Funkční rozdíly mozku u pacientů v presymtomatické a manifestní fázi Parkinsonovy choroby

Abstract

Parkinsonova choroba (PD) je jedno z nejčastěji se vyskytujících neurodegenerativních onemocnění. Postihuje především muže po 50. roce života. Bylo zjištěno, že presymptomatickým stádiem této nemoci je porucha chování v REM spánku (RBD). Jelikož mají tato onemocnění spojitost a Parkinsonova choroba je v současnosti zatím nevyléčitelná, je vyvíjena snaha o včasnou detekci PD a umožnění efektivnější léčby. K vyšetření lze použít vícero modalit, ale s výhodou se využívá magnetická rezonance. Magnetická rezonance může poskytnout nejen informace anatomické, ale i funkční. Vzhledem k tomu, že jsou předpokládány při Parkinsonově chorobě změny ve funkční konektivitě mozku, lze zpracováním funkčních a anatomických snímků získat parametry jako regionální homoge?nita (ReHo) a další. Tyto parametry jsou potenciálními biomarkery. Cílem této diplomové práce bylo provést zpracování získaných dat a statistickou analýzu jednoho parametru. Zkoumaným parametrem byla regionální homogenita, jejíž aktivační mapy byly podrobeny testování ANCOVA a dvouvýběrovému t-testu. ANCOVA prokázala rozdíly mezi třemi zkoumanými skupinami pacientů. Byly použity snímky od 50 zdravých kontrol, 57 pacientů s RBD a 60 pacientů s PD bez léčby. Na výsledné aktivační mapy po dvouvýběrovém t-testu byly aplikovány tři typy korekcí pro možnost srovnání vlivu vybrané korekce - klastrová analýza při p = 0,001 a velikosti klastru = 95 voxelů, FDR korekce při q = 0,05 a Bonferroniho korekce při p = 0,05 (resp. p = 1,84?10-7). Takto korigované aktivační mapy byly poskytnuty lékařům k další analýze, ale oblasti zjištěných rozdílů se podobaly výsledkům jiných studií. Součástí práce bylo vytvořit podrobný popis zpracování, výpočtu parametrů a statistické analýzy v rámci doplňkové knihovny DPABI k programu MATLAB.

Parkinson's disease (PD) is one of the most common neurodegenerative diseases. It mainly affects men after the age of 50. It has been found that the presymptomatic stage of this disease is REM sleep behavior disorder (RBD). Because these diseases are related and Parkinson's disease is currently incurable, efforts are being made to detect PD early and enable more effective treatment. Multiple modalities can be used for the examination, but magnetic resonance imaging is preferably used. Magnetic resonance imaging can provide not only anatomical, but also functional information. Because changes in functional brain connectivity are expected in Parkinson's disease, can by processing functional and anatomical images obtained parameters such as regional homogeneity (ReHo) and other. These parameters are potential biomarkers. The aim of this master´s thesis was to process the obtained data and statistical analysis of one parameter. The investigated parameter was regional homogeneity, the activation maps were subjected to ANCOVA testing and a two-sample t-test. ANCOVA revealed differences between the three experimental groups of patients. Images from 50 healthy controls, 57 patients with RBD and 60 patients with PD without treatment were used. Three types of corrections were applied to the resulting activation maps after a two-sample t-test to compare the effect of the selected correction - cluster analysis at p = 0.001 and cluster size = 95 voxels, FDR correction at q = 0.05 and Bonferroni correction at p = 0, 05 (resp. p = 1.84 * 10-7). Activation maps corrected in this way were provided to the doctors for further analysis, but the areas of fonud differences were similar to the results of other studies. Part of the work was to create a detailed description of processing, calculation of parameters and statistical analysis within the supplementary library DPABI to the program MATLAB.