55. Ulusal Nöroloji Kongresi

NOROKONGRE 2019


 
PARKİNSON HASTALIĞI DEMANSININ BEYİN İŞLEVSEL BAĞLANTISALLIK ÖZELLİKLERİ
EMEL ERDOĞDU 1 ANİ KIÇİK 2 SEDA BÜKER 3 ZEYNEP TÜFEKÇİOĞLU 3 DİLEK BETÜL ARSLAN 4 SEVİM CENGİZ 4 ESİN ÖZTÜRK-IŞIK 4 BAŞAR BİLGİÇ 3 HAŞMET HANAĞASI 3 AZİZ MÜFİT ULUĞ 6 CANAN BAŞAR-EROĞLU 1 HAKAN GÜRVİT 3 TAMER DEMİRALP 5

1- INSTİTUTE OF PSYCHOLOGY AND COGNİTİON RESEARCH, UNİVERSİTY OF BREMEN, BREMEN, GERMANY
2- DEMİROĞLU BİLİM ÜNİVERSİTESİ, TIP FAKÜLTESİ, FİZYOLOJİ ANABİLİM DALI, ISTANBUL
3- İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ, ISTANBUL TIP FAKÜLTESİ, NÖROLOJİ ANABİLİM DALI, DAVRANIŞ NÖROLOJİSİ VE HAREKET BOZUKLUKLARI BİRİMİ, İSTANBUL
4- BOĞAZİCİ ÜNİVERSİTESİ, BİYOMEDİKAL MÜHENDİSLİĞİ ENSTİTÜSÜ, İSTANBUL
5- İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ, ISTANBUL TIP FAKÜLTESİ, FİZYOLOJİ ANABİLİM DALI, İSTANBUL
6- CORTECHS LABS, SAN DİEGO, CA, USA
 
Amaç:

Parkinson hastalığı (PH) hafif kognitif bozukluğu (PH-HKB) ve demansı (PHD) yaygındır ve klinik ve nöropsikolojik değerlendirme yoluyla teşhis edilir. Bu çalışmada, kognitif gerileme ilerlemenin altında yatan nöral değişiklikleri takip etmek için, kognitif normal (PH-KN), PH-HKB ve PHD hastalarının dinlenim durumdaki fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (rs-fMRI) verilerine dayanan entrensek bağlantı ağları (ICN) değerlendirildi.

Gereç ve Yöntem:

Bu çalışmaya İstanbul Tıp Fakültesinden 52 PH hastası gönüllü katıldı. PH-HKB tanısı, ACE-R (Addenbrook’s Cognitive Examination Revised) testinde kesme puanı 83’e, PDD tanısı ise klinik kriterlere dayandırıldı. rs-fMRI verileri 3T MR tarayıcıyle kaydedildi. Hasta gruplarını en iyi şekilde ayırt edebilmek için, grup bağımsız bileşen analizi (GBBA) ile elde edilen ICN’leri tanımladiktan sonra her katılımcının ICN ortalama ağ örüntüsü ile iç çarpımıyla, katılımcıların ilgili ağı ne ölçüde ifade yansıtan skorlar elde edilmiştir ve ikili lojistik regresyon analizi uygulanarak hasta gruplarını birbirinden ayıracak ICN’lerin kombinezonu elde edilmiştir.

Bulgular:

PHDyi PH-KN’den % 85.3 doğrulukla ayıran ICN’ler, limbik ağ (LN), yürütücü kontrol ağı (ECN), olağan durum ağının arka bileşeni (pDMN) ve dikkat çekerlik ağdır (SN). Ayrıca, DMNnin lateral parieto-temporal korteks (LPTC) bileşeni, pDMN ve LN, PHDyi PH-HKBden % 83,3 doğrulukla ayırmada başarılı olmuştur.

Sonuç:

rs-fMRI temelli ICN ölçütleri, PHDyi PH-KN ve PH-HKB’den ayırdetmekte yüksek düzeyde bir güç gösterdi. Sonuçlar ayırdedici ICN’lerin daha geniş bir PH-HKB hasta grubu üzerinde araştırıldığında, kognitif gerilemenin daha hafif aşamasından demansa dönüşümünü öngörmede yardımcı olabileceğini göstermektedir.