T型₂3T时人脑J耦合代谢物的测量

摘要

简介

质子MRS为测量人脑中的代谢物提供了一种非侵入性工具体内使用较短TE进行测量时，T最小₂信号损失、长TE方法通常被用作替代方法(1–三)TE优化的优点是可以提高光谱分辨率，并减少了由于大分子的宽基线信号而导致代谢物测量的不确定性。然而，检测到的信号为T₂加权，因此可能无法直接反映代谢物浓度。T型₂松弛反应可能反映脑内代谢物的细胞和分子环境；例如细胞液的粘度和细胞内的微观敏感性分布(4,5). T增加₂双相情感障碍和精神分裂症患者的细胞体积减少和小分子结构改变可能导致松弛(6). 代谢物T的合理估算₂因此，不仅对代谢物水平的量化有价值，而且对了解疾病条件下的生理和病理变化也有价值。

大多数关于T的先前研究₂人脑中代谢物的测量侧重于突出的单线态信号，如N-乙酰天冬氨酸（NAA）、总肌酸（tCr）和总胆碱(7–15). 而单线态的TE依赖性由T描述₂仅松弛，标量耦合代谢物信号的时间演化受J演化和T演化的影响₂放松。因此，测量耦合共振的弛豫时间需要正确评估信号的J演变(16,17). 在许多临床研究中测量了主要兴奋性神经递质谷氨酸（Glu）和胶质标记物肌醇（mIns）(18). 由于强耦合效应，TE发生变化的多重态的复杂行为，使得T很难测量₂松弛时间体内此外，当空间局部化射频脉冲的带宽不远大于耦合共振之间的光谱距离时，局部化体积内的非均匀相干分布由化学位移局部化误差引起(19)导致TE变化的多重态的复杂行为。由于这些谱的复杂性，关于T的报道很少₂耦合自旋代谢物的弛豫时间。

由于其单次激发体积放大全重聚焦能力，点解析光谱学（PRES）在临床研究中得到了广泛应用。这个体内脑代谢物T的评价₂可能取决于MRS序列。如迈克利所示等. (11)，由于分子扩散效应导致的信号减少可能导致T降低₂估计值（T₂^†)当用PRESS测量时，与Carr-Purcell型序列进行比较。因此，与增加180°RF脉冲数的序列相比，PRESS中随着TE的增加而减少的信号可能更大。因此，Glu T₂使用三重聚焦方法获得的值(16)可能不直接适用于中间或长TEs中Glu的PRESS测量。考虑到代谢物T的场依赖性₂措施(11)以及长TE方法在3T处测量J耦合代谢物的实用性，3T处的场强越来越适用于体内光谱学，T测量₂^†3T时PRESS对耦合代谢物的影响非常显著。

这里，我们报告了表观质子T的测量结果₂松弛时间（T₂^†)使用PRESS序列在3T时在人脑中发现代谢物。代谢物包括Glu、mIns、NAA-天冬氨酸（Asp）部分和N-乙酰天冬氨酰谷氨酸（NAAG），以及tCr、NAA和胆碱单链。从包含成形RF和梯度脉冲的计算机模拟中选择了50–400 ms范围内的四个回波时间，并在模型中进行了验证。体内对五名健康志愿者的枕叶灰质和白质占主导地位的区域进行了研究。

材料和方法

实验在配有主动屏蔽梯度线圈的3.0 T Philips全身扫描仪上进行（最大梯度强度80 mT/m；转换率200 mT/m/ms）（荷兰Best Philips Medical Systems公司）。集成体线圈用于射频传输，八通道相控阵头线圈用于信号接收。PRESS序列用于测量表观T₂（T₂^†)脑代谢产物；90–TE₁/2–180–TE₁/2–TE₂/2–180–TE₂/2–收购。采用9.8ms振幅/频率调制的90°射频脉冲（带宽=4.25 kHz）和13.2ms振幅调制的180°RF脉冲（带宽=1.27 kHz）进行单轴定位，与先前研究中使用的射频包络相同(20). 供应商设置的最大允许射频场强度（B₁=13.5µT）用于RF脉冲。分别使用90°和第一和第二个180°射频脉冲沿前后、左右和脚部方向进行切片选择，对于25和30 mm的切片厚度，梯度强度分别为4.0和1.0 mT/m。在与每180°脉冲的切片选择梯度相同的方向上施加一对破坏梯度（3.5 ms长；20 mT/m）。

四对PRESS亚回波时间用于T₂^†测量；（技术工程师₁，特₂)=（32，22），（32，80），（32214）和（36，338）ms。这里，回波时间对（32，22ms）是所选RF和梯度脉冲的最短可能时间。其他三个TE₁-TE公司₂配对是通过密度矩阵模拟获得的，主要集中在Glu上。由于J耦合效应，谷氨酸的C4-质子多重态随TE的变化而变化，在TE=~110、~250和~370 ms时发出相对较大的正信号，其中次回波时间不对称（TE₁≠TE₂). 我们选择了具有TE的subecho时间对₁<特₂因为这些对中的残余涡流伪影可能比TE中的小₁>TE公司₂进行了包括成形射频脉冲和梯度脉冲以及塞曼效应、化学位移和J耦合效应的模拟，从而精确地考虑了体积选择性射频脉冲有限带宽的影响。模拟中使用了公布的化学位移和耦合常数(18). 模拟是用Matlab（The MathWorks Inc.，Natick，MA，USA）编程的。

在含有Cr（8 mM）、Glu（20 mM）和Gln（20 mM）的水溶液（pH=7.2）中测试优化的PRESS回波时间。从25×25×25 mm^三体素，使用10 s的TR（>5T₁)并与数值计算的光谱进行了比较。

体内大脑代谢物T的测定₂^†在5名健康志愿者（2名女性和3名男性，年龄27±7岁）中进行。该方案得到了德克萨斯大学西南医学中心机构审查委员会的批准。扫描前获得书面知情同意。调查扫描后，T₁-获得加权图像（MP-RAGE）（TR/TE/TI=2500/3.7/1300ms；翻转角度=8°；视野=240×240×150mm；150层；分辨率=1×1×1mm^三). 光谱数据来自枕内侧和左枕区（体素尺寸25×30×30 mm^三)它们分别以灰色和白色为主。与之前的研究类似，四个TEs的平均数分别为16、32、64和128，以补偿较长TEs的信噪比损失(12). 使用沿投影映射的快速自动填隙技术（FASTMAP）对选定体积进行一阶和二阶填隙(21). 在TE=54 ms时，水信号的线宽为~7 Hz。包括数据采集参数；TR=3s，扫描宽度=2.5 kHz，采样点=2048。在6次虚拟扫描后，将信号记录在多个块中，每个块有4个平均值。PRESS数据采集采用64步相位循环方案。切片选择性射频脉冲的载波设置为3 ppm。水抑制采用四脉冲变滑角方案。采用与水抑制采集相同的梯度方案，在四个TEs采集未抑制的脑水信号。总MR扫描时间约为1小时，包括填隙、功率校准和水成像时间。

使用内部编写的MATLAB程序分别处理多块数据，以校正涡流伪影和频率漂移。使用未受抑制的脑水信号将残余涡流效应降至最低。使用NAA单线作为参考校正频率漂移。数据采用1-Hz指数函数切趾，以提高信噪比并消除FID后期的潜在伪影。使用LCModel软件进行光谱拟合(22). 对脑代谢产物的三维体积局部化模型谱进行了数值计算，并将其用作拟合的基函数。基本功能包括18种代谢物；tCr、NAA、Glu、mIns、GABA、NAAG、GPCPC（甘油磷酸胆碱+磷酸胆碱）、Gln（谷氨酰胺）、GSH（谷胱甘肽）、甘氨酸、牛磺酸、青霉素-肌醇、醋酸盐、天冬氨酸、磷酸乙醇胺、乙醇胺、乳酸和苏氨酸。考虑到代谢物内共振之间弛豫时间的潜在差异，根据耦合关系分别为代谢物亚组创建模型光谱。这些代谢产物包括tCr（甲基和亚甲基）、NAA（乙酰基和天冬氨酸部分）、NAAG（乙酰基、天冬氨酰和谷氨酸部分）和GSH（甘氨酸、半胱氨酸和谷氨酸部分）。光谱拟合范围设置为0.5–4.1 ppm。表示精度下限的Cramér-Rao下限（CRLB）以信号估计值的标准偏差百分比（%SD）返回。LCModel对四个回波时间信号强度的估计采用单指数函数拟合，经验（−TE/T）₂^†). 在所有四个TEs的CRLB小于20%的情况下，对LCModel估计值进行拟合。T型钢₁-使用统计参数映射软件（SPM5）对加权图像进行分割，以获得体素中灰质（GM）、白质（WM）和脑脊液（CSF）的分数。

结果

图1比较了Glu、Cr3（Cr-CH）的数值计算光谱（总和）和体模光谱_三)和Cr2（Cr-CH₂)四对PRESS亚回波时间，以及单个代谢物的计算光谱。由于耦合共振的J演化，Glu和Gln的信号强度和光谱模式随回波时间的变化而变化。对于Glu和Gln，多重波的回波时间依赖性的计算与实验结果吻合良好。在优化的回波时间内，Glu多重波模式得到了很好的保存（除了（TE₁，特₂)=（32，22）毫秒）。这些模拟结果在模体光谱中再现，使用模体T₂^†Glu、Gln、Cr-CH的s_三和Cr-CH₂分别为720、660、1190和890 ms。

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图1

四对PRESS次回波时间（TE）下Glu（20 mM）、Gln（20 mM）和Cr（8 mM）的数值计算光谱与体模光谱的比较₁，特₂)用于体内T型₂测量值。光谱被拓宽到2.5赫兹。计算光谱时忽略了T导致的信号减少₂影响。

图2礼物体内在四对PRESS亚回波时间和体素定位（体素大小25×30×30 mm^三). 5名受试者的光谱显示出每个体素的相似模式，表明受试者之间的体素位置一致。2.2–2.5 ppm和3.4–3.65 ppm区域的光谱模式在很大程度上分别归因于Glu和mIns，显示受试者之间具有良好的一致性。GPCPC单线态强度在不同区域之间差异很大，可能是由于体素内灰质和白质含量的差异。3.2 ppm的GPCPC单线约为tCr-CH的50%_三TE=54 ms时的单重态。该信号比率随着TE的增加而增加，并且在TE=374 ms时，它们的信号强度相似，表明长T₂^†GPCPC与tCr的比较。T的分段₁-加权图像显示，内侧枕部GM、WM和CSF的平均分数分别为60±3、25±2和15±1%，左侧枕部分别为16±2、74±4和10±2%。图3显示器体内健康受试者（受试者1图2)以及LCModel拟合和残差。拟合结果很好地再现了光谱，从而产生了残余光谱，而不太依赖于化学位移共振。由于较长TEs的信号平均数增加（TE=54、112、246和374 ms分别为16、32、64和128），残余值随着TE的增加而逐渐减小。

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图2

我体内光谱，在四个（TE₁，特₂)来自五名健康志愿者的枕内侧和左枕皮质的一对PRES与体素定位（尺寸25×30×30mm^三). 在TE=54 ms时，每个脑区的光谱相对于NAA单重态进行了标准化。在傅里叶变换之前，使用1-Hz指数函数过滤FID。TE=54、112、246和374 ms时，信号平均数分别为16、32、64和128（TR=3 s）。

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图3

体内四个（TE）的光谱₁，特₂)健康志愿者（受试者1图2)与LCModel拟合和残差一起显示。随着TE的增加，剩余电平降低是由于信号平均数的不同（从上到下为16、32、64和128）。对于每个体素，在TE=54 ms时，根据NAA单重态对光谱进行标准化。

代谢物T的单指数拟合₂^†对CRLB小于20%的四个TE的LCM模型估计进行了估计。除了三个突出的信号外，拟合还包括Glu、mIns、NAA-Asp部分和NAAG单线态的多重态，即tCr（3.03 ppm）、NAA（2.01 ppm）和GPCPC（3.2 ppm）的单倍体。如图所示，在TE=54、112和246 ms时，Glu的CRLB为2-4%，而在TE=374 ms时，两个大脑区域的Glu CRLB均为4-5%图4amIns CRLBs稍大，TE=54、112、246和374 ms时的平均值分别为4、4、6和9%(图4). NAA-Asp在四个TEs的平均CRLBs分别为3%、4%、4%和5%。对于NAAG单胎，只有左枕区的数据显示四个TEs的CRLBs小于20%(即，平均值分别为6、7、7和8）。与左枕相比，枕内侧的数据显示出更大的CRLBs。仅在TEs小于374ms时，CRLBs小于20%，NAAG估计值不可靠（CRLB>50）。NAAG T₂^†因此，仅对左枕进行了拟合。tCr、NAA和GPCPC的甲基质子信号都很明确，所有TE的CRLBs小于3%。图4b显示了Glu估计值与Glu信号附近具有共振的几个代谢物之间的相关系数。虽然Glu和Gln在TE=246和374 ms时或多或少呈负相关，但这两个短TEs在代谢物之间呈正相关，这意味着Glu和Gln估计可能会受到其他代谢物的影响，包括GABA、GSH和大分子。在TE=54 ms时，大分子信号可能不会完全衰减，但由于Glu和Gln C4-质子多重波没有如图1在TE=54和112 ms时，Glu和Gln之间的协方差相似。在四个TE处，Glu与其他共振的相关系数或多或少在±0.5范围内，这表明由于相邻干扰，估计Glu信号没有实质性不确定性，这可能提供Glu T₂以可接受的精度进行估算。

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图4

（a）)显示了用于T的四个TE的Glu和mIn的CRLB₂^† 测量。对于每个TE左（圆）上的五个数据点代表枕内侧光谱中的CRLB，右（三角形）上的5个数据点表示左枕。(b条)LCModel返回的Glu和在Glu信号附近具有共振的代谢物之间的相关系数。代谢物包括Gln（圆形）、GABA（方形）、GSH-Glu部分（三角形向上）、NAA-CH_三（三角形向下），NAAG-CH_三（菱形）和NAAG-Glu部分（六边形）。

图5示出了来自受试者1的光谱的几种代谢物信号的单指数拟合，如图2。上部面板显示主要单线态信号的配合(即.，tCr-CH_三tCr-CH公司₂NAA和GPCPC），下部面板显示Glu、mIns、NAA-Asp和NAAG。信号衰减与TE用单指数函数很好地表示，给出了决定系数（R²)单指数拟合接近于一。表1显示平均T₂^†和R²代谢物和第页t的成对t检验值（未修正和Bonferroni修正）₂^†枕内侧区和左枕区之间的值。T型钢₂^†内侧枕叶和左侧枕叶的Glu分别为181±16和180±12 ms（平均值±SD，N=5）。mIns T系列₂^†估计分别为197±14和196±17ms。对于这些耦合的自旋代谢物，T₂^†两个地区的测量结果非常相似(第页> 0.8). Glu和mIns数据都很好地拟合了这两个区域的单指数函数，R²分别约为0.99和0.97。T型钢₂^†tCr-CH的s_三tCr-CH公司₂两个区域的GPCPC分别为~150、~120和~230 ms。T型钢₂^†在枕内侧和枕左侧观察到NAA单峰的时间分别为~260和~310 ms。差异具有统计学意义(第页= 0.008; 配对t检验）。T型钢₂^†NAA-Asp CH的₂各区域之间的共振也有很大差异（分别为~220和~280ms；第页= 0.009). T的可靠性₂^†NAA多重数的拟合度很低，如较大的标准偏差和相对较小的R所示²值。这个第页-NAA和NAA-Asp的Bonferroni校正值接近0.05，表明两个区域之间存在松弛时间差异的统计证据。T型钢₂^†左枕部NAAG单峰的测量值为~290 ms，平均R²0.934。此外，脑水T₂^†使用PRESS采集的未抑制水信号进行估计。水信号没有始终表现出单指数TE依赖性，主要是由于长T₂脑脊液水的作用。因此，仅在TE＝54、112和246ms时的水信号用于T₂^†估计，给出T₂^†内侧和左侧枕部均为~83 ms，如图所示表1.

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图5

LCModel估计的单指数拟合与.TE（=TE₁+TE公司₂)用于枕叶内侧和左枕叶。上部面板显示主要单线态信号（tCr-CH_三，tCr-CH₂（NAA和GPCPC），下面板显示了大量的多峰（Glu、mIns和NAA天冬氨酸部分）和NAAG单峰（仅左枕部）。误差条表示LCModel估计值的标准偏差。

讨论

本研究报告了明显的T₂大脑代谢物的值，包括Glu、mIns、NAA-Asp和NAAG，以及主要单倍体。由于J演化和横向弛豫的影响，耦合自旋代谢物的信号强度和光谱模式随TE的变化而变化。因此，当使用包含J演化效应的基谱对多TE数据进行谱拟合时，可以直接从谱拟合估计的TE依赖性中获得弛豫时间常数。此外，对于通过PRESS体积定位获得的光谱，耦合共振信号在很大程度上受180°脉冲的影响。为了评估标量耦合对信号的影响，必须考虑有限带宽和不完美重聚焦轮廓的影响。这是在本研究中结合实际的RF脉冲波形来计算基谱的。

本研究中使用的四个TEs似乎是T的最佳选择₂^†人脑中Glu和mIns的估计。虽然最短的TE（54 ms）可能不足以完全抑制大分子信号，但使用精确计算的基谱进行光谱拟合可以有效区分代谢物信号和残余大分子信号，导致Glu和mIns CRLB小于先前研究中相同场强下短TEs的CRLB(23,24). 在长TE中，代谢物信号显著减弱，但使用适当的基础光谱，本研究中Glu和mIn的CRLBs与之前的短TE研究的CRLB相当（≤10%）。Gln共振与Glu共振接近，但Gln信号在TEs 54、112和264 ms时CRLB<20%时可分辨（平均CRLB=12±4%、11±4%和8±3%（n=10））。TE=374时的Gln信号无法正确测量（CRLB>100%），可能是因为信噪比不足。鉴于信号估计的精度受信噪比控制，对松弛时间估计至关重要，在四个TEs上用不同数量的平均值进行测量，使我们能够达到LCModel估计和T的可接受精度₂^†几个J耦合代谢物的值，如R所示²与最近T中的值相比₂具有更多TEs的研究(12,14,17). 尽管长TE的信号平均数增加了（128个平均值），但由于J耦合效应引起的广泛信号退化，在TE=374 ms时，mIns的CRLB相对较大（9.1±2.0%，N=10）(图4).

估计的T₂^†本研究的值很可能是表观弛豫时间常数，可能特定于所使用的PRESS序列。随着多TE测量的射频脉冲延迟的变化，弛豫估计可能包括自旋自旋弛豫（T₂)以及磁化率分布产生的场梯度下的分子扩散，从而导致T₂^†<T₂.T₂在多次TE扫描中，可以使用恒定、短的射频脉冲延迟来测量大脑代谢物体内(11). 在本研究中，由于代谢产物在人脑中的扩散率较低（<0.3×10⁻⁷米²/s）(25)颗粒间脉冲间隔相对较短（~17 ms），在多TE扫描中保持不变。因此，在我们的弛豫估计中，与脉冲场梯度脉冲相关的分子扩散效应可以忽略不计。此外，在多TE扫描中使用3 s的恒定TR可能会导致松弛估计比T短₂然而，这种影响似乎并不显著。稳态条件下的纵向磁化轨迹（TR<5×T₁)随着TE的变化而变化，导致在多TE扫描中90°激发之前的初始纵向磁化不均匀(26). 假设对于PRESS序列，稳态初始纵向磁化强度与热平衡磁化强度之比为1−E_信托收据+第二版_信托收据E类₁−2E_信托收据E类₂，其中E_信托收据=经验（−TR/T₁)，E₁=经验（（TE₁/2） /吨₁)、和E₂=经验（（TE₁+TE公司₂/2） /吨₁)、T₂^†可以使用已知的T校正恒定TR效应的估计值₁值。对于发布的T₁3T时Glu和mIns约1.2 s(9,12)，稳态常数TR对T的影响₂^†与T相比，预计本研究的估计值仅为1.5%₂^†TR»T估算₁.对于带有T的tCr和NAA₁在~1.4s中，差异可能为1.6%。

先前对脑代谢物弛豫时间测量的研究一致表明，T₂^†NAA单倍体的灰质和白质之间存在差异(9,12,14,15). T型钢₂^†本研究中来自枕内侧和左枕区的NAA单峰与先前关于枕GM和WM的研究相似(9,12)，表明GM和WM在本研究中分别位于枕内侧和左枕皮质的体素中占主导地位，与先前显示的GM、WM和CSF估计一致。NAA-Asp CH₂多重波也显示T₂^†左枕部比枕部内侧长，这很可能是由于体素中GM和WM的不同分数所致。NAA-Asp T₂^†与NAA单峰分开测量。虽然有必要单独拟合代谢物亚组，以考虑代谢物内共振之间可能存在的松弛时间差异，但这种方法可能会降低光谱拟合的精度。先前的研究表明，在四个TEs中，当CRLB<20%时，可以测量到来自左枕区的NAAG信号，这很可能是因为其在WM中的浓度高于GM中的浓度(27,28). 对于枕内侧皮质，除4名受试者中最长的TE外，TEs处NAAG的CRLB小于20%。对三个TEs的数据进行单指数拟合，得出NAAG T₂^†252±49 ms，这意味着NAAG弛豫时间在GM和WM之间可能不同，类似于NAA。

T型钢₂^†与之前的研究类似，本研究估计人类大脑中GM和WM优势区域的Glu含量大致相同（180 ms）(16)，但比之前报告的值（200ms）稍短。尽管研究的大脑区域不同（枕叶与鉴于代谢物T₂^†估计值取决于重新聚焦射频脉冲的数量(11)Glu T的差异₂^†这两项研究的结果可能部分是由于序列中射频脉冲间分子扩散效应的差异（双重聚焦与.三重聚焦）。可能出于类似原因，tCr-CH_三T型₂^†在本研究中（~150ms）短于先前的三重聚焦研究（~165ms）。在本研究中，Glu T₂^†被测量比NAA-CH短得多_三T型₂^†（约290毫秒）。大T₂^†Glu和NAA之间的差异在体模溶液中也是如此（~700与.1200毫秒）。这些体内假设CH₂质子（Glu）的流动性很可能低于CH_三与NAA相比，Glu中的质子（NAA）和偶极-偶极相互作用的运动平均值较少。在大脑中，Glu和NAA主要存在于神经元细胞中，分子内偶极相互作用可能是T细胞的主要机制₂Glu和NAA的松弛。然而，对于tCr，T₂^†（3.02 ppm）短于NAA-CH_三T型₂^†在许多先前的研究中(7–15)在本研究中。这可能不是由于扩散诱导动态退相的差异，因为tCr和NAA的扩散常数相似(29–31). 相对较短的T₂^†tCr的变化可能是发生tCr对水磁化转移的结果通过固定质子池(32,33). 因为在所有之前和现在的T₂研究数据是在水抑制后获得的(即tCr和水质子池之间的热平衡值产生较大的磁化差异），除了分子内偶极相互作用引起的弛豫外，tCr信号还可能随着TE的增加而进一步弛豫，从而导致T降低₂^†，短于Glu T₂^†，如现在和以前的Glu T₂研究。tCr T₂^†在没有水抑制的情况下测量时，可能会变长。在不存在磁化转移的模体溶液中，Cr-CH_三和NAA-CH_三T型₂^†s是相似的，因为它们的偶极相互作用强度相似。对于脑水（不包括CSF）₂^†与代谢物T相比，被测得较短（~80ms）₂^†因为分子内的强相互作用和在水中的高扩散性(29–31).

总之，我们已经证明了表观质子T的测量₂使用3T的PRESS序列在人脑中的耦合自旋代谢物体内在四个选定的回波时间，使用数值计算基础谱的谱拟合，对以GM为主的枕内侧区和以WM为主的左枕左侧区的脑代谢物信号（包括Glu、mIns和NAAG）进行了解析。还需要进一步的研究来确定大脑区域和疾病条件下放松时间的变化。

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