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Enregistrement W4225557484 · doi:10.1097/rli.0000000000000870

Semiquantitative 3T Brain Magnetic Resonance Imaging for Dynamic Visualization of the Glymphatic-Lymphatic Fluid Transport System in Humans

2022· article· en· W4225557484 sur OpenAlexaboutno aff
Filipp Filippopulos, Thomas D. Fischer, Klaus Seelos, Konstanze Dunker, Bozidar Belanovic, Alexander Crispin, Robert J. Stahl, Thomas Liebig, Andreas Straube, Robert Forbrig

Notice bibliographique

RevueInvestigative Radiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlymphatic systemFluid-attenuated inversion recoveryMagnetic resonance imagingLymphatic systemCerebrospinal fluidInterstitial fluidWhite matterMedicinePathologyNuclear medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Recently, a novel clearing system for interstitial solutes of the brain was described as a perivascular pathway named the glymphatic system. Furthermore, lymphatic vessels were found in the meninges to drain interstitial fluids. It is hypothesized that interstitial solutes, such as amyloid β, are firstly processed through the brain by the glymphatic system and secondly drained out of the brain by lymphatic vessels (glymphatic-lymphatic fluid transport system [GLS]). Since then, various neurological disorders, such as Alzheimer disease, have been associated with a dysfunction of the GLS. In the current study, we aimed to establish a clinical magnetic resonance imaging (MRI) study protocol for visualizing lymphatic vessels as part of the GLS in humans. More importantly, we aimed to describe the dynamic changes of a contrast agent in these lymphatic vessels over time. MATERIALS AND METHODS: Twenty volunteers with an unremarkable neurological/psychiatric history were included in this 3T MRI study. Serial MRI sequence blocks were performed at 3 predefined time points (TPs): TP 1, precontrast MRI before administration of a gadolinium-based contrast agent (GBCA); TP 2, immediately post-GBCA (early ce-MRI); and TP 3, 60 minutes post-GBCA (late ce-MRI). Each MRI block contained the following sequences obtained in the same order: whole-brain 3D T1-MPRAGE, whole-brain 3D T2-FLAIR, focused 2D T2-FLAIR, and whole-brain 3D T1-SPACE. Signal intensity (SI) in compartments of the GLS adjacent to the superior sagittal sinus, gray matter (GM), white matter (WM), and cerebrospinal fluid (CSF) was calculated by manually placed regions of interest. The time course of the signal intensities was examined by generalized linear mixed models. The data were adjusted for age, cognitive function (Montreal-Cognitive-Assessment test), and sleep quality (Pittsburgh Sleep Quality Index questionnaire). RESULTS: The GLS was best visualized in the 2D T2-FLAIR and 3D T1-SPACE sequences, enabling further SI measurement. In precontrast (TP 1), the SI within the GLS was significantly higher than in CSF and significantly lower than in GM and WM. In post-GBCA, a significant increase (TP 2) and decrease (TP 3), respectively, of the GLS SI values were noted (86.3 ± 25.2% increase and subsequent decrease by 25.4 ± 9% in the 3D T1-SPACE sequence). The SI values of CSF, GM, and WM did not change significantly between the 3 TPs. CONCLUSIONS: A clinical MRI study protocol was established for the visualization of lymphatic vessels as an important part of the GLS and therefore the brain's clearing mechanism of interstitial solutes. Furthermore, dynamic changes in the GLS were described over time, possibly reflecting the clearing function of the GLS. This might constitute the basis for evaluating the GLS function in manifold neurological pathologies in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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