A presença de redes cerebrais funcionais ativadas durante o repouso é bem conhecida e verificada por diferentes técnicas de imagens, como as Imagens por Ressonância Magnética funcionais (IRMf) baseadas no contraste dependente do nível de oxigenação do sangue (BOLD, Blood Oxygenation Level Dependent). Entretanto, apesar de ser atualmente o método não invasivo convencional para tais estudos, o contraste BOLD é sensível a diferentes parâmetros hemodinâmicos (fluxo sanguíneo cerebral, CBF; volume sanguíneo cerebral e extração de oxigênio), cuja relação não é completamente conhecida em diversas patologias. Por outro lado, o método de Marcação dos Spins Arteriais (ASL) é uma técnica de IRM não invasiva que fornece mapas quantitativos de CBF e pode ser usada para avaliar as redes de repouso. Portanto, o objetivo do presente estudo foi investigar a viabilidade de usar sequências de ASL (pulsada e pseudocontínua), disponíveis para o uso na rotina clínica, para o estudo da conectividade funcional do cérebro em estado de repouso. Imagens de ASL e BOLD, de 23 indivíduos jovens e saudáveis, foram adquiridas em um equipamento de 3T. Após o pré-processamento usual das imagens e cálculos dos mapas de perfusão, CBF e pseudo-BOLD (pBOLD), a partir das imagens de ASL, as redes cerebrais de repouso foram obtidas pela Análise de Componentes Independentes (ICA) e pelo método baseado em semente. Utilizando ICA, a análise em grupo conjunta de pBOLD e BOLD identificou cinco redes: rede de modo padrão (DMN), visual, auditiva, saliência e motora. Quando analisados separadamente, os dados de pBOLD mostraram apenas as redes DMN e visual, enquanto os dados de BOLD mostraram também as redes auditiva, saliência, motora, atentiva e frontoparietais direita e esquerda. Para ambas as análises, comparações entre as redes de pBOLD e BOLD apresentaram similaridades de moderadas a altas. Entretanto, nenhuma rede foi observada utilizando os dados de perfusão e CBF. Já as análises baseadas em sementes mostraram correlações significativas, para as séries temporais de pBOLD e CBF, entre regiões que constituem algumas redes de repouso conhecidas (DMN, visual, sensorial-motora, atentiva e frontoparietal). Os valores obtidos para a força das conectividades nas redes de pBOLD e CBF se correlacionaram com aqueles obtidos nas redes de BOLD. As diferenças no desempenho de ASL e BOLD devem-se a uma combinação de fatores, como relação sinal ruído e resolução temporal. Além disso, a natureza dos sinais não é a mesma. O sinal BOLD é influenciado por diferentes parâmetros fisiológicos e é proveniente principalmente de grandes veias; enquanto o sinal de ASL é proveniente da rede de capilares, fornecendo especificidade espacial mais alta para a atividade neuronal, além de permitir a quantificação do CBF, que está relacionado mais diretamente ao metabolismo cerebral. Portanto, o presente estudo mostrou ser possível investigar a conectividade funcional do cérebro no estado de repouso com uma sequência comercial, apesar das limitações técnicas da ASL. Além disso, as séries temporais de CBF e BOLD refletem diferentes aspectos do cérebro em repouso, fornecendo informações complementares dos seus processos fisiológicos / The presence of functional brain networks activated during resting state is well known and has been verified by different imaging techniques, such as the functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) based on the Blood Oxygenation Level-Dependent (BOLD) contrast. Although BOLD-fMRI is currently the conventional non invasive method for such studies, BOLD contrast is sensitive to different hemodynamic parameters (Cerebral Blood Flow, CBF; cerebral blood volume and oxygen extraction fraction), whose relationship is not fully understood in several pathologies. In contrast, the Arterial Spin Labeling (ASL) MRI technique is a non invasive tool for CBF quantification and can be used to investigate resting-state networks. Therefore, the goal of the present study was to investigate the feasibility of using ASL sequences (pulsed and pseudocontinuous), available for clinical routine use, for the study of functional connectivity of the brain at rest. ASL and BOLD images of 23 healthy young subjects were acquired in a 3T machine. After the usual image pre-processing and quantification of perfusion, CBF and pseudo-BOLD (pBOLD) maps, from ASL images, resting-state brain networks were obtained by Independent Component Analysis (ICA) and a seed-based method. Five networks were identified in a joint analysis of pBOLD and BOLD: Default Mode Network (DMN), visual, auditory, salience, and motor. When analyzed separately, pBOLD showed only the DMN and visual networks, while BOLD also showed auditory, salience, motor, attentive, right and left frontoparietal networks. For both analyses, comparisons between pBOLD and BOLD networks showed from moderate to high similarities. However, no network was obtained from perfusion and CBF time series. Seed-based analysis showed significant correlations, for pBOLD e CBF time series, between regions that integrate some known networks (DMN, visual, sensorial-motor, attentive and frontoparietal). Functional connectivity strength obtained from pBOLD and CBF networks correlated with the ones from BOLD data. Differences in performance with ASL and BOLD are due to a combination of factors, such as SNR and temporal resolution. Moreover, the nature of the signals is not the same. BOLD signal is influenced by different physiologic parameters and comes mainly from large veins; while ASL signal comes from small capillaries, providing higher spatial specificity regarding neural activity, in addition to allow the quantification of CBF, which is closer related to the cerebral metabolism. In conclusion, the present study showed the feasibility of investigating functional connectivity of the brain at rest using a commercial ASL sequence, even with its technical limitations. Moreover, CBF and BOLD time series reflect different aspects of the resting-state brain and provide complementary information on its physiological processes
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-06062017-123415 |
| Date | 05 April 2017 |
| Creators | Mônaco, Luciana da Mata |
| Contributors | Leoni, Renata Ferranti |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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