Cambiamenti nella microstruttura della sostanza bianca legati all'età
La ricerca mostra come la sostanza bianca cambia con l'età e influisce sulla funzione cerebrale.
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La microstruttura della materia bianca (WMM) si riferisce alle parti del cervello che aiutano a trasmettere segnali tra le cellule nervose. Queste strutture cambiano con l'età. Studi dimostrano che la WMM è strettamente legata all'età, mostrando schemi diversi nelle persone sane rispetto a quelle malate.
Sviluppo dell'infanzia e dell'età adulta
Le ricerche indicano che durante l'infanzia, la materia bianca diventa più organizzata, portando a un aumento di quella che è conosciuta come anisotropia del tessuto. Questo significa che l'acqua nel cervello si muove più facilmente in certe direzioni, suggerendo una migliore comunicazione tra le aree del cervello. Tuttavia, quando le persone raggiungono l'età adulta, questi schemi cominciano a invertirsi, indicando un declino in queste proprietà.
Questo cambiamento nella materia bianca è cruciale perché uno sviluppo anomalo può essere legato alle Abilità cognitive e alla salute mentale nei bambini e negli adolescenti. Inoltre, i cambiamenti nella WMM potrebbero prevedere disturbi cerebrali più avanti nella vita. Anche i fattori genetici giocano un ruolo, con strumenti come i Punteggi di Rischio Poligenico (PGRS) che aiutano a stimare la probabilità di una persona di sviluppare determinati disturbi basandosi sul proprio patrimonio genetico.
Collegamento tra imaging e genetica
Combinare l'imaging cerebrale con informazioni genetiche permette ai ricercatori di collegare i rischi genetici per i disturbi con specifiche caratteristiche cerebrali. Questa connessione può rivelare quali aree del cervello sono più suscettibili a sviluppare problemi in base alla genetica di una persona. Tecniche di imaging avanzate possono fornire visioni dettagliate su come l'acqua si muove dentro e intorno alle cellule cerebrali, aiutando a chiarire questi cambiamenti.
Diversi Disturbi psichiatrici sono stati associati a specifici cambiamenti nella WMM. Questo è particolarmente rilevante per condizioni come l'Alzheimer, dove i cambiamenti nella materia bianca possono precedere l'insorgenza dei sintomi. Quindi, studiare la WMM è importante per capire come si formano e si sviluppano le malattie nel tempo.
Importanza degli studi a lungo termine
Per comprendere davvero come la WMM cambia nel tempo, i ricercatori devono condurre studi a lungo termine. Questi studi seguono i cambiamenti per diversi anni piuttosto che catturare un'unica istantanea nel tempo. Questo approccio è fondamentale quando si guarda a come PGRS e materia bianca siano correlati, poiché collega i rischi genetici con i cambiamenti reali nella struttura cerebrale.
Strumenti per misurare i cambiamenti nella materia bianca
Uno dei principali metodi per studiare la WMM è attraverso l'imaging tensoriale di diffusione (DTI). Anche se il DTI è stato efficace nel caratterizzare la microstruttura della materia bianca, ha delle limitazioni. Ad esempio, il DTI può avere difficoltà con aree complesse del cervello dove i fasci di fibre si incrociano. Tecniche più recenti di imaging a risonanza magnetica di diffusione (dMRI) affrontano queste limitazioni e offrono informazioni più dettagliate su come l'acqua si muove nel cervello.
Nonostante i progressi, ci sono ancora pochi studi a lungo termine che utilizzano questi metodi più recenti. Per colmare questa lacuna, i ricercatori hanno cominciato a esaminare grandi gruppi di adulti per diversi anni per determinare schemi di cambiamento della WMM legati all'età.
Caratteristiche del campione
In recenti ricerche, sono stati analizzati dati di un grande studio che coinvolgeva quasi 5.000 partecipanti in due diversi momenti. Dopo aver escluso individui con determinate problematiche di salute, l'analisi finale si è concentrata su poco più di 2.600 partecipanti. I partecipanti avevano in media circa 62 anni all'inizio e poco più di 64 anni alla seconda misurazione.
Questi dati sono stati raccolti da più siti, permettendo di avere un campione diversificato e ampio per capire come la WMM cambia con l'età. Le informazioni genetiche dei partecipanti sono state incluse, consentendo ai ricercatori di ottenere PGRS per vari disturbi psichiatrici.
Come sono state condotte le scansioni MRI
Le scansioni MRI dei partecipanti sono state accuratamente preparate per raccogliere dati di imaging di alta qualità. Questo processo ha coinvolto la correzione per vari tipi di rumore e distorsioni che possono verificarsi durante la scansione. Sono stati applicati sei approcci diversi all'imaging di diffusione per garantire che venissero raccolti metriche complete. I dati sono stati poi standardizzati e proiettati in uno spazio comune per confrontarli efficacemente tra i partecipanti.
Analizzando i cambiamenti cognitivi
L'analisi non ha mostrato cambiamenti significativi nelle misure cognitive durante l'intervallo medio di due anni tra le scansioni. Tuttavia, osservando i cambiamenti globali nelle metriche della materia bianca, sono state notate delle differenze. La maggior parte delle metriche ha mostrato un certo grado di cambiamento nel tempo, indicando variazioni nella WMM man mano che i partecipanti invecchiavano.
Cambiamenti globali nella WMM
In generale, le metriche medie della materia bianca mostrano differenze tra i due momenti, con vari aspetti della WMM che aumentano o diminuiscono. In particolare, man mano che le persone invecchiavano, le metriche che indicano l'integrità della materia bianca tendevano a diminuire. D'altra parte, le misure di diffusività-quanto facilmente l'acqua si muove attraverso i tessuti cerebrali-tendevano ad aumentare con l'età.
Lo studio ha mostrato cambiamenti accelerati nelle metriche della WMM tra i partecipanti più anziani. Questo suggerisce che l'impatto dell'invecchiamento sulla materia bianca potrebbe diventare più pronunciato man mano che le persone invecchiano. Le aree del cervello responsabili di molte funzioni sembravano essere più colpite rispetto ad altre, in particolare quelle legate al movimento e alla coordinazione.
Cambiamenti regionali nella WMM
Esaminando specifiche aree del cervello, è stato trovato che quasi la metà delle caratteristiche della materia bianca è diminuita nel tempo, mentre circa un terzo ha mostrato aumenti. Alcune aree chiave, come il fornice, hanno mostrato cambiamenti significativi che potrebbero avere implicazioni per le funzioni cognitive.
Il fornice è fondamentale per la memoria ed è strettamente legato a varie condizioni di salute mentale. Altre regioni, come il corpo calloso, hanno mostrato anche modifiche notevoli, sottolineando la necessità di concentrarsi su queste aree specifiche in studi futuri.
Analisi a livello voxel
In un'analisi a livello voxel più dettagliata, sono stati osservati due principali modelli di cambiamento. Si è registrata una diminuzione globale nelle metriche di anisotropia frazionale, indicando un'integrità della materia bianca in declino nel complesso. Inoltre, diverse regioni hanno mostrato cambiamenti distintivi: alcune aree, particolarmente nei lobi frontali, hanno mostrato un aumento della diffusività, mentre altre hanno visto una diminuzione.
Questi risultati suggeriscono che l'invecchiamento della materia bianca potrebbe non essere uniforme nel cervello. Ogni regione potrebbe rispondere in modo diverso al processo di invecchiamento, e comprendere queste differenze può fornire spunti sulla salute del cervello man mano che le persone invecchiano.
Il ruolo della genetica
Esaminando come la genetica si relaziona ai cambiamenti nella WMM, è emerso un chiaro modello, sebbene con alcune limitazioni. Sebbene alcuni profili genetici associati a disturbi come ADHD e Alzheimer mostrassero collegamenti con i cambiamenti nella WMM, queste associazioni non erano sempre significative dopo la correzione per le multiple comparazioni.
Tuttavia, questa ricerca evidenzia specifiche aree del cervello che potrebbero essere particolarmente influenzate da fattori di rischio genetico associati ai disturbi psichiatrici. Il fornice e i peduncoli cerebrali si sono distinti in termini di connessioni con vari rischi genetici.
Limitazioni dello studio
Nonostante i preziosi spunti ottenuti, è necessario riconoscere diverse limitazioni. Lo studio si è concentrato su partecipanti di età superiore ai 40 anni, il che limita la generalizzazione dei risultati a popolazioni più giovani. Un'intervallo più lungo tra le scansioni aiuterebbe anche a chiarire meglio il processo di invecchiamento.
Il campione era prevalentemente composto da individui bianchi, il che limita l'applicabilità dei risultati a popolazioni più diverse. Inoltre, mentre i risultati forniscono informazioni utili, alcuni degli effetti associati erano piccoli, rendendo difficile trarre conclusioni forti.
Conclusione
In sintesi, questo studio offre uno sguardo su come la microstruttura della materia bianca cambi con l'età. Rivela un pattern di degrado nella materia bianca, particolarmente in determinate aree del cervello associate alle funzioni cognitive e alla salute mentale. I risultati supportano ulteriori ricerche su aree specifiche come il fornice e sui loro potenziali collegamenti con genetica e disturbi psichiatrici. Comprendere questi cambiamenti può aiutare negli sforzi futuri per affrontare il declino cognitivo e la salute del cervello man mano che le persone invecchiano.
Titolo: Distinct longitudinal brain white matter microstructure changes and associated polygenic risk of common psychiatric disorders and Alzheimer's disease in the UK Biobank
Estratto: During the course of adulthood and ageing, white matter (WM) structure and organisation are characterised by slow degradation processes such as demyelination and shrinkage. An acceleration of such ageing process has been linked to the development of a range of diseases. Thus, an accurate description of healthy brain maturation, in particular, in terms of WM features, provides a cornerstone in the understanding of ageing. We use longitudinal diffusion magnetic resonance imaging to provide an overview of WM changes at different spatial and temporal scales in the UK Biobank (UKB) (N=2,678; agescan1=62.38{+/-}7.23 years; agescan2=64.81{+/-}7.1 years). To examine the genetic overlap between WM structure and common clinical conditions, we tested the associations between WM structure and polygenic risk scores (PGRS) for the most common neurodegenerative disorder, Alzheimers disease, and common psychiatric disorders (uniand bipolar depression, anxiety, obsessive-compulsive, autism, schizophrenia, attention-deficit-hyperactivity) in longitudinal (N=2,329) and crosssectional UKB validation data (N=31,056). Global and regional single and multi-compartment fractional anisotropy, intra-axonal water fraction, and kurtosis metrics decreased [Formula], whereas diffusivity metrics, and free water increased with age [Formula], with the annual rate of WM change (ARoC) accelerating at higher ages for both global [Formula] and regional WM metrics [Formula]. Voxel-level trends indicated decreasing anisotropy, and variable spatial patterns for other diffusion metrics, suggesting differential changes in frontal compared to other brain regions. Although effect sizes were small [Formula], ARoC in middle cerebral peduncle WM had the strongest association with PGRS, especially for Alzheimers: [Formula]. PGRS were more strongly related to ARoC than cross-sectional measures (dscan1=0.03, dscan2=0.03, dvalidation=0.03). Our findings indicate spatially distributed WM changes across the brain, as well as distributed associations of PGRS with WM. Importantly, brain longitudinal changes reflected the genetic risk for disorder development better than the utilised cross-sectional measures, with regional differences giving more specific insights into gene-brain change associations than global averages.
Autori: Max Korbmacher, D. van der Meer, D. Beck, D. E. Askeland-Gjerde, E. N. Eikefjord, A. Lundervold, O. A. Andreassen, L. T. Westlye, I. I. Maximov
Ultimo aggiornamento: 2023-10-20 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.19.23297257
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.10.19.23297257.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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