JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

Здесь мы представляем протокол для оценки того, связаны ли различные типы тихих цереброваскулярных поражений с дефицитом в определенных когнитивных областях в когорте из 398 гипертоников пожилого китайца, используя комбинацию нейропсихологических тестов и многопоследовательного 3T-МРТ-сканирования.

Аннотация

Доказательства, накопленные за последнее десятилетие, доказали, что тихие цереброваскулярные поражения (SCL) и лежащие в их основе патогенные процессы способствуют снижению когнитивных функций у пожилых людей. Тем не менее, различные эффекты каждого типа поражений на когнитивные функции остаются неясными. Кроме того, данные исследований китайских пожилых людей с SCL скудны. В это исследование были включены и оценены 398 здоровых гипертоников пожилого возраста (средний возраст 72 года). Все участники должны были пройти батарею структурированной нейропсихологической оценки, включая тесты на прямой и обратный диапазон цифр, тест на модальности символьных цифр, тест Струпа, тест на беглость речи и монреальский когнитивный тест. Эти тесты использовались для оценки внимания, исполнительной функции, скорости обработки информации, языка, памяти и висуопространственной функции. Многопоследовательное 3T-МРТ-сканирование было организовано в течение одного месяца после нейропсихологической оценки для оценки нагрузки SCL. Церебральные микрокровоотделения (CMB) и тихие лакуны (SLs) были идентифицированы как строго мебарные CMB и SL или глубокие CMB и SLs в соответствии с их местоположением, соответственно. Аналогичным образом, гиперинтензии белого вещества (WMH) были разделены на перивентрикулярные WMH (PVH) и глубокие WMH (DWMH). Серия моделей линейной регрессии была использована для оценки корреляции между каждым типом SCL и отдельной областью когнитивных функций. Результаты показали, что CMB имеют тенденцию ухудшать познание, связанное с языком. Глубокие SL влияют на исполнительную функцию, но эта связь исчезла после контроля над другими типами SCL. PVH, а не DWMH, связаны с когнитивным снижением, особенно в исполнительной функции и скорости обработки. Сделан вывод о том, что различные аспекты СКЛ оказывают различное влияние на когнитивные функции у гипертоников пожилого китайца.

Введение

Тихие лакуны (СЛ), церебральные микрокровоотделения (CMB) и гиперинтенции белого вещества (WMH) называются тихими цереброваскулярными поражениями (SCL). Распознаются два типа WMH: перивентрикулярные WMH (PVH) и глубокие WMH (DWMH). SCL когда-то считались доброкачественными поражениями без клинического значения. После десятилетий исследований в настоящее время подтверждено, что SCL связаны с различными функциональными нарушениями и когнитивными дефицитами1,2. Тем не менее, последовательные доказательства по-прежнему ограничены в спектре и величине когнитивных эффектов различных типов SCL. Более того, лежащие в их основе механизмы неуловимы.

Большинство предыдущих исследований либо набирали пациентов больниц с тяжелыми заболеваниями3,4,5, либо включали участников с прогрессирующими заболеваниями мелких сосудов головного мозга6,7. Неоднородность участников среди различных исследований частично способствовала противоречивым результатам. Чтобы исключить эти мешающие факторы, мы провели текущее одноцентричное исследование в попытке дать четкую картину путем оценки относительно большой, чистой когорты, набранной из условий первичной медико-санитарной помощи. Кроме того, предыдущие исследования были преимущественно сосредоточены на одном или двух типах SCL и не полностью оценивали независимые связи между отдельными SCL и конкретными когнитивными функциями. Поэтому мы оценили различные типы SCL в текущем исследовании.

Нейропсихологические тесты широко используются для оценки когнитивной функции конкретных доменов. Они полезны для дифференциации между нормальным старением и ранними когнитивными нарушениями. Результаты правильно проведенной нейропсихологической оценки чувствительны при распознавании поведенческих и функциональных дефицитов. Была выбрана батарея структурированных нейропсихологических тестов, включая тесты на прямой и обратный диапазон цифр, тест на модальности символьных цифр (SDMT), тест Струпа, тест на беглость речи и Монреальский когнитивный тест (MoCA). Баллы этих тестов были сгруппированы и объединены для представления производительности в различных когнитивных областях8,9. Такой метод широко используется и экономит время. Основным недостатком является то, что различные нейропсихологические тесты могут частично пересекаться в их тестируемых областях. Более конкретной альтернативой является использование компьютерной оценки с хорошо спроектированными модулями, построенными с использованием системы E-Prime, которая занимает много времени и может не подходить для целей скрининга.

В заключение мы стремились оценить связь между бременем различных SCL и нарушениями различных когнитивных областей. Кроме того, сосудистые факторы риска и другие типы SCL контролировались для определения отдельного и независимого профиля когнитивных нарушений каждого типа SCL.

протокол

Протокол исследования был одобрен Советом по институциональному обзору Университета Гонконга / Управление больниц Гонконга Западного кластера (HKU / HA HKW IRB) для исследований на людях.

1. Участники

  1. Наберите здоровых пожилых китайских субъектов (от 65 до 99 лет, средний возраст 72 года) с историей гипертонии не менее 5 лет.
  2. Исключить участников с любым заболеванием, влияющим на когнитивную функцию и / или с любой инвалидностью, препятствующей завершению требуемой оценки, включая, но не ограничиваясь, инсультом, деменцией, энцефалитом, депрессией, сахарным диабетом и ишемической болезнью сердца.
  3. Сообщите участнику об объеме исследования до получения письменного согласия.

2. Нейропсихологическая оценка

  1. Организуйте интервью для каждого участника для проведения батареи нейропсихологических тестов, ориентированных на шесть когнитивных областей (таблица 1), и сбора демографических и клинических данных. Просмотрите медицинскую документацию участника, чтобы убедиться в достоверности соответствующей информации.
  2. Тесты диапазона цифр вперед/назад
    1. Подготовьте группы случайных последовательностей цифр возрастающей длины(рисунок 1А). Начните с трехзначной последовательности. Считывание последовательности цифр вслух со скоростью одна цифра в секунду. Попросите участника немедленно вспомнить последовательность цифр устно в тесте Forward digit span10.
    2. Чтобы участник вспоминал все более длинные последовательности цифр с еще одной цифрой каждый раз, когда участник успешно вспоминал последовательность цифр без каких-либо ошибок.
    3. Присвойте другую последовательность цифр той же длины, если участник потерпел неудачу в первом испытании определенной длины. Завершите тест, если участник снова потерпел неудачу. Прекратите тест также, когда участник провалился до трех раз в общей сложности.
    4. Запишите самую длинную длину последовательности цифр, которую участник успешно отозвал, без каких-либо ошибок.
    5. Начните с трехзначной последовательности и попросите участника вспомнить последовательность цифр в обратном порядке в тесте Back digit span. В противном случае выполните действия теста диапазона прямой цифры.
  3. Мока
    1. Администрирование MoCA с помощью проверенной версии. Используйте кантонскую версию для измерения глобальной когнитивной функции в нашем протоколе и построения составных баллов домена11,12.
    2. Задание на вербальное обучение MoCA: Прочитайте пять слов из разных категорий figure-protocol-2748 (как китайские иероглифы для лица, ткани, церкви, маргаритки и красного цвета в нашем протоколе, соответственно) участнику. Попросите участника немедленно вспомнить слова. Повторите чтение и немедленно вспомните второй раз. Напомните участнику о задержке отзыва через 5 минут. Присвойте одну точку каждому правильному слову во время отложенного отзыва.
    3. Задача moCA по именованию: Покажите фотографии трех животных (лев, носорог и верблюд в нашем протоколе) и попросите участника назвать их имена. Присвойте одну точку каждому правильному имени.
    4. Задание на повторение MoCA: Прочитайте простое предложение участнику и попросите участника немедленно повторить его. Повторите процедуру с более сложным предложением. Присвойте одно очко каждому правильному повторению.
    5. MoCA рисует кубическую задачу: Попросите участника скопировать куб, напечатанный на листе бумаги, в соседнем пустом месте. Назначьте одну точку, если куб скопирован правильно.
    6. MoCA рисует задачу часов: Попросите участника нарисовать циферблат часов со временем в 11:10. Назначьте по одному пункту для точного завершения циферблатов, чисел и указателей соответственно.
  4. Тест Струпа
    1. Используйте переведенную на китайский язык версию теста Струпа в нашем протоколе13.
    2. Сообщите участнику, чтобы он закончил три сеанса с 24 стимулами, напечатанными в четырех разных цветах в 6 рядах на листе бумаги(рисунок 1B). Начните с точек (подзадачи именования цветов), затем с четырех китайских иероглифов (значения, не связанного с каким-либо цветом; подзадачи нейтрального цвета) и, наконец, с четырех китайских иероглифов (значения, связанного с цветом, но в другом цвете, отличном от их значения, например, figure-protocol-4644 как китайский иероглиф для «красного», напечатанный зеленым; интерференционная подзадачи). Напомните участнику, чтобы он назвал цвет напечатанных стимулов (то есть зеленый, синий, желтый или красный) и не обращайте внимания на их значение.
    3. Позвольте участнику использовать первые 4 стимула в каждой сессии в качестве практики, чтобы обеспечить полное понимание правил. Укажите на любую ошибку на этапе практики и предложите участнику правильно назвать цвет.
    4. Напомните и поощряйте участника завершить оставшиеся 20 стимулов как можно быстрее и точнее. Запишите время, использованное участником для завершения каждой сессии (за исключением этапа практики).
  5. СДМТ
    1. Соедините от 1 до 9 цифр в числовом порядке с девятью несвязанными символами14.
    2. Распечатайте список из девяти символов в случайном порядке без соответствующих цифр(рисунок 1C). Попросите участника заполнить пробел правильно парной цифрой под каждым символом. Позвольте участнику проверять распечатанные пары для справки в любое время теста.
    3. Позвольте участнику попробовать заполнить первые 10 пробелов в качестве практики, чтобы обеспечить полное понимание правил. Укажите на любую ошибку на этапе практики и поощряйте участника быть правым.
    4. Напомните и призовите участника заполнить пробел как можно быстрее и точнее в течение следующих 90 секунд. Запишите количество правильных ответов в записанном SDMT.
    5. Продолжайте тест, но попросите участника указать правильно сопряженную цифру в устной форме. Запишите количество правильных ответов в пероральном СДМТ.
  6. Беглость устной речи
    1. Попросите участника предоставить устный список имен, принадлежащих к каждой из трех категорий (т.е. животных, овощей и фруктов) отдельно в течение одной минуты для каждой категории15.
    2. Запишите общее количество имен для каждой категории.

3. Получение МРТ и визуальный рейтинг SCL на МРТ

  1. Выполните многопоследовательное МРТ-сканирование 3-Tesla для участника, используя параметры и включая последовательности, обобщенные в таблице 2. Завершите МРТ-сканирование в течение одного месяца после нейропсихологической оценки.
  2. Идентифицируйте и визуально оценивайте SCL на МРТ в соответствии со стандартными критериями опытными оценщиками анонимным образом. Обеспечьте хорошую внутри- и межрейтовую надежность.
  3. Используйте T1-взвешенные и ослабленные жидкостью изображения инверсионного восстановления (FLAIR) для идентификации СЛ (в виде гипоинтенсовых очагов диаметром 2-15 мм на обеих последовательностях, обычно с гиперинтенцией на изображениях FLAIR) и их расположения(рисунок 2A). Повторно подтвердите SL на Т2-взвешенных изображениях (как гиперинтензионные очаги в тех же местах).
    1. Исследуйте все области мозга в заранее определенном порядке от передней до задней и от одной стороны к другой, чтобы избежать каких-либо упущений (т. Е. Начиная от лобной доли, островной доли, базального ганглия, таламуса, височной доли, теменной доли, затылочной доли, мозжечка и, наконец, до ствола мозга, и начиная с левой стороны, а затем с правой стороны).
  4. Используйте взвешенную по восприимчивости визуализацию (SWI) для идентификации CMB (в виде пунктуационных или небольших круглых/овальных очагов hypointense диаметром 2-10 мм) и их расположения(рисунок 2B). Разделите всю область мозга на 7 анатомических мест (т.е. кора и серо-белое соединение, подкорковое белое вещество, базальные ганглии серого вещества, внутренняя и внешняя капсула, таламус, ствол мозга и мозжечок) в соответствии со шкалой Микрообрыва Мозга Наблюдателя (БОМБЫ)16.
  5. Обозначьте SLs и CMB как строго ломбарные SLs и CMB соответственно, когда они ограничены ломбарной белой материей. Обозначить их как глубокие СЛЛ и КМБ соответственно, когда наблюдаются глубокие или инфратенториальные поражения с дополнительными крупными поражениями и без них17,18.
  6. Используйте T2-взвешенные и FLAIR изображения для идентификации WMH (двусторонние, почти симметричные гиперинтензионные области)(рисунок 2C). Повторно подтвердите WMH на изображениях, взвешенных по T1 (в виде изоинтензийных или гипоинтенсовых областей в тех же местах). Распознайте PVH и DWMH отдельно. Используйте шкалу Фазекаса для оценки серьезностиWMHs 19.
  7. Оцените PVH, появляющиеся как «колпачки» или карандашную подкладку, гладкий «гало» и нерегулярный сигнал, распространяющийся в темное белое вещество, как классы 1, 2 и 3 соответственно. Оцените DWMH, появляющиеся как пунктатные очаги, небольшие прилегающие участки и большие прилегающие участки как класс 1, 2 и 3 соответственно.

4. Статистический анализ

  1. Выполните все анализы с помощью статистического пакета SPSS 22.0 для MacBook.
  2. Преобразуйте оценку участника для каждого теста с помощью преобразования z:
    figure-protocol-10019
  3. Инвертируйте результаты тестов Stroop, чтобы более высокий балл представлял лучшую производительность.
  4. Рассчитайте составной балл для каждой когнитивной области, усреднив среднюю оценку z всех компонентных тестов в одной и той жеобласти 8,9:
    Составной балл для исполнительной функции = (z балл обратного диапазона цифр + z балл интерференции Струпа + z балл беглости речи) / 3
  5. Используйте модели линейной регрессии для изучения связи между каждым типом SCL и когнитивной функцией, с поправкой на возраст, пол и образовательный уровень. Выполните дальнейшие анализы после корректировки сосудистых факторов риска, если выявлены значимые ассоциации.
  6. Провести дополнительные анализы после дальнейшей корректировки для других типов SCL с целью оценки независимости связи между нагрузкой конкретного типа SCL и познанием.

Результаты

Средний возраст 398 участников составил 72,0 (от 65 до 99, SD = 5,1) лет, а мужчин было 213 (53,5%; Таблица 3). В таблице 4 обобщены результаты нейропсихологической оценки. Только 5 участников имели все четыре типа SCL. Один или несколько типов SCL были обнаружены у 169 (42,5%) ?...

Обсуждение

В исследовании мы объединили результаты батареи нейропсихологической оценки и результаты многопоследовательного МРТ-исследования для оценки влияния различных типов SCL на различные когнитивные функции. Были рассмотрены основные типы SCL (т.е. CMB, SL и WMH). Поскольку предыдущие исследовани...

Раскрытие информации

Авторы не имеют права заявлять о конфликте интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана фондами сопоставления и пожертвования (Cerebrovascular Research Fund, SHAC Matching Grant, UGC Matching Grant и Dr. William Mong Research Fund in Neurology, присужденный профессору R.T.F. Cheung).

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
3T MRIPhilips Medical Systems

Ссылки

  1. Jokinen, H., et al. Incident lacunes influence cognitive decline: the LADIS study. Neurology. 76 (22), 1872-1878 (2011).
  2. Lawrence, A. J., et al. Longitudinal decline in structural networks predicts dementia in cerebral small vessel disease. Neurology. 90 (21), e1898-e1910 (2018).
  3. Chen, Y. K., et al. Atrophy of the left dorsolateral prefrontal cortex is associated with poor performance in verbal fluency in elderly poststroke women. Neural Regeneration Research. 8 (4), 346-356 (2013).
  4. Dufouil, C., et al. Severe cerebral white matter hyperintensities predict severe cognitive decline in patients with cerebrovascular disease history. Stroke. 40 (6), 2219-2221 (2009).
  5. Mungas, D., et al. Longitudinal volumetric MRI change and rate of cognitive decline. Neurology. 65 (4), 565-571 (2005).
  6. Benjamin, P., et al. Lacunar Infarcts, but Not Perivascular Spaces, Are Predictors of Cognitive Decline in Cerebral Small-Vessel Disease. Stroke. 49 (3), 586-593 (2018).
  7. Carey, C. L., et al. Subcortical lacunes are associated with executive dysfunction in cognitively normal elderly. Stroke. 39 (2), 397-402 (2008).
  8. Zi, W., Duan, D., Zheng, J. Cognitive impairments associated with periventricular white matter hyperintensities are mediated by cortical atrophy. Acta Neurologica Scandinavica. 130 (3), 178-187 (2014).
  9. Vernooij, M. W., et al. White Matter microstructural integrity and cognitive function in a general elderly population. Archives of General Psychiatry. 66 (5), 545-553 (2009).
  10. Blackburn, H. L., Benton, A. L. Revised administration and scoring of the digit span test. Journal of Consulting and Clinical Psychology. 21 (2), 139-143 (1957).
  11. Hachinski, V., et al. National Institute of Neurological Disorders and Stroke-Canadian Stroke Network vascular cognitive impairment harmonization standards. Stroke. 37 (9), 2220-2241 (2006).
  12. Wong, A., et al. The Validity, Reliability and Utility of the Cantonese Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in Chinese Patients with Confluent White Matter Lesions. Hong Kong Medical Journal. 14 (6), (2008).
  13. Lee, T. M., Chan, C. C. Stroop interference in Chinese and English. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology. 22 (4), 465-471 (2000).
  14. Gawryluk, J. R., Mazerolle, E. L., Beyea, S. D., D'Arcy, R. C. Functional MRI activation in white matter during the Symbol Digit Modalities Test. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 589 (2014).
  15. Chiu, H. F., et al. The modified Fuld Verbal Fluency Test: a validation study in Hong Kong. The Journals of Gerontology, Series B: Psychological Sciences and Social Sciences. 52 (5), P247-P250 (1997).
  16. Cordonnier, C., et al. improving interrater agreement about brain microbleeds: development of the Brain Observer MicroBleed Scale (BOMBS). Stroke. 40 (1), 94-99 (2009).
  17. Poels, M. M., et al. Cerebral microbleeds are associated with worse cognitive function: the Rotterdam Scan Study. Neurology. 78 (5), 326-333 (2012).
  18. Yamashiro, K., et al. Cerebral microbleeds are associated with worse cognitive function in the nondemented elderly with small vessel disease. Cerebrovascular Diseases Extra. 4 (3), 212-220 (2014).
  19. Fazekas, F., Chawluk, J. B., Alavi, A., Hurtig, H. I., Zimmerman, R. A. MR signal abnormalities at 1.5 T in Alzheimer's dementia and normal aging. American Journal of Roentgenology. 149 (2), 351-356 (1987).
  20. Zhang, M., et al. Distinct profiles of cognitive impairment associated with different silent cerebrovascular lesions in hypertensive elderly Chinese. Journal of the Neurological Sciences. 403, 139-145 (2019).
  21. Arboix, A., Roig, H., Rossich, R., Martinez, E. M., Garcia-Eroles, L. Differences between hypertensive and non-hypertensive ischemic stroke. European Journal of Neurology. 11 (10), 687-692 (2004).
  22. Grau-Olivares, M., et al. Progressive gray matter atrophy in lacunar patients with vascular mild cognitive impairment. Search Results. 30 (2), 157-166 (2010).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

170

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены