Pediatrik Yaş Grubundaki Normal ve Atrofik Beyinlerde Global Beyin Atrofi İndeksinin Kranial MR Görüntüleri ile Değerlendirilmesi: Retrospektif MRG Çalışması

Yıl 2023, , 255 - 261, 08.09.2023

Sefa Işıklar , Güven Özkaya , Senem Turan Ozdemır , Rifat Özpar

https://doi.org/10.32708/uutfd.1339328

Öz

Global beyin atrofisi, beynin normal gelişimine etki eden çeşitli faktörler nedeniyle beyin hacminde beklenenden olağandışı bir azalma olmasıdır. Çeşitli hastalıkların ve yaşlanmanın neden olduğu global beyin atrofisinde, beyin hacminin beyin omurilik sıvısına oranlanması ile hesaplanan global beyin atrofi indeksinin (BH/BOS) eşik değerleri yetişkinlerde belirlenmişti. Ancak yaptığımız literatür taramasında pediatrik dönemde BH/BOS indeksi araştırmasına rastlanmamıştır. Bu çalışmada pediatrik dönemde BH/BOS indeksinin yaşa ve cinsiyete özgü normatif verilerini oluşturup, atrofik beyindeki eşik değerlerini belirlemeyi amaçladık. Bu retrospektif çalışmaya BH/BOS indeksinin normatif verileri için, 2012-2021 yılları arasında beyin manyetik rezonans görüntülemesi (MRG) yapılan 0-16 yaş arası normal radyolojik anatomiye sahip 655 hastayı [345 erkek (%52,7) ve 310 kadın (%47,3)] dahil ettik. Çeşitli hastalıklar nedeniyle MRG’sinde farklı derecelerde beyin atrofisi tespit edilen 46 hastayı (ortalama yaş: 7,8±5,54) benzer yaş ve cinsiyetteki normal bireyler ile karşılaştırdık. MRICloud ile ölçtüğümüz BH/BOS indeksi verilerini SPSS (ver.28) ile analiz ettik. 0-16 yaş grubunda normal BH/BOS indeksi ortalaması 41,21±11,69’du. BH/BOS indeksinin 0-7 yaş arasında (41,70-51,71), 8-16 yaş arasına göre (31,30 - 38,25) daha yüksek olduğunu tespit ettik. Pediatrik dönemde bu indeksin beyin atrofisi için eşik değeri 25,61’di (p<0,001). BH/BOS indeksinin normatif değerlerinde ve atrofik bulgularında cinsiyet faktörü önemsizdi. Bu veriler pediatrik global beyin atrofisini teşhis etmek için bir biyobelirteç olarak kullanılabilir.

Anahtar Kelimeler

Beyin, Beyin omurilik sıvısı, İndeks, Beyin atrofisi, Pediatri

Evaluation of Global Brain Atrophy Index in Normal and Atrophic Brains in Pediatric Age Group by Cranial MRI Images: A Retrospective MRI Study

Öz

Global brain atrophy is an unusual reduction in brain volume than expected due to various factors affecting the brain's normal development. Quantitative cut-off values for global brain atrophy caused by various diseases and aging were determined in adults by proportioning brain volume to the cerebrospinal fluid (BV/CSF). However, as far as we know, BV/CSF index has not been investigated in pediatric period. In this study, we aimed to establish the normative data of the BV/CSF index in the pediatric period and to determine the cut-off values in the atrophic brain. For the normative data of the BV/CSF index in this retrospective study, we included 655 patients [345 males (%52,7); 310 females (%47,3)] aged 0-16 years with normal radiological anatomy who underwent cranial magnetic resonance imaging between 2012 and 2021. We compared 46 patients (mean age: 7.8±5.54 years) with global brain atrophy on MRI due to various diseases with normal individuals of similar age and gender. We analyzed BV/CSF index data we measured with MRICloud with SPSS (ver.28). The mean of normal BV/CSF index in the 0-16 age group was 41.21±11.69. We found that BV/CSF index was higher between the ages of 0-7 (41.70-51.71) compared to those between the ages of 8-16 (31.30 - 38.25). In the pediatric period, the cut-off value of this index for brain atrophy was 25.61 (p<0.001). The gender factor was insignificant in the normative values and atrophic findings of the BV/CSF index. These data can be used as a biomarker to diagnose pediatric global brain atrophy.

Anahtar Kelimeler

Brain, Cerebrospinal fluid, Index, Brain atrophy, Pediatrics

Kaynakça

• 1.Coupé P, Catheline G, Lanuza E, Manjón JV. Towards a unified analysis of brain maturation and aging across the entire lifespan: A MRI analysis. Hum Brain Mapp 2017;38:5501–18. https://doi.org/10.1002/HBM.23743.
• 2.Przedborski S, Vila M, Jackson-Lewis V. Series Introduction: Neurodegeneration: What is it and where are we? J Clin Invest2003;111:3–10. https://doi.org/10.1172/jci17522.
• 3.Sungura R, Shirima G, Spitsbergen J, Mpolya E, Vianney JM.A case-control study on the driving factors of childhood brain volume loss: What pediatricians must explore. PLoS One2022;17:e0276433. https://doi.org/10.1371/JOURNAL.PONE.0276433.
• 4.Scheltens P, Pasquier F, Weerts J, Barkhof F, Leys D.Qualitative assessment of cerebral atrophy on MRI. Inter- and intra-observer reliability in dementia and normal aging. Neurobiol Aging 1996:S114.
• 5.Frisoni GB, Fox NC, Jack CR, Scheltens P, Thompson PM.The clinical use of structural MRI in Alzheimer disease. Nat Rev Neurol 2010;6:67–77. https://doi.org/10.1038/nrneurol.2009.215.
• 6.Orellana C, Ferreira D, Muehlboeck JS, et al. Measuring global brain atrophy with the brain volume/cerebrospinal fluid index: Normative values, cut-offs and clinical associations. Neurodegener. Dis., vol. 16, Neurodegener Dis; 2016, p. 77–86. https://doi.org/10.1159/000442443.
• 7.Peterson MR, Cherukuri V, Paulson JN, et al. NormalChildhood Brain Growth and a Universal Sex andAnthropomorphic Relationship to Cerebrospinal Fluid. MedRxiv 2021:2020.05.19.20102319. https://doi.org/10.1101/2020.05.19.20102319.
• 8.Isıklar S, Turan Ozdemir S, Ozkaya G, Ozpar R. Hypothalamic volume and asymmetry in the pediatric population: a retrospective MRI study. Brain Struct Funct 2022;227:2489–501. https://doi.org/10.1007/s00429-022-02542-6.
• 9.Isiklar S, Ozdemir ST, Ozkaya G, Ozpar R. Three Dimensional Development and Asymmetry of the Corpus Callosum in the 0-18 Age Group: A Retrospective MRI Study. Clin Anat 2022. https://doi.org/10.1002/CA.23996.
• 10.IŞIKLAR S, ÖZPAR R. Corpus Callosum İndeksinin Pediatrik Yaş Grubundaki Normatif Verilerinin Atrofi ve HidrosefaliHastalarını Ayırt Edebilirliğinin Araştırılması: Retrospektif MRG Çalışması. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Derg 2023;49:77–87. https://doi.org/10.32708/uutfd.1253773.
• 11.Wu D, Ma T, Ceritoglu C, et al. Resource atlases for multi-atlas brain segmentations with multiple ontology levels based on T1-weighted MRI. Neuroimage 2016;125:120–30. https://doi.org/10.1016/J.NEUROIMAGE.2015.10.042.
• 12.Mori S, Wu D, Ceritoglu C, et al. MRICloud: Delivering high-throughput MRI neuroinformatics as cloud-based software as a service. Comput Sci Eng 2016;18:21–35. https://doi.org/10.1109/MCSE.2016.93.
• 13.Sungura R, Mpolya E, Spitsbergen JM, Onyambu C, Sauli E, Vianney JM. Novel multi-linear quantitative brain volume formula for manual radiological evaluation of brain atrophy. Eur J Radiol Open 2020;7:100281. https://doi.org/10.1016/j.ejro.2020.100281.
• 14.Sungura RE, Spitsbergen JM, Mpolya EA, Sauli E, Vianney J-M. The neuroimaging magnitude of pediatric brain atrophy innorthern Tanzania. Pan Afr Med J 2020;36. https://doi.org/10.11604/pamj.2020.36.25.22515.
• 15.Mori S, Onda K, Fujita S, et al. Brain atrophy in middle ageusing magnetic resonance imaging scans from Japan’s health screening programme. Brain Commun 2022;4. https://doi.org/10.1093/braincomms/fcac211.
• 16.Ferreira D, Voevodskaya O, Imrell K, et al. Multiple sclerosispatients lacking oligoclonal bands in the cerebrospinal fluid have less global and regional brain atrophy. J Neuroimmunol 2014;274:149–54. https://doi.org/10.1016/J.JNEUROIM.2014.06.010.