Su Bong Nam

1 Departamentul de Chirurgie Plastică, Universitatea Națională Pusan ​​Spitalul Yangsan, Yangsan, Republica Coreea

Keunyoung Kim

2 Departamentul de Medicină Nucleară și Institutul de Cercetări Biomedice, Spitalul Național Universitar Pusan, Busan, Republica Coreea

Bum Soo Kim

3 Departamentul de Medicină Nucleară și Institutul de Cercetare pentru Convergența Științelor și Tehnologiei Biomedice, Universitatea Națională Pusan ​​Spitalul Yangsan, Yangsan, Republica Coreea

Hyung-Jun Im

4 Școala postuniversitară de convergență știință și tehnologie, Universitatea Națională Seoul, Seoul, Republica Coreea

Seung Hun Lee

5 Departamentul de Medicină de Familie, Spitalul Național Universitar Pusan, Busan, Republica Coreea

Seong-Yang Kim

3 Departamentul de Medicină Nucleară și Institutul de Cercetare pentru Convergența Științelor și Tehnologiei Biomedice, Universitatea Națională Pusan ​​Spitalul Yangsan, Yangsan, Republica Coreea

În Joo Kim

2 Departamentul de Medicină Nucleară și Institutul de Cercetări Biomedice, Spitalul Național Universitar Pusan, Busan, Republica Coreea

Kyoungjune Pak

2 Departamentul de Medicină Nucleară și Institutul de Cercetări Biomedice, Spitalul Național Universitar Pusan, Busan, Republica Coreea

Date asociate

Datele utilizate în pregătirea acestui articol au fost obținute din baza de date PPMI (www.ppmi-info.org/data).

Abstract

Autorii au investigat relațiile dintre obezitate, vârstă și sex și disponibilitatea transportorului de dopamină striatală (DAT) și a transportatorului de serotonină extrastriatal (SERT) prin tomografie computerizată cu emisie de foton unic I-FP-CIT. Populația studiată a constat din 192 de controale sănătoase cu screening-ul 123 scanări I-FP-CIT. Legările specifice de 123 I-FP-CIT la DAT și SERT au fost calculate folosind regiuni de interes. Rapoartele de legare specifice (SBR) ale DAT și SERT, cu excepția pons (r = 0,2217, p = 0,0026), nu au fost corelate cu indicele de masă corporală (IMC). SBR-urile medianelor s-au corelat negativ cu IMC-urile subiecților obezi (r = -0,3126, p = 0,0496) și pozitiv cu cele ale subiecților non-obezi (r = 0,2327, p = 0,0053). SBR ale nucleului caudat (r = −0.3175, p 1. Mai mult, obezitatea este un factor de risc pentru mai multe afecțiuni maligne, inclusiv colon 2, pancreatic 3, tiroidian 4, hepatic 5 și uterin 6 și pentru boli cardiovasculare 7 și diabet zaharat 8 Obezitatea se datorează pierderii echilibrului dintre consumul și consumul de energie pe perioade lungi de timp 9, iar creierul joacă un rol critic în controlul și inhibarea răspunsurilor pre-puternice la alimente 9, 10 .

Dopamina și serotonina sunt neurotransmițători implicați în reglarea aportului de alimente și a greutății corporale 11, 12. Studiile anterioare au utilizat 123 I-FP-CIT pentru a investiga rolul transportorului de dopamină (DAT) în striatul 13 și al transportatorului de serotonină (SERT) în creierul mediu 14, pons 15, talamusul 15 și hipotalamusul 16. 123 I-FP-CIT arată o afinitate ridicată pentru DAT și o afinitate puțin mai mică pentru SERT 17. Cu toate acestea, deoarece DAT și SERT afișează distribuții care nu se suprapun în structurile subcorticale 14, 123 I-FP-CIT permite coevaluarea distribuțiilor DAT și SERT într-o singură scanare 15 .

Scopul acestui studiu a fost de a explora relațiile dintre obezitate, vârstă și sex și disponibilitatea DAT striatală și a SERT extrastriatal, determinată de tomografia computerizată (SPECT) cu emisie de un singur foton de 123 I-FP-CIT (SPECT) folosind datele obținute de la Parkinson Inițiativa Markers de progresie (PPMI).

Material si metode

Subiecte

Datele utilizate pentru acest articol au fost obținute din baza de date PPMI (www.ppmi-info.org/data). Pentru informații actualizate despre studiu, vizitați www.ppmi-info.org18. Populația studiată a constat din 192 de controale sănătoase care au fost supuse screening-ului 123 I-FP-CIT SPECT. Conform criteriilor PPMI, au fost incluși bărbații sau femeile cu vârsta ≥ 30 de ani la screening. Criteriile de excludere aplicate au fost; tulburare neurologică, rudă de gradul I cu boală Parkinson idiopatică, scor de evaluare cognitivă de la Montreal ≤ 26, medicamente care ar putea interfera cu scanările DAT SPECT, anticoagulante care ar putea împiedica finalizarea în siguranță a puncției lombare, medicamente de investigație și o afecțiune care a împiedicat efectuarea puncție lombară de rutină. Au fost descărcate istoricele medicale, rezultatele examinărilor neurologice (evaluări motorii și nemotorii) și 123 scanări SPECT I-FP-CIT.

123 FP-CIT SPECT

123 I-FP-CIT SPECT a fost efectuat în timpul vizitelor de screening. Scanările SPECT au fost achiziționate la 4 ± 0,5 ore după injectarea a 111-185 MBq de 123 I-FP-CIT. Subiecții au fost pre-tratați cu soluție de iod sau perclorat înainte de injecție pentru a bloca absorbția tiroidiană. Datele brute au fost achiziționate într-o matrice de 128 × 128, treptată la fiecare 3 sau 4 grade pentru proiecții totale. Datele brute de proiecție au fost reconstruite utilizând maximizarea iterativă a subsetului așteptat ordonat și HERMES (Hermes Medical Solutions, Stockholm, Suedia). Imaginile reconstituite au fost transferate către pmod (PMOD Technologies LLC, Zurich, Elveția) pentru procesare ulterioară, inclusiv corectarea atenuării.

Analiza imaginii

Scanările descărcate au fost încărcate folosind pmod v3.6 (PMOD Technologies LLC, Zurich, Elveția) folosind un singur șablon RMN subiect în spațiul 19 al Institutului Neurologic din Montreal. Legările specifice de 123 I-FP-CIT la DAT și SERT au fost calculate după analiza regiunii de interes (ROI). S-au definit un set standard de volume de interes (VOI) care definesc putamenul, nucleul caudat, striatul (putamen + nucleul caudat) și talamus, așa cum este descris de Atlasul de etichetare anatomică automată (AAL) 20 și VOI sferice pentru pons și midbrain. Cerebelul a fost ales ca regiune de referință. A fost aplicat un șablon VOI pentru a măsura rapoartele de legare specifice (SBR) ale nucleului caudat, putamenului, striatului, talamusului, pons și creierului mediu, după cum urmează; SBR = (țintă– cerebel)/cerebel.

analize statistice

Corelația Pearson a fost utilizată pentru a măsura dependențele liniare dintre SBR și indicii de masă corporală (IMC). Pentru comparații între subiecții obezi și non-obezi, s-au efectuat analize ale covarianței folosind SBR ca variabilă dependentă, IMC ca variabilă independentă și vârsta ca covariabilă. Testul T a fost utilizat pentru a compara SBR-urile la bărbați și femele. Analiza a fost efectuată folosind GraphPad Prism 7 pentru Mac OS X (GraphPimad Software Inc, San Diego, CA, SUA).

Disponibilitatea datelor

Datele utilizate în pregătirea acestui articol au fost obținute din baza de date PPMI (www.ppmi-info.org/data).

Rezultate

182 subiecți sănătoși cu 123 I-FP-CIT SPECT din datele PPMI au fost incluși în acest studiu.

SBR cu IMC

SBR-urile DAT și SERT nu au fost corelate cu IMC subiecți, cu excepția pons (r = 0,2217, p = 0,0026, Fig. 1). Subiecții au fost împărțiți în două grupuri utilizând o limită a IMC de 30 kg/m 2: un obez (n = 40) sau un neobez (n = 142) (Tabelul 1). SBR-urile din creierul mediu s-au corelat negativ cu IMC-urile subiecților obezi (r = -0,3126, p = 0,0496) și pozitiv cu IMC-urile subiecților ne-obezi (r = 0,2327, p = 0,0053), iar aceste pante au fost semnificativ diferite (F = 9.204, p = 0.0028) (Fig. 2). SBR-urile pons au arătat o corelație pozitivă cu IMC (r = 0,1968, p = 0,0189) la subiecții non-obezi. (Masa 2). La compararea subiecților obezi și ne-obezi, SBR de pons a prezentat o diferență semnificativă (p = 0,025) cu efect de sex (p = 0,010) și fără efect de vârstă (p = 0,153). Cu toate acestea, nu s-a găsit nicio diferență de grup în SBR de nucleu caudat (p = 0,296), putamen (p = 0,305), striat (p = 0,293), creier mediu (p = 0,847) și talamus (p = 0,920).

asupra

Corelația dintre disponibilitatea SERT în pons și IMC (r = 0,2217, p = 0,0026).

tabelul 1

Obeză (n = 40) Valoare p non-obeză (n = 142)
Sex (bărbat/femeie)27/1391/510,8515
Vârstă58,2 ± 10,161,9 ± 11,40,0686
IMC (kg/m 2)32,9 ± 3,025,1 ± 2,8 * IMC, indicele de masă corporală; MOANS, Mayo’s Older Americans Normative Studies; UPSIT, University of Pennsylvania Smell Identification Test.

Corelația dintre disponibilitățile SERT în creierul mediu și IMC-urile sub-obezi (r = 0,2327, p = 0,0053) și subiecții obezi (r = -0,3126, p = 0,0496).

masa 2

Corelații între raporturile de legare specifice și indicii de masă corporală.

SBRObeseNon-obeseTotalr95% Valoarea CIp95% Valoarea CIp95% Valoarea CIp
Transportor de dopamină
Nucleu caudat0,0154−0.2976

* SBR, Raport de legare specific; CI, interval de încredere.

SBR cu vârsta și sexul

Deoarece nu există mijloace directe de măsurare a concentrațiilor de dopamină sau serotonină în creierul uman, am ales să examinăm disponibilitatea DAT și SERT determinată de 123 I-FP-CIT SPECT 44. Disponibilitatea DAT și SERT sunt influențate de afinitatea radioligandului și sunt sensibile la modificările concentrației neurotransmițătorului și, prin urmare, acești factori trebuie luați în considerare la interpretarea neuroimagilor 44. Mai mult, există unele controverse cu privire la interpretările rezultatelor obținute cu ajutorul produselor radiofarmaceutice 44. De exemplu, o creștere a SERT poate fi interpretată ca o creștere a nivelului de serotonină în sinapse sau ca o creștere a clearance-ului serotoninei din regiunile extracelulare din creier și, prin urmare, interpretările efectului opus al obezității asupra disponibilității SERT a creierului mediu poate fi mai mică decât simplă.

Scăderile legate de vârstă în DAT 45 și SERT 45, 46 au fost bine documentate și au fost observate și în prezentul studiu. Cu toate acestea, diferențele de disponibilitate DAT și SERT sunt controversate. Studiile anterioare au raportat SBR mai mari în striatul 47 și talamus 15 la femei, dar SBR mai mari la pons la bărbați 15. În prezentul studiu, disponibilitatea SERT a fost mai mare la bărbați, dar disponibilitatea DAT a fost similară la bărbați și femei. Prin urmare, deși hormonii sexuali afectează serotonina 48 și dopamina 49, neurotransmisia serotoninei poate fi mai susceptibilă la sex.

Acest studiu are mai multe limitări care justifică luarea în considerare. În primul rând, deși acesta este cel mai mare studiu 123 I-FP-CIT SPECT realizat pe această temă, este posibil ca procedurile de achiziție a datelor la mai multe locații să fi fost diferite. În al doilea rând, pentru subiecții normali incluși în PPMI, 123 I-FP-CIT SPECT a fost efectuat o dată la înscrierea inițială și, prin urmare, au fost necesare studii longitudinale suplimentare pentru a investiga asocierea dintre disponibilitatea DAT și SERT și modificările greutății subiectului. În al treilea rând, am investigat asocierile dintre constatările neuroimagistice și IMC și, prin urmare, au fost necesare studii suplimentare pentru a investiga efectele consumului de alimente, stimulării alimentelor și încărcării glucozei la subiecții obezi și slabi. În continuare, am folosit IMC pentru a defini obezitatea și, deși IMC este cel mai frecvent utilizat parametru, s-ar putea să nu fie (nu este?) direct legată de nivelurile de grăsime corporală 50 .

În concluzie, obezitatea are un efect asupra disponibilității SERT a creierului mediu. În plus, IMC-urile nu au fost corelate cu disponibilitatea DAT striatală, ci mai degrabă cu disponibilitatea SERT pontină. Mai mult, disponibilitatea SERT a fost mai mare la bărbați, în timp ce disponibilitatea DAT a fost similară la bărbați și femei.

Mulțumiri

PPMI - este un parteneriat public-privat finanțat de Fundația Michael J. Fox pentru cercetarea Parkinson și partenerii de finanțare, inclusiv abbVie, Avid, Biogen, Bristol-Myers Squibb, COVANCE, GE Healthcare, Genentech, GlaxoSmithKline, Lundbeck, Lilly, Merck, MesoScaleDiscovery, Pfizer, Piramal, Roche, Sanofi Genzyme, Servier, TEVA și UCB. Acest studiu a fost susținut de un grant acordat de Institutul de Cercetări Biomedice de la Spitalul Național Universitar Pusan ​​(subvenția nr. 2016–03).

Contribuțiile autorului

Su Bong Nam, Kyoungjune Pak: proiectarea studiului și scrierea manuscrisului Seung Hun Lee: proiectarea studiului Hyung-Jun Im, Kyoungjune Pak: analiza imaginii Keunyoung Kim, Bum Soo Kim, Seong Jang Kim: analiza datelor analiza imaginii