Investigating BOLD signal variability and its physiological signal sources in Alzheimer's disease, behavioral variant frontotemporal dementia, and schizophrenia
Tuovinen, Timo (2024-06-07)
© University of Oulu, 2024. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for your own personal use. Commercial use is prohibited. © Oulun yliopisto, 2024. Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202404192857
Kuvaus
Tiivistelmä
Alzheimer's disease (AD) and behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD) are two of the most common early-onset dementia diseases, affecting millions of people worldwide. These disorders often exhibit overlapping symptoms and present diagnostic challenges. The diagnostic accuracy of current methods is not entirely satisfactory, with difficulties arising in the early or prodromal phases of the disease. For example, as many as half of the bvFTD patients might receive an incorrect psychiatric diagnosis, such as schizophrenia, before the correct diagnosis is made.
This thesis project, comprising three original publications, investigated functional connectivity and blood oxygenation level-dependent (BOLD) signal variability in AD, bvFTD, and schizophrenia, utilizing five independent datasets with a total of 83 AD patients, 56 bvFTD patients, 23 schizophrenia patients, and 388 controls. The research utilizes advanced neuroimaging methods to study brain changes associated with AD and bvFTD: voxel-based morphometry for measuring brain atrophy patterns, independent component analysis to assess functional connectivity, and both standard and ultrafast functional magnetic resonance imaging, along with multimodal imaging, to investigate brain signal variability and its underlying physiological mechanisms. A new quality control method and brain signal variability measure, CVBOLD, is introduced.
The results from this project show that some changes in functional connectivity previously reported within the salience and default mode networks in patients with AD and bvFTD, might only be detectable following CVBOLD based quality control and brain atrophy correction methods. The key findings include the identification of distinct patterns of increased CVBOLD in AD and bvFTD, which was not observed in the data on schizophrenia. CVBOLD efficiently differentiates AD and bvFTD patients from controls. CVBOLD is consistent in controls and increases only in AD and bvFTD patients over time as the disease progresses. Additionally, an anatomically similar increase in cardiorespiratory signal variability was observed in AD, potentially indicating increased physiological pulsations behind the observed CVBOLD increase and linking these findings to the glymphatic system. The new CVBOLD contrast developed in this project may offer a non-invasive biomarker for helping in the diagnosis of AD and bvFTD.
Alzheimerin tauti (AT) ja otsalohkodementia (bvFTD) ovat kaksi yleisintä varhain alkavaa dementiaa, jotka vaikuttavat miljooniin ihmisiin maailmanlaajuisesti. Näillä sairauksilla on usein päällekkäisiä oireita, jotka aiheuttavat diagnostisia haasteita. Käytettävissä olevien menetelmien diagnostinen tarkkuus ei ole täysin tyydyttävä, varsinkin taudin varhaisessa tai esioireisessa vaiheessa. Esimerkiksi jopa puolet otsalohkodementiapotilaista saattaa saada väärän psykiatrisen diagnoosin, kuten skitsofrenian, ennen oikeaa diagnoosia.
Tämä kolmesta alkuperäisjulkaisusta koostuva väitöskirjaprojekti tutki veren hapetustasosta riippuvan BOLD-signaalin vaihtelua ja toiminnallista kytkennällisyyttä AT:ssa, bvFTD:ssä ja skitsofreniassa käyttäen viittä eri aineistoa, joissa oli yhteensä 83 AD-potilasta, 56 bvFTD-potilasta, 23 skitsofreniapotilasta ja 388 verrokkia. Tässä työssä hyödynnettiin kehittyneitä neurokuvantamismenetelmiä AT:hen ja bvFTD:hen liittyvien aivomuutosten tutkimiseen: vokselipohjaista morfometriaa aivoatrofia mittaamiseksi, riippumatonta komponenttianalyysiä toiminnallisen kytkennällisyyden arvioimiseksi sekä tavallista että ultranopeaa toiminnallista magneettikuvausta ja multimodaalista kuvantamista. Tässä hankkeessa tutkittiin aivojen signaalin vaihtelua ja sen taustalla olevia fysiologisia mekanismeja. Lisäksi hankkeessa kehitettiin uusi laadunvalvontamenetelmä ja aivosignaalien vaihteluun perustuva kontrasti (CVBOLD).
Tämän projektin tulokset osoittavat, että jotkin aiemmin raportoidut muutokset toiminnallisessa kytkennällisyydessä AT- ja bvFTD-potilaiden valve-lepotilan hermoverkoissa ja tarkkaavaisuus hermoverkoissa saattavat olla havaittavissa vain CVBOLD-pohjaisten laadunvalvonta- ja aivoatrofian korjausmenetelmien avulla. Keskeisiin havaintoihin kuuluu erillisten lisääntyneeseen CVBOLD perustuvien muutosten tunnistaminen AT:ssa ja bvFTD:ssä, joita ei havaittu skitsofrenia-aineistossa. CVBOLD erottaa tehokkaasti AT- ja bvFTD-potilaat kontrolleista. CVBOLD on toistettavissa kontrolliaineissa ja lisääntyy vain AT- ja bvFTD-potilailla ajan myötä taudin edetessä. Lisäksi AT:ssa havaittiin anatomisesti samanlaista lisääntymistä kardiorespiratoristen signaalien vaihtelussa, mikä viittaa lisääntyneeseen fysiologiseen pulsaatioon havaitun CVBOLD-muutoksen takana ja yhdistää nämä löydökset glymfaattiseen järjestelmään. Tässä projektissa kehitetty uusi CVBOLD-kontrasti voi tarjota ei-invasiivisen biomarkkerin tehostamaan AT:n ja bvFTD:n diagnostiikkaa.
Original papers
-
Tuovinen, T., Rytty, R., Moilanen, V., Abou Elseoud, A., Veijola, J., Remes, A. M., & Kiviniemi, V. J. (2017). The effect of gray matter ICA and coefficient of variation mapping of BOLD data on the detection of functional connectivity changes in Alzheimer’s disease and bvFTD. Frontiers in Human Neuroscience, 10, 680. https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00680 https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00680
-
Tuovinen, T., Kananen, J., Rajna, Z., Lieslehto, J., Korhonen, V., Rytty, R., Mattila, H., Huotari, N., Raitamaa, L., Helakari, H., Elseoud, A. A., Krüger, J., LeVan, P., Tervonen, O., Hennig, J., Remes, A. M., Nedergaard, M., & Kiviniemi, V. (2020). The variability of functional MRI brain signal increases in Alzheimer’s disease at cardiorespiratory frequencies. Scientific Reports, 10(1), 21559. https://doi.org/10.1038/s41598-020-77984-1 https://doi.org/10.1038/s41598-020-77984-1
-
Tuovinen, T., Häkli, J., Rytty, R., Krüger, J., Korhonen, V., Järvelä, M., Helakari, H., Kananen, J., Nikkinen, J., Veijola, J., Remes, A. M., Kiviniemi, V. (2024). The relative brain signal variability increases in the behavioral variant of frontotemporal dementia and Alzheimer's disease but not in schizophrenia. Manuscript submitted for publication.
Osajulkaisut
-
Tuovinen, T., Rytty, R., Moilanen, V., Abou Elseoud, A., Veijola, J., Remes, A. M., & Kiviniemi, V. J. (2017). The effect of gray matter ICA and coefficient of variation mapping of BOLD data on the detection of functional connectivity changes in Alzheimer’s disease and bvFTD. Frontiers in Human Neuroscience, 10, 680. https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00680 https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00680
-
Tuovinen, T., Kananen, J., Rajna, Z., Lieslehto, J., Korhonen, V., Rytty, R., Mattila, H., Huotari, N., Raitamaa, L., Helakari, H., Elseoud, A. A., Krüger, J., LeVan, P., Tervonen, O., Hennig, J., Remes, A. M., Nedergaard, M., & Kiviniemi, V. (2020). The variability of functional MRI brain signal increases in Alzheimer’s disease at cardiorespiratory frequencies. Scientific Reports, 10(1), 21559. https://doi.org/10.1038/s41598-020-77984-1 https://doi.org/10.1038/s41598-020-77984-1
-
Tuovinen, T., Häkli, J., Rytty, R., Krüger, J., Korhonen, V., Järvelä, M., Helakari, H., Kananen, J., Nikkinen, J., Veijola, J., Remes, A. M., Kiviniemi, V. (2024). The relative brain signal variability increases in the behavioral variant of frontotemporal dementia and Alzheimer's disease but not in schizophrenia. Manuscript submitted for publication.
Kokoelmat
- Avoin saatavuus [34357]