糖尿病视网膜病变患者MR脑结构与功能网络分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    81201079
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    H2701.磁共振成像
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

As previously demonstrated in the numerous researches on the pathogenesis of diabetic retinopathy (DR), micrangium changes of retina induced by hyperglycemia is deemed to be the incipient cause of retinopathy in patients with diabetic. However, the neurodegeneration of the retina, optic nerve, optic chiasm, lateral geniculate nucleus and optic radiation is found occurring earlier than the micrangium changes of retina in recent studies. Whether can the structural and functional changes of the visual pathway resulted from the neurodegeneration process probably be the earliest factor of DR? To further elucidate the hypothesis, experimental study will be set with DR group and control group, in which the differences of brain pathology between these groups will be studied; the structural and functional images of human brains will be obtained by using 3.0 tesla MRI machine with each subject in DR group (classified to five sub-groups according to the clinical severity), non-DR group (diabetic patients without DR), and controls group. Then, the brain structural and functional networks will be figured out based on the structural and functional images after complicated data processing. When the networks are successfully constructed, 1) visualized images are obtained to topologically describe the structure and function of brains; 2) several parameters such as the path length, degree distribution, clustering coefficient, efficiency and so on are obtained to quantify the networks of brain structure and function. Thus, the differences of structural and functional networks among different groups can be tested by multiple comparison; the correlation between the structural and functional networks and the clinical severity in sub-groups of DR patients can be evaluated by correlated analysis, by which we aim to explore the value of brain network analysis in the early diagnosis of DR and try to probe the central neural mechanism of DR.
关于糖尿病视网膜病变(DR)发病机制的大量研究认为是高血糖引发的微血管机制导致视网膜病变,近年来,有学者发现视觉通路的神经退行性改变早于视网膜血管病变。视觉通路的中枢结构与功能改变是否为DR的首驱发病机制呢?本项目拟通过建立动物模型研究DR大鼠脑组织的微观病理改变;运用3.0T MR脑结构与功能成像,基于MR脑结构与功能数据构建各组临床被试(DR组、糖尿病组、对照组)的脑结构与功能网络:(1)得到直观的可视化图像,直接反映脑结构与功能网络的拓扑关系;(2)得到可量化脑结构与功能网络的各种网络指标包括最短路径、度分布、聚类系数、全局效率等,通过各组间网络指标的多重比较探讨脑结构与功能网络的组间差异,通过DR各亚组(DR组根据临床严重性分为5个亚组)的网络指标与临床分期的相关分析探讨DR的网络指标与疾病临床严重性之间的相关性,以揭示脑网络分析在DR早期诊断中的价值,试图揭示DR的中枢致病机制。

结项摘要

糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病最常见、最主要的微血管并发症之一。高血糖是公认的DR发生和发展的独立危险因素,近年来,随着研究的深入和技术的更新,有学者发现,DR患者的视网膜除了微血管损害以外,还存在神经组织的慢性退行性改变。大量实验研究表明,DR同时存在视网膜血管病变和神经元损伤,在视网膜血管病变发生之前就已存在神经元损伤。我们推测DR最早期的原因可能源于中枢,颅脑最先发生结构和功能的变化,在糖尿病早期可能就已存在某些脑区的脑功能异常。脑网络分析是一种新兴技术,脑功能网络可提供大脑处理和意识表达的生理基础,运用图形理论方法分析复杂网络上一种强大的定量脑功能的新方法。本项目通过DR动物模型探讨模型动物的脑组织微观病理改变,发现糖尿病组SD大鼠大脑的神经元密度明显小于正常对照组的SD大鼠(P<0.05),证实了糖尿病病程中的神经组织慢性退行性改变。本项目通过收集DR患者和健康志愿者进行MR扫描获得DTI数据和rfMRI数据,并进一步构建相应网络,得到可视化图像及量化指标,采用组间比较的方法分析各组之间的结构和功能网络差异,发现脑网络量化指标,包括聚类系数(CC)、特征路径长度(CPL)和度分布(DE)均存在组间差异,其中CC较CPL、DE指标敏感性更高;功能连接强度分析结果表明DR患者初级和高级视觉中枢与听觉中枢功能连接减弱,而额叶皮层功能连接增强,推测额叶是主要的功能代偿区域;进一步分析DR组功能网络改变与临床严重程度的相关性,发现MMSE评分与CC、CPL指标呈负相关,而与全局效率(GE)、小世界网络(SWP)指标呈正相关;胰高血糖素(GC)与CC、CPL指标呈正相关,而与SWP呈负相关;糖化血红蛋白与GE指标呈负相关。在DE分析中,MMSE评分、GC值、胰岛素抵抗指数(ISI值)与DE存在相关性,而除DR分期之外,其余临床数据均与部分脑区的DE指标相关。基于结构的DTI-TBSS分析发现DR组患者初级、次高级视觉中枢及视觉相关脑区的各向异性分数(FA)值比对照组减低,而高级视觉中枢、右侧小脑半球及BA3区FA值较对照组增加,推测DR患者视觉中枢及视觉相关脑区损伤的同时,高级视觉中枢参与视觉的代偿调控,右侧小脑半球及BA3区也参与代偿机制。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Point process analysis in brain networks of patients with diabetes
糖尿病患者脑网络点过程分析
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2014.05.045
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Yapeng Li;Chunhong Hu;Xi Chen;Hui Dai
  • 通讯作者:
    Hui Dai
Whole-brain voxel-based analysis of diffusion tensor MRI parameters in patients with primary open angle glaucoma and correlation with clinical glaucoma stage
原发性开角型青光眼患者弥散张量MRI参数的全脑体素分析及其与临床青光眼分期的相关性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Neuroradiology
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Morelli; John N.;Hu; Su;Yan; Xu;Xu; Dongrong
  • 通讯作者:
    Dongrong
原发性开角型青光眼的视觉皮层激活及与临床的相关分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    中华放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李勇刚;漆剑频;夏黎明;郭亮
  • 通讯作者:
    郭亮
Whole-brain voxel-based analysis of diffusion tensor MRI parameters in patients with primary open angle glaucoma and correlation with clinical glaucoma stage
原发性开角型青光眼患者弥散张量MRI参数的全脑体素分析及其与临床青光眼分期的相关性
  • DOI:
    10.1007/s00234-012-1122-9
  • 发表时间:
    2013-02
  • 期刊:
    NEURORADIOLOGY
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Dai, Hui;Yin, Dazhi;Hu, Chunhong;Morelli, John N.;Hu, Su;Yan, Xu;Xu, Dongrong
  • 通讯作者:
    Xu, Dongrong

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其他文献

四元数调制重叠变换及其在双彩色图像数字水印中的应用
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    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈北京;田翠翠;戴慧;王定成;舒华忠
  • 通讯作者:
    舒华忠
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    东南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈北京;戴慧;刘全升;舒华忠
  • 通讯作者:
    舒华忠
四元数调制重叠变换及其在双彩色图像数字水印中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    东南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    田翠翠;戴慧;王定成;舒华忠
  • 通讯作者:
    舒华忠
中国东北城乡植被物候时空变化及其对地表温度的响应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    胡召玲;戴慧;侯飞;李二珠
  • 通讯作者:
    李二珠
糖结构特异性免疫识别及应答研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    现代免疫学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    龚方苑;戴慧;高晓明
  • 通讯作者:
    高晓明

其他文献

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基于多模态成像:LOAD患者的脑结构、功能网络及代谢改变与PICALM基因rs3851179的相关研究
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    81971573
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
    面上项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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