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Glutamine+glutamate level predicts the magnitude of microstructural organization in the gray matter in the healthy elderly

茂木, 智和 モテギ, トモカズ Motegi, Tomokazu 群馬大学

2020.03.24

概要

【研究の背景と目的】
組織内水分子の拡散異方性を測定する技術である拡散テンソルイメージング(Diffusion tensor i maging : DTI)は、白質(white matter : WM)または灰白質(gray matter : GM)の微細構造を非侵襲的に評価するために広く使用されている。拡散異方性指標の一つである平均拡散能(mean d iffusivity : MD)の増加が、白質においては神経線維変性を、灰白質においては細胞外空間拡大を示すマーカーとみなされている。またMDは加齢、軽度認知障害、アルツハイマー病で増加する。最近では、構造形態指標よりも皮質におけるMDの増加によって、アルツハイマー病を早期に判別できるとの報告もある。しかし皮質MDの報告は白質MDの報告に比べ少なく、皮質MDと同一領域内の他の生物学的因子、例えば代謝産物との関係についての報告はわずかである。

また磁気共鳴スペクトロスコピー(magnetic resonance spectroscopy:MRS)の先行研究では、γ-アミノ酪酸(γ-aminobutyric acid : GABA)やグルタミン+グルタミン酸(glutamine + gluta mate : Glx)濃度減少が、内側前頭前野(medial prefrontal cortex : mPFC)と後部帯状回(p osterior cingulate cortex : PCC)について報告されている。しかしこれまで、大脳皮質を関心領域として、同一被験者について皮質MDとMRS所見の両者を測定し、その関連を検討した研究はわずかである。
そこで本研究では、mPFCとPCCを対象領域として、皮質MDとGlx濃度・GABA濃度の関係を検討した。

【方法】
33人の健康な高齢者[50〜77歳(平均63.8±7.4歳)、11人の男性と22人の女性]を被験者とした。本研究は群馬大学臨床研究部倫理委員会の承認を得ており、全ての被験者は説明の上で同意書に署名した。
MEGA-PRESS法を用いたMRS、DTIを使用し、mPFCとPCCを対象領域として、GABA濃度・Glx濃度、皮質 MDを測定した。

【結果】
皮質MDは、GABA濃度とは相関を示さなかったが、Glx濃度とはmPFCとPCCのいずれにおいても有意な負の相関を示した。これらの指標は、神経心理学機能とは相関はなかった。

【考察】
先行研究において、神経変性に伴いGlx濃度低下を認めることが示されており、皮質MDの増加は、灰白質の微細構造変性による影響が考えられている。これらの報告を考慮すると、本研究で示されたmPFCおよびPCCの皮質MDとGlx濃度の有意な負の相関は、皮質MDの増加に反映される、健常高齢者の上記灰白質領域における微細構造変性が、Glx濃度低下を引き起こしている可能性を示唆している。

また以前のMRS研究では、Glx濃度と同様に、GABA濃度も減少することが示されており、さらに、認知機能障害とGABA濃度の減少が関連していることが報告されている。これらは、GABA濃度も加齢に伴う神経変性を反映していることを示唆しているが、本研究ではmPFCとPCCのどちらの領域においても、GABA濃度と皮質MDに有意な相関を認めなかった。グルタミン酸作動性ニューロンの終末とシナプスは、GABA作動性ニューロンのものと異なり、初期のアルツハイマー病で主に影響を受けるとの報告があり、この加齢に伴う変性の差が、本研究でのGABA濃度に関する結果に寄与している可能性が考えられる。

本研究では健常高齢者のみを対象としており、軽度認知障害やアルツハイマー病といった加齢に伴う神経変性疾患の被験者のデータが不足しているため、今後追加で検討することでより疾患との関連が解明されると考える。

【結論】
本研究では、mPFCとPCCのいずれにおいても、興奮性神経伝達を反映するGlx濃度と皮質MDが負の相関を示した。この結果は、健常高齢者のmPFCとPCCの灰白質において、皮質MDの増加に反映される灰白質微細構造変化が、Glx濃度低下に反映される生化学的な変化を伴っていることを示すものである。今後はさまざまな年齢の被験者や神経変性疾患での研究を進めることで、加齢に伴う灰白質微細構造変化と代謝産物との関連が解明され、疾患の早期発見や病状評価ができることを目指していく。

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参考文献

Abe, O. et al. (2008). Aging in the CNS: comparison of gray/ white matter volume and diffusion tensor data. Neurobiology of Aging, 29, 102–116.

Albrecht, J. et al. (2007). Voxel based analyses of diffusion tensor imaging in Fabry disease. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry, 78, 964–969.

Antuono, P.G., Jones, J.L., Wang, Y. and Li, S.J., (2001). Decreased glutamate + glutamine in Alzheimer’s disease detected in vivo with (1)H-MRS at 0.5 T. Neurology, 56, 737–742.

Bai, X. et al. (2015). Decreased gamma-aminobutyric acid levels in the parietal region of patients with Alzheimer’s disease. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 41, 1326–1331.

Bauer, J. et al. (2013). Craving in alcohol-dependent patients after detoxification is related to glutamatergic dysfunction in the nucleus accumbens and the anterior cingulate cortex. Neuropsychopharmacology, 38, 1401–1408.

Benedetti, B. et al. (2006). Influence of aging on brain gray and white matter changes assessed by conventional, MT, and DT MRI. Neurology, 66, 535–539.

de Kouchkovsky, I., Fieremans, E., Fleysher, L., Herbert, J., Grossman, R.I. and Inglese, M., (2016). Quantification of normal-appearing white matter tract integrity in multiple sclerosis: a diffusion kurtosis imaging study. Journal of Neurology, 263, 1146–1155.

Elman, J.A. et al. (2017). Genetic and environmental influences on cortical mean diffusivity. Neuroimage, 146, 90–99.

Fujihara, K. et al. (2015). Relationship of gamma- aminobutyric acid and glutamate + glutamine concentrations in the perigenual anterior cingulate cortex with performance of Cambridge Gambling Task. Neuroimage, 109, 102–108.

Garcia-Lazaro, H.G., Becerra-Laparra, I., Cortez-Conradis, D. and Roldan-Valadez, E., (2016). Global fractional anisotropy and mean diffusivity together with segmented brain volumes assemble a predictive discriminant model for young and elderly healthy brains: a pilot study at 3T. Functional Neurology, 31, 39–46.

Goryawala, M.Z., Sheriff, S. and Maudsley, A.A., (2016). Regional distributions of brain glutamate and glutamine in normal subjects. NMR in Biomedicine, 29, 1108–1116.

Grachev, I.D., Swarnkar, A., Szeverenyi, N.M., Ramachandran, T.S. and Apkarian, A.V., (2001). Aging alters the multichemical networking profile of the human brain: an in vivo (1)H-MRS study of young versus middle- aged subjects. Journal of Neurochemistry, 77, 292–303.

Huang, D., Liu, D., Yin, J., Qian, T., Shrestha, S. and Ni, H., (2016). Glutamate-glutamine and GABA in brain of normal aged and patients with cognitive impairment. European Radiology, 27, 2698–2705.

Ihara, M., Okamoto, Y. and Takahashi, R., (2013). Suitability of the Montreal cognitive assessment versus the mini-mental state examination in detecting vascular cognitive impairment. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases, 22, 737–741.

Jahng, G.H. et al. (2016). Glutamine and glutamate complex, as measured by functional magnetic resonance spectroscopy, alters during face-name association task in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Journal of Alzheimer’s Disease, 52, 145–159.

Jenkinson, M., Beckmann, C.F., Behrens, T.E., Woolrich, M.W. and Smith, S.M., (2012). FSL. Neuroimage, 62, 782–790.

Jessen, F. et al. (2013). N-acetylaspartylglutamate (NAAG) and N-acetylaspartate (NAA) in patients with schizophrenia. Schizophrenia Bulletin, 39, 197–205.

Jiang, J. et al. (2017). Microstructural brain abnormalities in medication-free patients with major depressive disorder: a systematic review and meta-analysis of diffusion tensor imaging. Journal of Psychiatry & Neuroscience, 42, 150–163.

Jocham, G., Hunt, L.T., Near, J. and Behrens, T.E., (2012). A mechanism for value-guided choice based on the excitation-inhibition balance in prefrontal cortex. Nature Neuroscience, 15, 960–961.

Kashani, A., Lepicard, E., Poirel, O., Videau, C., David, J.P., Fallet-Bianco, C., Simon, A., Delacourte, A., Giros, B., Epelbaum, J., Betancur, C. and El Mestikawy, S., (2008). Loss of VGLUT1 and VGLUT2 in the prefrontal cortex is correlated with cognitive decline in Alzheimer disease. Neurobiology of Aging, 29, 1619–1630.

Le Bihan, D., Breton, E., Lallemand, D., Grenier, P., Cabanis, E. and Laval-Jeantet, M., (1986). MR imaging of intravoxel incoherent motions: application to diffusion and perfusion in neurologic disorders. Radiology, 161, 401–407.

Le Bihan, D. et al. (2001). Diffusion tensor imaging: concepts and applications. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 13, 534–546.

Lin, S.H. et al. (2016). Increased Water Diffusion in the Parcellated Cortical Regions from the Patients with Amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease. Frontiers in Aging Neuroscience, 8, 325.

Manna, A., Piras, F., Caltagirone, C., Bossu, P., Sensi, S.L. and Spalletta, G., (2015). Left hippocampus- amygdala complex macro- and microstructural variation is associated with BDNF plasma levels in healthy elderly individuals. Brain and Behavior, 5, e00334.

Matsuoka, K., Uno, M., Kasai, K., Koyama, K. and Kim, Y., (2006). Estimation of premorbid IQ in individuals with Alzheimer’s disease using Japanese ideographic script (Kanji) compound words: Japanese version of National Adult Reading Test. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 60, 332–339.

Mescher, M., Merkle, H., Kirsch, J., Garwood, M. and Gruetter, R., (1998). Simultaneous in vivo spectral editing and water suppression. NMR in Biomedicine, 11, 266–272.

Morris, R.G., Evenden, J.L., Sahakian, B.J. and Robbins, T.W., (1987). Computer-aided assessment of dementia: comparative studies of neuropsychological deficits in Alzheimer-type dementia and Parkinson’s disease. In: S. Stahl, S. Iversen, E. Goodman (Eds.), Cognitive Neurochemistry (pp. 21–36). Oxford: Oxford University Press.

Naressi, A., Couturier, C., Castang, I., de Beer, R. and Graveron-Demilly, D., (2001). Java-based graphical user interface for MRUI, a software package for quantitation of in vivo/medical magnetic resonance spectroscopy signals. Computers in Biology and Medicine, 31, 269–286.

Nasreddine, Z.S. et al. (2005). The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. Journal of the American Geriatrics Society, 53, 695–699.

Near, J. et al. (2013). Unedited in vivo detection and quantification of gamma-aminobutyric acid in the occipital cortex using short-TE MRS at 3 T. NMR in Biomedicine, 26, 1353–1362.

Near, J., Edden, R., Evans, C.J., Paquin, R., Harris, A. and Jezzard, P., (2015). Frequency and phase drift correction of magnetic resonance spectroscopy data by spectral registration in the time domain. Magnetic Resonance in Medicine, 73, 44–50.

Neil, J., Miller, J., Mukherjee, P. and Huppi, P.S., (2002). Diffusion tensor imaging of normal and injured developing human brain - a technical review. NMR in Biomedicine, 15, 543–552.

Nelson, H.E., (1982). National Adult Reading Test (NART): For the assessment of premorbid intelligence in patients with dementia: Test manual. NFER-Nelson. Windsor, United Kingdom.

Nesteruk, T., Nesteruk, M., Styczynska, M., Barcikowska-Kotowicz, M. and Walecki, J., (2016). Radiological evaluation of strategic structures in patients with mild cognitive impairment and early Alzheimer’s disease. Polish Journal of Radiology, 81, 288–294.

Ni, J.M., Chen, S., Liu, J.J., Huang, G., Shen, T.Z. and Chen, X.R., (2010). Regional diffusion changes of cerebral grey matter during normal aging–a fluid-inversion prepared diffusion imaging study. European Journal of Radiology, 75, 134–138.

Nikolova, S., Stark, S.M. and Stark, C.E.L., (2017). 3T hippocampal glutamate-glutamine complex reflects verbal memory decline in aging. Neurobiology of Aging, 54, 103–111.

Nishioka, C., Poh, C. and Sun, S.W., (2015). Diffusion tensor imaging reveals visual pathway damage in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Journal of Alzheimer’s Disease, 45, 97–107.

Oldfield, R.C., (1971). The assessment and analysis of handedness: the Edinburgh inventory. Neuropsychologia, 9, 97–113.

Porges, E.C. et al. (2017). Frontal gamma-aminobutyric acid concentrations are associated with cognitive performance in older adults. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, 2, 38–44.

Proctor, D.T., Coulson, E.J. and Dodd, P.R., (2010). Reduction in post-synaptic scaffolding PSD-95 and SAP- 102 protein levels in the Alzheimer inferior temporal cortex is correlated with disease pathology. Journal of Alzheimer’s Disease, 21, 795–811.

Ray, K.M. et al. (2006). Mild cognitive impairment: apparent diffusion coefficient in regional gray matter and white matter structures. Radiology, 241, 197–205.

Riese, F. et al. (2015). Posterior cingulate gamma- aminobutyric acid and glutamate/glutamine are reduced in amnestic mild cognitive impairment and are unrelated to amyloid deposition and apolipoprotein E genotype. Neurobiology of Aging, 36, 53–59.

Rose, S.E., Janke, A.L. and Chalk, J.B., (2008). Gray and white matter changes in Alzheimer’s disease: a diffusion tensor imaging study. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 27, 20–26.

Segovia, G., Porras, A., Del Arco, A. and Mora, F., (2001). Glutamatergic neurotransmission in aging: a critical perspective. Mechanisms of Ageing and Development, 122, 1–29.

Simpson, R., Devenyi, G.A., Jezzard, P., Hennessy, T.J. and Near, J., (2017). Advanced processing and simulation of MRS data using the FID-Appliance (FID-A) – An open source, MATLAB based toolkit. Magnetic Resonance in Medicine, 77, 23–33.

Singh, S. et al. (2016). Microstructural abnormalities of uncinate fasciculus as a function of impaired cognition in schizophrenia: A DTI study. Journal of Biosciences, 41, 419–426.

Smith, S.M. et al. (2004). Advances in functional and structural MR image analysis and implementation as FSL. Neuroimage, 23, Suppl 1, S208–219.

Sundgren, P.C., Dong, Q., Gomez-Hassan, D., Mukherji, S.K., Maly, P. and Welsh, R., (2004). Diffusion tensor imaging of the brain: review of clinical applications. Neuroradiology, 46, 339–350.

Van Camp, N. et al. (2012). A complementary diffusion tensor imaging (DTI)-histological study in a model of Huntington’s disease. Neurobiology of Aging, 33, 945–959.

Vanhamme, L., Sundin, T., Hecke, P.V. and Huffel, S.V., (2001). MR spectroscopy quantitation: a review of time- domain methods. NMR in Biomedicine, 14, 233–246.

Waldron-Perrine, B. and Axelrod, B.N., (2012). Determining an appropriate cutting score for indication of impairment on the Montreal Cognitive Assessment. International Journal of Geriatric Psychiatry, 27, 1189–1194.

Walecki, J., Barcikowska, M., Cwikla, J.B. and Gabryelewicz, T., (2011). N-acetylaspartate, choline, myoinositol, glutamine and glutamate (glx) concentration changes in proton MR spectroscopy (1H MRS) in patients with mild cognitive impairment (MCI). Medical Science Monitor, 17, Mt105–111.

Weston, P.S., Simpson, I.J., Ryan, N.S., Ourselin, S. and Fox, N.C., (2015). Diffusion imaging changes in grey matter in Alzheimer’s disease: a potential marker of early neurodegeneration. Alzheimer’s Research & Therapy, 7, 47.

Woolrich, M.W. et al. (2009). Bayesian analysis of neuroimaging data in FSL. Neuroimage, 45, S173–186.

Yildiz, A. et al. (2014). Feeling safe in the plane: neural mechanisms underlying superior action control in airplane pilot trainees—a combined EEG/MRS study. Human Brain Mapping, 35, 5040–5051.

Yuksel, C. and Ongur, D., (2010). Magnetic resonance spectroscopy studies of glutamate-related abnormalities in mood disorders. Biological Psychiatry, 68, 785–794.

Zahr, N.M., Mayer, D., Pfefferbaum, A. and Sullivan, E.V., (2008). Low striatal glutamate levels underlie cognitive decline in the elderly: evidence from in vivo molecular spectroscopy. Cerebral Cortex, 18, 2241–2250.

Zhang, Y., Brady, M, and Smith, S., (2001). Segmentation of brain MR images through a hidden Markov random field model and the expectation- maximization algorithm. IEEE Transactions on Medical Imaging, 20, 45–57.

Ziyan, U. and Westin, C.F., (2008). Joint segmentation of thalamic nuclei from a population of diffusion tensor MR images. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, 11, 279–286.

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