Segmentazioni della rete perivascolare derivate dall'alto

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 9205 (2023) Citare questo articolo

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Un flusso di lavoro di segmentazione personalizzato è stato applicato alle immagini RM ad alto campo ex vivo di cervelli di ratto acquisite in seguito all'infusione intraventricolare di agenti di contrasto in vivo per generare mappe degli spazi perivascolari (PVS). Le risultanti segmentazioni della rete perivascolare hanno consentito l'analisi delle connessioni perivascolari ai ventricoli, della clearance parenchimale del soluto e del trasporto dispersivo del soluto all'interno del PVS. Numerose connessioni perivascolari tra la superficie cerebrale e i ventricoli suggeriscono che i ventricoli si integrano in un sistema di clearance mediato dal PVS e aumentano la possibilità di ritorno del liquido cerebrospinale (CSF) dallo spazio subaracnoideo ai ventricoli tramite PVS. Supponendo un rapido scambio di soluti tra gli spazi del PVS e del liquido cerebrospinale principalmente per avvezione, l'estesa rete perivascolare ha ridotto la distanza media di clearance dal parenchima al compartimento del liquido cerebrospinale più vicino, determinando una riduzione di oltre 21 volte nella scala temporale stimata della clearance diffusiva, indipendentemente dalla diffusività del soluto. . Ciò corrisponde a una scala temporale stimata di clearance diffusiva inferiore a 10 minuti per l'amiloide-beta, il che suggerisce che l'ampia distribuzione del PVS può rendere la diffusione un efficace meccanismo di clearance parenchimale. Ulteriori analisi della dispersione oscillatoria dei soluti all'interno del PVS indicano che l'avvezione piuttosto che la dispersione è probabilmente il meccanismo di trasporto primario per i composti disciolti superiori a 66 kDa nei segmenti perivascolari lunghi (> 2 mm) qui identificati, sebbene la dispersione possa essere significativa per composti più piccoli in segmenti più brevi. segmenti perivascolari.

I vasi sanguigni nel cervello sono circondati da sottili spazi perivascolari (PVS) che consentono lo scambio di liquidi tra i compartimenti del liquido interstiziale e del liquido cerebrospinale (CSF)1. Queste strutture hanno recentemente attirato molta attenzione a causa del ruolo che potrebbero svolgere in un meccanismo di eliminazione a livello cerebrale dei rifiuti metabolici tossici come l'amiloide-beta (Aβ), la proteina che si accumula nella malattia di Alzheimer2. Sebbene siano stati osservati un rapido assorbimento del tracciante per immagini dal liquido cerebrospinale3,4 e la rimozione dal parenchima5, vi è incertezza1 riguardo al meccanismo e alla direzione del trasporto6,7,8, all'anatomia delle vie di trasporto perivascolare arteriose, capillari e venose5 e all'effetto del canali d'acqua dell'acquaporina2 e sonno9 durante i trasporti. Tuttavia, il trasporto mediato dal PVS nel cervello può avere implicazioni significative non solo per le malattie neurodegenerative, ma anche per il rilascio di farmaci al tessuto cerebrale10 e la migrazione del cancro al cervello11,12 e delle cellule immunitarie13.

Mentre numerosi studi hanno dimostrato l'assorbimento di traccianti di imaging nel PVS vicino alla superficie cerebrale3,4,14, pochi hanno esaminato il PVS più profondo e le loro connessioni con il liquido cerebrospinale nei ventricoli e nelle cisterne cerebrali15,16. Le sezioni istologiche successive all'assorbimento del tracciante suggeriscono una rete intricata ed estesa di PVS in tutto il cervello17, ma la risoluzione dell'imaging dell'intero cervello in vivo ha limitato l'analisi della rete perivascolare intatta solo ai vasi più grandi17,18,19. È necessaria una mappa 3D dell'intero cervello delle principali strutture perivascolari per analizzare le proprietà della rete perivascolare rilevanti per la clearance come le connessioni agli spazi interni del liquido cerebrospinale, la distribuzione del PVS nel parenchima e la lunghezza del segmento perivascolare. Una mappa del PVS consentirebbe di valutare i potenziali meccanismi di trasporto perivascolare e parenchimale come diffusione, dispersione e avvezione tramite modelli meccanici multiscala. Ciò è necessario per comprendere meglio lo smaltimento dei rifiuti e per pianificare accuratamente una varietà di tecniche di somministrazione dei farmaci, tra cui la somministrazione endovenosa, intratecale e potenziata per convezione al parenchima.

Sebbene a conoscenza degli autori non sia stata pubblicata una segmentazione della rete perivascolare intatta nei ratti, sono state sviluppate diverse strategie semiautomatiche per segmentare il PVS umano nelle immagini cliniche RM20,21,22,23,24,25. In molte di queste strategie, la "tubeness" o "vasselness" dell'immagine è determinata applicando filtri Frangi26 che si basano sulla curvatura spaziale dell'intensità dell'immagine. Applicando una soglia a queste immagini di tubeness, viene prodotta una segmentazione del PVS e incorporata in una metodologia di segmentazione più ampia, spesso basata su tecniche di deep learning20,21. Nonostante la sua prevalenza nella segmentazione perivascolare umana, la soglia della tubeness non è stata precedentemente applicata per segmentare il PVS nei ratti o nei topi principalmente perché la risoluzione delle immagini RM in vivo acquisite durante la somministrazione del mezzo di contrasto cerebrospinale non è sufficientemente elevata per risolvere la maggior parte dei PVS contenenti il mezzo di contrasto.

0.1 dropped below 2 μm/s (Fig. 5d). The distance traveled due to oscillatory dispersion varies with the square root of the diffusion coefficient, meaning a four-fold change in this coefficient results in a two-fold change in the distance traveled. The times required for the \(\alpha\) = 0.5 front to traverse perivascular lengths of 250 μm and 1000 μm for a physiologically relevant range of molecular diffusivities and two literature values of dispersive enhancement, \(k\), are shown in Fig. 5e. The albumin solute front delayed between 8.11 min (\(k\) = 1.7)6 and 13.14 min (\(k\) = 1.05)7 to traverse 250 μm, but much longer (2.16 h at \(k\) = 1.7) to traverse 1000 μm, consistent with the position vs. time plot (\(k\) = 1.05) in Fig. 5c. The solute front for Aβ monomer (\(D\) = 180 μm2/s)28, being smaller than albumin, traversed both distances more quickly, but still delayed 1.00 h (\(k\) = 1.7) and 1.62 h (\(k\) = 1.05) to travel 1000 μm. The solute front for sodium ions traversed 1000 μm in 11.36 min (\(k\) = 1.05)./p> 0.1) but mostly low Peclet numbers (\(Pe\) < 0.1) in parenchyma. Of course, the reduction in clearance distance caused by the perivascular network also decreased the clearance time scale assuming purely advective parenchymal transport, although less dramatically, by a factor of 4.63. If interstitial bulk flow were indeed present, transport would proceed as a combination of advection and diffusion as dictated by the Peclet number \(Pe\) for a particular substance. For instance, an interstitial velocity of 0.367 µm/s would result in equal advective and diffusive time scales (\(Pe\) = 1) for Aβ over the average MCD when considering PVS to be a CSF compartment./p> \lambda_{1} > \lambda_{2} > \lambda_{3}\), and each eigenvalue is the image intensity curvature along its associated eigenvector. For a tubular intensity field, \(\lambda_{1} = 0\) and \(\lambda_{2} = \lambda_{3} \ll 0\)65 because the intensity does not vary along the tube axis, but has negative curvature perpendicular to this axis. Accordingly, in the ImageJ implementation, tubeness is defined as \(\sqrt {\lambda_{2} \lambda_{3} }\) and increases in value for more tubular intensity fields64. In this implementation, the tubeness field can be made sensitive to tubular structures of a certain size by applying a Gaussian filter prior to computing tubeness. Because many PVS only span a single voxel, the standard deviation for the Gaussian filter was set to 40 μm. The tubeness calculation is a variety of Frangi filtering26, a technique often applied to clinical MR images for perivascular space segmentation in humans20,21,22,25./p>

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