人間の老化脳における心血管危険因子とミエリン喪失との関連性のトポグラフィー

Communications Biology volume 6、記事番号: 392 (2023) この記事を引用

1330 アクセス

20 オルトメトリック

メトリクスの詳細

心血管危険因子（CVRF）に対する脳の白質微細構造の脆弱性の根底にあるメカニズムに関する知識はまだ限られています。私たちは、単一センター設定で定量的磁気共鳴画像法（MRI）プロトコルを使用して、大規模な地域在住コホート（n = 1104、年齢範囲 46 ～ 87）における CVRF と白質路の脳組織特性との横断的な関連性を調査しました。年）。動脈性高血圧は、より高い細胞外水分量と並行して、ミエリンおよび軸索密度の MRI 指数の低下と関連していました。肥満も同様の関連性を示しましたが、ミエリンの違いは男性参加者のみにありました。 CVRF と白質微細構造との関連は、主に辺縁系および前頭前野で観察されました。追加の遺伝的要因、ライフスタイル要因、および精神医学的要因はこれらの結果を調節しませんでしたが、中程度から激しい身体活動は、CVRFとは無関係にミエリン含有量の増加と関連していました。我々の発見は、神経変性ではなくミエリン喪失と神経炎症を指摘する、以前に記載された脳水拡散特性のCVRF関連変化を補完するものである。

個々の心血管危険因子（CVRF）が脳や行動に及ぼす影響の定量化は大きく進歩しているにもかかわらず、根底にある神経生物学的メカニズムや、遺伝的、環境的、修正可能なライフスタイル要因との相互作用に関する知識は依然として限られています。特に長寿化の状況においては、加齢に伴う CVRF の蓄積が脳の微小血管系と実質に異なる影響を与える可能性については依然として議論が続いている。

従来、CVRF は脳大小血管疾患 (cSVD) に関連していることが最も多く、これが個人の健康への悪影響を決定します 1。磁気共鳴画像法 (MRI) で検出可能な CVRF 関連 cSVD の特徴的な脳画像診断相関の 1 つは、白質高信号 (WMH)2 負荷です。微細構造レベルでは、WMH はさまざまな程度の脱髄、希突起膠細胞の喪失、軸索変性、星状神経膠症、実質浮腫などの不均一な組織学的特徴を示します 2,3。同様に、脳全体の WMH 分布のトポロジー (脳室周囲と皮質下) は、異なる組織学的 WMH 特性とその結果として生じる臨床表現型に関連しています 3,4。

残りの cSVD の特徴（裂孔、血管周囲腔の拡大、脳微小出血、皮質および皮質下の微小梗塞）は、不均一な病態生理学的全貌を完成させ、臨床症状の顕著な不均一性を説明します 1,5。 cSVD の臨床症状は、皮質前部皮質下投影、実行機能障害、運動機能障害における WMH 間の確立された関連性をはるかに超えて及んでいる 4,6,7 ことは、言語、記憶、視覚に関与する皮質領域の関与を示唆している 8。動脈性高血圧症は、慢性炎症、糖尿病、喫煙、動脈硬化とともに、cSVDにおけるWMHへの影響について最も強力な経験的証拠を持つCVRFの一つである一方、女性の性別は微小梗塞や裂孔の確立された危険因子である（総説については参考文献1を参照）。。

加齢に伴う認知機能低下の公衆衛生上の重要性が着実に高まっていることを踏まえ、地域居住者および臨床的に確認されたコホートに関する多数の疫学研究は、脳の白質（WM）に対する老化の影響に焦点を当てている。しかし、特に大規模研究では、自己報告された CVRF 9 に依存しているか、CVRF をまったく含んでいない 10,11 という点で欠点があります。 MRI データから得られた結果の神経生物学的解釈に関する方法論的な課題もあります。線維脱髄の尺度として従来の診断用流体減衰反転回復 (FLAIR) MR 画像を使用することについては議論されています 2,12,13。認知変化に対する WM 線維特性の影響に対する水拡散のテンソルベースの MRI 測定の感度は依然として不明である 14。 T1 強調/T2 強調 MRI 比率マップを使用して、例えば有酸素運動 15 やアポリポタンパク質 ε4 (ApoE4) 16 の効果を研究する最近の試みは、これらの比率マップと WM のミエリン含有量との関係が不明確であることと、不正確さによる不正確さによって妨げられています。ハードウェアの不完全性（たとえば、無線周波数送信フィールド B1+17 の空間的不均一性）。その結果、地域居住コホートにおけるWM線維の加齢に伴う変化の研究は依然として困難なままである18,19。

MRI 物理学の現在の進歩により、生物物理学モデルに基づいて脳組織の特性を神経生物学的に特徴付けることが可能になりました 20。拡散強調イメージング (DWI) データを使用した神経突起配向分散および密度イメージング (NODDI) モデルは、線維配向分散の推定とともに、軸索密度と非結合組織水分含量のマーカーを提供します 21。リラクソメトリーに基づく磁化移動飽和 (MTsat) の測定は線維髄鞘形成を示すため、DWI に基づく測定を補完します (レビューについては参考文献 22 を参照)。

この研究では、行動表現型、ApoE 遺伝的リスク、ライフスタイル要因を考慮しながら、脳の解剖学に焦点を当てた見解を提供することを目指しました。われわれは、DWI 由来の NODDI 測定値と被験者固有の管内の MTsat コントラストを組み合わせて、単一センターで収集された大規模な地域在住の中年期および晩年期コホートにおける軸索密度、細胞外自由水、管容積、ミエリン含有量をモデル化しました。我々は、CVRF、特に高血圧は、ミエリン含有量と軸索密度の低下、および主に辺縁系および前頭前野のWM管内の水分含有量の増加と関連していることを発見した。私たちの仮説に反して、うつ病、低教育レベル、身体活動の欠如などの要因は、CVRF関連のWMの違いを悪化させませんでした。男性参加者は肥満に関連したミエリン減少を示したが、女性参加者はそうではなかったという我々の発見は、脳の解剖学的構造に影響を与える性別間の形態学的または代謝的差異の可能性を強調し、さらに調査する必要がある。

完全な MRI データが利用可能だった CoLaus|PsyCoLaus 研究の参加者 1,167 人のうち、63 人は、スキャナーでの頭部の動きに敏感な定量的品質管理 23 と、全体的な形態学的異常についての画像の目視検査に基づく分析から除外されました (詳細については、方法と参考文献24を参照)。残りの 1,104 人の参加者の人口統計と CVRF の特徴を表 1 に示します。平均年齢は 60.1 歳 (SD = 9.1、範囲 46 ～ 87) で、561 人 (50.8%) が女性でした。最も頻繁に見られるCVRFは喫煙（サンプルの56.3％が現在または過去に喫煙者であった）であり、次いで高BMI（BMI；サンプルの55％がBMI＞25）、高いウエストヒップ比（WHR；サンプルの55％がBMI＞25）であった。 54%はWHR＞0.9（男性）または＞0.85（女性）、脂質異常症（37％）、高血圧（35.7％）、糖尿病（6.5％）。 6 つの検査された CVRF の合計として定義される平均総 CVRF (aCVRF) スコア (参考文献 9 を参照) は 2.4 (SD = 1.5) でした。平均すると、男性は女性に比べてCVRF有病率が高く、教育レベルが高く、頭蓋内容積が大きく、最近の大うつ病の有病率が低く、中等度から激しい身体活動（MVPA）が少なく、アルコール摂取量が多かった。年齢とApoEリスクは男女間で差がなかった。

拡散強調 MR 画像上で、自動深層学習ベースの手法である TractSeg25 を適用して、各個人の WM を 14 の連合路、4 つの投影路、6 つの辺縁路、および 7 つのセグメントで構成される 31 の関心領域にセグメント化しました。脳梁の（詳細については図 1 および方法を参照）。次に、ミエリン含有量（MTsat）、軸索密度（細胞内体積分率; ICVF）、自由水（等方性体積分率; ISOVF）および管体積（ボクセル数）を示す MRI 由来のマップをサンプリングして平均しました。各領域の平均値と標準偏差値は補足データ 1 に示されています。以下のセクションでは、MRI インデックス名 (MTsat、ICVF、ISOVF) とそれらが示す脳組織特性 (ミエリン、軸索密度、自由水) を同じ意味で使用します。）基礎となる生物物理学モデル20に従って、読みやすさを目的としています。我々は、この結果が MRI マップに言及していることを認めますが、これは根底にある組織学的組織特性の直接的または完全な測定ではありません。

左から右へ：左からの矢状断面図、下からのアキシャル断面図、正面からの冠状断面図。 AF弓状束、CG帯状束束、CST皮質脊髄路、FX円蓋、IFOF下前頭後頭束、ILF下縦束、MLF中縦束、OR光学放射線、SLF上縦束、UF鉤状束。

我々は、年齢とWM微細構造特性の間に線形および二次の両方の関連性を観察しました。すべての領域にわたって、以下のパターンが観察されました。年齢が高くなるほど、年齢 2 が高くなるほど、平均 MTsat は低く、平均 ICVF は脳円蓋を除いて低く、平均 ISOVF は高く、体積は低くなります（詳細な回帰係数と p-値は補足データ 2) に示されています。

線形回帰モデルを使用して、年齢、2 歳、性別、および総頭蓋内容積を調整して、WM 微細構造と 6 つの CVRF の間の断面関連性を調査しました。 WM の微細構造特性は、主に動脈性高血圧、高 BMI、高 WHR、糖尿病と関連していました (図 2 および補足データ 3)。高血圧は、脳梁 (CC) 吻部を除くすべての WM 管における自由水 (ISOVF) の増加と関連していました。下、中、上縦束（ILF、MLF、SLF I）および後部CCを除くすべての管でミエリン（MTsat）の減少を伴う。弓状束（AF）、SLF IIおよびIII、帯状筋（CG）、鉤状束（UF）および前部CCの軸索密度（ICVF）が減少していますが、左円蓋（FX）の軸索密度は増加しています。

モデルは、年齢、2 歳、性別、総頭蓋内容積に合わせて調整されました。管特異的軸索密度 (ICVF)、自由水 (ISOVF)、ミエリン含有量 (MTsat)、および管容積の MRI 指標を分析しました。標準化された β は、有意な関連性 (FDR 補正 p < 0.05) については黒丸として、有意でない関連性 (FDR 補正 p ≥ 0.05) については×として示されます。 X 軸には、図 1 のように、関連路 (青色の色合い)、投影路 (茶色)、辺縁路 (ピンク/赤色)、および脳梁 (黄色/赤色) ごとに色分けされ、グループ化された 31 の関心領域が含まれています。緑）。 AF弓状束、BMI BMI、CC脳梁（1 = 吻部、2 = 膝部、3 = 吻側体、4 = 前部中央、5 = 後部中央、6 = 峡部、7 = 脾）、CG帯状束、CST皮質脊髄路、FX円蓋、ICVF細胞内体積分率、IFO下前頭後頭束、ILF下縦束、ISOVF等方性体積分率、MLF中縦束、MTsat磁化転移飽和、OR光放射、SLF上縦束、UF 鉤状束、WHR ウエスト対ヒップ比。

高い BMI は、大部分の関連領域、辺縁系および脳梁路におけるミエリンの減少と相関していました。右半球のほとんどの領域で水分含有量が増加します。 MLF、FX、皮質脊髄路（CST）および後部CCの軸索密度の増加。そして、SLF II と III、CG、CC の正中体と峡部の体積が減少します。

高いWHRは、SLF、両側辺縁路およびCC属を除く左連合路におけるミエリンの減少と関連していた。下前頭後頭束（IFOF）、CST、FX、光学放射（OR）、後部CCの水分含有量が増加します。 AF、SLF II および III、CST、CG、および CC 正中体の容積が減少します。そしてFXの軸索密度が増加します。

糖尿病は、IFOF および投影路内の水分含有量の増加と関連していました。 AF、IFOF、SLF IIおよびIII、CG、UF、および前部CCの軸索密度の減少。 UF、投射路、および脳梁路の容積が減少します。 IFOFではミエリンが減少しています。

脂質異常症と喫煙は、主にFXでミエリンの減少と関連性をほとんど示さなかったが、水分含有量と軸索密度は増加した。脂質異常症は、左 SLF および前部 CC の軸索密度の減少とも関連していましたが、喫煙により IFOF および OR の水分量の増加が示されました。

標準化された β 係数は、特定の CVRF を持つ人と持たない人の SD 単位の差を表し、MTsat の場合は –0.26 ～ –0.14、ISOVF の場合は 0.13 ～ 0.46、ICVF の場合は –‍0.38 ～ 0.29、および –0.29 ～ – の範囲でした。有意な関連性のボリュームは 0.09 であり、小規模から中程度の効果サイズに相当します。糖尿病と軸索密度の減少で観察された比較的大きなエフェクトサイズは、他の5つのCVRFを調整しても同様のままでしたが、標準誤差が大きいため有意ではなくなり、これらの関連性の不確実性が高いことを示しています（補足データ3および補足図10を参照））。一方、糖尿病と水分含有量の増加は、他の CVRF を調整すると効果量が低くなりました。これは、高血圧との共通の差異によるものである可能性があります。

WM トラクトと CVRF の関連付けに空間パターンがあるかどうかをテストするために、CVRF との関連付けパターンに基づいてトラクトの階層的クラスタリングを実行しました。 4つの管のクラスターを特定しました（図3a）。最初のクラスターは両側性 FX で構成され、広範な ICVF と CVRF の関連によって特徴付けられました (図 3b)。 2 番目のクラスターは側頭頭頂部 (両側性 ILF、左 MLF、右 SLF I) を中心とし、ISOVF および MTsat のみを介して CVRF と関連していました。 3 番目のクラスターには、主に ISOVF との CVRF 関連を示すために、投影路 (両側 CST および右 OR) および後部 CC が含まれていました。 4 番目のクラスターは、前頭前連合および辺縁路 (両側 AF、CG、SLF II および III、および右 UF)、および前部 CC から構成されていました。 4 つの MRI マップすべて、特に ICVF と MTsat により、このクラスターと CVRF の関連性が決定されました。両側 IFOF と CC 吻側を含む 8 つのトラクトは、定義された閾値 (トラクト間の最大 Jaccard 距離の 65%) に基づいてどのクラスターにも属しませんでした。左側の UF はクラスター 2 に近かったが、包含の閾値に達しませんでした。

a CVRF との関連パターン間の Jaccard 距離に基づくトラクトの階層的クラスタリング (有意なものと非有意なもの)。青 (クラスター 1)、オレンジ (クラスター 2)、緑 (クラスター 3)、および赤 (クラスター 4) は、トラクト間距離が最大距離の 65% 未満であるトラクトのクラスターを示します。灰色は、他のすべての (つまり、クラスター化されていない) トラクトを示します。 b 体積、ICVF、ISOVF、MTsat について、a に示した 4 つのクラスターのそれぞれと有意に関連する CVRF の平均パーセンテージ。各ドットは領域を表します。 AF 弓状束、CC 脳梁 (1 = 吻部、2 = 膝部、3 = 吻側体、4 = 前部中央、5 = 後部中央、6 = 峡部、7 = 脾)、CG 帯状束束、CST 皮質脊髄路、 FX円蓋、ICVF細胞内体積分率、IFO下前頭後頭束、ILF下縦束、ISOVF等方性体積分率、MLF中縦束、MTsat磁化転移飽和、OR光放射、SLF上縦束、UF鉤状束。

aCVRF (検査した 6 つの CVRF の合計からなる累積スコア) は、ほぼすべての管の水分含量と正の相関がありました。すべての辺縁系および連合路、および前部CCのミエリンが陰性。 AF、IFOF、SLF II、CG、FX、後部 CC のボリュームがマイナスになります。ポジティブにはFXの軸索密度が、ネガティブには前部CCの軸索密度が含まれます（図4および補足データ4）。標準化された β は、CVRF が追加されるたびに管パラメータの SD 変化に対応し、MTsat の場合は –0.08 ～ –0.05、ISOVF の場合は 0.05 ～ 0.12、ICVF の場合は –0.06 ～ 0.13、体積の場合は –0.08 ～ –0.03 の範囲でした。。

モデルは、年齢、2 歳、性別、総頭蓋内容積に合わせて調整されました。管特異的軸索密度 (ICVF)、自由水 (ISOVF)、ミエリン含有量 (MTsat)、および管容積の MRI 指標を分析しました。標準化された β は、有意な関連性 (FDR 補正 p < 0.05) については黒丸として、有意でない関連性 (FDR 補正 p ≥ 0.05) については×として示されます。 X 軸には、図 1 のように、関連路 (青色の色合い)、投影路 (茶色)、辺縁路 (ピンク/赤色)、および脳梁 (黄色/赤色) ごとに色分けされ、グループ化された 31 の関心領域が含まれています。緑）。 AF 弓状束、CC 脳梁 (1 = 吻部、2 = 膝部、3 = 吻側体、4 = 前部中央、5 = 後部中央、6 = 峡部、7 = 脾)、CG 帯状束束、CST 皮質脊髄路、 CVRF心血管危険因子、FX円蓋、ICVF細胞内体積分率、IFO下前頭後頭束、ILF下縦束、ISOVF等方性体積分率、MLF中縦束、MTsat磁化転移飽和、OR光放射、SLF上縦束、UF 鉤状束。

CVRF と性別の間の相互作用は、主にミエリン含有量について観察されました。図 5 は、CVRF × 性別の相互作用が有意であったすべてのモデルの性別固有の標準化された β を示しています。複数の地域において、MTsat 値は男性 (β ∈ [-0.40, -0.26]) の参加者では高 BMI および高 WHR と負の相関を示しましたが、女性 (β ∈ [-‍0.06, 0.11]) の参加者ではそうではありませんでした (補足データ 3 を参照)詳細）。 AF、SLF I および III、CG、UF、CC 属における喫煙と ISOVF との関連は、男性参加者では陽性でしたが (β ∈ [0.23, 0.28])、女性参加者では陰性でした (β ∈ [–0.15, –0.05]) ）。右半球のほぼすべての領域において、男性参加者においては、aCVRF の上昇は MTsat の低下と関連していましたが、女性参加者では関連していませんでした (図 5 および補足データ 4)。 CVRFと完全なWM微細構造の関連性を男性と女性の参加者について別々に補足図に示します。 1と2。

管特異的軸索密度 (ICVF)、自由水 (ISOVF)、ミエリン含有量 (MTsat)、および管容積の MRI 指標を分析しました。性別固有のモデルには、共変量として年齢、年齢 2 および総頭蓋内容積が含まれていました。 X 軸には、図 1 のように、関連路 (青色の色合い)、投影路 (茶色)、辺縁路 (ピンク/赤色)、および脳梁 (黄色/赤色) ごとに色分けされ、グループ化された 31 の関心領域が含まれています。緑）。 AF弓状束、BMI BMI、CC脳梁（1 = 吻部、2 = 膝部、3 = 吻側体、4 = 前部中央、5 = 後部中央、6 = 峡部、7 = 脾）、CG帯状束、CST皮質脊髄路、CVRF心血管危険因子、FX円蓋、ICVF細胞内体積分率、IFO下前頭後頭束、ILF下縦束、ISOVF等方性体積分率、MLF中縦束、MTsat磁化転移飽和、OR光放射、SLF 上縦束、UF 鉤状束、WHR ウエスト対ヒップ比。

age と age2 は、ほぼすべての管容積で糖尿病と相互作用しました。年齢と年齢2の両方の主効果と糖尿病との相互作用に関連するβは負であり（補足データ5）、補足に示されているように、WM管容積の年齢に関連した負の傾きが糖尿病患者では糖尿病でない人よりも急であることを示しています。図 3. 右の FX の喫煙と音量についても同じことが当てはまりました。 CVRF (aCVRF を含む) と年齢または年齢 2 の間には、それ以上の有意な相互作用はありませんでした。

各路について、シード領域とターゲット皮質灰白質（GM）領域を定義し（図6a）、WM路と同じモデルを使用してCVRFとのボリュームとMTsatの関連性を分析しました。図6b〜dは、シード領域、トラクト、およびターゲット領域と動脈性高血圧およびBMIとの関連性を性別で階層化した標準化βを示しています。性別、糖尿病、脂質異常症、喫煙、およびaCVRFによって階層化されたWHRを補足図4に示します。一般に、MTsatは体積よりもCVRFとより強く関連していました。高血圧症の人（図6b）では、3つのパターンが観察されました：（i）大脳辺縁系は種子構造内の下部ミエリンを示しましたが、標的は示さず、脱髄の前後勾配を示唆しています。 (ii) 前頭頭頂部 (SLF II および III)、左前頭後頭部 (IFOF)、および投射路では、全身性のミエリン減少が見られました (つまり、シード、路およびターゲットで)。 (iii) 頭頂部および後頭部の GM 領域 (ILF、MLF および SLF I の標的、シードおよび CC 峡部および脾の標的) では、管内に有意なミエリンの違いがないにもかかわらず、ミエリンの減少が示されました。男性参加者では、高BMI（図6c）とWHR（補足図4a）の脳の構造的相関関係は主に重複していました。ほぼすべての WM 管では BMI が高く、ミエリンの低下が見られましたが、これは主に頭頂皮質と運動皮質に位置するいくつかの GM 領域にのみ当てはまりました。体積の減少はミエリンの減少に匹敵しましたが、効果の大きさは小さくなりました。 BMI が高い女性参加者では、感覚運動野のミエリンの減少が観察されました。脳の残りの部分は、高いBMIまたはWHRとの有意な関連性を示さず、男性参加者で観察された結果とは明らかに対照的でした。

標準化されたβは、有意な関連性を示すアスタリスクでマークされています (FDR 補正 p < 0.05)。 a 各トラクトのシードおよびターゲットの構成サブ領域。 b GM および WM と高血圧との関連性。 c、d c 男性参加者および d 女性参加者における高い BMI との GM および WM の関連性。 A/PCG 前/後帯状回、AF 弓状束、扁桃体扁桃体、AnG 角回、A/L/M/POrG 前/外側/中/後眼窩回、BMI BMI BMI、Calc カルカリン皮質、CC 脳梁 ( 1 = 吻部、2 = 膝部、3 = 吻側体、4 = 前部中央、5 = 後部中央、6 = 峡部、7 = 脾)、CG 帯状束束、CST 皮質脊髄路、Ent。嗅内領域、FRP前頭極、FX円蓋、GM灰白質、GRe直腸回、海馬海馬、IFO下前頭後頭束、ILF下縦束、I/M/SOG下/中/上後頭回、I/M /S/TTG 下/中/上/横側頭回、LiG 舌回、MFC 内側前頭皮質、M/SFG 中/上前頭回、MLF 中縦束、(M)Po/PrG 後部/中心前回 (内側分節) )、MTsat磁化移動飽和、Op/Or/TrIFG 蓋蓋/眼窩/下前頭回三角部、OCP 後頭極、OFuG 後頭紡錘状回、OR 視放射線、PHG 海馬傍回、PO 頭頂蓋、前楔前部、SCA 脳梁下領域、SLF 上縦束、SMC 補足運動野、SMG 縁上回、SPL 上頭頂小葉、TMP 側極、UF 鉤状束、腹側 DC 腹側間脳、WM 白質。

追加の共変量として、教育レベル、ApoE リスク、非定型またはメランコリックなエピソードを伴う最近の大うつ病性障害 (MDD)、自己申告のアルコール摂取量、および測定された MVPA を含むモデルでは、データが欠落しているためサンプルサイズが約 45% 減少しました。 (正確なサンプルサイズについては補足データ 6 を参照)。これらの「調整済み」モデルを補完するために、完全な共変量データを使用して（つまり、サンプルサイズを縮小して）、追加の共変量を含めずに、参加者の同じサブセットに対して「対照」モデルを実行しました。以前に提示されたモデル（フルサンプルサイズ）と比較して、対照モデルは同様の効果サイズをもたらしましたが、多くの関連性が多重比較の補正に耐えられず（補足図5および7および補足データ7を参照）、より小さいモデルの検出力が低下していることを示しています。効果を検出するためのサンプル。以前に観察された糖尿病と ICVF との関連性は、サンプル内の糖尿病患者の割合が少なかったためと考えられ、もはや存在しません。

調整されたモデル（補足図6および7）では、追加の共変量を含めた場合、複数の経路で有意ではなくなった動脈性高血圧、高BMIおよびaCVRFとMTsatの関連を除いて、結果は対照モデルと同様でした（詳細については、補足データを参照） 6)。これらのモデルでは、事後分析により、MVPA が WM MTsat の分散の一部を説明していることが示されました。

また、調整モデルと対照モデルでの CVRF x 性相互作用についてもテストしました。大部分の管にわたる MTsat では、BMI × 性別および WHR × 性の相互作用は有意なままであり (補足図 8 および 9、補足データ 6 および 7)、テストされた共変量のいずれも、ミエリン関連で観察された性差を説明できないことを示しています。対照モデルでは BMI が高く、WHR が高い。調整されたモデルでは、性別と aCVRF の間の相互作用は、ほぼすべての路で両側性で有意であり、主に MTsat でしたが、容積、ICVF、ISOVF についても有意であり、男性の参加者では有害な関連性が示されましたが、女性の参加者では有害な関連性が示されませんでした。対照モデルと同様に、14 トラクトボリュームで糖尿病と年齢の相互作用が見られました。 aCVRF を含む他の CVRF との年齢相互作用はありませんでした。

CVRF と追加の 6 つの共変量のいずれとも相互作用はなく、WM 微細構造で観察された CVRF 関連の差異は、教育レベル、ApoE リスク、最近の MDD、身体活動、またはアルコール摂取量に関係なく同じであることを示しています (補足データ 8)。

観察されたMTsatと高BMIおよび高WHRとの関連性の性差をさらに調査するために、女性参加者が男性参加者よりも健康な指標を示し、したがって高BMIまたは高WHRの女性参加者でMTsatが減少しないことを説明できる測定値をテストしました。 WHR。私たちは、MVPA とアルコール摂取量という 2 つの異なるライフスタイル要因を特定しました (表 1)。年齢、2 歳、性別、総頭蓋内容積、高 BMI、高 WHR で調整されたモデルでは、MVPA はほぼすべての管において MTsat と正の相関があり、エフェクトサイズは 0.08 ～ 0.12 の範囲でした。アルコール消費量は MTsat とは関連していませんでした (詳細は補足データ 9 を参照)。 MVPA × 性別の相互作用はなく、性別とは無関係に、MVPA が高いほどミエリン含有量が高いことと関連していることが示されました。男性と女性で個別にテストした場合、MVPAと高BMIまたは高WHRの間に相互作用はなく、男女ともBMI-MTsatおよびWHR-MTsatの関連性は身体活動の範囲全体で差がなかったことを示しています（補足データ8）。

単中心性の地域居住コホートにおける脳の解剖学的構造とCVRFの関連性についての我々の広範な分析により、あまり関与していない皮質灰白質の背景に、主に白質の微細構造における性別依存の関係が示された。リラクソメトリーと拡散ベースの生物物理学的モデルを組み合わせることで、我々の発見を、ニューロンおよび/または軸索の喪失ではなく、水分含有量の増加と並行してCVRF関連のミエリン減少であると解釈することが可能になります。得られた管および皮質領域特有の脆弱性の空間パターンは、白質または灰白質のミクロおよびマクロ構造に焦点を当てたこれまでの知見を統合し、個々の CVRF、ライフスタイル、および人口動態間の複雑な相互作用を示しています。

我々の主な発見の 1 つは、水分含有量の増加と並行して、年齢の影響を超えて、WM 管における CVRF 関連の MTsat の減少です。以前の発見を裏付けるように、動脈性高血圧症、次いで肥満が、全体的なエフェクトサイズが最も大きい CVRF でした 26、27、28、29。 MTsat はミエリン含有量の間接的な測定値ですが、MRI ミエリンバイオマーカーの最近のメタ分析では、MTsat が組織学と最も高い相関関係を示す測定値の 1 つにランク付けされました 30。注目すべきは、性別やCVRFとは無関係に、大部分のWM管における客観的に測定された身体活動レベルとミエリン含有量の間に正の相関があるという我々の発見である。これは、有酸素運動が後期髄鞘形成WM領域の髄鞘形成を介して認知に有益な効果をもたらすことを示した以前の報告に関連して解釈されます15、31、32。

ミエリン喪失は、CVRF 関連の動脈硬化、血流の減少、希突起膠細胞に影響を与える虚血性損傷によって説明できます 1,33 が、水分量の増加に関する我々の所見は、神経炎症 34、微小梗塞誘発性浮腫 35,36、または単に脳脊髄など、複数の原因がある可能性があります。ミエリンの喪失によって残された空間を埋める液体37。 NODDIモデルを使用して高血圧の微細構造の相関関係を調べた数少ない研究の1つでは、ISOVFの一般的な増加も発見しており、著者らはこれを、炎症促進性免疫活性化と組織損傷に起因する遊離水含有量の増加であり、血液脳関門の増加の可能性があると解釈している透過性38。

最後に、管容積は CVRF と最も関連のない脳指標であり、MTsat、ICVF、ISOVF などのより具体的な微細構造測定の利点を強調しています。実際、体積の減少は、脱髄、軸索の損失、グリア細胞の損失、またはさまざまな構成要素のもつれを解く可能性のないそれらの組み合わせの結果であると解釈できます。

階層的クラスタリングを使用して、ミエリン、軸索密度、水分量、および管体積におけるCVRF関連の違いを特徴とする前頭前野と辺縁系の関連性を特定し、脆弱性の増加を示しました。私たちの発見の妥当性を裏付けるものとして、まったく同じ辺縁路に付着している前皮質領域ではなく、後皮質領域では皮質内ミエリンの減少が示され、脆弱性の前後勾配の仮説が強化されました28,39。一見すると、これらの結果は、そのような勾配が存在しないという死後報告書と矛盾しています40。しかし、我々の発見が年齢の線形効果と非線形効果を考慮して調整されていることを考えると、ミエリン喪失の前後勾配に関する推論は、前述の研究で概説されている老化ではなく、CVRFの影響に関連しています。

得られた空間パターンは、イベントの時間的順序の観点から解釈することもできます。私たちの研究の横断的な性質にもかかわらず、私たちの発見は病状の前後広がりの仮説に当てはまります41が、仮定された後入れ先出し仮説にも従っており、後期有髄化前頭前野領域の脆弱性の増加を示しています28,42 、43、44には、後年に髄鞘形成のピークに達することが示されている帯状束、鉤状束、および上縦束が含まれます43、45、46。同様に、WM から始まり GM47 に広がる微小血管損傷の証拠が蓄積されています。我々の結果では、ICVFの減少と比較してMTsatの減少が優勢であることを考えると、軸索は脱髄領域で比較的後期の段階まで軸索が保存されていることが示された動物およびヒトの研究から証明されているように、CVRF関連の軸索喪失はWMの脱髄に続発するものであると推測できます。ミエリン喪失39、48、49、50。

我々は、MTsat と高い BMI および WHR との関連における性差を報告し、以前の所見を裏付けています 51,52,53。 BMI または WHR が高い男性参加者は、BMI または WHR が正常な男性参加者よりも平均してミエリンが少ないのに対し、BMI または WHR が高い女性と正常な女性は同様のレベルのミエリンを持っていました。これは、教育、ApoE リスク、最近のうつ病、ライフスタイル要因などの追加の共変量を調整した場合にも当てはまります。この所見に対する最も妥当な説明は、以前に示したように体脂肪分布（皮下脂肪と内臓腹部脂肪）の性差にあると考えられ54、55、56、内臓脂肪の増加に伴う全身性炎症がWM管の髄鞘形成に影響を与える可能性があることを示唆している56。別の解釈としては、ホルモン因子 53,57 や、男性における肥満関連睡眠時無呼吸症候群の有病率の増加 58,59 が挙げられます。私たちの結果は、CVRF と脳の老化に取り組む研究において、関心のある要素として性別を含めることの重要性をさらに強調しています 60,61。

私たちの仮説に反して、追加の行動因子やライフスタイル因子はいずれも CVRF と WM 微細構造の間の関連性を変化させませんでした。以前の研究では、MDD サブタイプは CVRF と相関するが、脳の解剖学的構造への影響は限定的であることが報告されています 62,63。 WM 病変と高血圧 64 または脂質異常症 65 との関連における ApoE4 対立遺伝子の調節的役割は、我々の研究では再現されませんでした。考えられる説明は、「高い」ApoE リスク、つまり引用された研究における ε4/ε4 遺伝子型とは対照的に、少なくとも 1 つの ε4 対立遺伝子を保有することに対して我々が採用したより広い定義である。以前の研究では、認知予備力の概念を通じて、脳の老化と認知機能の低下に対する学歴の保護効果が示唆されている66,67,68が、この見解には相反する結果によって異議が唱えられています69,70。その中には、最近の大規模な縦断的MRI研究では、教育の保護効果71。我々の結果は後者を支持しており、WM微細構造の分散を予測する際に年齢と教育レベルの間に相互作用効果は見出されませんでした。身体活動は MTsat 分散の一部を説明しましたが、CVRF と脳の関連性を完全には説明していませんでした。残りの説明されていない分散の一部は、WM 微小血管変化に関連する遺伝子によって説明できる可能性があります 72,73,74 が、遺伝的要因の全体的な寄与は小さいと考えられています 75。

私たちは、私たちの研究にはいくつかの限界があることを認めています。研究は横断的な性質を持っているため、観察された関連性について因果関係を推論することはできません。研究サンプルはスイスの都市部の人口から採取された。したがって、結果は白人が優勢な高所得国以外では一般化できない可能性があります。糖尿病に関して報告された比較的大きな影響は、サンプルの不均衡（参加者の6.5％が糖尿病を患っていた）と推定の不確実性が高いことを考慮すると、特に他のCVRFを調整する場合には注意して解釈する必要があります。皮質-皮質および皮質-脊髄の主要な接続に焦点を当てたため、私たちの分析には線条体、視床、および小脳の白質路は含まれていませんでしたが、これらは将来の研究に含まれる予定です。最後に、管路の平均化された脳メトリクスを使用したため、管路内の効果の空間分布は不明のままです。

結論として、我々の結果は、CVRF 関連の脆弱性の前後勾配の証拠を提供します。中程度から激しい身体活動は、CVRFとは無関係にミエリン含有量の増加と関連しており、有酸素運動によるCVRF関連の脱髄の可逆性を示唆しており、介入研究でテストする必要がある。 MTsat と DWI の組み合わせは、認知機能低下の危険因子である臨床的にサイレントな cSVD の早期検出のための改良された放射線マーカーを構成します。 CoLaus|PsyCoLaus コホートの追跡縦断分析では、WM 変化の一時性と、臨床的に関連する転帰に対する報告された関連性の予測値を調査する必要があります。

私たちの分析には、BrainLaus の参加者 24 が含まれていました。これは CoLaus|PsyCoLaus コホート内の入れ子プロジェクトであり、一般集団における心臓血管の危険因子と精神的健康との関連性を評価するように設計された前向き研究です。採用手順の詳細な説明は、他の場所で参照できます76,77。簡単に言うと、2003 年から 2006 年 (基準) の間に、スイスのローザンヌ市の住民登録簿から 35 歳から 75 歳までの 6,734 人が採用されました。追跡評価は 3 回あり、1 回目は 2009 年から 2013 年まで (1 回目の追跡調査)、2 回目は 2014 年から 2018 年まで (2 回目の追跡調査)、もう 1 回は 2018 年から 2022 年まで (3 回目の追跡調査) でした。 2回目の追跡調査では、1,324人の参加者が脳磁気共鳴画像法（MRI）調査（BrainLaus研究）にも参加し、そのうち1,167人の参加者が完全なMRI取得プロトコルを完了し、157人がプロトコル終了前にMRI取得プロトコルを中断した。 CoLaus|PsyCoLaus 研究はヴォー州倫理委員会 (www.cer-vd.ch) から承認を受けており、参加者は組み入れる前に書面によるインフォームドコンセントに署名しました。

64 チャネル高周波受信ヘッドコイルと送信用ボディコイルを備えた 3 T 全身システム (Magnetom Prisma - Siemens、Erlangen - Germany) で MRI データを取得しました。定量的 MRI プロトコルには、磁化転移強調 (MTw: TR = 24.5 ms、α = 6°)、陽子密度強調 (PDw: TR = 24.5 ms、α = 6°) および T1 強調 (T1w: TR = 24.5 ms、α = 21°) は 1 mm の等方性解像度でコントラストを示します 24,43,78。 3D エコープラナースピンエコーと刺激エコー画像 79,80 (分解能 4 mm、TE = 39.06 ms、TR = 500 ms) で計算された B1 マップを使用して、無線周波数送信磁場の不均一性の影響を補正しました 79,80,81。 82.

拡散強調イメージング (DWI) プロトコルは、次のパラメーターを備えた 2D エコープラナーシーケンスで構成されました: TR = 7400 ms、TE = 69 ms、並列 GRAPPA 加速係数 = 2、FoV = 192 × 212 mm2、ボクセルサイズ = 2 × 2 × 2 mm、マトリックスサイズ = 96 × 106、軸方向スライス 70、勾配方向 118 (b = 650 s mm−2 で 15、b = 1000 s mm−2 で 30、b = 2000 s mm−2 で 60) b = 0 では 13 が取得全体でインターリーブされます）43。また、B0 フィールドマップ (スライス厚 = 2 mm、TR = 1020 ms、TE1/TE2 = 10/12.46 ms、α = 90°、BW = 260 Hz/ピクセルの 2D ダブルエコー FLASH シーケンス) を取得して補正しました。エコープラナーイメージングデータの幾何学的歪み。

定量的 MRI データは、カスタマイズされた MATLAB ツール (The Mathworks、シャーボーン、マサチューセッツ州、米国) を使用して、統計パラメトリックマッピング SPM12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm; Wellcome Trust Center for Neuroimaging、ロンドン) のフレームワークで処理されました。。参考文献で紹介されている品質指標を使用して、頭の動きによる画像劣化の定量的分析を実行しました。 83 および重大な異常の目視検査。参考文献に概説されている基準を満たさなかった参加者のデータ。 24 件はその後の分析から除外されました。 MTsat マップは、すべてのエコーで平均化された MTw、PDw、および T1w 画像を使用して計算されました 81,84。 SPM12 のマルチチャネル「統合セグメンテーション」アプローチと強化された組織事前分析 85 を使用して、MTsat と灰白質 (GM)、白質 (WM)、脳脊髄液 (CSF) の有効陽子密度データの確率マップから得ました。 GM、WM、CSFの体積を合計することで、個人の総頭蓋内体積（TIV）を計算しました。同様に、後続の DWI 前処理のために、3 つの組織コンパートメントの合計から構成される脳マスクを作成しました。

DWI データは、ノイズ除去 87 およびギブスリンギングアーティファクトの除去 88 を含む MRtrix386 で前処理されました。 FSL 5.0 EDDY ツール 89 を使用して、渦電流歪みと被写体の動きを補正しました。エコープラナーイメージングの感受率歪み補正には、SPM FieldMap ツールボックス 90 で取得した B0 マップを使用しました。バイアスフィールドは平均 b = 0 画像から推定され、すべての DWI データで補正されました。次に、SPM12 剛体位置合わせを使用して、前処理された拡散マップを MTsat 画像に位置合わせしました。

MRtrix3 内で、msmt_5tt アルゴリズム 91 を使用して、ランダムに選択された 100 人の参加者における組織固有 (GM、WM、CSF) の応答関数を推定しました。続いて、グループ平均応答関数の作成が行われ、これを使用して、マルチシェル複数組織拘束球面デコンボリューション法 91 に基づいて、すべての参加者の繊維配向分布 (FOD) マップが計算されました。最後に、FOD の強度を正規化し 92、管セグメンテーションのために FOD ピーク 93 を抽出しました。

トラクトセグメンテーションには、高速かつ自動の完全畳み込みニューラルネットワークベースの WM セグメンテーション手法である TractSeg を使用しました25。 TractSeg で利用可能な 72 の管から 31 を選択し、小脳、視床、および線条体管を除外しました。選択された路（図 1）には、関連線維（両側弓状束、下前頭後頭束、下縦束、中縦束および上縦束の 3 つのセグメント（I、II、III））、投射線維（両側皮質脊髄路および視放射線）、大脳辺縁路（両側帯状束、円蓋および鉤状束）、および脳梁の部分（吻部、膝部、吻側体/運動前部、前部中央体/一次運動、後部中央体/一次体性感覚）、峡部および脾）。管のセグメンテーションには、事前トレーニング済みの TractSeg モデルを使用して MRtrix3 で取得した FOD ピークを使用しました。

我々は、AMICO ツールボックス 94 を使用して、取得したすべての b 値にわたるマルチシェル拡散データから、細胞内体積分率 (ICVF) と等方性体積分率 (ISOVF) の神経突起配向分散および密度イメージング (NODDI)21 マップを推定しました。参加者のネイティブスペースの個々の領域内のICVF、ISOVF、およびMTsatをサンプリングして平均しました。さらに、各トラクト内のボクセルの数が、そのボリュームの代用として使用されました。 WM 構造と CVRF 間の関連性の比較を容易にするために、すべてのトラクト固有の値を平均 0、標準偏差 1 に設定して標準化しました。

各領域について、SPM12 因数分解に基づくラベル付け 95 を使用して、GM のシード領域とターゲット領域を定義しました。これにより、ラベル付けされた各皮質領域の平均 MTsat と体積の計算の根拠が提供されました。 ICVF と ISOVF は GM では利用できませんでした。任意の慣例により、シード領域は、半球間接続の場合は左半球に設定され、半球内接続の場合は前方に設定されました（図6a）。

利用可能な豊富な測定値セット (詳細については、76 を参照) から、CVRF を次のように定義しました: (i) 動脈性高血圧 - 訪問中の収縮期血圧 ≥ 140 mm Hg および/または拡張期血圧 ≥ 90 mm Hg および/または降圧薬治療の存在。 (ii) 糖尿病 - 空腹時血漿グルコース ≥ 7.0 mmol/L、および/または経口血糖降下療法またはインスリン治療の存在。（ｉｉｉ）脂質異常症−高密度リポタンパク質（ＨＤＬ）コレステロール＜１．０ｍｍｏｌ／Ｌおよび／またはトリグリセリドレベル≧２．２ｍｍｏｌ／Ｌおよび／または低密度リポタンパク質（ＬＤＬ）コレステロール≧４．１ｍｍｏｌ／Ｌ、または低脂血症治療； (iv) BMI は訪問中に行われた測定値から体重/身長 2 として計算され、高 BMI は BMI > 25 と定義されました。 (v) ウエスト対ヒップ比（WHR）は、訪問中に測定されたウエストとヒップの周囲径から計算され、高いWHRは女性で>0.85、男性で>0.9と定義されました96。 (vi) 喫煙状況は、以前および現在の喫煙に関する情報を含むライフスタイル質問票から導き出され、これまで（つまり、現在および/または過去に）喫煙したことがある場合と、喫煙したことがない場合に二分化されました。 WM 構造に対する CVRF の累積寄与を評価するために、高血圧、糖尿病、脂質異常症、高 BMI、高 WHR、および現在または過去の喫煙の存在を合計することにより、総 CVRF スコア (aCVRF) を計算しました9。

最高学歴はアンケートによって評価され、義務教育または見習い（低位）、高校卒業または後期中等教育（中位）、大学卒業（高位）の 3 つのレベルに分けられました。ジェノタイピングは、ヨーロッパ系の祖父母 4 人を持つ参加者に対して実施されました 76。アポリポタンパク質 ε (ApoE) リスクは、ε2/ε2 および ε2/ε3 遺伝子型では低く、ε3/ε3 遺伝子型では中間、少なくとも 1 つの ε4 対立遺伝子、つまり ε2/ε4、ε3/ε4、およびε4/ε4 遺伝子型。

CoLaus|PsyCoLaus の精神医学的評価 77 には、半構造化された遺伝子研究のための診断面接 (DIGS) 97 が含まれていました。大うつ病性障害（MDD）は、精神障害の診断と統計マニュアル98に従って診断されました。 MDDは、前回の精神医学的評価からの間隔（平均評価間隔4.8±2.0年）内に発生した場合、最近のものとして定義された。非定型エピソードの場合は、気分反応性の存在に加えて、次の 4 つの特徴のうちの 2 つが必要でした: (i) 食欲の増加、(ii) 過眠症、(iii) 鉛麻痺、および (iv) 対人拒絶感受性。メランコリーエピソードの場合は、次の 5 つの症状のうち 3 つと同様に、喜びの喪失または気分反応性の欠如が必要でした: (i) 憂鬱は朝に定期的に悪化する、(ii) 早朝覚醒、(iii) 精神運動遅滞または興奮、 (iv) 食欲の低下、および (v) 過剰な罪悪感。

身体活動は、手首に装着する三軸加速度計 (GENEActiv、Activinsights Ltd.、英国) を使用して連続 14 日間測定されました99。我々は、そのような平日が少なくとも5日、週末が2日あった場合に限り、日中の着用時間が少なくとも10時間ある全日にわたって、中程度から激しい身体活動に費やした1日の時間を分単位で平均した。毎週のアルコール摂取量は自己申告アンケートによって評価され、非飲酒者、低飲酒者（1 ～ 6 単位/週）、中等度（7 ～ 13 単位/週）、および多量飲酒者（≧ 14 単位/週）の 4 つのカテゴリーに分類されました100。。

分析は、各トラクトとマップのサンプル平均から 4 標準偏差 (SD) を超えないデータに対して個別に実行されました (補足データ 1 は、各トラクトとマップについてこの基準を満たす観測値の数を示します)。まず、次の方程式を使用した通常最小二乗 (OLS) 線形回帰によって、線形および二次の年齢効果をテストしました。

ここで、トラクト値は、31 の関心領域の 1 つにおける 4 つの MRI マップ (平均 MTsat、平均 ICVF、平均 ISOVF、または体積) の 1 つです。 β1 は関心のある推定値でした。

次に、次の方程式を使用して OLS 回帰を実行しました。

ここで、CVRF は 6 つの心血管危険因子 (高血圧、糖尿病、脂質異常症、高 BMI、高 WHR、喫煙) の 1 つであり、トラクト値は 31 トラクトの 1 つにおける 4 つのマップの 1 つです。 β1 は関心のある推定値でした。したがって、この分析では 744 のテストを実行しました (6 CVRF × 4 マップ × 31 トラクト)。 CVRF は 0 (不在) または 1 (存在) の値を取りました。次に、CVRF との関連パターン間の Jaccard 距離 (有意な関連を 1、有意でない関連を 0) に基づいて 31 トラクトの階層的クラスタリングを実行しました。クラスターを、トラクト間の最大距離の 65% 未満の距離を持つトラクトのグループとして定義しました。

以下のモデルを使用して、CVRF と性別または年齢の間の潜在的な相互作用を評価しました。

ここで、交互作用項 β6 は対象となる推定値です。有意な性的相互作用を伴うモデルでは、男性と女性で同じ分析 (性別なしの式 3) を別々に計算しました。

WM微細構造に対するCVRFの累積寄与をテストするために、aCVRFスコアを使用して同じ手順（3〜5、ただしトラクトクラスタリングなし）を実行しました。次に、教育レベル、ApoE リスク、最近の非定型およびメランコリックな MDD、MVPA、およびアルコール摂取量という 6 つの共変量を追加して、同じ分析を繰り返しました (個々の CVRF および aCVRF について 3 ～ 5)。共変量のデータが欠落しているためにサンプルサイズが大幅に減少したため、追加の共変量を使用せずに、完全な共変量データを持つ参加者のサブセットに対して 3 ～ 5 を実行し、追加の共変量がある場合とない場合のモデル結果を比較できるようにしました。

さらに、追加の共変量と CVRF の間の相互作用効果をテストしました。

ここで、CVRF は 6 つの CVRF または aCVRF の 1 つ、共変量は 6 つの追加の共変量の 1 つ、β7 は対象の推定値です。

GM 種子とターゲット領域の分析では、6 つの CVRF と aCVRF を使用して、結果としてトラクト推定値を GM 領域値に置き換えてステップ 3 を繰り返し実行しました。 WM で BMI と WHR で見つかった性的相互作用を考慮して、これら 2 つの CVRF を分析するために男性と女性の参加者を分離しました。

MTsat 値を予測する際の BMI と WHR が高い性行為の事後分析として、ライフスタイル要因 (MVPA とアルコール消費) の交絡的な役割と、それらの性行為との相互作用の可能性を調査しました。

ここで、ライフスタイルは MVPA またはアルコール消費量、β1(7) と β8(8) は関心のある推定値です。

また、式 1 で説明したモデルもテストしました。 CVRF が高 BMI または高 WHR であり、共変量が MVPA であった場合、男性と女性で別々に 6 件。

糖尿病との関連で観察された比較的大きなエフェクトサイズの事後分析として、他のすべての CVRF について調整されたモデルでそれらの関連を調査しました。

ここで、β1 は重要な主な推定値でしたが、比較のために β2 ～ 6 も報告されています。

すべての分析について、偽発見率 (FDR) 補正 101 を使用して、トラクト、マップ、および CVRF にわたる多重比較を補正しました。アルファしきい値は、FDR 補正された p 値で 0.05 に設定されました。

研究デザインの詳細については、この記事にリンクされている Nature Portfolio Reporting Summary を参照してください。

この研究で使用された CoLaus|PsyCoLaus コホートデータには、機密性の高い患者情報が含まれている可能性があるため、完全に共有することはできません。管轄当局であるヴォー州研究倫理委員会と協議したところ、このデータを転送または直接共有することは、参加者の個人的権利の保護を目的としたスイスの法律に違反することになります。機密データ共有へのアクセス基準を満たす興味のある研究者は、CoLaus データセンター (CHUV、スイス、ローザンヌ) から、個人を特定できない個人レベルのデータを利用できます。この研究で使用された CoLaus データにアクセスする手順は、https://www.colaus-psycolaus.ch/professionals/how-to-collaborate/ で参照できます。

統計分析に使用されるコードは、GitLab (https://gitlab.com/otrofimo/brainlaus_cvrf_wm) で入手できます。分析は、Python 3.8.8 パッケージ、pandas 1.2.4、numpy 1.20.1、statsmodels 0.12.2、および scipy 1.6.2 を使用して実行されました。

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マリー・ピエール・F・ストリポリ & マルティン・プレイシグ

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ボグダン・ドラガンスキー

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OT、MK、SS、BD による概念化 OT、A.-MGdL、FK、BD による研究デザインと方法論 GDD、A. Lutti、FK、BD による MRI データ取得 OT、A. Latypova、GDD、A による MRI データの前処理Lutti と BD PMV、JV、PV、MPFS、MP によるその他のデータの前処理 OT による統計分析 OT と BD によるデータの視覚化 MK、SS、BD による資金調達すべての著者が結果について議論し、原稿の執筆と改訂に貢献。

ボグダン・ドラガンスキーへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Communications Biology は、この研究の査読に貢献してくれた匿名の査読者に感謝します。主な取り扱い編集者: Karli Montague-Cardoso。査読者レポートが利用可能です。

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転載と許可

Trofimova, O.、Latypova, A.、DiDomenicantonio, G. 他老化した人間の脳における心血管危険因子とミエリン喪失との関連性のトポグラフィー。 Commun Biol 6、392 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s42003-023-04741-1

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受信日: 2022 年 10 月 24 日

受理日: 2023 年 3 月 21 日

公開日: 2023 年 4 月 10 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-023-04741-1

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