Progressi nell’imaging non invasivo della mielina

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    Publication Date

    2018

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    Florence Heath, Samuel A. Hurley, Heidi Johansen-Berg, Cassandra Sampaio-Baptista

    Source Title

    Progressi nell’imaging non invasivo della mielina

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    Developmental Neurobiology Published by Wiley Periodicals, Inc. Develop Neurobiology

    78

    Page Range: Pag 136-154

    Tale articolo mira a revisione non le tecnica MRI sviluppate per  monitorare in modo specifico la mielina come il trasferimento di magnetizzazione (MT) e la mielin water imaging (MWI) bensì a riassumere gli studi recenti che utilizzano questi metodi, per misurare la mielina in relazione allo sviluppo e all’invecchiamento, apprendimento ed esperienza, nonchè neuropatologia e disturbi psichiatrici.

    La mielina è importante per il normale sviluppo e sana funzione del sistema nervoso.

    Recenti indagini nell’acquisizione di MRI dei tessuti, mirano a fornire una migliore caratterizzazione dei marcatori più specifici per la mielina.

    Questo consente specifici monitoraggi della mielinizzazione longitudinale e non invasiva nel cervello sano, nonché valutazione di efficacia del trattamento e dell’intervento. La mielina è una guaina di multistrato specializzato membrana che si forma attorno agli assoni nella parte centrale sistema nervoso (SNC) degli oligodendrociti. È composto principalmente da lipidi, circa il 70%, insiemecon una grande varietà di proteine.

    Lo sviluppo della mielina si verifica anche nell’età adulta infatti studi di imaging sull’uomo dimostrano che la materia bianca continua a svilupparsi per tutta la vita fino ai primi trent’anni einizia a diminuire intorno ai 50 anni.

    Le fibre di proiezione e commissurali sono sviluppate principalmente dalla tarda adolescenza, tuttavia sono ancora in fase di sviluppo trattati di associazione durante l’età adulta.

    I continui progressi tecnici offrono acquisizioni più veloci e risoluzione più elevata. Come tale, la validazione è un passaggio fondamentale nello stabilire nuove tecniche per misurare la mielina determinare specificità e sensibilità, ad esempio, attraverso quantificazioni istologiche della mielina in entrambi modelli umani e animali, in tessuto sano e patologico. Studi su mielina correlata a tessuti sani il contenuto delle misure di imaging è utile per valutare la specificità della mielina stessa, nonché per gli studi sulle malattie demielinizzanti come la sclerosi multipla (SM).

    I modelli animali sono anche fondamentali per comprendere effetti biologici che guidano i cambiamenti nelle misure di RM,e abilitare l’imaging longitudinale. L’amministrazione di una neurotossina per indurre la demielinizzazione del SNC è a modello comune per la convalida dell’imaging della mielina

    tecniche e cuprizone è una tossina comune utilizzata raggiungere questo obiettivo .Ciò è particolarmente utile per un controllo preciso sull’insorgenza di demielinizzazione e successiva rimielinizzazione negli studi longitudinali, sebbene tali modelli possano avere un’utilità limitata nel valutare la specificità a causa di confusione effetti come infiammazione, edema e perdita assonale .

    Sebbene, la risonanza magnetica non raggiungerà mai la stessa risoluzione e specificità delle tecniche cellulari, come immunoistochimica e microscopia, la capacità di misurare la mielina nel cervello umano in vivo offre enormi opportunità per la comprensione dello sviluppo del cervello,invecchiamento, plasticità e patologia e per il monitoraggio l’efficacia di interventi e terapeutici

    BIBLIOGRAFIA

    1. Argyridis I, Li W, Johnson GA, Liu C. 2014. Quantitative magnetic susceptibility of the developing mouse brain reveals microstructural changes in the white matter. Neuroimage 88:134–142.
    2. Barrick TR, Charlton RA, Clark CA, Markus HS. 2010. White matter structural decline in normal ageing: a prospective longitudinal study using tract-based spatial statistics. Neuroimage 51:565–577.
    3. Bartzokis G, Lu PH, Heydari P, Couvrette A, Lee GJ, Kalashyan G, Freeman F, et al. 2012. Multimodal magnetic resonance imaging assessment of white matter aging trajectories over the life
    4. Davies GR, Tozer DJ, Cercignani M, Ramani A, Dalton CM, Thompson AJ, Barker GJ, Tofts PS, Miller DH. 2004. Estimation of the macromolecular proton fraction and bound pool T2 in multiple sclerosis. Mult Scler 10:607–613.
    5. Lin YC, Daducci A, Meskaldji DE, Thiran JP, Michel P, Meuli R, Krueger G, Menegaz G, Granziera C. 2015. Quantitative analysis of myelin and axonal remodeling in the uninjured motor network after stroke. Brain Connect 5:401–412.
    6. Rosenbluth J. 1980. Central myelin in the mouse mutant shiverer. J Comp Neurol 194:639–648.
    7. Rushton WAH. 1951. A Theory of the Effects of Fibre Size in Medullated Nerve. J Physiol-London 115:101–122.
    8. Sagi Y, Tavor I, Hofstetter S, Tzur-Moryosef S, BlumenfeldKatzir T, Assaf Y. 2012. Learning in the fast lane: new insights into neuroplasticity. Neuron 73:1195–1203.