MS : 뇌의 철분 수치 '장애 예측'

비 침습적 스캔으로 뇌의 철분 수치를 매핑하면 미래의 신체 장애 위험이 더 높은 다발성 경화증 환자를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

새로운 기술은 다발성 경화증 환자의 미래 장애 위험을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이것은 새로운 유형의 MRI가 다발성 경화증 (MS) 환자의 심각한 질병 진행 가능성을 예측하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여주는 연구의 결론이었습니다.

현재 저널에 실린 논문에서 방사선과, 연구원들은 MS 유무에 관계없이 뇌의 철분 수치를 측정하기 위해 QSM (Quantitative Susceptibility Mapping)이라고하는 MRI 기술을 사용하는 방법을 설명합니다.

그들은 MS를 가진 사람들이 뇌의 한 부분에서 더 높은 철분 수치를 가지고 다른 부분에서는 더 낮은 수치를 보였으며 또한이 패턴이 질병의 심각성 및 진행과 일치한다는 것을 발견했습니다.

팀은이 발견이 MS의 장애를 조기에 예측하기위한 진단 도구로 이어질 수 있다고 제안합니다.

다발성 경화증의 정신적 및 신체적 기능 저하 위험을 평가하기위한 현재의 "골드 표준"은 "뇌 위축"또는 말라 버린 뇌 조직의 양을 측정하는 것입니다. 그러나 여기에는 한계가 있습니다.

“뇌 위축을 확인하는 데는 오랜 시간이 걸립니다.”라고 뉴욕 버팔로 대학의 신경과 교수 인 수석 연구 저자 인 Robert Zivadinov는 말합니다. "우리는 누가 MS 관련 장애를 개발할 것인지에 대한 조기 측정이 필요합니다."라고 그는 덧붙입니다.

뇌의 MS와 철분

불치병 인 MS는 신경 조직을 파괴하여 뇌와 나머지 중추 신경계에 영향을 미칩니다. 그 진행은 예측할 수 없습니다. 갑자기 멈췄다가 다시 시작되거나 지속되고 점차 악화 될 수 있습니다.

증상은 상대적으로 경미한 것부터 중증 장애에 이르기까지 다양하며 조정 및 균형 상실, 시력 손상 및 상실, 떨림 및 무감각, 언어 장애, 마비, 피로, 집중력 및 기억 문제 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

많은 전문가들은 다발성 경화증이 면역 체계가 마치 위협 인 것처럼 건강한 조직을 공격하는 일종의자가 면역 질환이라고 생각합니다.

다발성 경화증에서 면역 공격의 표적은 뉴런 또는 작동하는 신경 세포를 서로 연결하는 섬유를 둘러싸는 미엘린이라는 보호 층입니다.

뇌 세포가 기능하려면 철이 필요하며,이 원소는 미엘린의 중요한 성분입니다. 즉, 너무 많거나 너무 적 으면 해를 끼칠 수 있습니다.

영상 연구는 뇌의 철분 수치를 측정하는 것이 MS 진행의 유용한 지표가 될 수 있음을 시사합니다.

새로운 MRI 기술은 철분 수준을 매핑합니다.

QSM은 자기 감수성을 측정하여 여러 조직의 철분 수준을 추정 할 수있는 새로운 MRI 기술입니다. 조직에 철분이 많을수록 자화율이 높아집니다.

Zivadinov 교수와 팀은 QSM을 사용하여 다발성 경화증 환자 600 명과 250 명의 "건강 관리"를 가진 사람의 뇌에서 철분 수치를 매핑했습니다. 환자 중 452 명은 초기 MS가 있었고 148 명은 더 진행된 단계였습니다.

QSM은 다발성 경화증 환자가 대조군과 비교하여 기저핵에서 철분 수치가 높고 시상에서 철 수치가 낮다는 사실을 밝혔다.

기저핵은 움직임을 제어하는 ​​데 필수적인 깊숙한 뇌 구조입니다. 시상은 감각의 신호를 처리하는 데 도움이되며 특정 뇌 영역과 척수 사이의 통신 허브 역할을합니다.

연구원들은 또한 MS 그룹의 뇌 철분 수치 패턴 (기저핵에서는 높지만 시상 구조에서는 더 낮음)이 더 긴 MS 기간, 악화 된 장애 및 더 큰 진행과 일치한다는 것을 발견했습니다.

임상 시험 도구

Zivadinov 교수는“철의 고갈 또는 뇌의 여러 구조의 증가는 MS와 관련된 장애의 독립적 인 예측 인자입니다.

그와 그의 동료들은 QSM이 다발성 경화증이 신체 장애로 진행되는 것을 방지하기위한 약물의 임상 시험에 유용한 도구가 될 수 있다고 제안합니다.

현재 다발성 경화증 치료제는 장애 악화를 멈추지 않는 항염증제를 사용합니다.

"[자기 감수성]은 어떤 환자가 심각한 진행 위험에 있는지를 예측할 수있는 질병 중증도의 흥미로운 영상 마커입니다."

Robert Zivadinov 교수

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