Vârful de spații perivasculare dilatate, un marker emergent al bolii vaselor mici cerebrale, este extrem de ereditar

Introducere

Spațiile perivasculare (PVS), numite și spații Virchow-Robin, sunt structuri fiziologice normale umplute cu lichid cefalorahidian asemănător semnalului IRM și acoperite de celule piale, care înconjoară peretele arterelor, arteriolelor, venelor și venulelor pe măsură ce acestea pătrund în parenchimul cerebral. PVS aparțin sistemului limfatic și sunt implicate în eliminarea deșeurilor, livrarea de substraturi energetice și reglarea fluxului sanguin.1,2 În anumite circumstanțe, cum ar fi creșterea vârstei și boala vaselor mici cerebrale (cSVD), PVS se pot dilata (spațiu perivascular dilatat ) și pot deveni detectabile la IRM cerebral.3-7 Mecanismele care stau la baza acestei dilatări, reflectând probabil reducerea clearance-ului limfatic, sunt speculative.1 S-a demonstrat că dPVS sunt puternic corelate cu alți markeri IRM ai cSVD, cum ar fi volumul de hiperintensitate a substanței albe (WMHV), infarctele cerebrale lacunare (LIs) și microsângerările cerebrale.3-6,8 Am arătat anterior că gradele ridicate de dPVS în ganglionii bazali (BG) sau substanța albă (WM) sunt asociate cu un risc crescut de demență incidentă, independent de alți markeri IRM ai cSVD, la persoanele în vârstă din comunitate.9

Determinanții dPVS sunt slab înțeleși. Principalii factori de risc cunoscuți sunt vârsta și hipertensiunea arterială, aceasta din urmă fiind mai puternic asociată cu dPVS în BG. Identificarea determinanților genetici ai dPVS poate oferi indicii importante asupra mecanismelor moleculare care stau la baza și asupra fiziopatologiei cSVD și a demenței. Am căutat să examinăm contribuția genetică la povara dPVS prin măsurarea heritabilității lor și a heritabilității partajate cu alți markeri IRM ai cSVD în cadrul studiului Dijon Three City (3C) bazat pe populație.

Metode

Datele care susțin concluziile acestui studiu sunt disponibile de la autorul corespondent la cerere rezonabilă.

Populația studiată

Studiul 3C-Dijon este un studiu de cohortă bazat pe comunitate care cuprinde 4931 de participanți neinstituționalizați cu vârsta ≥65 de ani selectați aleatoriu din listele electorale ale orașului Dijon între 1999 și 2001.10 Participanții cu vârsta <80 de ani și înrolați între iunie 1999 și septembrie 2000 (n=2763) au fost invitați să se supună unui RMN cerebral. Deși 2285 de participanți (82,7%) au fost de acord să participe din cauza limitărilor financiare, au fost efectuate scanări RMN doar la 1924 participanți. Dintre aceștia, 1683 au fost supuși, de asemenea, unei genotipări la nivelul întregului genom. După excluderea persoanelor cu tumori cerebrale (n=8), accident vascular cerebral (n=71) sau demență (n=7) la momentul inițial, eșantionul rămas a cuprins 1597 de participanți. Evaluarea vizuală și cuantificarea a fost disponibilă la 1559 de participanți pentru dPVS și la 1562 de participanți pentru LI (au fost excluse 35 de persoane cu infarcte cerebrale non-lacunare); și 1495 de participanți au avut măsurători cantitative automate WMHV. Protocolul studiului a fost aprobat de comitetul de etică al Spitalului Universitar din Kremlin-Bicêtre. Toți participanții și-au dat consimțământul informat în scris.

Genotiparea

Eșantioanele de ADN ale participanților la 3C-Dijon au fost genotipate cu Illumina Human610Iquad BeadChips la Centre National de Génotypage, Evry, Franța.

Genotiparea a fost efectuată pe 4263 de participanți, dintre care 186 au fost excluși după controlul calității (Metode în Suplimentul de date online-only), rămânând un total de 4077 de participanți. Primele 20 de componente principale (PC) pentru eșantionul 3C-Dijon au fost generate cu ajutorul EIGENSOFT și utilizate pentru a corecta stratificarea strămoșilor populației (Metode în Suplimentul de date online-only). Genotipurile au fost imputate la panoul de referință 1000 Genomes faza I versiunea 3 (toate etniile) utilizând MaCH 1.0, după aplicarea procedurilor standard de control al calității (Metode în Suplimentul de date online-only). În total, 11 572 501 polimorfisme cu un singur nucleotid (SNP) au fost disponibile pentru analiză după controlul calității.

Achiziția RMN

Evaluarea dPVS

dPVS au fost evaluate de un cititor experimentat (Y.-C.Z.) și cuantificate pe o scară semicantitativă. Acestea au fost definite ca leziuni cu semnal asemănător lichidului cefalorahidian (hipointensitate pe T1 și hiperintensitate pe T2) de formă rotundă, ovoidală sau liniară, cu un diametru maxim <3 mm, având contururi netede și delimitate și localizate în zonele alimentate de arterele perforante. Leziunile care îndeplinesc aceleași criterii, cu excepția unui diametru ≥3 mm, au fost examinate cu atenție în cele 3 planuri (formă, intensitatea semnalului) pentru a le diferenția de LI și de hiperintensitatea substanței albe (WMH). Doar leziunile cu o formă vasculară tipică și cele care au urmat orientarea vaselor perforante au fost considerate dPVS.3 În BG și WM, care sunt locațiile cu cea mai mare densitate de dPVS, pentru clasificare a fost utilizată felia care conținea cel mai mare număr de dPVS.3

În BG, dPVS au fost evaluate folosind un scor cu 4 grade: gradul 1 pentru <5 dPVS, gradul 2 pentru 5 până la 10 dPVS, gradul 3 pentru >10 dPVS, dar încă numerabile, și gradul 4 pentru nenumărate dPVS care au dus la o modificare cribriformă în BG (figura). În WM, dPVS au fost, de asemenea, evaluate folosind un scor cu 4 grade: gradul 1 pentru <10 dPVS în WM total, gradul 2 pentru >10 dPVS în WM total și <10 în felia care conține cel mai mare număr de dPVS, gradul 3 pentru 10 până la 20 dPVS în felia care conține cel mai mare număr de dPVS și gradul 4 pentru >20 dPVS în felia care conține cel mai mare număr de dPVS (Figura).3 În hipocampus și trunchiul cerebral, dPVS au fost dihotomizate ca prezență de ≥1 dPVS față de niciunul. O variabilă globală a poverii dPVS a fost construită prin însumarea gradelor dPVS în BG și WM și adăugarea a 1 punct pentru prezența a ≥1 dPVS în hipocampus și a 1 punct pentru prezența a ≥1 dPVS în trunchiul cerebral. Din cauza numărului mic de participanți din cele mai înalte categorii, acestea au fost combinate (scor global ≥8). Variabila globală a fost distribuită normal la inspecția vizuală (Metode în Suplimentul de date online).

Alte măsurători IRM

O procedură automată și validată a fost utilizată pentru a localiza și măsura WMHV.11 Au fost definite două subgrupe de WMH: WMH periventriculară (pvWMH) atunci când distanța față de sistemul ventricular a fost <10 mm și WMH profundă în caz contrar. LIs au fost evaluate vizual de același evaluator (Y.-C.Z.) ca și dPVS și au fost definite ca leziuni focale cu aceleași caracteristici de semnal ca și lichidul cefalorahidian pe toate secvențele și cu un diametru de 3 până la 15 mm.3 Acestea au fost diferențiate de dPVS așa cum a fost descris mai sus. Volumele materiei cenușii, WM și lichidului cefalorahidian au fost estimate cu ajutorul morfometriei pe bază de voxel; volumul intracranian (ICV) a fost calculat prin însumarea acestor 3 volume.12

Analiză statistică

Încărcătura dPVS globală a fost analizată ca o variabilă continuă, având în vedere distribuția sa normală, în timp ce subtipurile dPVS (WM și BG) au fost studiate ca variabile dihotomizate (gradul 3-4 versus gradul 1-2). Deoarece WMHV a avut o distribuție înclinată, am folosit valori transformate în log natural (Ln), ca în analizele anterioare.13,14 Corelația fenotipică între markerii IRM ai cSVD a fost calculată pe baza corelației Spearman folosind software-ul SAS, versiunea 9.3 (SAS Institute, Inc, Cary, NC).

Pentru a estima heritabilitatea pentru dPVS, WMHV și LI, am folosit analiza complexă a trăsăturilor la nivel de genom (GCTA v1.26.0). Aceasta corespunde estimării proporției de variație fenotipică a markerilor IRM de cSVD explicată de toate SNP-urile comune disponibile la nivelul întregului genom, utilizând o analiză de model mixt liniar (Metode în Suplimentul de date online-only).15 Am evaluat apoi proporția de heritabilitate partajată între povara dPVS și WMHV utilizând relațiile genomice derivate din SNP și verosimilitatea maximă restricționată bazată pe rudenie genomică (metoda GREML bivariată).16 Cu ajutorul acestei metode, implementată în software-ul de analiză a trăsăturilor complexe la nivelul întregului genom, am putut estima corelația genetică dintre povara dPVS și WMHV (în ansamblu și pe subtipuri principale, Metode în Suplimentul de date online). Estimarea corelației genetice cu LI nu a fost posibilă (modelele nu au convergent sau au produs valori aberante). Toate analizele pentru heritabilitate și heritabilitatea partajată au fost efectuate pe indivizi neînrudiți, după ce s-a eliminat la întâmplare 1 individ din fiecare pereche cu rudenie estimată >0,125 (matrice de rudenie genetică >0,125). Analizele încărcăturii dPVS și WMHV au fost ajustate pentru ICV, pentru a ține cont de diferențele în ceea ce privește dimensiunea capului, vârsta, sexul și 20 PC, așa cum este recomandat de software.15

Am testat asocierea unui scor de risc genetic care combină variantele de risc genetic independente cunoscute pentru WMHV (rs7214628, rs7894407, rs78857879, rs2984613 și rs11679640)14 cu sarcina dPVS folosind regresia liniară (dPVS global) sau regresia logistică (dPVS în WM și în BG), ajustând pentru vârstă, sex, primele 4 PC și ICV. Scorul de risc genetic a fost construit prin însumarea numărului de alele de risc WMHV în toți loci de risc WMHV independenți (r2<0,010 între SNP-uri). Acest scor nu a fost ponderat deoarece studiul de asociere la nivel de genom WMHV din care au fost derivați loci de risc a fost realizat folosind metaanaliza bazată pe scorul z, care nu produce nicio estimare a efectului.

Rezultate

Populația studiată

Corelații fenotipice

A existat o corelație fenotipică limitată, dar semnificativă (ρ=0.23; P<0,0001) între dPVS în BG și dPVS în WM – cele 2 subtipuri principale de dPVS. Corelațiile fenotipice dintre dPVS și alți markeri RMN ai cSVD sunt reprezentate în Tabelul 2: toți markerii au prezentat un anumit grad de corelație la P<0,01 (ρ variind între 0,08 și 0,33). Cel mai mare coeficient de corelație fenotipică (ρ=0,33; P<0,0001) a fost observat între dPVS în BG și WMHV total sau pvWMHV. Corelația dintre dPVS (global) și LI a fost mai mică, de 0,18 (P<0,0001; Tabelul 2).

Analiza de heritabilitate a dPVS și a altor markeri IRM ai cSVD

Heritabilitatea ajustată în funcție de vârstă, sex, ICV și 20 PC pentru dPVS (global) a fost estimată la 59% (P=0.007) și a fost cea mai mare și semnificativă în WM, estimată la 79% (P=0,042), comparativ cu BG (tabelul 3). Heritabilitatea pentru prezența dPVS în hipocampus și trunchiul cerebral a fost scăzută (<4%) și nesemnificativă. Într-o analiză secundară, luând quartila superioară a numărului de dPVS în hipocampus și trunchiul cerebral în loc de prezență versus absență, s-a constatat că heritabilitatea pentru dPVS în hipocampus a fost mai mare, dar încă nesemnificativă (Tabelul II în Suplimentul de date online-only). Comparativ, heritabilitatea ajustată în funcție de vârstă, sex, ICV și 20 PC pentru WMHV a fost evaluată la 54% (P = 0,010) și semnificativă pentru pvWMHV și WMHV profundă, în timp ce heritabilitatea ajustată în funcție de vârstă, sex și 20 PC pentru LI a fost mai mică și nesemnificativă (48%; P = 0,278; Tabelul 3). De remarcat, estimările de heritabilitate ale dPVS și ale altor markeri IRM ai cSVD au rămas substanțial neschimbate după ajustarea pentru hipertensiune arterială și diabet zaharat – principalii 2 factori de risc cunoscuți pentru cSVD (Tabelele III și IV în Suplimentul de date online-only).

Heritabilitatea comună a dPVS cu alți markeri IRM ai cSVD

Asocierea variantelor de risc cunoscute pentru WMHV cu încărcătura dPVS

Am constatat o asociere nominal semnificativă a unui scor de risc genetic care combină toate variantele de risc independente publicate pentru WMHV cu dPVS la BG (P=0.031), cu alelele de risc WMHV în ansamblu fiind asociate cu un risc crescut de grade ridicate de dPVS în BG (tabelul 5). De remarcat, această asociere nu a fost determinată de o singură variantă de risc pentru WMHV (P>0,09 pentru asocierile SNP individuale SNP-dPVS; Tabelul V în Suplimentul de date online-only).

Discuție

Într-un studiu populațional amplu de >1500 de persoane vârstnice neînrudite, fără accident vascular cerebral și demență, am găsit estimări ridicate de heritabilitate, derivate din genotipurile la nivel de genom, pentru povara dPVS, în același interval ca și estimările de heritabilitate pentru WMHV, în timp ce heritabilitatea pentru LI a fost mai mică. O parte din heritabilitatea estimată pentru dPVS și WMHV pare să fie comună. Am găsit cea mai mare corelație genetică între dPVS în BG și WMHV, în concordanță cu corelația fenotipică ridicată observată între WMHV și dPVS în această locație. Am găsit, de asemenea, o asociere nominal semnificativă între un scor de risc genetic care combină variantele de risc genetic cunoscute pentru WMHV și dPVS în BG.

Heritabilitatea dPVS nu a mai fost descrisă până acum, după cunoștințele noastre. Pentru WMHV și LI, rezultatele noastre sunt în concordanță cu estimările din studiile bazate pe familie, care arată o heritabilitate moderată spre mare pentru încărcătura WMH (49%-80%)17-21 și o heritabilitate mai mică pentru LI (29%).21 De remarcat, estimările de heritabilitate din studiile bazate pe familie sunt întotdeauna mai mari decât estimările de heritabilitate derivate din SNP, deoarece acestea reprezintă doar heritabilitatea în sens restrâns.22

Corelația genetică mai puternică a WMHV cu povara dPVS în BG decât în WM întărește ipoteza unor procese cel puțin parțial distincte care stau la baza dPVS în aceste 2 locații.9 Am descris anterior că severitatea dPVS atât în BG cât și în WM nu coincide în mod necesar. Într-adevăr, printre persoanele cu grad 4 de dPVS în WM, doar 23% au avut, de asemenea, un grad 3 sau 4 în BG, iar printre persoanele cu grad 4 de dPVS în BG, 42% au avut, de asemenea, un grad 3 sau 4 în WM.3 Noi și alții am arătat, de asemenea, că profilurile factorilor de risc vascular variază în funcție de localizarea dPVS.3,23 Acest lucru este coroborat și mai mult de descoperirile prezente, care arată o corelație fenotipică mai puternică și o variație genetică comună între WMHV și dPVS în BG în comparație cu dPVS în WM. În mod interesant, doar severitatea dPVS în BG a fost asociată cu o rată mai mare de declin cognitiv la persoanele în vârstă din comunitate din Studiul 3C-Dijon9 și cu o performanță mai slabă a vitezei de procesare într-o cohortă de pacienți cu cSVD sau cu risc ridicat de cSVD.24 Nivelurile de interleukină-6 au fost asociate cu o severitate mai mare a dPVS în BG, dar nu și în WM.25 Prin urmare, se pare că există dovezi convergente că dPVS poate avea, cel puțin parțial, factori de risc subiacenți distincți, inclusiv genetici, și consecințe clinice în funcție de localizarea lor.

Mecanismele care stau la baza dilatării PVS sunt speculative. Una dintre ipoteze este reducerea producției de lichid cefalorahidian odată cu îmbătrânirea, ceea ce duce la o scădere a clearance-ului limfatic și la o acumulare de proteine toxice.26-28 În paralel, rigidizarea peretelui arterial care apare odată cu îmbătrânirea sau boala poate duce la o reducere a pulsatilității arteriale, facilitând dilatarea PVS.28,29 Hipertrofia astrocitară și pierderea polarizării aquaporinei-4 perivasculare, ceea ce duce la dereglarea transportului astroglial de apă, precum și disfuncția barierei hemato-encefalice ar putea fi, de asemenea, implicate.30-33 Majoritatea căilor fiziopatologice ipotetice pentru dPVS sunt derivate din modele animale. Explorarea determinanților genetici ai dPVS utilizând o abordare genomică nepărtinitoare la nivel global poate oferi o perspectivă suplimentară asupra căilor biologice care stau la baza dPVS la om, oferind potențial dovezi suplimentare pentru una sau mai multe dintre ipotezele menționate mai sus sau sugerând noi mecanisme nesuspectate anterior. Estimările ridicate de heritabilitate derivate din SNP pentru povara dPVS sugerează că căutarea determinanților genetici ai dPVS ar putea fi, într-adevăr, o abordare eficientă. Deși corelația genetică dintre WMHV și dPVS a fost relativ ridicată, o proporție substanțială a contribuției genetice la povara dPVS pare să nu fie împărtășită cu alți markeri RMN ai cSVD, ceea ce justifică eforturile de a descifra în mod specific genetica poverii dPVS. Creșterea numărului de participanți și armonizarea măsurătorilor dPVS în cadrul studiilor existente,34 precum și luarea în considerare a confuziei și a modificării efectului de către factorii de risc de mediu, în special hipertensiunea arterială, vor fi importante pentru eforturile viitoare.

Potrivirile studiului nostru includ o dimensiune mare a eșantionului într-un cadru bazat pe populație, cu o evaluare atentă a dPVS de către același cititor experimentat, folosind imagini RM pe tot creierul, cu o evaluare precisă a formei dPVS pe imagini T1 milimetrice tridimensionale și diferențierea de WMH și LI folosind o examinare atentă în cele 3 planuri și explorarea secvențelor T2 și de densitate de protoni. Eforturile de a dezvolta o evaluare automată și cantitativă a încărcăturii dPVS sunt în curs de desfășurare, dar nu sunt încă disponibile pentru o utilizare pe scară largă. Au fost utilizate criterii stricte de control al calității, cu eliminarea strictă a persoanelor înrudite și ajustarea pentru primele 20 de PC-uri. Deoarece markerii IRM ai bolii vaselor mici sunt puternic corelați cu vârsta,3,35 nu putem exclude o confuzie reziduală datorată vârstei, deși intervalul nostru de vârstă la momentul IRM a fost relativ limitat și restrâns la indivizi mai în vârstă (65-80 de ani). Ar putea fi interesante studiile viitoare pe eșantioane mai mari care să permită analize stratificate pe intervale de vârstă mai restrânse și care să includă, de asemenea, grupe de vârstă mai tinere la care povara cSVD poate fi mai ereditară. Se recomandă prudență la interpretarea valorilor absolute ale heritabilității și ale heritabilității partajate, având în vedere dimensiunea relativ limitată a eșantionului, în special pentru analizele de heritabilitate partajată care nu ating semnificația statistică și, prin urmare, ar trebui să fie considerate ca fiind exploratorii. Va fi necesară compararea cu analize similare viitoare în eșantioane independente pentru a obține estimări mai precise.

Concluzii

Studiul de față oferă dovezi preliminare pentru o contribuție genetică importantă la povara dPVS la persoanele în vârstă din comunitate, sugerând că căutarea factorilor de risc genetic ai dPVS poate fi o modalitate eficientă de a explora mecanismele biologice care stau la baza dPVS și de a identifica persoanele cu risc ridicat de cSVD și consecințele sale. De asemenea, sunt necesare studii suplimentare pentru a explora mai bine semnificația și importanța clinică a dPVS, cu posibile implicații pentru prevenirea atât a bolilor cerebrovasculare, cât și a celor neurodegenerative.

Recunoștințe

Le mulțumim participanților la Studiul 3C, pentru contribuțiile lor importante.

Notele de subsol

.