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杨怡饰大肠埃文斯,玛丽亚·j·Knol,佩特拉Schwingenschuh,凯瑟琳Wittfeld,希拉尔萨马,m . Arfan伊,Florian Dubost,Kimberlin m·h·范Wijnen,佩特拉Katschnig,Pinar Yilmaz,玛伦德Bruijne,穆罕默德有,克里斯托弗•陈,snoke兰格,亨利Volzke,m . Kamran伊,汉斯·j .主观能动性,莱因霍尔德施密特,亚当斯Hieab第三世,Meike w . Vernooij
第一次出版2022年10月17日, DOI: https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000201349
杨怡饰大肠埃文斯
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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玛丽亚·j·Knol
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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佩特拉Schwingenschuh
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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凯瑟琳Wittfeld
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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希拉尔萨马
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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m . Arfan伊
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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Florian Dubost
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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Kimberlin m·h·范Wijnen
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佩特拉Katschnig
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Pinar Yilmaz
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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玛伦德Bruijne
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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穆罕默德有
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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克里斯托弗•陈
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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snoke兰格
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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亨利Volzke
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m . Kamran伊
从临床遗传学(T.E.E.的部门,M.J.K.,H。H。H。一个。), Radiology and Nuclear Medicine (T.E.E., F.D., K.M.H.W., P.Y., M.B., H.H.H.A., M.W.V.), Epidemiology (M.J.K., M.A.I., P.Y., M.K.I., M.W.V.), and Neurology (M.K.I.), Erasmus MC, Rotterdam, the Netherlands; Department of Neurology (P.S., P.K., R.S.), Medical University of Graz, Austria; German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) (K.W., M.H., H.J.G.), Site Rostock/Greifswald; Department of Psychiatry and Psychotherapy (K.W., H.J.G.) and Institute of Diagnostic Radiology and Neuroradiology (S.L.), University Medicine Greifswald, Germany; Department of Pharmacology (S.H., C.C.), National University of Singapore; Memory Aging & Cognition Centre (MACC) (S.H., C.C., M.K.I.), National University Health System, Singapore; Saw Swee Hock School of Public Health (S.H.), National University of Singapore; Department of Biomedical Data Sciences (F.D.), Stanford University, CA; J. Philip Kistler Stroke Research Center (P.Y.), Department of Neurology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston; The Machine Learning Section (M.B.), Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark; Neuroimage Analytics Laboratory (NAL) and the Biggs Institute Neuroimaging Core (BINC) (M.H.), Glenn Biggs Institute for Alzheimer's and Neurodegenerative Diseases, University of Texas Health Science Center San Antonio (UTHSCSA), TX; and Latin American Brain Health (BrainLat) (H.H.H.A.), Universidad Adolfo Ibáñez, Santiago, Chile.
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汉斯·j .主观能动性
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莱因霍尔德施密特
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亚当斯Hieab第三世
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Meike w . Vernooij
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的决定因素在普通人群中血管周的空间
个人参与者池队列分析数据
杨怡饰E。埃文斯,玛丽亚·J。Knol,佩特拉Schwingenschuh,凯瑟琳Wittfeld,萨马希拉,m . Arfan伊克,弗洛里安Dubost,Kimberlin m . H。范Wijnen,佩特拉Katschnig,PinarYilmaz,玛莲de Bruijne,穆罕默德有,克里斯多夫陈,snoke兰格,亨利Volzke,m . Kamran伊克,汉斯·J。主观能动性,莱因霍尔德施密特,Hieab第三世亚当斯,Meike W。Vernooij
首页 2023年1月, One hundred. (2) e107-e122; DOI:10.1212 / WNL.0000000000201349

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背景和目标血管周的空间(pv)出现脑小血管疾病的标记(CSVD),但他们的决定因素的研究一直受到冲突的结果从小型单一使用异构评级方法的研究。在这项研究中,因此,我们旨在识别pv负担的决定因素汇集分析多个群组研究使用1和谐pv评级方法。

方法个人从10以人群为基础的群组研究与成人参与者Virchow-Robin统一神经成像的空间扩大协会和英国生物库包括在内。在核磁共振扫描,我们计算pv 4大脑区域(中脑、海马、基底神经节和中枢semiovale)根据一个统一的评级和验证协议,手动和自动使用深学习算法。作为潜在的决定因素,我们认为是人口统计,心血管危险因素,APOE基因型和其他成像CSVD的标志。负二项回归模型来检验这些因素和pv数之间的关系。

结果总共有39976个人,包括(20 - 96岁)。pv的平均数量在4地区增加的20年(0 - 1 pv)到90岁(2 - 7日pv)。男人有更多的中脑的pv(或(95%置信区间)= 1.13(1.08 - -1.18)相比,女性),但海马pv (0.82 [0.81—-0.83])。高血压,尤其是舒张压,与更多的pv所有地区(1.04 - -1.05)之间的口服补液盐。海马pv显示高数与高密度脂蛋白胆固醇水平(1.02[1.01—-1.02]),血糖水平(1.02 [1.01—-1.03])APOEε4-alleles (1.02 [1.01—-1.04])。体积和此外,白质高密度的陷窝在多个区域与pv,但最强烈的基底神经节(1.13(1.12 - -1.14)和1.10(1.09 - -1.12),分别)。

讨论各种因素与pv的负担,在特定区域部分,指向一个多因子的来源除了可以从PVS-related预期风险因素概要文件。这项研究强调了人口神经成像研究协作的力量。

术语表

asp=
奥地利中风预防研究;
身体质量指数=
身体质量指数;
CSVD=
脑小血管疾病;
edi=
在新加坡痴呆的流行病学;
天赋=
fluid-attenuated反转恢复;
高密度脂蛋白=
高密度脂蛋白;
国际刑事法庭=
组内相关系数;
ICV=
颅内体积;
pv=
血管周的空间;
RS=
鹿特丹的研究;
船=
在波美拉尼亚的健康研究;
UKB=
英国生物库;
WM=
白质;
研究负责人=
WM hyperintensity

血管周的空间(pv)是充满液体的空间封装穿透大脑血管。pv建议为细胞外垃圾处理是至关重要的在大脑中流体的运动和排水。这些pv扩张,这样他们可以成为可见的MRI作为空间与脑脊液信号强度相似。这样的pv可以发生在大脑但更经常出现在白质(WM)和深部灰质。1这些地区差异被认为是部分由于形态因素,地区差异等的复合膜封闭pv,2和穿透血管的分支和口径的变化。3除了这些形态的因素,然而,人们相信pv在不同地点可能反映不同的病因。

尽管pv最初被认为是一个微不足道的发现,最近与正常老化4而且神经疾病,包括中风、脑小血管疾病(CSVD),5,- - - - - -,9阿尔茨海默病,10,11偏头痛,12和多发性硬化症。13,14反映相关的各种疾病,研究出现了广泛的pv决定因素。主要重点是老龄化,心血管危险因素,和MRI CSVD的标志。1,3,5,8,15,- - - - - -,22此外,一些研究调查了与炎症标记物,脑淀粉样血管病和脑脊液生物标记。6,23,24最近探索基因组pv也公布了有趣的见解与神经退行性疾病和基因重叠区域可变性。25,26然而,先前的研究使用不同的方法来评估pv,加上经常小样本,导致冲突的结果很难解释。此外,大多数研究只报告1或2区域,主要是基底神经节和WM。中脑,在较小程度上,海马体通常缺席等级量表包含pv尽管频繁。最后,大多数研究结果相比并没有在不同的种族。

在这里,我们调查潜在的决定因素的pv 4的大脑区域,即中脑、海马、基底神经节,和中枢semiovale。我们进行了汇总分析10以人群为基础的群组研究近40000人,所有应用统一的评级和验证方法或自动检测算法基于上述评级方法,27,- - - - - -,29日人口因素和研究协会,心血管危险因素,APOE基因型和核磁共振成像标记区域的pv负担。此外,我们对自我进行分层种族进行初步探索这些协会是否跨民族不同。我们假设微分pv的潜在决定因素之间的关联和pv数在不同的大脑区域。

方法

本研究提出了一个示意图概述图1。

图1
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图1 概述图显示本研究的设计

缩写:asp =奥地利中风预防研究;ASPS-Fam =奥地利中风预防家庭研究;edi =在新加坡痴呆的流行病学;RS =鹿特丹研究;船=研究波美拉尼亚的健康状况;UKB =英国生物库。

研究人群

本研究进行的统一神经成像Virchow-Robin空间扩大的财团,以人群为基础的群组研究之间的协作,补充由英国生物库(UKB)。30.,31日本研究包括来自奥地利中风预防研究的对象(asp)、asp家族研究(ASPS-Family),在新加坡痴呆的流行病学研究(中国edi和edi马来语),鹿特丹的研究(RS1,平日和RS3),32,33波美拉尼亚的研究健康研究(船和SHIP-Trend),和UKB。31日对这些研究提出了更详细的信息表1和eTable 1 (links.lww.com/WNL/C400)。

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表1

研究人口的特征

标准协议的审批、登记和病人同意

个人研究当地的机构审查委员会批准或伦理委员会(补充信息)。从所有参与者获得书面知情同意。

图像采集

不同的核磁共振扫描仪和协议被用来获取图像,如前所述。30.,34总之,ASPS-family MRI磁场强度,edi, UKB 3 t,而所有其他研究使用1.5 t。所有研究t1, t2加权,fluid-attenuated反转恢复序列(天赋),除了UKB,船,和SHIP-Trend没有t2加权序列可用。主要评级序列的切片厚度介于1.0和5.5毫米之间。更详细的信息在核磁共振扫描仪和协议提出了eTable 2 (links.lww.com/WNL/C400)。

pv评级

pv评级被执行在所有组根据1验证标准化手册评级方法或自动提取方法在此基础上(RS3和UKB)。27,- - - - - -,29日,35主要评级序列是t2加权序列以外的所有研究船,SHIP-Trend, UKB, t1序列。

手工测量,我们此前就已使用t1影像检查的影响作为主要的评级在t2加权像序列,发现一个可靠性高使用(平均组内相关系数(ICC) = 0.8)。30.我们统计了pv 1和3毫米之间。评级进行4大脑区域:中脑、海马、基底神经节,和中枢semiovale。后者2区域,大可以港数以百计的pv,只有一个被评为。基底神经节,这是在前连合的高度,semiovale善存,这是10毫米心室之上。在asp培训调查人员认为pv, ASPS-Family (C.G.,P.K.,另外R.S.,and T.P.), EDIS (S.H.), RS1, RS2, SHIP, and SHIP-Trend (H.H.H.A.) at each participating center, with good to excellent interrater and intrarater reliability, ICC 0.62–0.82 and >0.8, respectively.27病变的大小和形状,以及存在hyperintense天赋图像边缘,被用来区分pv和陷窝。

自动化方法训练中使用上述手动评级RS1和卢比。这种方法是应用/地区和为该地区提供了pv数。28,29日最初,这个方法是开发和测试使用t2加权序列,获得可以高于0.8的所有地区。28之后,该方法训练和测试使用t1影像(均方误差区别T2方法;0.5 5)。当应用于UKB,中脑的t1加权方法产生不可靠的结果,导致这个地区的排斥。全部细节与之前描述的自动化方法已经彻底。28,29日

评估的决定因素

我们调查了一系列潜在的决定因素,包括人口统计,心血管危险因素,APOE基因型和核磁共振成像标记。之所以选择这些因素,因为他们的建议与pv的先前的研究。8我们还包括其他的风险因素与pv CSVD标记,因为它们知道重叠。22

我们第一次看到时代在扫描的时候,性别和受教育程度。Cohort-specific教育类别记录了多年的教育使比较成为可能。我们测量收缩压和舒张压(BP)和计算脉冲压力,2之间的区别。血液样本被用来测量水平的总胆固醇、高密度脂蛋白(HDL)胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇,甘油三酯和血糖。人编码根据他们的地位从来没有吸烟,前或吸烟者。APOE基因分型结果进行使用TaqMan化验,除了船,SHIP-Trend, UKB,估算基因分型检测。磁共振成像标记,研究了包括可见假定血管起源和皮质梗塞,根据既定的标准评价。36组织卷自动确定使用几种分割算法。37,- - - - - -,40为此,体素分为灰质,WM, WM hyperintensities(负责人),和CSF,所有体素在单个类总结获得卷。颅内卷(ICV)的总量。鉴于不同的分割方法,群内的所有卷第一次标准化,随后集中。UKB另外分层使用自我报告的种族(欧洲、亚洲和非洲)编码的数据字段21000(白,亚洲或亚洲英国和中国,黑色或黑色的英国,分别)。

统计分析

分析了pv数/地区与因变量zero-inflated负二项回归模型,考虑到他们的使用概率分布离散性质和多余的零。每一个决定因素是建模为一个独立的变量以及其他协变量。帮助之下,所有因素都标准化,除了年龄,性别,多年的教育、吸烟状况、皮质梗死和陷窝APOE基因型。调整了年龄和性别分析和体积为ICV另外措施。而且舒张压和收缩压心血管分析是进一步调整,胆固醇、体重指数(BMI)和葡萄糖。此外,我们探讨是否心血管风险因素(即收缩压和舒张压、胆固醇、体重指数和葡萄糖)和MRI标记(例如ICV,陷窝、皮质梗死和负责人卷)被建模与pv数相关独立起来。随机效应的战友都纳入模型。考虑到潜在的决定因素的数量测试在这项研究中,我们还指示哪些变量生存Bonferroni调整为多个测试,对应p< 0.0026(0.05/19变量)。分析中国在SHIP-Trend和edi数据集不一致符合负二项回归模型,主要在中脑;因此,这些分析都被省略了。然而这些数据都包括在完整的汇总分析。所有分析R(3.4.1版)使用“glmmADMB”包。

数据可用性

这个研究中的数据可以在这篇文章,作者以合理的补充材料或请求。

标准协议的审批、登记和病人同意

asp的机构审查委员会批准的格拉茨医科大学的。edi是通过相关的制度伦理审查委员会(国家医疗集团领域特定审查委员会和SingHealth中央集权制度审查委员会)。RS已经批准的机构审查委员会(医学伦理委员会)的伊拉斯谟医学中心的审查委员会和荷兰卫生部、福利和体育运动。船被格赖夫斯瓦尔德大学的伦理委员会批准。UKB从西北多中心研究伦理委员会批准为研究组织银行批准。

结果

研究人群

的人口特征特约网站介绍表1。39976名参与者年龄范围很广,从20岁到96岁,18922(47.3%)人。大多数欧洲血统的参与者(97.2%),但这项研究还包括从2人亚洲人人口,UKB,包括1.8%欧洲以外的自述。

pv的总患病率为98%,而使用特定地区的患病率估计59%(中脑),90%(海马),92%(基底神经节)和95%(中枢semiovale)。当排除自动化程序,pv的总患病率为90%区域估计要低得多,即52%(中脑),69%(海马),64%(基底神经节)和73%(中枢semiovale) (eTable 3,links.lww.com/WNL/C400)。

人口统计资料

首先,我们研究了人口因素与pv。图2各年龄段和性别趋势显示的pv数4的大脑区域。手动pv数内大部分地区更高额定数据集除了中脑(eFigure 1,links.lww.com/WNL/C398)。更高的年龄与更多的pv在所有地区,最大的影响在基底神经节(或每十年(95%置信区间)= 1.29[1.28 - -1.30])与其他地区相比1.06和1.22之间(ORs) (eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。男人有更多的pv中脑(1.13[1.08—-1.18]),椎体semiovale(1.06[1.04—-1.07]),和基底神经节(1.02[1.00—-1.03]),而他们在海马体(0.82[0.81—-0.83]),特别是在老年。多年的教育与更多的pv有关中枢semiovale(1.01[1.00—-1.01])和海马(1.00 [1.00—-1.01])。森林土地所有效应估计,每个站点和汇集,所示图3。

图2
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图2 不同年龄组和性别趋势的pv数4的大脑区域

意味着整个寿命在4项pv大脑区域:中脑(A),海马体(B),基底神经节(C)和中枢semiovale (D)。意思是pv数人描绘的广场,和pv数对女性是描述三角形。缩写:pv =血管周的空间。

图3
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图3 一些具体和集中人口因素之间的关联和pv的数量4大脑区域

森林图显示优势比相应的95%置信区间对人口因素之间的关联和pv数在4大脑区域,从10个人网站和汇总分析。*了多个测试校正(p< 0.05/19)。缩写:pv =血管周的空间。

心血管危险因素

接下来,我们研究了心血管疾病的风险因素之间的关系和pv数(图4;eFigure 2,links.lww.com/WNL/C398;eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。更高的英国石油公司与更多的pv在所有地区,最大的对舒张压的影响。对于其他心血管危险因素,重大协会主要是高密度脂蛋白胆固醇(海马体,1.02 (1.01 - -1.02);中脑,1.03 (1.00 - -1.05);椎体semiovale 1.01[1.01 - -1.02])和血糖水平(海马体,1.02 (1.01 - -1.03);基底神经节,1.01 [1.00 - -1.02])。此外,有一个更高水平的总胆固醇和椎体之间的关联semiovale pv(1.01[1.00—-1.02])和较高的BMI和基底神经节的pv(1.01[1.00—-1.02]),椎体semiovale (1.01 [1.00—-1.02])。目前的吸烟与低项海马体pv (0.90 [0.87—-0.93])。前吸烟但是显示较低的一个关联项海马体pv(0.97[0.96—-0.99]),但高计数在基底神经节内pv (1.02 [1.00—-1.04])。

图4
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图4 合并心血管风险因素之间的关联和pv的数量4大脑区域

森林图显示优势比相应的95%置信区间的心血管风险因素之间的联系和pv数4的大脑区域。浅颜色对应于汇总分析包括手动评级,和深色对应汇集分析包括手动和自动评级。*幸存下来的多个测试校正(p< 0.05/19)。缩写:pv =血管周的空间。

额外的调整为其他心血管疾病的风险因素后,与舒张BP仍显著(eFigure 3,links.lww.com/WNL/C398;eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。

APOE基因型

我们也调查的影响APOE基因型pv数(图5;eFigure 4,links.lww.com/WNL/C398;eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。最重要的协会被确认为ε3 /ε4运营商和海马pv (1.03 [1.01—-1.05])。此外,ε4-alleles之间有剂量依赖性效应和海马体pv每个等位基因(1.02[1.01—-1.04]),但这不是重要的其他地区。类似的效果估计被发现对心血管风险因素调整后(eFigure 5)。

图5
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图5 池之间的关联APOE基因型和pv的数量4大脑区域

森林图显示优势比相应的95%置信区间之间的关系APOE基因型和pv数4的大脑区域。浅颜色对应于汇总分析包括手动评级,和深色对应汇集分析包括手动和自动评级。*幸存下来的多个测试校正(p< 0.05/19)。缩写:pv =血管周的空间。

核磁共振成像标记

最后,我们探讨了MRI标记与pv数(图6;eFigure 6,links.lww.com/WNL/C398;eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。负责人体积和可见的存在都与更多的pv多个脑区,与基底神经节的作用最强(1.14(1.13 - -1.14)和1.10(1.09 - -1.12),分别)。皮质梗塞的出现也伴随着更多的基底神经节pv (1.04 [1.02—-1.05])。进一步协会之间存在较大的灰质体积和海马的pv(1.05[1.04—-1.07]),椎体semiovale (1.07 [1.06—-1.09])。WM,大卷少与基底神经节pv(0.98[0.97—-1.00])和更多的pv的其它地区,特别是在中脑(1.23 [1.14—-1.32])。

图6
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图6 池之间的关联MRI标记和pv的数量在4大脑区域

森林图显示优势比相应的95%置信区间的MRI标记之间的联系和pv数4的大脑区域。浅颜色对应于汇总分析包括手动评级,和深色对应汇集分析包括手动和自动评级。*了多个测试校正(p < 0.05/19)。pv =血管周的空间

额外的心血管风险因素调整后,大多数协会保持相似或略加强(eFigure 7,links.lww.com/WNL/C398;eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。当模型中还包括其他核磁共振成像标记,最影响减弱除了负责人之间的关系和海马的pv(1.16[1.13—-1.20])和基底神经节(1.17[1.15—-1.20])和WM和基底神经节之间pv (0.95 [0.92—-0.98]) (eFigure 8;eTable 4)。它是感兴趣的影响的方向改变了WM体积之间的关系和中枢semiovale pv (0.96 [0.93—-1.00])。

敏感性分析

当只包括与手动pv数,研究影响估计大部分都是强(图3 - 6;eTable 4,links.lww.com/WNL/C400)。一些关系甚至显示相反的效果,如灰质体积之间的关系和中枢semiovale pv(手动只有0.86(0.82 - -0.91)和总池1.07 [1.06 - -1.09])。这些相反的效应也看到BMI和海马之间的pv(手动只有1.04(1.02 - -1.07)和总池0.99 [0.98 - -0.99])。患病率的差异也见过,很少变化在不同的年龄段内自动量化设置(eFigure 1,links.lww.com/WNL/C398)。之间的关联个人年龄超过60岁和60岁以下没有显著差异(eFigure 9)。

比较各个种族的流行时,更高的pv数在海马体和中枢semiovale观察参与者的一个非洲种族,特别是60岁以上的年龄层(eFigure 10,links.lww.com/WNL/C398)。对于大多数决定因素和pv数之间的关系,结果没有显著差异(eFigure 11)。然而观察差异之间的关系性和中枢semiovale pv, pv数较高的男性在欧洲和亚洲的子组,但低计数在非洲小组(非洲欧洲1.07(1.06 - -1.09),0.81(0.68 - -0.96),和亚洲1.06 [0.93 - -1.19])。进一步的差异被认为的关联APOE基因型,重大关系ε4 /ε4运营商和中枢semiovale pvε4-allele剂量和海马体pv只观察到在亚洲集团(2.24(1.25 - -4.01)和1.17(1.01 - -1.36),分别)。

讨论

pv一直在猜测扩大应对各种脑部疾病。pv的决定因素的研究一直局限于相对较小的单站点调查和广泛使用不同的方法,很难区分真正的关联从错误和/或有偏见的结果。多点分析结果以人群为基础的群组研究展示这个引人注目的是,从个人网站与变量结果收敛到一个可靠的pv决定因素的整体图片。我们发现增加年龄与pv整个大脑,有针对性,而其他决定因素包括性别、心血管危险因素,APOE基因型和MRI CSVD的标志。我们的研究结果支持了这样的观点,即pv有多因子的起源和强调协作的力量。

所有调查的因素,年龄是最重要的pv决定因素之一。尽管pv可以看到即使在最小的参与者在他们二十出头,pv数急剧增加是明显的从40岁,尤其是在手动额定数据。pv在不同地区的患病率在7.5%至98%之间根据年龄和在47%至100%之间,整个大脑。其他三个人群为基础的研究报告称,各种各样的数据大相径庭,即16%(平均年龄76岁),4187.5%(平均年龄72岁),3和100%(平均年龄73岁)。1这些大的差异可能反映非均质性的方法,即等级量表和因素相关核磁共振扫描仪,如磁场强度、序列和图像分辨率。阈值定义的pv大小也不同,1,3,41导致更高的高分辨率图像估计。1我们发现年龄的影响最强的基底神经节(或每十年= 1.29)与其他地区相比口服补液盐(1.06 - -1.22),代表的一个显著区别pv增加各地区在同一时期。这是符合鼠标和队列研究的荟萃分析研究发现地区差异的pv应对老龄化。2,8这表明,而不是共享进程导致更多的pv整个大脑,可能有专门病理因素在某些地区。

一个显著区域的因素是性别,我们报告一些新奇的发现。男人有更多的pv中脑,地区,性别差异已经对其结构和功能进行了描述。42中脑是重要的电机控制和认知,但又pv仍然可以理解和大多案例报告的主题。一项研究没有发现与中脑pv的协会,但infratentorial所有区域汇集在一起。3在研究中,女性有更高的皮层下WM pv分数,而一项研究在中国男性中风患者报告更高的分数。15我们发现中枢semiovale显著的性别差异,男性的pv,符合先前的研究发现更高的WM pv卷。43相比之下,女性更多的海马pv视为观察。15我们没有确定任何性别差异在基底神经节,符合大多数以前的研究,3,5,15但与1研究发现男性更pv。1性别差异可能是由于大脑发育的差异,但比较男人和女人之间的pv的形态和功能方面仍有待公布。此外,在今后的生活中最明显的差异,表明微分对老年性大脑疾病的易感性。根据女性的阿尔茨海默病的风险更高,有趣的是,他们有更多的海马体pv和一定程度上的中枢semiovale pv因为amyloid-β不成比例地沉积在海马和皮层组织。44,45另一个值得注意的发现是负吸烟和海马体pv数之间的联系。先前的研究是不确定这种关系,但建议没有联系。4因此,进一步的研究是需要复制这个发现并探索可能的潜在的病理生理机制。

我们还发现收缩压高,尤其是舒张,BP与pv。高BP也被其他相关CSVD标记,包括研究负责人、梗塞,microbleeds;这包括收缩压和舒张压差之间的联系英国石油公司的报告。46,47对舒张压越强,而不是收缩,表明,BP的下界是更重要的pv放大。一个可能的解释是,不断提高舒张压会导致更大的液体外渗到血管周的空间或者阻止足够的液体返回到血液中(收缩压后脉冲)。古铁雷斯et al。3建议pv背后可能出现血管口径大的下降,使小血管更大的使用和机械力,这种情况对动脉基底神经节和脑干。尽管先前的研究已经报道高BP和高血压8行列式的pv严重性在基底神经节,3,16我们小说发现中脑pv提供进一步支持这一假说。然而,脉压,作为衡量BP的悸动的分量,没有pv数紧密相关。未来的研究应该使用更广泛的方法测量动脉的遵从性和膨胀性,最好是在血管床相关的大脑。

大多数心血管风险因素关联是海马pv最强。有一些争论关于是否这些充满液体的腔在海马体实际上代表了pv。一些定义这些损伤海马沟的蛀牙,被认为是大脑发育的遗迹。48此外,它最近暗示的一个子集,这似乎hyperintense天赋,可能实际上代表微型心肌梗塞的可能性。18然而,其他人观察到典型的pv的特点,即存在一个容器在这些病变周围是一个充满液体的腔室周围组织没有明显的损伤。48我们发现心血管风险与海马pv支持这种潜在的血管起源。另一个发现可以添加链接APOEε4基因型影响脂质代谢,增加心血管疾病的风险。49然而,APOEε4阿尔茨海默病和也是一个重要风险因素易诱发大脑中的淀粉样病变,尤其是在海马体。50此外,APOEε4可能会扰乱大脑血管周的排水的可溶性amyloid-β从而提高阿尔茨海默病的风险。e1之间的联系还有待确定APOEε4和海马pv反映心血管或amyloid-related通路或两者兼而有之。

研究负责人之间的联系和基底神经节pv已经进行了广泛的描述,5,8,17和我们的研究证实了这一点。这个协会机制尚未阐明,但一个可能的解释是,排水(室)WM穿过基底神经节pv。另外,共享因素可以引起一个协会,但几乎没有额外的调整影响的心血管风险因素和其他核磁共振标记。然而,潜在的共同因素不评估在这项研究中,如遗传学、很可能扮演一个角色。可见,另一个考虑是误分类pv,反之亦然。然而,我们特别注意区分pv从可见使用他们的形状、大小和hyperintense rim的天赋存在图像。27此外,可见每个定义不同的病变,因为pv大于3毫米分别被评为我们评级的协议,27这也是可见的降低大小限制。尽管如此,它仍然可能可见的存在影响了pv的计数,但这些视觉评级不能蒙蔽的方式执行。然而,我们还发现各种协会和其他核磁共振成像标记,包括更大的CSF和基底神经节,海马和中枢semiovale pv,以及较小的灰质体积和中枢semiovale pv时调整为其他心血管和磁共振成像标记,表明与组织的损失。pv可能出现神经退化过程的一部分,例如,通过间隙神经毒性的蛋白质不足,但另一种解释是,他们只是成为可见神经退化的二次结果填充空的空间由脑萎缩。然而,多个与更大的组织关系卷和pv跨区域。纵向研究需要确定pv的时序关系和脑萎缩。

研究调查种族差异CSVD标记报告了微分效应与可见和负责人。e2、e3然而大多数研究没有发现与microbleeds微分的影响,e4-e6因此,民族差异的探索一直在执行与pv的关系。8此前的一项研究发现基底神经节和中枢semiovale pv在白色更普遍比中国病人有短暂性脑缺血发作或中风。9stroke-free个人的另一个研究发现更高的整体个人黑色pv值与白色相比,3符合我们的研究结果对非洲人。这项研究还揭示了一些种族差异因素和pv数之间的关系,如对性和APOEε4 /ε4 carriership,主要在中枢semiovale。差的影响APOE等位基因跨种族一直在前面描述的阿尔茨海默病的生物标志物e7, e8和脑出血e9但是需要我们的知识没有被描述为pv。尽管这些种族差异在这项研究中,包括非欧洲样本来自欧洲的数据集,非欧洲组小,不是所有的种族都代表。因此,更多的研究需要较大样本的非欧洲人来解开机制是否真正跨种族不同。

虽然自动化方法用于UKB和RS3是基于手工评定法,这种分类上的差异可能会影响结果。当排除自动化方法,决定因素之间的影响,pv数也变得更大了。这可能部分是由于人口特征的差异,特别是在UKB鉴于前面描述的“健康志愿者偏见。”e10汽油这可能导致了低估的影响。它也可能受到的使用t1影像pv比在t2加权像上不太明显。然而,这种效应的大小差异也发生陷窝之间的关系和基底神经节PVS-an协会不能测试UKB因为这群失踪了缝隙的信息。事实上,当排除距汇集分析、RS3协会增加了三倍。28,29日这些观察结果表明,自动化方法导致稀释的结果,尽管自动化方法报告高可靠性和重现性指标。28,29日然而,分类方法时应考虑结果的解释。

本研究的优势包括多点努力所带来的大样本大小;严格的评级协调协议,包括最小尺寸标准,允许数据池;使用连续的措施(pv数)而不是分类(即成绩/严重性尺度);适当的统计处理与负二项回归模型;和4种不同的大脑区域的调查,结果在几个不同的关联。此外,通过敏感性分析种族没有表现在当前pv文学。本研究也有一些局限性。2的一个可能的限制是,更大的大脑区域,在数以百计的pv可以存在,只有一个切片用于评级降低pv计算所需的时间。然而,我们先前已经表明,这是足以捕捉负担整个地区,高的单片之间的相关性和整个地区的方法。30.此外,中脑UKB内没有额定使用自动化的方法,因为它使用t1影像不可靠。此外,在时代的趋势,总结pv的使用数量在4地区可能不能完全捕捉到总大脑pv。方法需要进一步开发可靠地提取这个指标。使用多个核磁共振扫描仪和协议就是力量,因为它验证结果超出单个设置也是一个限制,因为它引入了额外的可变性来源。此外,尽管这对pv是最大的研究到目前为止,我们可能没有足够的力量去探索所有种族差异,因为有限的非欧洲的样品。最后,横断面研究设计不通知决定因素是否先于pv开发或相反。

虽然本研究的重点是对心血管危险因素和MRI CSVD的标记,这将是有趣的对于未来的研究调查其他潜在的决定因素,进一步解决潜在的病因pv /地区的差异,包括小调查中脑等地区。这些包括磁共振成像标记,如microbleed地点,WM微观结构和功能磁共振成像。此外,它可能pv反映更系统性的病理学。我们和其他人显示与视网膜微脉管系统的联系,e11肾脏功能,e12汽油和炎症,23、e13但是这些发现还没有被复制在大型研究。此外,尽管最近的研究和荟萃分析揭示了pv和临床结果之间的关系,如认知能力下降,7,8,35e14灯头,e15中风,7,8和痴呆,7e15, e16天协调的结果是不确定的和大样本分类方法是必要的。

总之,pv扩大相关因素包括年龄、性别、心血管危险因素,APOE和其他核磁共振成像标记。似乎有重要的区域特异性这些关联,可能反映在病因异质性。

研究资金

这项研究由奥地利科学基金资助(项目13180、15158和12889年)和奥地利国家银行Jubileumsfond(项目3905、4484和7776年)。这项研究的发起人没有参与研究设计、数据收集、数据分析、数据解释,或写报告的。这项工作是由明亮的重点基础上,参考没有(A2018165F - 0002043 - 00 - 00)和MOE一级格兰特(- 0006106 - 00 - 00)。鹿特丹的研究(epib.nl /研究/ ergo.htm)支持的伊拉斯谟医学中心和鹿特丹伊拉斯姆斯大学;荷兰科学研究组织(NWO);荷兰卫生研究与发展组织(ZonMw);老年人的疾病研究所(骑);教育部、文化和科学;卫生部、福利和体育;欧盟委员会第十二(DG);和鹿特丹的直辖市。本研究进一步财政支持的荷兰科学研究组织(NWO)拨款948-00-010和948-00-010。没有资金组织或者赞助商参与本研究的设计和实施; collection, management analysis, and interpretation of the data; and preparation, review, or approval of the manuscript. We would also like to thank the participants of the Rotterdam Study. SHIP is part of the Community Medicine Research net of the University of Greifswald, Germany, which is funded by the Federal Ministry of Education and Research (Grants No. 01ZZ9603, 01ZZ0103, and 01ZZ0403), the Ministry of Cultural Affairs, and the Social Ministry of the Federal State of Mecklenburg-West Pomerania. The study was additionally supported in part by the National Institutes of Health (NIH) grant numbers 1R01AG080821, P30AG066546 and 1U24AG074855. MRI scans in SHIP and SHIP-Trend have been supported by a joint grant from Siemens Healthineers, Erlangen, Germany, and the Federal State of Mecklenburg-West Pomerania. This study was performed using UKB Application Number 23509, and we thank the participants in the UKB imaging study (ukbiobank.ac.uk /)。处理和分析进行Rekentijd国家Computersystemen NWO格兰特(2019.014)。

信息披露

H.J.主观能动性受到差旅补助和扬声器谢礼费森尤斯医疗、账本Neuraxpharm, Servier,詹森Cilag以及从费森尤斯公司医疗研究经费。去首页Neurology.org/N为充分披露。

附录的作者

表

脚注

  • 去首页Neurology.org/N为充分披露。资金信息和披露认为作者相关的,如果有的话,年底提供这篇文章。

  • ↵*这些作者的贡献同样作为第一作者。

  • ↵__这些作者的贡献同样高级作者。

  • 这篇文章加工费由作者。

  • 提交和外部同行评议。处理编辑器是穆美利奴,医学博士,硕士,FAAN。

  • 编辑、页面53

  • CME过程:NPub.org/cmelist

  • 引用e1-e16,看到eReferences:links.lww.com/WNL/C399。

  • 收到了2022年2月14日。
  • 接受的最终形式2022年8月19日。
  • 版权©2022年作者(年代)。发表的Wolters Kluwer健康,公司代表美国神经病学学会。首页

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信:快速的网络通信

  • 读者反应:一般人群的血管周的空间决定因素:个人参与者池队列分析数据
    • 易李,放射科医生,威尔康奈尔医学院
    2022年10月27日提交
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