviana que une las áreas del lenguaje temporal y frontal (Rilling et al., 2008; Jang, 2013; Tak y Jang, 2014). El AF podría esperarse que sea el tracto de fibra más importante asociado con las funciones del lenguaje, y tiene una forma distintiva de una curva combinada con diferentes direcciones a diferencia de otros tractos de fibra como el tracto corticoespinal (dirección de fibra representativa superior-inferior) o el cuerpo calloso (dirección de fibra representativa izquierda-derecha). Dado que el tracto de fibras de la FA está altamente asociado con los pacientes que tienen habilidades lingüísticas obstaculizadas como la afasia, la identificación de la ubicación precisa del tracto de fibras de la FA se considera significativamente en la perspectiva clínica. Se han realizado muchos enfoques con técnicas de imagen multimodales y/o cirugía invasiva intraoperatoria para encontrar las características neuroanatómicas del tracto de fibras de la FA y evaluar el papel crítico para el control de alimentación y retroalimentación de la producción del lenguaje (Duffau et al., 2002; Breier et al., 2008; Hosomi et al., 2009; Marchina et al., 2011; Zhao et al., 2012; Yamao et al., 2014). El método DTT, que se ha introducido en el pasado para rastrear el tracto de las fibras neuronales, se utiliza ampliamente para demostrar las características de las fibras neuronales utilizando fenómenos de difusión calculados de las moléculas de agua in vivo. Este enfoque es adecuado para la visualización del tracto de la fibra, así como la facilidad de aplicación. Debido a estas características, el método DTT y su desarrollo técnico permitieron la visualización de los tractos de fibras asociados a la materia blanca in vivo. Sin embargo, aunque la evaluación de los tractos de fibras ha progresado con el método DTT, sigue existiendo una limitación debido a la precisión de la configuración del ROI en DTT.

En este estudio, empleamos la configuración del ROI no dependiente del usuario para DTT basada en la plantilla BA. Los ROIs definidos a partir de la plantilla BA tienen una ventaja para la consistencia del tracto de fibras neuronales en comparación con los ajustes de ROI dependientes del usuario. Además, normalizamos el tracto AF individual a la plantilla MNI T1w para investigar la tendencia de la localización del AF y su vía probabilística en el cerebro humano. La vía probabilística podría proporcionar una mejor estimación de las probabilidades de conexión del tracto de fibras para un grupo de sujetos. Hasta ahora, los procedimientos de selección de ROI para el análisis de la TDT se realizaban generalmente con una configuración de ROI dependiente del usuario, y puede causar errores analíticos en partes de la identidad y la reproducibilidad aunque la ROI estuviera bien definida por investigadores experimentados. En particular, el enfoque de análisis general propuesto para el rastreo de fibras neuronales humanas in vivo, que se realiza con la selección de ROI basada en la plantilla BA, tiene fuerza analítica para permitir la adquisición de tractos de fibras más precisos independientemente de cualquier contaminación de errores de configuración de ROI por parte de los usuarios o investigadores. En términos de mantener la identificación y la reproducibilidad de los resultados, se puede proporcionar los altos acuerdos debido a los dos principales procedimientos analíticos como la normalización del cerebro y la extracción del área ROI de la plantilla BA sin ningún ajuste manual. Además, nuestros enfoques podrían ser fácilmente adaptados para el análisis de los estudios de TDT, y llevar a la conexión de la fibra análisis de BA en otras áreas del cerebro con precisión.

Hay algunas limitaciones de este estudio. En primer lugar, tenemos una limitación en nuestro procedimiento de análisis de TDT debido a la consideración del algoritmo de seguimiento de fibras determinista. Por lo tanto, creemos que la aplicación de otros algoritmos de seguimiento de fibras basados en el algoritmo de seguimiento de fibras probabilístico con plantilla BA y los estudios de comparación proporcionarán información más útil para evaluar el ajuste de ROI basado en la plantilla BA en las investigaciones clínicas. En segundo lugar, para el reclutamiento de sujetos, sólo consideramos sujetos normales con poblaciones relativamente bajas. En el futuro estudio, con un gran número de sujetos y / o pacientes que tenían enfermedades en el tracto de la fibra de la FA será participado, creemos que los resultados también dan más fiabilidad.

En conclusión, hemos demostrado el seguimiento de la fibra de la FA con la plantilla de BA para la selección de ROI y su camino probabilístico en el cerebro humano. Creemos que nuestros enfoques analíticos propuestos se extienden suficientemente a otros estudios de TDT para el establecimiento de ROI, y estos pueden ser proporcionados información precisa del tracto de fibra neural y ajustes de investigación clínica.

Contribuciones de los autores

D-HL, D-WL y B-SH diseñaron y coordinaron el estudio. D-HL y B-SH adquirieron los datos. D-HL y D-WL analizaron los datos. D-HL redactó el manuscrito. B-SH fue el mentor del estudio.

Declaración de conflicto de intereses

Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de cualquier relación comercial o financiera que pudiera interpretarse como un potencial conflicto de intereses.

Abreviaturas

BA, área de Brodmann; ROI, región de interés; AF, fascículo arqueado; DTT, tractografía con tensor de difusión; DTI, imagen con tensor de difusión; MNI, Instituto Neurológico de Montreal; FA, anisotropía fraccional.

Notas a pie de página

1. ^ www.fmrib.ox.ac.uk/fsl, Grupo de Análisis, FMRIB, Oxford, Reino Unido.
2. ^ www.mricro.com, Chris Rorden, CA, USA.