Neuromorfometría y conectividad estructural: Una descripción estructural del cerebro en sujetos jóvenes y sanos de Rosario

Abstract

Introducción: Las nuevas técnicas de procesamiento avanzado de neuroimágenes por resonancia magnética (IRM) permiten estudiar la neuromorfometría usando imágenes 3DT1 y la conectividad estructural (CE) a partir de IRM ponderadas por difusión (IRM-D). Estas metodologías tienen gran potencial para asistir al diagnóstico diferencial de neuropatologías. Este trabajo presenta valores normativos (VN) para el estudio de la neuromorfometría y CE a partir de controles sanos (CS) oriundos de la ciudad de Rosario. Materiales y Métodos: Se adquirió una base de datos de IRM de CS usando un resonador Philips 3T. Se reclutaron 33 voluntarios sanos de entre 23 y 35 años. Se implementó un protocolo de adquisición de calidad en tiempos compatibles con un centro de imágenes abocado a la tarea asistencial, lo que posibilita su uso en aplicaciones clínicas. Las 3DT1 fueron procesadas con el paquete FreeSurfer, obteniendo un conjunto completo de regiones de interés (RI), corticales y subcorticales en el espacio nativo de cada voluntario. Se midieron volúmenes y espesores de cada RI. Las IRM-D se procesaron con un software desarrollado localmente, para obtener las matrices de CE, que muestran la proporción de conexiones físicas existentes entre las RI. Resultados: El conjunto de valores normativos está compuesto por la distribución en CS de 177 medidas en 109 RI (68 corticales y 41 subcorticales) y de la densidad de conexiones entre 3403 pares de RI. Conclusiones: Se obtuvieron VN de un grupo de CS, utilizando un protocolo optimizado para la práctica asistencial. Las secuencias y técnicas de procesamiento utilizadas son innovadoras y representan un primer paso en la traslación de herramientas de investigación a la clínica médica. En el futuro se utilizarán estos VN para estudiar patologías como la Esclerosis Múltiple y enfermedades neuropsiquiátricas en pacientes jóvenes.

Introduction: Brain MRI scan combined with advanced processing techniques allow both brain morphometry analysis using 3DT1w images, and structural connectivity description (SC) using DWI. These approaches have proved to be useful in the differential diagnosis of brain diseases. Here we introduce a reference database which describes brain morphometric and SC features for healthy controls (HC) in Rosario, Argentina. Material and Methods: Thirty three HC volunteers between 23 and 35 years old were recruited. Participants were scanned in a Philips 3T MRmachine, using a new high-quality protocol specially developed to be used in research, but also in the clinical environment (30 minutes long). We used Freesurfer (v6.0) to segment 3DT1w images in each native subject’s space and developed a pipeline in Python to generate SC maps from DWI, including preprocessing, diffusion tensor model fitting, anatomical constraints fixing and deterministic tractography. Results: A local reference database with data from 33 HC was generated, which consists in features derived from 109 ROI in each native subject’s space (41 subcortical structures and 68 cortical areas), including 68 thicknesses and 109 volumes, along with the SC map composed by 3403 connections. Conclusion: We compiled the first HCs local neuroimaging reference database. The developed MR-protocol and pipelines are highly innovative and constitute a first step in the translation of the latest research technologies to the clinical applications at the regional level. The database will be used in combination with pattern recognition techniques in the clinical assessment of neuropathologies.