紋狀體多巴胺能神經元與認知和衰老的「愛恨情仇」

2020-12-24 腦科學君

多巴胺在複雜的認知功能中發揮重要作用,例如工作記憶、認知靈活性、語言和思維等。巴胺轉運蛋白(DAT)是一種位於突觸前末端的膜結合蛋白,通過重新攝取多巴胺來調節突觸內多巴胺能水平。它的放射性配體可作為突觸前多巴胺能系統(即黑質紋狀體和中腦邊緣途徑)的生物標記。目前,DAT成像已廣泛應用於臨床和研究實踐中。

正常衰老過程中,人的認知功能和紋狀體多巴胺功能均有所下降,但這三者之間的關係目前仍不清楚。這項發表在Frontiers in Aging Neuroscience的研究闡明了健康受試者的紋狀體多巴胺轉運蛋白(DAT)的年齡相關變化與認知功能之間的關聯。

本研究招募了30名健康的日本受試者(21名女性和9名男性),年齡從41歲到82歲(64.5±11.5,平均值±SD)。所有受試者均接受了迷你精神狀態檢查(MMSE)、額葉功能評定量表(FAB)和韋氏成人智力量表III(WAIS-III)。

[123I ] FP-CIT是單光子發射計算機斷層掃描(SPECT)的探針,它使我們能夠量化體內的紋狀體DAT結合情況。將紋狀體的特異性結合率(SBR)定義為特異性(紋狀體)與非特異性(大腦皮層)放射性配體結合的濃度之比,並通過年齡調整後進行校正,得到SBR adj。此

外,收集T1加權圖像以確定感興趣區(ROI),將直徑為10 mm的圓形ROI手動放置在結構MRI的尾狀核(CN),前殼(AP)和後殼(PP)上,並將枕骨皮質上的8個作為參考區域。通過紋狀體與枕骨之比(SOR)估算與DAT結合的每種特定活性。

圖1. 多巴胺轉運蛋白(DAT)圖像中的感興趣區域(ROI)。(A)結構MRI的軸向截面(三維T1加權圖像);(B)放置在MRI軸向切片上的ROI;(C) [ 123 I] FP-CIT SPECT圖像與MRI圖像疊加。

01,先前的研究顯示,健康受試者的WAIS-III信息評分與衰老無關,但與紋狀體DAT結合相關。本研究中,總智商(FIQ),言語智商(VIQ)和言語理解能力與年齡校正後的紋狀體DAT結合呈正相關相關(P<0.01)。

圖2. 智商(IQ)與多巴胺轉運蛋白(DAT)結合之間的關係。散點圖顯示了30位健康受試者中[ 123 I] -FP-CIT SPECT 的年齡校正後的智力評分和年齡校正後的左右平均紋狀體特異性結合率(SBR);(A)全智商,(B)言語智商(VIQ)和(D)言語理解與紋狀體DAT結合呈正相關;(C)績效智商(PIQ),工作記憶,感知組織和處理速度(見文本)沒有顯示任何相關性。虛線表示95%置信區間。

02,通過多元回歸分析了紋狀體枕葉比(SOR)值與WAIS-III評分之間的關係。結果顯示,右CN SOR與圖片完成度和編碼數字符號呈正相關;左CN的SOR值與相似性子評分呈正相關。雙邊AP和左PP的SOR值均與編碼數字符號子分數呈正相關。表明年齡校正後的右側紋狀體DAT結合與WAIS-III亞項評分呈正相關,而年齡校正後的左側紋狀體DAT結合與相似性亞項評分呈正相關。

表1. 韋氏成人智力量表第三版(WAIS-III)各亞項評分和紋狀體多巴胺轉運蛋白(DAT)結合的六個子區域的多元回歸分析。

03,WAIS-III的重要亞項評分進一步進行路徑析分析,發現年齡未校正的尾狀核DAT結合是正常衰老的重要中介,右側影響WAIS-III中的圖片完成度評分,左側影響相似度評分。這種循序漸進的方法證明,正常受試者的紋狀體多巴胺能功能(特別是涉及左CN)與語言能力有關。

圖3. 紋狀體DAT結合、 WAIS-III與年齡之間的關係。(A)右尾狀核DAT結合值直接與WAIS-III的圖片完成亞項分數相關(c')。(B)左尾狀核與WAIS-III的相似性亞項分數直接相關(c')。在該模型中,衰老、紋狀體DAT結合與認知三者之間的直接和間接關係,以及標準路徑係數(β)在圖中表示為a,b和c'。

04,該研究闡明了健康受試者中通過[123 I ] FP-CIT SPECT 評估的紋狀體DAT功能與通過標準化神經心理學測試WAIS-III測量的認知功能之間的關係。隨著正常衰老,個體紋狀體多巴胺能功能會緩慢下降,此過程伴隨著人的言語功能下降,而尾狀核在這一關聯中起著重要作用。

參考文獻:

Li H, Hirano S, Furukawa S, et al. The Relationship Between the Striatal Dopaminergic Neuronal and Cognitive Function With Aging. Front Aging Neurosci. 2020;12:41. Published 2020 Feb 28. doi:10.3389/fnagi.2020.00041.

編譯作者:樂行僧 (Brainnews創作團隊)

校審:Victoria, Simon (Brainnews編輯部)

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