IRONMAP: Протокол картирования и анализа железной сети для обнаружения перенапряжённых аномалий железа в неврологических заболеваниях.

Патологически изменившиеся уровни железа, обнаруженные с помощью таких чувствительных к железному веществу методов МРТ, как количественное картирование подверженности (QSM), наблюдаются в таких неврологических расстройствах, как множественный склероз (MS), и могут играть решающую роль в патофизиологии болезней. Однако изменения железа мозга происходят медленно, даже в неврологических болезнях, и на них могут влиять такие физиологические факторы, как питание. Поэтому необходимы новые методы анализа для повышения чувствительности к изменениям железа, связанным с болезнями, по сравнению с традиционными региональными методами анализа. В этом исследовании предлагается IRONMAP, Aron Network Cating and Analysis Protocol, который представляет собой новый сетевой метод анализа для оценки изменений в магнитной чувствительности с течением времени. С помощью этой новой методологии мы проанализировали краткосрочные (<1 год) продольные данные о КШМ, полученные от когорты лиц, имеющих MS (PwMS) и здоровый контроль (HC) и оцененные сетевые структуры, связанные с болезнями, сравнивая новый подход с традиционным методом изменения обменных курсов на регион. Анализ IRONMAP позволил выявить с течением времени связанные с MS аномалии железа мозга, которые не поддаются обнаружению с помощью подхода, основанного на скорости изменения. IRONMAP применялся на каждом предметном уровне, улучшив двоичную классификацию pwMS vs HCs по сравнению только с данными о скорости изменения (районы под кривой: 0,773 против 0,636, p = 0,024). Дальнейший анализ показал, что наблюдаемая сетевая структура HC, созданная IRONMAP, тесно увязана с имитируемыми сетями, основанными на данных о рисках, связанных с здоровым старением, что свидетельствует о том, что сбои в обычных изменениях, связанных со старением железа, могут способствовать различиям в сетях, наблюдаемым в PwMS. IRONMAP является общим для любого неврологического заболевания, включая болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона, и может позволить изучать аномалии железа мозга в более короткие сроки, чем это было раньше.