成長関連タンパク質43とテンソルベースの形態測定指標における軽度認知障害の変化に関する研究

研究背景

アルツハイマー病（Alzheimer’s disease, AD）は、世界中で広く見られる神経変性疾患であり、その発症率は今後数年で著しく増加する可能性があります（Esquerda-Canals et al., 2017）。この疾患は主に最近の記憶形成の欠陥として現れ、その後行動および認知の変化を引き起こします（Soria Lopez et al., 2019）。ADの診断時には、脳の複数の領域で神経細胞の著しい喪失と神経損傷が確認されます（Mantzavinos & Alexiou, 2017）。具体的には、脳の特定の領域、例えば側頭葉と頭頂葉、前頭前皮質および帯状回などの退行が見られます（Wenk, 2003）。ADでは、脳の神経節細胞数の減少、軸索損傷、およびシナプス機能障害が進行に関連しています（Mattson, 2004；West et al., 1994）。成長関連タンパク質43（Growth-associated protein 43, GAP-43）はAD患者の脳内で増加の傾向があり、シナプス機能障害および病気の進行段階と関連していると考えられています（Denny, 2006；Zhang et al., 2021）。いくつかの前臨床研究もGAP-43の増加が記憶の低下と関連していることを支持しています（Holahan et al., 2007）。

GAP-43は神経細胞の軸索終端に位置する重要なタンパク質であり、特にADに影響を受ける辺縁系で顕著です（Denny, 2006；Kiktenko et al., 1995）。生化学的実験によれば、GAP-43は細胞膜内のホスファチジルイノシトール4,5-二リン酸（Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate, PIP2）と結合することで、PIP2によるアクチン細胞骨格の抑制を除去し、神経可塑性と長期増強を促進します（Denny, 2006；Ramakers et al., 1999）。AD患者の脳脊髄液（Cerebrospinal fluid, CSF）ではGAP-43の増加が検出されており、これはADの重要な生物学的マーカーである可能性を示唆しています（Sandelius et al., 2019）。

一方で、テンソルベース形態測定学（Tensor-based morphometry, TBM）は新たな神経画像解析技術であり、三次元脳画像を一連の処理を通じて異なる条件下での脳構造の変化を評価します。TBMは画像の登録と変形場によって脳の体積変化を発見します（Ashburner et al., 2000）。他の画像技術、例えば拡散テンソル画像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）やボクセルベースの形態測定学（Voxel-based morphometry, VBM）と比較して、TBMは低品質のスキャンを処理し、ボクセルレベルから全体の脳の領域評価までの処理が可能です（Hua et al., 2011；2013）。以前のいくつかの研究は、分子と神経画像の変化の関連が存在する可能性を示唆しています（Femminella et al., 2018；Simrén et al., 2021）。

上記の背景に基づき、本研究は軽度認知機能障害（Mild Cognitive Impairment, MCI）患者におけるGAP-43レベルの変化とTBMの発見との関連性を仮定します。本研究の主な目的は、ADスペクトルのMCI患者におけるGAP-43の変化とTBM発見との関係を探ることです。

研究出典

本論文はHoma Seyedmirzaei、Amirhossein Salmannezhad、Hamidreza Ashayeri、Ali Shushtariらによって執筆され、以下の機関からのものであります：テヘラン大学スポーツ医学研究センター、ガズウィン大学学生研究委員会、タビーズ大学学生研究委員会、エマ・マザンダラン医科大学、およびイスラムアザド大学などです。論文は《Neuroinformatics》誌に掲載されており、DOI: 10.1007/s12021-024-09663-9です。

研究デザインと方法

参加者とデザイン

本研究のデータはアルツハイマー病神経画像学イニシアチブ（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, ADNI）から取得されました。これは2004年に開始された縦断的多中心研究で、ADの臨床、画像、遺伝および生化学的マーカーの早期診断と追跡を開発することを目的としています。我々はADNIデータベースから、ベースラインと24ヶ月のフォローアップでCSF GAP-43とTBM指標が利用可能なMCIおよび認知正常（Cognitively Normal, CN）個体を選びました。全ての参加者はスキャン時に適切な臨床および認知評価を受け、各参加者が正しい分類に入っていることを確認しました。

認知評価

ADNIの被験者はAD、MCIおよびCNの3つのグループに分類されます。我々はMCIとCNの被験者のみを含みました。CNグループは記憶の訴えがなく、MCIグループは記憶の訴えを報告しました。MMSE（Mini-Mental State Examination）の結果に基づき、スコアが24〜30の被験者をCNとMCIに分類しました。CDR（Clinical Dementia Rating）スコアは0（CN）および0.5（MCI）で、記憶ボックススコアは0.5以上でなければなりません。我々は記憶基準としてWechsler Memory Scale-RevisedのロジックメモリーIIサブスケール（遅延リコール）を使用しました。

MRI収集および前処理

全ての参加者はADNIの標準MRIプロトコルに従ってスキャンされました。1.5テスラMRIスキャナーを使用して高解像度の脳構造画像が撮影されました。各参加者は2枚のT1加重MRI画像を撮影し、ADNIプロジェクトの多くの場所で実施されました。画像の一貫性を確保するために、幾何学的な歪みの補正、画像強度の不均一性の補正、N3バイアスフィールド補正などの大量の補正ステップが適用されました。全ての画像は最終的に1 mm³のボクセルサイズを持つ各方向に220ボクセルに調整されました。

データ分析

データ分析にはSPSSソフトウェアバージョン29を使用し、グラフはGraphPad Prismバージョン10を使用して描画されました。連続変数は平均±標準偏差で表され、Shapiro-Wilk検定を用いて変数が正規分布に従うかどうかを検出しました。正規分布の連続変数を比較するために独立サンプルt検定を用い、非正規分布変数の比較にはMann-Whitney U検定を用いました。CSF GAP-43レベルと各時間点でのTBM由来指標との関連を評価するためにPearson相関分析が行われました。最後に、TBM由来指標を予測するために一般化線形回帰モデルが実施されました。

研究結果

データ前処理と参加者の分類

我々は基線および24ヶ月のフォローアップにおいてGAP-43レベルとTBM指標を同時に持つ参加者データを選別し、合計73名の患者が研究の選択基準を満たしました。最終的にクリーンアップされたデータには70名の患者が含まれ、33名がCN、37名がMCIでした。性別、年齢およびAPOE4の状態などの特徴に基づいて、2つのグループ間に顕著な差はありませんでした。

画像およびCSFバイオマーカーの比較

研究では、CNおよびMCIグループのGAP-43レベルと全てのTBM指標が各時間点で基本的に同じであることが分かりました。唯一の例外は、基線時にCNグループの加速解剖ROI指標がMCIグループよりも有意に高かったことです。しかし、この差異は24ヶ月のフォローアップ時には消失しました。

GAP-43レベルとTBM指標の相関性

研究は各時間点でのGAP-43レベルとTBM指標の相関分析を行いました。基線時には、MCIグループの加速および非加速解剖ROIとGAP-43レベルに負の相関が見られましたが、フォローアップ時にはこの相関は消失しました。

GAP-43レベルとTBM指標の縦断的変化

24ヶ月のフォローアップ中、全ての研究グループのTBM指標が有意に減少しましたが、CSF GAP-43レベルは両方の研究グループで顕著な変化は見られませんでした。さらに、線形回帰モデルでは、CSF GAP-43がTBM由来指標の変化を有意に予測することはできませんでした。

議論と結論

本研究は、ADスペクトルのMCI患者において、CSF GAP-43レベルとTBM指標に有意な負の相関関係が基線時にあることを発見しましたが、この関係はフォローアップ時には維持されませんでした。それにもかかわらず、これらの結果はGAP-43がADにおけるシナプス機能障害の重要な生物学的マーカーである可能性を示唆しています。

本研究は、CSF GAP-43レベルとTBM指標の間に有意な関連があることを明らかにしました。将来的には、より大規模なサンプルサイズとより長いフォローアップ期間の研究が本研究の発見をさらに検証するために必要です。これらの研究は、この疾患の潜在的なメカニズムを明らかにし、ADの治療と予後ツールの改良に繋がる可能性があります。