Longer Repetition Time Proton MR Spectroscopy Shows Increasing Hippocampal and Parahippocampal Metabolite Concentrations with Aging
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND PURPOSE Previous magnetic resonance spectroscopy (MRS) studies have concluded that hippocampal and parahippocampal metabolite concentrations remain stable during healthy adult aging. However, these studies used short repetition times (TR ≤ 2 seconds), which lead to incomplete longitudinal magnetization recovery, and thus, heavily T 1 ‐weighted measurements. It is important to accurately characterize brain metabolites changes with age to enable appropriate interpretations of MRS findings in the context of neurodegenerative diseases. Our goal was to assess hippocampal brain metabolite concentrations in a large cohort of diversely aged healthy volunteers using a longer TR of 4 seconds. METHODS Left hippocampal MR spectra were collected from 38 healthy volunteers at 3T. Absolute metabolite concentrations were determined for total N‐acetyl‐aspartate (tNAA), total creatine (tCr), total choline (tCho), glutamate and glutamine (Glx), and myoinositol (mI). Individual partial correlations between each metabolite with age were assessed using demographic information and voxel compartmentation as confounders. RESULTS Hippocampal tNAA, tCr, tCho, and mI all increased with age (NAA: R 2 = .17, P = .041; tCr: R 2 = .45, P = .0002; tCho: R 2 = .37, P = .001; mI: R 2 = .44, P = .0003). There were no relationships between age and signal to noise ratio, linewidth, or scan date, indicating the correlations were not confounded by spectral quality. Furthermore, we did not observe a trend with age in the voxel tissue compartmentations. CONCLUSIONS We observed increases in hippocampal/parahippocampal metabolite concentrations with age, a finding that is in contrast to previous literature. Our findings illustrate the importance of using a sufficiently long TR in MRS to avoid T 1 ‐relaxation effects influencing the measurement of absolute metabolite concentrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».