Veränderungen der magnetischen Suszeptibilität im Hirnstamm spiegeln den REM-Schlaf ohne Atonie-Schweregrad bei isolierter REM-Schlaf-Verhaltensstörung wider

npj Parkinson's Disease Band 9, Artikelnummer: 112 (2023) Diesen Artikel zitieren

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REM-Schlaf ohne Atonie (RWA) ist das Kennzeichen der isolierten REM-Schlaf-Verhaltensstörung (iRBD) und wird durch Neurodegeneration von Hirnstammstrukturen verursacht. Zuvor wurde gezeigt, dass quantitative Suszeptibilitätskartierung (QSM) mikrostrukturelle Gewebeveränderungen bei neurodegenerativen Erkrankungen erkennen kann. Ziel der Studie war es, die magnetische Suszeptibilität (MS) des Hirnstamms bei iRBD und bei Kontrollpersonen mithilfe des voxelbasierten QSM-Ansatzes zu vergleichen und den Zusammenhang zwischen Hirnstamm-MS und dem Schweregrad der RWA bei iRBD zu untersuchen. In die Studie wurden 60 iRBD-Patienten und 41 gesunde Kontrollpersonen einbezogen. Der phasische, tonische, gemischte RWA- und SINBAR-Score wurde quantifiziert. QSM-Karten wurden mit der QSMbox-Software aus einer Multi-Gradienten-Echo-Sequenz rekonstruiert, die mit einem 3T-MRT-System erfasst und mithilfe einer benutzerdefinierten T1-Vorlage normalisiert wurde. Eine voxelbasierte Analyse mit Alter und Geschlecht als Kovariaten wurde unter Verwendung eines T-Test-Modells mit zwei Stichproben für den Vergleich zwischen Gruppen und unter Verwendung eines linearen Regressionsmodells für die Assoziation mit den RWA-Parametern durchgeführt. Statistische Karten wurden mithilfe einer schwellenfreien Clusterverstärkung mit einem p-Wert p < 0,05 erstellt, korrigiert um familienbezogene Fehler. Im Vergleich zu den Kontrollen wies die iRBD-Gruppe eine höhere MS in der bilateralen Substantia nigra (SN), im roten Kern und im ventralen tegmentalen Bereich auf. MS korrelierte positiv mit der iRBD-Dauer im rechten Pedunculotegmentalkern und in der weißen Substanz des kaudalen mesenzephalen und pontinen Tegmentums sowie mit der phasischen RWA im bilateralen SN. QSM konnte MS-Anomalien in mehreren Hirnstammstrukturen bei iRBD erkennen. Der Zusammenhang zwischen den MS-Werten im Hirnstamm und der RWA-Intensität legt nahe, dass ein erhöhter Eisengehalt in SN mit dem RWA-Schweregrad zusammenhängt.

Die Rapid-Eye-Movement-(REM)-Schlafverhaltensstörung (RBD) ist eine Parasomnie, die durch abnormales Verhalten während des Rapid-Eye-Movement-Schlafes (REM-Schlaf) entsprechend dem aktuellen Trauminhalt gekennzeichnet ist1,2. Isolierte RBD (iRBD) gilt als frühe Manifestation neurodegenerativer Erkrankungen, die mit der Alpha-Synuclein-Aggregation einhergehen, nämlich Parkinson-Krankheit (PD), Demenz mit Lewy-Körperchen (LBD) und Multisystematrophie (MSA)3,4,5,6. 7. Längsschnittstudien haben gezeigt, dass die meisten iRBD-Patienten irgendwann einen der Synukleinopathie-Phänotypen entwickeln werden8. Die Diagnostik dieser neurodegenerativen Erkrankungen im Stadium der iRBD bietet die Möglichkeit, nach potenziellen prodromalen Markern zu suchen, die dazu dienen können, das Fortschreiten der Krankheit zu verfolgen, die Phänokonversion zu einer offenen Synucleinopathie vorherzusagen und hypothetisch das Ansprechen auf die Behandlung zu beurteilen, sobald eine potenziell neuroprotektive Therapie verfügbar wird9.

Das Trauminszenierungsverhalten bei iRBD resultiert aus dem Verlust der normalen Atonie der Skelettmuskulatur während des REM-Schlafs, was sich als erhöhte elektromyographische (EMG) Aktivität während der Polysomnographie bemerkbar macht und als REM-Schlaf ohne Atonie (RWA) bezeichnet wird. Aufgrund ihrer zeitlichen Charakteristika werden tonische und phasische RWA-Typen unterschieden10,11. Die Gruppe „Sleep Innsbruck Barcelona“ (SINBAR) testete mehrere Muskelmontagen und berichtete, dass der beste Ansatz zur Diagnose von RWA eine Kombination aus EMG-Aktivität im Kinn und/oder phasischer EMG-Aktivität im Musculus flexor digitorum superficialis (FDS), also SINBAR, ist Der Score wurde als Quantifizierungsinstrument vorgeschlagen12. Kürzlich wurde ein weiterer quantifizierbarer Parameter der RWA definiert, der sich von der zuvor beschriebenen tonischen und phasischen Aktivität unterscheidet; es ist durch das gleichzeitige Auftreten von phasischer und tonischer Aktivität gekennzeichnet und wird als gemischtes RWA13 bezeichnet.

Mehrere Beobachtungs- und Längsschnittstudien haben dokumentiert, dass RWA nicht nur als diagnostischer Marker, sondern auch als Marker für das Fortschreiten der Krankheit und die Behinderung der Phänokonversion dienen kann5,14,15,16,17,18. Es wurde vorgeschlagen, dass die RWA-Intensität als quantifizierbarer Biomarker verwendet werden könnte, der die Schwere neurodegenerativer Veränderungen bei iRBD widerspiegelt13,19,20,21,22.

RWA und Trauminszenierung werden vermutlich durch die Beteiligung von Hirnstammstrukturen verursacht23. Studien zur Untersuchung der Neuropathologie von RBD haben gezeigt, dass eine erhöhte RWA-Aktivität auf die Degeneration des Sublateralis dorsalis tegmenti (SLD, Nucleus subcoeruleus) zurückzuführen ist24,25,26, was 1) dazu führt, dass Interneurone des ventralen Horns der Wirbelsäule nicht in der Lage sind, spinale Motoneuronen zu hemmen und 2) unterbricht die Hemmkreise, die auf die ventral-mediale medulläre Retikulärformation (VMM) projizieren, was zum Verlust seiner Fähigkeit führt, spinale Motoneuronen direkt zu hemmen27,28,29. Neben der Beteiligung von SLD und VMM sind auch andere Hirnstammbereiche wie die Substantia nigra (SN) – Pars compacta und Pars reticulata, der Nucleus pedunculotegmentalis (PTg, auch bekannt als Nucleus pedunculopontine), die Nucleus raphe, der dorsale motorische Nucleus des N. vagus – betroffen. Es wurde gezeigt, dass der Nucleus cuneiforme und das periaquäduktale Grau im Krankheitsstadium, das sich als iRBD manifestiert, vom neurodegenerativen Prozess betroffen sind30,31.

In den letzten Jahren wurde in immer mehr Studien nach Neuroimaging-Markern gesucht, die neurodegenerative Gehirnveränderungen bei iRBD darstellen32,33. Es wurde festgestellt, dass neurodegenerative Prozesse des menschlichen Gehirns mit einer erhöhten Eisenablagerung im Gehirn und mikrostrukturellen Veränderungen wie dem Verlust von Neuronen, myelinisierten Bahnen und reaktiver Gliose verbunden sind. Alle diese Veränderungen können die magnetischen Eigenschaften von Geweben verändern, die durch MRT34 nachgewiesen werden können. Unter anderem wurde vorgeschlagen, dass Techniken der Magnetresonanztomographie (MRT) zur Messung der Eisenkonzentration empfindlich für die Erkennung neurodegenerativer Veränderungen sind35. Die Überladung paramagnetischer Eisenspezies, sichtbar als hypointense Veränderungen in der suszeptibilitätsgewichteten Bildgebung (SWI), kann mithilfe der R2*-Relaxometrie oder der quantitativen Suszeptibilitätskartierung (QSM)36,37,38 halbquantifiziert werden, wobei QSM eine höhere Empfindlichkeit für die Differenzierung zeigte von PD vs. Kontrollen im Vergleich zur R2*-Relaxometrie39. Über einen erhöhten Eisengehalt in SN wurde bereits bei PD und DLB berichtet40,41,42,43,44, d. h. wenn Symptome einer nigrostriatalen Degeneration klinisch erkennbar sind. Es gibt nur wenige Studien zur Eisenablagerung im Gehirn bei iRBD und ihre Ergebnisse sind inkonsistent. Die erste Studie, die den Eisengehalt im Gehirn bei iRBD untersuchte, ergab keine Veränderungen unter Verwendung der Messung der transversalen Relaxationsrate (R2*)45. Später wurden in iRBD mithilfe von SWI46 und QSM47 Anomalien im SN festgestellt, die auf Eisenablagerungen hindeuten. Eine kürzlich durchgeführte QSM-Studie zeigte, dass zwar kein Unterschied zwischen iRBD und gesunden Personen festgestellt wurde, jedoch eine positive Korrelation zwischen der magnetischen Suszeptibilität im Nigrosom 1 und der Krankheitsdauer festgestellt wurde48.

Angesichts der Tatsache, dass iRBD eine Manifestation eines neurodegenerativen Prozesses ist, von dem bekannt ist, dass er viele Hirnstammregionen betrifft, kann man davon ausgehen, dass QSM, das empfindlich auf den Eisengehalt und andere mikrostrukturelle Veränderungen reagiert, die sich auf die magnetischen Eigenschaften des Gewebes auswirken, Hirnstammveränderungen aufdecken kann, die damit zusammenhängen Neurodegeneration bei iRBD. Die Erkenntnis, dass der Verlust der REM-Schlafatonie bei iRBD mit der Zeit fortschreitet, legt nahe, dass RWA ein geeigneter Referenzparameter für die klinische Schwere der Erkrankung für die Untersuchung der mit Neurodegeneration verbundenen magnetischen Suszeptibilitätsänderungen sein kann. Ziel dieser Studie ist es, Veränderungen der magnetischen Suszeptibilität des Hirnstamms bei iRBD und gesunden Kontrollpersonen zu vergleichen und die Hypothese zu testen, dass Veränderungen der magnetischen Suszeptibilität im Hirnstamm mit dem Schweregrad der RWA korrespondieren.

Die Übersicht der demografischen, klinischen und polysomnografischen Parameter ist in Tabelle 1 dargestellt. Patienten mit iRBD hatten höhere Ergebnisse im RBD-Screening-Fragebogen (RBD SQ) und in der von der Movement Disorders Society gesponserten Revision der Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) Teil III. Schlaflatenz, Index für periodische Extremitätenbewegungen (PLMI) und alle RWA-Indizes sowie niedrigere Montreal Cognitive Assessment (MoCA)-Werte und Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) im Vergleich zu Kontrollen.

Im Vergleich zu den Kontrollen wies die iRBD-Gruppe eine höhere magnetische Suszeptibilität im bilateralen SN (hauptsächlich mit Beteiligung der Pars Compacta), im RN und im ventralen tegmentalen Bereich (VTA) (Abb. 1, Tabelle 2) innerhalb der mesenzephalen/ponto-mesenzephalen Grenzmaske auf. Bei dorsalen Brücken- und ventralen Markmasken wurden keine signifikanten Ergebnisse gefunden.

Die statistische Karte wird der studienbezogenen QSM-Vorlage überlagert, die in das MNI-Koordinatensystem mit einem Schwellenwert von PFWE < 0,05 auf Clusterebene transformiert wurde. Für jede Schicht werden Z-Koordinaten in mm und die jeweilige Position im sagittalen T1-Bild angezeigt. Im sagittalen T1-Bild sind die Projektionen der mesenzephalen/ponto-mesenzephalen Grenze (rot), der dorsalen Brücke (blau) und der ventralen Markmaske (grün) zu sehen. Eine erhöhte magnetische Suszeptibilität kann bei beidseitiger SN (meist Pars Compacta), RN und VTA beobachtet werden. VTA ventraler tegmentaler Bereich, SN1 Substantia nigra pars reticulata, SN2 Substantia nigra pars compacta, RN1 roter Kern – Unterregion 1, RN2 roter Kern – Unterregion 2.

Für die mesenzephale/ponto-mesenzephale Grenzmaske korrelierte die magnetische Suszeptibilität positiv mit der iRBD-Dauer im rechten PTg und der weißen Substanz des kaudalen mesenzephalen und pontinen Tegmentums, entsprechend dem Bereich der rechten oberen Kleinhirnstielfasern („weißer Kern“), rechter zentraler Tegmental Tractus und rechter Lemniscus medialis (Abb. 2, Tabelle 2). Es wurde keine signifikante Korrelation für MDS-UPDRS III gefunden. Bei dorsalen Brücken- und ventralen Markmasken wurden keine signifikanten Ergebnisse gefunden.

Die statistische Karte wird der studienbezogenen QSM-Vorlage überlagert, die in das MNI-Koordinatensystem transformiert wurde, mit einem Schwellenwert von PFWE < 0,05 auf Clusterebene. Für jede Schicht werden Z-Koordinaten in mm und die jeweilige Position im sagittalen T1-Bild angezeigt. Auf dem sagittalen T1-Bild sind die Projektionen der mesenzephalen/ponto-mesenzephalen Grenze (rot), der dorsalen Brücke (blau) und der ventralen medullären Maske (grün) zu sehen. Es ist eine Beteiligung des rechten PTg und der weißen Substanz des kaudalen mesenzephalen und pontinen Tegmentums zu erkennen. PTg pedunculotegmentaler Kern.

Für die mesenzephale/ponto-mesenzephale Grenzmaske wurde eine positive Korrelation zwischen magnetischer Suszeptibilität und phasischem RWA bei bilateralem SN (sowohl Pars Compacta als auch Pars Reticulata) gefunden (Abb. 3, Tabelle 2). Auf dem aktuellen FWE-Niveau wurde keine signifikante Korrelation für den SINBAR-Score, Tonic und Mixed RWA gefunden. Bei dorsalen Brücken- und ventralen Markmasken wurden keine signifikanten Ergebnisse gefunden.

Die statistische Karte wird der studienbezogenen QSM-Vorlage überlagert, die in das MNI-Koordinatensystem transformiert wurde, mit einem Schwellenwert von PFWE < 0,05 auf Clusterebene. Für jede Schicht werden Z-Koordinaten in mm und die jeweilige Position im sagittalen T1-Bild angezeigt. Auf dem sagittalen T1-Bild sind die Projektionen der mesenzephalen/ponto-mesenzephalen Grenze (rot), der dorsalen Brücke (blau) und der ventralen medullären Maske (grün) zu sehen. Es ist die Beteiligung bilateraler SN (einschließlich Pars Compacta und Pars Reticulata) zu erkennen. SN1 Substantia nigra pars reticulata, SN2 Substantia nigra pars kompakta.

In dieser Studie haben wir Hirnstamm-QSM bei iRBD-Patienten und gesunden Kontrollpersonen analysiert und eine erhöhte magnetische Suszeptibilität bei SN Pars Compacta, RN und VTA in der iRBD-Gruppe festgestellt. Die magnetische Suszeptibilität bei SN korrelierte positiv mit dem RWA-Schweregrad und die magnetische Suszeptibilität im Pontin-Tegmentum war positiv mit der Krankheitsdauer verbunden.

Bisher haben nur wenige Studien die magnetische Suszeptibilität bei iRBD untersucht und ihre Ergebnisse sind nicht konsistent. Während einige keine Unterschiede zu gesunden Kontrollpersonen fanden45,48, berichteten andere ähnlich wie in unserer Studie über eine erhöhte magnetische Suszeptibilität bei SN46,47. Unterschiedliche Ergebnisse hängen wahrscheinlich mit der Methode der SN-Segmentierung zusammen. Im Gegensatz zu früheren Studien haben wir eine voxelweise QSM-Analyse durchgeführt, die die Erkennung von Veränderungen ermöglicht, ohne dass eine manuelle Segmentierung der interessierenden Kerne erforderlich ist. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die magnetische Suszeptibilität bei iRBD hauptsächlich in den dorsalen und medialen SN-Subregionen erhöht ist, was mit der Pars Compacta übereinstimmt. Die manuelle SN-Segmentierung führt unweigerlich zur Einbeziehung von SN-Unterregionen ohne Anfälligkeitsänderungen in iRBD, und es wird erwartet, dass einige Voxel, die sich im betroffenen Teil von SN pars compacta in der Segmentierungsmaske befinden, diese Ergebnisse beeinflussen49.

Eine erhöhte magnetische Suszeptibilität wurde in den Regionen SN pars compacta, RN und VTA in iRBD festgestellt. SN pars compacta und RN sind beide eisenreiche Strukturen mit einer bekannten Neigung zur Eisenakkumulation bei Alterung und pathologischen Zuständen50,51. Während wiederholt ein höherer Eisengehalt in SN im Zusammenhang mit dem neurodegenerativen Prozess beobachtet wird, erwähnen nur wenige Studien Anfälligkeitsänderungen in RN bei Parkinson. Erhöhte R2*-Raten bei RN wurden bei Parkinson im Zusammenhang mit Kompensationsmechanismen von Levodopa-induzierter Dyskinesie52 gefunden, und die im SWI visualisierte RN zeigte ein verringertes Volumen bei spät einsetzender Parkinson-Krankheit und einen positiven Zusammenhang zwischen Volumen und PD-Dauer53. Um unsere Ergebnisse zu erklären, können wir spekulieren, dass die Alpha-Synuclein-Pathologie eine Beleidigung darstellen könnte, bei der sich im Rahmen des Neurodegenerationsprozesses Eisen in mehreren gefährdeten Bereichen des Gehirns ansammelt. Was VTA betrifft, so gibt es in letzter Zeit immer mehr Hinweise darauf, dass es eine Rolle bei der Regulierung von Schlaf und Wachheit sowie der Unterdrückung, Induktion und Aufrechterhaltung des REM-Schlafs spielt54,55. Es kann spekuliert werden, dass eine pathologische Eisenanreicherung in VTA zur RWA-Manifestation beitragen könnte.

Wir fanden Veränderungen in der magnetischen Suszeptibilität im rechten PTg und in der weißen Substanz des tegmentalen Bereichs im kaudalen Mesencephalon und im Pons, die positiv mit der Krankheitsdauer korrelierten. Es ist bekannt, dass PTg wichtig für Erregung und motorische Funktionen56,57 sowie für die Regulierung des REM-Schlafs58 ist, was mit früheren Beobachtungen der Beteiligung von PTg im Zusammenhang mit RBD31 vereinbar ist. Eine erhöhte magnetische Suszeptibilität in der weißen Substanz kann durch den Verlust von Myelin verursacht werden34, sodass unser Befund einer Beteiligung der weißen Substanz theoretisch als indirekte Anzeichen für den Verlust myelinisierter Fasern aufgrund neurodegenerativer Veränderungen interpretiert werden kann. Die offensichtlich einseitige Beteiligung des rechten PTg ist nicht überraschend, da in Neuroimaging-Studien zu iRBD wiederholt über eine asymmetrische Beteiligung von Gehirnstrukturen berichtet wird59,60. Wichtig ist, dass unsere Ergebnisse mit früheren Studien übereinstimmen, in denen Zusammenhänge zwischen magnetischer Suszeptibilität und Krankheitsdauer bei iRBD untersucht wurden47,48.

Obwohl ein erhöhtes Signal in PTg in Zusammenhang mit der Krankheitsdauer festgestellt wurde, war es überraschenderweise nicht in der Analyse vorhanden, in der iRBD-Patienten mit Kontrollen verglichen wurden. Dieser Befund ist schwer zu interpretieren. Eine mögliche Erklärung könnte sein, dass die Dynamik der Eisenablagerung in einzelnen Teilregionen unterschiedlich ist – bei SN kann die Beteiligung später oder abrupter erfolgen, während sie bei PTg kontinuierlicher und schleichender verläuft, also besser den Werten der Krankheitsdauer folgt. Eine wesentliche Einschränkung der Schlussfolgerung besteht jedoch darin, dass die Krankheitsdauer ein von Patienten angegebener Wert ist, der daher mit einem gewissen Maß an individueller subjektiver Ungenauigkeit behaftet ist und möglicherweise die Ergebnisse beeinflusst hat.

Diese Studie ist unseres Wissens die erste, die sich auf die Beziehung zwischen RWA und Veränderungen der magnetischen Suszeptibilität des Hirnstamms bei iRBD konzentriert. Wir fanden eine positive Korrelation zwischen magnetischer Suszeptibilität und phasischem RWA bei bilateralem SN.

RWA wird wiederholt sowohl als diagnostischer als auch als prognostisch quantifizierbarer Biomarker beschrieben. Daher lässt der Zusammenhang mit dem Grad der Anfälligkeit bei SN darauf schließen, dass die Anfälligkeit auch die Schwere der Erkrankung definiert, und bestätigt somit, dass sie als Biomarker betrachtet werden kann, wie bereits in früheren Studien vorgeschlagen46,47,48.

Diese Ergebnisse bestätigen und erweitern die Ergebnisse von Berichten, die auf einen Zusammenhang zwischen der Muskelaktivität im REM-Schlaf und der SN-Degeneration hinweisen, die durch DAT-SPECT21,22,61 festgestellt wurde. Es ist unwahrscheinlich, dass der Zusammenhang zwischen magnetischer Suszeptibilität und RWA auf dem direkten Einfluss der SN-Dysfunktion auf die Muskelaktivität im REM-Schlaf beruht, da bekannt ist, dass die Regulierung der Muskelatonie im REM-Schlaf durch verschiedene spezifische Strukturen, einschließlich SLD und VMM23, reguliert wird. 24,25,26,27,28,29. Wir gehen vielmehr davon aus, dass bei iRBD die Alpha-Synuclein-Pathologie mehrere neuronale Strukturen im Hirnstamm parallel beeinflusst, einschließlich SN- und REM-Schlafatonie-erhaltender neuronaler Populationen. Daher könnten wir abnormale Anfälligkeitsniveaus in SN- und RN-Strukturen und RWA als zwei parallele Merkmale einer anhaltenden Alpha-Synucleinopathie betrachten.

Während eine signifikante positive Korrelation zwischen der magnetischen Suszeptibilität bei SN und dem phasischen RWA beobachtet wurde, wurden keine Korrelationen mit dem tonischen und gemischten RWA- und SINBAR-Score gefunden. Es wurde vermutet, dass der phasischen und tonischen Muskelaktivität im REM-Schlaf bei RBD unterschiedliche zugrunde liegende neuronale Mechanismen zugrunde liegen14. Es wurde berichtet, dass phasisches RWA von kortikalen und spinalen Motoneuronen erzeugt wird62 und von der Veränderung der Aktivität von VMM abhängt14,23,27 und tonisches RWA wird vermutlich durch die Degeneration von SLD14,63 verursacht. Gleichzeitig wird jedoch davon ausgegangen, dass Populationen REM-aktiver Neuronen bei SLD generell wichtig für die Entstehung einer REM-Schlafatonie sind, indem sie sowohl auf inhibitorische Promotorneuronen im Rückenmark als auch auf VMM projiziert werden. Es wurde spekuliert, dass gemischte RWA Ausdruck einer überlappenden Beteiligung mehrerer funktionaler Unterabschnitte des SLD13 sind. Unter diesen Annahmen können wir den Schluss ziehen, dass die Feststellung einer signifikanten Korrelation zwischen magnetischer Suszeptibilität und phasischem RWA überwiegend die Beteiligung von VMM widerspiegelt. Die vorliegenden Beobachtungen stimmen mit dem aufsteigenden pathologischen Modell überein, das darauf hinweist, dass die Medulla oblongata bei der Alpha-Synuclein-Pathologie zuerst betroffen ist30.

Überraschenderweise wurden Anfälligkeitsänderungen nicht direkt in den Bereichen der erwarteten primären REM-Schlafatonie-erhaltenden Strukturen (SLD und VMM) festgestellt. Obwohl QSM indirekte Anzeichen einer Degeneration widerspiegeln kann, erkennt es offenbar eine erhöhte Ansammlung paramagnetischer Substanzen (hauptsächlich Eisen) und Anomalien des diamagnetischen Myelins. Diese Merkmale sind möglicherweise nicht für alle neuronalen Strukturen gleich, da nur einige eine Tendenz zur Eisenansammlung während des neurodegenerativen Prozesses aufweisen.

Die Feststellung, dass kein Zusammenhang zwischen Anfälligkeit und gemischtem RWA gefunden wurde, kann die zuvor formulierte Annahme nicht stützen, dass gemischte RWA das Ergebnis einer überlappenden Neurodegeneration ist, an der mehrere Hirnstammbereiche beteiligt sind13. Es wurde vermutet, dass gemischte RWA eine Manifestation der SLD-Degeneration selbst ist. In diesem Fall könnte SLD als weiter rostral gelegener Kern später betroffen sein als VMM, und daher stellen wir einen geringeren Zusammenhang mit der Anfälligkeit fest als bei phasischem RWA, das bereits vorliegt der VMM-Spiegel ist bei früherer Degeneration stärker ausgeprägt. Wenn gemischte RWA eine reine „Schnittmenge“ zwischen SLD- und VMM-Dysfunktion widerspiegelt, legen unsere Ergebnisse nahe, dass VMM und SLD ungleich betroffen sind.

Es wurde zuvor beobachtet, dass erhöhte tonische und gemischte RWA mit einem höheren Phänokonversionsrisiko verbunden sind und ihre Vorhersagewerte durchweg spezifischer waren als bei phasischen RWA8,13,14,15. Andererseits ist die phasische RWA an der gesamten RWA-Bewertung beteiligt, die eine Progression über den Krankheitsverlauf ausübt und sich als bedeutsam für die Diagnose erwiesen hat (im Rahmen der SINBAR-Empfehlung)12,18. Diese zuvor berichteten Merkmale der phasischen RWA stimmen mit der Feststellung eines positiven Zusammenhangs mit der Anfälligkeit überein und stehen im Einklang mit der Vorstellung, dass es sich um eine Manifestation früherer Perioden der prodromalen Alpha-Synucleinopathie handeln könnte.

Es gibt mehrere mögliche Einschränkungen der Studie. Erstens weist die Kohorte ein relatives Geschlechterunverhältnis auf, wobei Männer überwiegen, was mit einigen früheren epidemiologischen Berichten64,65 und mit der Einschreibung in zukünftige iRBD-Kohorten6,66,67 übereinstimmt. Außerdem waren die AHI-Indizes sowohl in der Patienten- als auch in der Kontrollgruppe relativ hoch. Wir glauben, dass dies keinen Einfluss auf die Ergebnisse hatte, da mit Atemereignissen verbundene RWA-Episoden zuverlässig identifiziert und von der RWA-Quantifizierung ausgeschlossen wurden. Auch wenn wir nicht alle verfügbaren Themen für die Vorlagenerstellung verwendet haben, um die Vorverarbeitungsschritte weniger anspruchsvoll für die Rechenleistung zu machen, glauben wir, dass diese technische Wahl das Ergebnis der Analyse in keiner Weise beeinflusst hat. Das Querschnittsdesign der Studie könnte ebenfalls als Einschränkung angesehen werden, diese Studie war jedoch ausreichend, um die formulierten Hypothesen zu beantworten und eine Grundlage für zukünftige Beobachtungs- oder Längsschnittforschung zu schaffen. Die Stärke der Studie liegt in der relativ großen Teilnehmerzahl; Die Untersuchung der magnetischen Suszeptibilität bei iRBD wurde noch nicht in diesem Umfang durchgeführt.

Zusammenfassend konnte QSM Anomalien der magnetischen Suszeptibilität in mehreren Hirnstammstrukturen bei iRBD erkennen. Der Zusammenhang zwischen magnetischen Suszeptibilitätsniveaus im Hirnstamm und der Intensität von RWA legt nahe, dass ein erhöhter Eisengehalt in SN mit dem Schweregrad von RWA zusammenhängt. Diese Ergebnisse unterstützen die Rolle der magnetischen Suszeptibilität als Biomarker der Alpha-Synucleinopathie.

Die Rekrutierung der Patienten erfolgte durch eine schrittweise Medien- und Internetbefragung68. Bei 60 aufeinanderfolgenden Patienten wurde gemäß der neuesten Version der Internationalen Klassifikation von Schlafstörungen, dritte Ausgabe (ICSD-3), iRBD diagnostiziert. Die Diagnose von RBD basierte auf ihrer Vorgeschichte von Traumverhalten und einer nächtlichen Video-Polysomnographie (vPSG), die eine übermäßige EMG-Aktivität während des REM-Schlafs zeigte11. Die Ausschlusskriterien waren wie folgt: Alter unter 50 Jahren, klinische Anzeichen einer offensichtlichen Demenz oder Parkinsonismus, RBD im Zusammenhang mit Narkolepsie, Enzephalitis und Kopfverletzungen oder das Vorhandensein fokaler Hirnstammläsionen im MRT, die auf eine sekundäre RBD hinweisen. Die Kontrollgruppe wurde über Werbung rekrutiert und bestand aus 41 gesunden Freiwilligen im Alter von 50 Jahren oder älter ohne Schlaf- oder neurologische Erkrankungen in der Vorgeschichte. In der Anamnese der Studiengruppe wurde die Einnahme von Antidepressiva und Anxiolytika während und vor der Studie konkret dokumentiert. Es wurden nur Patienten eingeschlossen, die über den Beginn von RBD-Symptomen berichteten, bevor sie mit der Einnahme von Antidepressiva oder Anxiolytika begannen. Vierzehn der iRBD-Patienten nahmen Antidepressiva ein (zwei Patienten wurden mit Citalopram behandelt, drei mit Escitalopram, zwei mit Trazodon, drei mit Sertralin, einer mit Fluoxetin, einer mit Paroxetin, einer mit Venlafaxin und einer mit Bupropion), neun nahmen Anxiolytika (sechs Patienten wurden mit Clonazepam und drei mit Alprazolam behandelt), drei nahmen sowohl Antidepressiva als auch Anxiolytika ein. Bei Anxiolytika wurde die Abenddosis vor PSG weggelassen. Die Studie wurde von der Ethikkommission des Allgemeinen Universitätskrankenhauses in Prag genehmigt und die Teilnehmer unterzeichneten vor Beginn der Studie eine schriftliche Einverständniserklärung gemäß der Helsinki-Erklärung.

Alle Studienteilnehmer durchliefen ein umfassendes Protokoll, bestehend aus einer umfassenden Anamnese, einer neurologischen Untersuchung einschließlich MDS-UPDRS69, vPSG, Gehirn-MRT und einer neuropsychologischen Untersuchung einschließlich eines klinischen Interviews und dem MoCA als Maß für die globale kognitive Funktion70. Alle Teilnehmer absolvierten eine tschechische Version des RBD SQ (0–13 Punkte)71,72 und des Edinburgh Handedness Inventory (EHI)73, interpretiert entsprechend dem resultierenden Lateralitätsindex als Rechtshändigkeit (>+40) oder Nicht-Rechtshändigkeit ( +40 oder weniger) (einschließlich Beidhändigkeit: zwischen +40 und −40 und Linkshändigkeit: <−40).

Die nächtliche vPSG wurde mit einem digitalen Polysomnographiesystem (RemLogic, Version 3.4.1, Embla Systems) durchgeführt und bestand aus Elektrookulographie (EOG), Elektroenzephalographie (F3-M2, C3-M2, O1-M2, F4-M1, C4-M1, O2-M1), Oberflächen-EMG der bilateralen Mentalis-, FDS- und Tibialis-anterior-Muskeln, Elektrokardiographie, Nasendruck, nasaler und oraler Luftstrom, Brust- und Bauchatmungsanstrengung, Sauerstoffsättigung, Mikrofon und digital synchronisierte Videoüberwachung, gemessen im Zeitraum von 22:00 bis 06:00 Uhr gemäß der Empfehlung der American Academy of Sleep Medicine (AASM)74. Alle Funktionen auf Video-PSG wurden visuell analysiert. Die Schlafstadien, Erregungen, Atemereignisse und Bewegungen der Gliedmaßen wurden gemäß dem AASM-Handbuch zur Bewertung von Schlaf und assoziierten Ereignissen, Version 2.2 201574, bewertet, mit einer Ausnahme für die REM-Schlafregeln, die trotz des auffälligen EMG die Bewertung der REM-Schlafphase ermöglichen Aktivität im Mentalis-Muskelkanal75. Der Beginn und das Ende der REM-Schlafepisode wurden nach den Regeln von Lapierre und Montplaisir10 bewertet.

Die EMG-Aktivität während des REM-Schlafs wurde visuell gemäß den SINBAR-Kriterien für die phasische und tonische EMG-Aktivität in den Mentalis- und FDS-Muskeln quantifiziert. Alle Artefakte und Erhöhungen des EMG-Tonus aufgrund von Erregungen durch respiratorische Ereignisse wurden vor der Analyse der EMG-Aktivität von der quantitativen Bewertung ausgeschlossen. Folglich wurde der SINBAR-Score berechnet, der den Prozentsatz des REM-Schlafs mit tonischer oder phasischer Mentalis-EMG-Aktivität und phasischer FDS-EMG-Aktivität angibt12. Die Indizes für tonische RWA und phasische RWA wurden gemäß den SINBAR-Bewertungskriterien bewertet, und gemischte EMG-RWA (gleichzeitige tonische und phasische RWA)13 wurden ebenfalls separat berechnet und analysiert.

Die MRT-Untersuchung wurde mit einem 3T-Scanner (Siemens Skyra 3T, Siemens Healthcare, Erlangen, Deutschland) mit einer 32-Kanal-Kopfspule durchgeführt. Das Protokoll umfasste ein axiales 3D-T1-gewichtetes magnetisierungsvorbereitetes schnelles Gradientenecho (MPRAGE, Wiederholungszeit (TR) 2200 ms; Echozeit (TE) 2,4 ms; Umkehrzeit (TI) 900 ms; Flipwinkel (FA) 8°; Feld von Ansicht (FOV) 230 × 197 × 176 mm; Voxelauflösung 1,0 × 1,0 × 1,0 mm3) und Multi-Echo-Gradienten-Recall-Echo (GRE; TR = 34 ms; sechs Echos mit gleichem Abstand zwischen 4,9 und 29,5 ms; FA = 15°; FOV = 192 × 256 × 128 mm3; Voxelauflösung = 0,57 × 0,57 × 2 mm3) Pulssequenzen.

GRE-Phasenbilder von allen 32 Kanälen (jeder entspricht einer separaten Hochfrequenzspule) wurden offline mit der ASPIRE-Methode (A Simple Phase Image Reconstruction for Multi-Echo Data)76 kombiniert. QSM wurde aus den vom Gehirn befreiten GRE-Magnituden- und Phasenbildern mit dem QSMbox-Softwarepaket für MATLAB (https://gitlab.com/acostaj/QSMbox) unter Verwendung des zuvor validierten Multiskalen-Dipolinversionsalgorithmus77 rekonstruiert. Wir haben die Standardpipeline für spulenkombinierte Multigradienten-Echodaten verwendet und der Prozess umfasste die Neuaufteilung der komplexen GRE-Daten auf eine isotrope (dh 0,57 × 0,57 × 0,57 mm3) Voxelauflösung durch Nullauffüllung.

MPRAGE-Bilder wurden mit dem GRE-Magnitudenbild des ersten Echos koregistriert und somit räumlich mit QSM-Bildern ausgerichtet. Eine studienspezifische T1-Vorlage wurde mithilfe der Advanced Normalization Tools (ANTs)-Software (http://stnava.github.io/ANTs) erstellt, indem die MPRAGE-Bilder von 15 zufällig ausgewählten iRBD-Patienten gemittelt wurden. Für optimiertes VBM78 wurde zuvor die Verwendung einer benutzerdefinierten Vorlage empfohlen. Die MPRAGE-Bilder jedes Motivs wurden mithilfe der ANTs-Software auf den Raum dieser Vorlage normalisiert. Die in diesem Schritt erhaltene Verformungsmatrix wurde auf die QSM-Bilder angewendet und in den Vorlagenraum gebracht (Abb. 4). Normalisierte QSM-Bilder wurden unter Verwendung eines Gaußschen Kernels mit einer Halbwertsbreite von 2 mm geglättet, bevor sie in die voxelweise Gruppenanalyse eintraten. Der kleine Glättungskern wurde gewählt, um die Zunahme der Unschärfeverzerrung kleiner Strukturen zu verhindern79.

ANTs fortschrittliche Normalisierungstools, QSM quantitative Suszeptibilitätskartierung, MPRAGE Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo.

Voxelweise statistische Analysen von QSM-Bildern wurden in der Toolbox Statistical Parametric Mapping (SPM12, Version 7771) (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) durchgeführt, die nach dem unter MATLAB (Version 2022a) ausgeführt wurde Anwendung einer handgezeichneten expliziten Maske. Drei Masken wurden getrennt am Hirnstamm entsprechend dem hypothesengesteuerten Interessengebiet angebracht: 1) Mesencephalon und ponto-mesencephale Grenze, 2) dorsale Pons und 3) ventrale Medulla. Die Analysen wurden innerhalb jeder Maske unabhängig durchgeführt. Der Vergleich zwischen den Gruppen wurde unter Verwendung eines allgemeinen linearen Modells durchgeführt, wobei Alter und Geschlecht als uninteressante Regressoren berücksichtigt wurden.

Zusammenhänge zwischen magnetischer Suszeptibilität und RWA-Parametern wurden mithilfe eines multiplen linearen Regressionsdesigns analysiert, wobei Alter und Geschlecht als Kovariaten von keinem Interesse dienten. Threshold Free Cluster Enhancement (TFCE) in SPM12 (http://www.neuro.uni-jena.de/tfce), eingestellt auf Standardparameter (E = 0,5), mit p-Wert p < 0,05, korrigiert um familienbezogene Fehler (FWE) wurde für die Cluster-Permutationsanalyse basierend auf jeder Designmatrix verwendet.

Anschließend wurde die T1-Vorlage mit SPM12 auf den Standard-MNI125-Raum (Montreal Neurological Institute, McGill University, Kanada) normalisiert, dann wurde der Warp auch zur Normalisierung der statistischen Karten und der QSM-Vorlage verwendet. Dieser Schritt ermöglichte die Identifizierung der betroffenen Hirnstammstrukturen mithilfe eines frei zugänglichen interaktiven Atlas Brainstem Navigator (https://www.nitrc.org/projects/brainstemnavig)80 und eines topografischen Atlas des menschlichen Hirnstamms in der ponto-mesenzephalen Verbindungsebene81 .

Die statistische Analyse klinischer und polysomnographischer Variablen wurde mit der JASP-Software durchgeführt. Kategoriale Variablen wurden mithilfe eines exakten Fisher-Tests analysiert. Für die kontinuierlichen Variablen wurde ein Shapiro-Wilk-Test verwendet, um die Übereinstimmung der berechneten Parameter mit einer Normalverteilung zu testen. Für den Vergleich zwischen den Gruppen wurde ein Mann-Whitney-U-Test verwendet. Die statistische Signifikanz wurde als p < 0,05 definiert. Zur Korrektur des familienbezogenen Fehlers auf der Ebene der kontinuierlichen Variablen wurde die Holm-Bonferroni-Methode angewendet.

Weitere Informationen zum Forschungsdesign finden Sie in der mit diesem Artikel verlinkten Nature Research Reporting Summary.

Die in der aktuellen Studie verwendeten und analysierten Datensätze sind auf Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

Schenck, CH, Bundlie, SR, Ettinger, MG & Mahowald, MW Chronische Verhaltensstörungen im menschlichen REM-Schlaf: eine neue Kategorie von Parasomnie. Schlaf 9, 293–308 (1986).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Arnulf, I. REM-Schlaf-Verhaltensstörung: motorische Manifestationen und Pathophysiologie. Mov. Unordnung. 27, 677–689 (2012).

Artikel PubMed Google Scholar

Schenck, CH Schnelle Augenbewegungs-Schlafverhaltensstörung: aktuelles Wissen und zukünftige Richtungen. Schlafen. Med. 14, 699–702 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Schenck, CH, Bundlie, SR & Mahowald, MW Verzögertes Auftreten einer Parkinson-Störung bei 38 % von 29 älteren Männern, bei denen zunächst eine idiopathische Schlafverhaltensstörung mit schnellen Augenbewegungen diagnostiziert wurde. Neurology 46, 388–393 (1996).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Iranzo, A. et al. Schlafverhaltensstörung bei schnellen Augenbewegungen als früher Marker für eine neurodegenerative Erkrankung: eine deskriptive Studie. Lancet Neurol. 5, 572–577 (2006).

Artikel PubMed Google Scholar

Postuma, RB et al. Quantifizierung des Risikos einer neurodegenerativen Erkrankung bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung. Neurology 72, 1296–1300 (2009).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Claassen, DO et al. REM-Schlaf-Verhaltensstörung, die anderen Aspekten von Synukleinopathien um bis zu ein halbes Jahrhundert vorausgeht. Neurology 75, 494–499 (2010).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Postuma, RB et al. Risiko und Prädiktoren für Demenz und Parkinsonismus bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung: eine multizentrische Studie. Gehirn 142, 744–759 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Miglis, MG et al. Biomarker der Konversion zur Alpha-Synucleinopathie bei isolierter Schlafverhaltensstörung mit schnellen Augenbewegungen. Lancet Neurol. 20, 671–684 (2021).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lapierre, O. & Montplaisir, J. Polysomnographische Merkmale der REM-Schlaf-Verhaltensstörung: Entwicklung einer Bewertungsmethode. Neurology 42, 1371–1374 (1992).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Amerikanische Akademie für Schlafmedizin. Internationale Klassifikation von Schlafstörungen, 3. Auflage, (American Academy of Sleep Medicine, 2014).

Frauscher, B. et al. Normative EMG-Werte im REM-Schlaf zur Diagnose einer REM-Schlaf-Verhaltensstörung. Schlaf 35, 835–847 (2012).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Nepozitek, J. et al. Der gleichzeitige tonische und phasische REM-Schlaf ohne Atonie lässt am besten eine frühe Phänokonversion zu einer neurodegenerativen Erkrankung bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung vorhersagen. Schlaf 42, https://doi.org/10.1093/sleep/zsz132 (2019).

Postuma, RB, Gagnon, JF, Rompre, S. & Montplaisir, JY Der Schweregrad des REM-Atonieverlusts bei idiopathischer REM-Schlafverhaltensstörung ist ein Hinweis auf die Parkinson-Krankheit. Neurology 74, 239–244 (2010).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Liu, Y. et al. Elektromyographie-Aktivitätsniveau im Schlaf mit schnellen Augenbewegungen sagt neurodegenerative Erkrankungen bei idiopathischer Verhaltensstörung im Schlaf mit schnellen Augenbewegungen voraus: eine 5-Jahres-Längsschnittstudie. Schlafen. Med. 56, 128–134 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Postuma, RB et al. Risikofaktoren für Neurodegeneration bei idiopathischer Schlafverhaltensstörung mit schnellen Augenbewegungen: eine multizentrische Studie. Ann. Neurol. 77, 830–839 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

McCarter, SJ et al. Die Muskelaktivität im REM-Schlaf bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung sagt eine Phänokonversion voraus. Neurology 93, e1171–e1179 (2019).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Iranzo, A. et al. Bei der idiopathischen REM-Schlaf-Verhaltensstörung nimmt die übermäßige Muskelaktivität mit der Zeit zu. Schlaf 32, 1149–1153 (2009).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

McCarter, SJ, St Louis, EK & Boeve, BF REM-Schlaf-Verhaltensstörung und REM-Schlaf ohne Atonie als frühe Manifestation einer degenerativen neurologischen Erkrankung. Curr. Neurol. Neurosci. Rep. 12, 182–192 (2012).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hogl, B., Stefani, A. & Videnovic, A. Idiopathische REM-Schlaf-Verhaltensstörung und Neurodegeneration – ein Update. Nat. Rev. Neurol. 14, 40–55 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Dusek, P. et al. Zusammenhänge zwischen nichtmotorischen Symptomen und der Bindung von Dopamintransportern bei REM-Schlafverhaltensstörungen. Wissenschaft. Rep. 9, 15463 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Nepozitek, J. et al. Systematische Videoanalyse motorischer Ereignisse während des REM-Schlafs bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung, Nachuntersuchung und DAT-SPECT. Schlafen. Med. 83, 132–144 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

Boeve, BF et al. Pathophysiologie der REM-Schlaf-Verhaltensstörung und Relevanz für neurodegenerative Erkrankungen. Brain 130, 2770–2788 (2007).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Iranzo, A. Der REM-Schlafkreislauf und wie seine Beeinträchtigung zu einer REM-Schlaf-Verhaltensstörung führt. Zellgeweberes. 373, 245–266 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

McKenna, D. & Peever, J. Die Degeneration der Schlafschaltkreise bei schnellen Augenbewegungen liegt der Verhaltensstörung bei schnellen Augenbewegungen zugrunde. Mov. Unordnung. 32, 636–644 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Peever, J., Luppi, PH & Montplaisir, J. Ein Zusammenbruch der REM-Schlaf-Schaltkreise liegt der REM-Schlaf-Verhaltensstörung zugrunde. Trends Neurosci. 37, 279–288 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Valencia Garcia, S. et al. Die Inaktivierung hemmender Neuronen der ventromedialen Medulla induziert REM-Schlaf ohne Atonie und REM-Schlaf-Verhaltensstörung. Nat. Komm. 9, 504 (2018).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Fraigne, JJ, Torontali, ZA, Snow, MB & Peever, JH REM-Schlaf im Kern – Schaltkreise, Neurotransmitter und Pathophysiologie. Vorderes Neurol. 6, 123 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Luppi, PH et al. Das neuronale Netzwerk, das für den paradoxen Schlaf und seine Funktionsstörungen verantwortlich ist, die Narkolepsie und eine REM-Verhaltensstörung (Rapid Eye Movement) verursachen. Schlafen. Med Rev. 15, 153–163 (2011).

Artikel PubMed Google Scholar

Braak, H. et al. Stadieneinteilung der Hirnpathologie im Zusammenhang mit der sporadischen Parkinson-Krankheit. Neurobiol. Alter 24, 197–211 (2003).

Artikel PubMed Google Scholar

Garcia-Gomar, MG et al. Störung der strukturellen Konnektivität des Hirnstamms bei REM-Schlaf-Verhaltensstörung mittels 7-Tesla-Magnetresonanztomographie. Mov. Unordnung. 37, 847–853 (2022).

Artikel PubMed Google Scholar

Valli, M., Uribe, C., Mihaescu, A. & Strafella, AP Neuroimaging der Schlafverhaltensstörung bei schnellen Augenbewegungen und ihr Zusammenhang mit der Parkinson-Krankheit. J. Neurosci. Res. 100, 1815–1833 (2022).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Bourgouin, PA et al. Neuroimaging der Schlafverhaltensstörung bei schnellen Augenbewegungen. Int Rev. Neurobiol. 144, 185–210 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Stuber, C. et al. Myelin- und Eisenkonzentration im menschlichen Gehirn: eine quantitative Untersuchung des MRT-Kontrasts. Neuroimage 93 Pt 1, 95–106 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Heller, J. et al. Ergebnisse der Bildgebung des Gehirns bei der idiopathischen REM-Schlafverhaltensstörung (RBD) – eine systematische Übersicht über potenzielle Biomarker für Neurodegeneration. Schlafen. Med Rev. 34, 23–33 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Barbosa, JH et al. Quantifizierung der Eisenablagerung im Gehirn bei Patienten mit Parkinson-Krankheit mittels quantitativer Suszeptibilitätskartierung, R2 und R2. Magn. Reson Imaging 33, 559–565 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Er, N. et al. Regionsspezifische gestörte Eisenverteilung bei früher idiopathischer Parkinson-Krankheit, gemessen durch quantitative Suszeptibilitätskartierung. Summen. Brain Mapp. 36, 4407–4420 (2015).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Langkammer, C. et al. Quantitative Suszeptibilitätskartierung (QSM) als Mittel zur Messung von Gehirneisen? Eine Post-Mortem-Validierungsstudie. Neuroimage 62, 1593–1599 (2012).

Artikel PubMed Google Scholar

Langkammer, C. et al. Quantitative Anfälligkeitskartierung bei der Parkinson-Krankheit. PLoS One 11, e0162460 (2016).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Jiang, H., Song, N., Jiao, Q., Shi, L. & Du, X. Eisenpathophysiologie bei Parkinson-Erkrankungen. Adv. Exp. Med. Biol. 1173, 45–66 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Mochizuki, H., Choong, CJ & Baba, K. Parkinson-Krankheit und Eisen. J. Neuronale Transm. 127, 181–187 (2020).

Artikel PubMed Google Scholar

Martin, WR, Wieler, M. & Gee, M. Eisengehalt im Mittelhirn bei Parkinson im Frühstadium: ein potenzieller Biomarker für den Krankheitsstatus. Neurology 70, 1411–1417 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Chen, Q. et al. Eisenablagerung bei der Parkinson-Krankheit durch quantitative Suszeptibilitätskartierung. BMC Neurosci. 20, 23 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen, Q. et al. Quantitative MRT-Anfälligkeitskartierung der Substantia nigra als früher Biomarker für die Lewy-Körper-Krankheit. J. Neuroimaging 31, 1020–1027 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Lee, JH et al. Bewertung des Eisengehalts im Gehirn bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung mittels quantitativer Magnetresonanztomographie. Parkinsonismus Relat. Unordnung. 20, 776–778 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Barber, TR et al. Nigrosom 1-Bildgebung bei REM-Schlaf-Verhaltensstörung und ihr Zusammenhang mit dem dopaminergen Rückgang. Ann. Klin. Übers. Neurol. 7, 26–35 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sun, J. et al. Quantitative Bewertung des Eisengehalts bei der idiopathischen Schlafverhaltensstörung bei schnellen Augenbewegungen. Mov. Unordnung. 35, 478–485 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lancione, M. et al. Bewertung der Eisenüberladung in Nigrosom 1 mittels quantitativer Suszeptibilitätskartierung als Progressionsbiomarker in Prodromalstadien von Synukleinopathien. Neuroimage 260, 119454 (2022).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Huddleston, DE et al. Darstellung der Parkinson-Pathologie in der Substantia nigra mittels MRT. Curr. Radiol. Rep. 6, 15 (2018).

Artikel Google Scholar

Drayer, B. et al. MRT von Gehirneisen. AJR Am. J. Röntgenol. 147, 103–110 (1986).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Snyder, AM & Connor, JR Iron, die Substantia nigra und verwandte neurologische Störungen. Biochim Biophys. Acta 1790, 606–614 (2009).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lewis, MM et al. Ein höherer Eisengehalt im roten Kern weist auf eine Parkinson-Dyskinesie hin. Neurobiol. Alter 34, 1497–1503 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kolpakwar, S. et al. Volumetrische Analyse des Nucleus subthalamicus und des Nucleus red bei Patienten mit fortgeschrittener Parkinson-Krankheit mithilfe von SWI-Sequenzen. Surg. Neurol. Int 12, 377 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Yu, X. et al. GABA- und Glutamat-Neuronen im VTA regulieren Schlaf und Wachheit. Nat. Neurosci. 22, 106–119 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Zhao, Y.-N. et al. GABAerge Neuronen im rostromedialen tegmentalen Kern sind für die Unterdrückung des Schlafs bei schnellen Augenbewegungen unerlässlich. Nat. Komm. 13, 7552 (2022).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tsang, EW et al. Beteiligung der menschlichen pedunculopontinen Kernregion an willkürlichen Bewegungen. Neurology 75, 950–959 (2010).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tattersall, TL et al. Imaginärer Gang moduliert die Dynamik neuronaler Netzwerke im menschlichen Pedunkulobrückenkern. Nat. Neurosci. 17, 449–454 (2014).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Martinez-Gonzalez, C., Bolam, JP & Mena-Segovia, J. Topografische Organisation des pedunculopontinen Kerns. Vorderseite. Neuroanat. 5, 22 (2011).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Rahayel, S. et al. Kortikale und subkortikale Grundlagen der grauen Substanz für kognitive Defizite bei REM-Schlaf-Verhaltensstörungen. Neurology 90, e1759–e1770 (2018).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Meles, SK et al. Das Stoffwechselmuster der idiopathischen REM-Schlaf-Verhaltensstörung spiegelt die Parkinson-Krankheit im Frühstadium wider. J. Nucl. Med. 59, 1437–1444 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Zoetmulder, M. et al. Eine erhöhte motorische Aktivität während des REM-Schlafs ist mit der Dopaminfunktion bei der idiopathischen REM-Schlaf-Verhaltensstörung und der Parkinson-Krankheit verbunden. J. Clin. Schlafen. Med. 12, 895–903 (2016).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Sunwoo, JS et al. Abnormale Aktivierung des motorischen kortikalen Netzwerks während des phasischen REM-Schlafs bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung. Schlaf 42, https://doi.org/10.1093/sleep/zsy227 (2019).

Gjerstad, MD, Boeve, B., Wentzel-Larsen, T., Aarsland, D. & Larsen, JP Auftreten und klinische Korrelate von REM-Schlaf-Verhaltensstörungen bei Patienten mit Parkinson-Krankheit im Laufe der Zeit. J. Neurol. Neurochirurg. Psychiatrie 79, 387–391 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cicero, CE et al. Prävalenz isolierter RBD in der Stadt Catania, Italien: eine bevölkerungsbasierte Studie. J. Clin. Schlafen. Med. 17, 2241–2248 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Kang, SH et al. REM-Schlaf-Verhaltensstörung in der koreanischen älteren Bevölkerung: Prävalenz und klinische Merkmale. Schlaf 36, 1147–1152 (2013).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Iranzo, A. et al. Risiko einer neurodegenerativen Störung bei idiopathischer REM-Schlaf-Verhaltensstörung: Studie an 174 Patienten. PLoS One 9, e89741 (2014).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Schenck, CH, Boeve, BF & Mahowald, MW Verzögertes Auftreten einer Parkinson-Störung oder Demenz bei 81 % der älteren Männer, bei denen zunächst eine idiopathische Schlafverhaltensstörung bei schnellen Augenbewegungen diagnostiziert wurde: ein 16-Jahres-Update einer zuvor veröffentlichten Serie. Schlafen. Med. 14, 744–748 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Buskova, J., Ibarburu, V., Sonka, K. & Ruzicka, E. Screening auf REM-Schlaf-Verhaltensstörung in der Allgemeinbevölkerung. Schlafen. Med. 24, 147 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Goetz, CG et al. Von der Gesellschaft für Bewegungsstörungen geförderte Überarbeitung der Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS): Prozess, Format und klinischer Testplan. Mov. Unordnung. 22, 41–47 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Kopecek, M. et al. Montreal Cognitive Assessment (MoCA): Normative Daten für alte und sehr alte tschechische Erwachsene. Appl Neuropsychol. Erwachsener 24, 23–29 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Buskova, J. et al. Validierung des Fragebogens zum Screening von REM-Schlafverhaltensstörungen in der tschechischen Bevölkerung. BMC Neurol. 19, 110 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Stiasny-Kolster, K. et al. Der Fragebogen zum Screening von REM-Schlafverhaltensstörungen – ein neues diagnostisches Instrument. Mov. Unordnung. 22, 2386–2393 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Oldfield, RC Die Bewertung und Analyse der Händigkeit: das Edinburgh-Inventar. Neuropsychologia 9, 97–113 (1971).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Berry, RB et al. Das AASM-Handbuch zur Bewertung von Schlaf und damit verbundenen Ereignissen: Regeln, Terminologie und technische Spezifikationen, Version 2.2, (American Academy of Sleep Medicine, 2015).

Schenck, CH & Mahowald, MW Schlafparasomnien bei schnellen Augenbewegungen. Neurol. Klin. 23, 1107–1126 (2005).

Artikel PubMed Google Scholar

Eckstein, K. et al. Recheneffiziente Kombination von Mehrkanal-Phasendaten aus Multi-Echo-Akquisitionen (ASPIRE). Magn. Reson Med. 79, 2996–3006 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Acosta-Cabronero, J. et al. Ein robuster Multiskalenansatz zur quantitativen Suszeptibilitätskartierung. Neuroimage 183, 7–24 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Keller, SS, Wilke, M., Wieshmann, UC, Sluming, VA & Roberts, N. Vergleich von Standard- und optimierter voxelbasierter Morphometrie zur Analyse von Gehirnveränderungen im Zusammenhang mit Temporallappenepilepsie. Neuroimage 23, 860–868 (2004).

Artikel PubMed Google Scholar

Lee, JE et al. Eine Studie zur Diffusionstensor-Bildgebung durch gewebespezifische, glättungskompensierte voxelbasierte Analyse. Neuroimage 44, 870–883 (2009).

Artikel PubMed Google Scholar

Bianciardi, M. Brainstem Navigator [Werkzeug/Ressource.]. Washington: NITRC. https://www.nitrc.org/doi/landing_page.php?table=groups&id=1551 (2021).

Coulombe, V. et al. Ein topografischer Atlas des menschlichen Hirnstamms in der ponto-mesenzephalen Verbindungsebene. Vorderes Neuroanat. 15, 627656 (2021).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

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Die Studie wurde finanziert durch: Zuschuss NU21-04-00535 des Tschechischen Gesundheitsforschungsrates; Nationales Institut für neurologische Forschung (Programm EXCELES, ID-Projekt-Nr. LX22NPO5107) – Gefördert von der Europäischen Union – Next Generation EU; Karlsuniversität: Kooperationsprogramm in Neurowissenschaften; Internes Stipendium des Allgemeinen Universitätskrankenhauses in Prag GIP-21-SL-04-212; Allgemeines Universitätskrankenhaus in Prag, Projekt MH CZ-DRO-VFN64165 und Na Homolce-Krankenhaus, Projekt CZ-DRO-NHH00023884. Der Zugang zu CESNET-Speichereinrichtungen, die im Rahmen des Programms „Projekte großer Forschungs-, Entwicklungs- und Innovationsinfrastrukturen“ (CESNET LM2018140) bereitgestellt werden, wird sehr geschätzt. Weitere Mittel wurden vom Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) bereitgestellt: 31452.

Abteilung für Neurologie und Zentrum für klinische Neurowissenschaften, Erste Medizinische Fakultät, Karls-Universität und Allgemeines Universitätskrankenhaus in Prag, Prag, Tschechische Republik

Jiri Nepozitek, Zsoka Varga, Simona Dostalova, Pavla Perinova, Veronika Ibarburu, Iva Prihodova, Ondrej Bezdicek, Evzen Ruzicka, Karel Sonka und Petr Dusek

Radiodiagnostische Abteilung, Na Homolce Krankenhaus, Prag, Tschechische Republik

Jiri Keller

Abteilung für biomedizinische Bildgebung und bildgesteuerte Therapie, Medizinische Universität Wien, Wien, Österreich

Simon Robinson

Centre of Advanced Imaging, University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australien

Simon Robinson

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JN entwarf das Studienkonzept, analysierte die Polysomnographie, führte die statistische Analyse durch, interpretierte die Daten und verfasste den Entwurf des Manuskripts. ZV analysierte das MRT, führte die statistische Analyse durch und trug zur kritischen Edition des Manuskripts bei. SD analysierte die Polysomnographie. PP analysierte die Polysomnographie. JK führte die MRT durch, wertete sie aus und trug zur kritischen Edition des Manuskripts bei. SR trug zur Analyse des MRT und zur kritischen Edition des Manuskripts bei. VI analysierte die Polysomnographie. IP analysierte die Polysomnographie. OB führte eine klinische neuropsychologische Untersuchung durch und trug zur kritischen Ausgabe des Manuskripts bei. ER trug zur Datenerfassung und zur kritischen Edition des Manuskripts bei. KS – analysierte die Polysomnographie, trug zur Datenerfassung und zur kritischen Edition des Manuskripts bei. PD führte die fachkundige Überwachung, klinische Untersuchung und Analyse des MRT durch, trug zur Datenerfassung und zur kritischen Bearbeitung des Manuskripts bei. Alle Autoren haben das endgültige Manuskript gelesen und genehmigt.

Korrespondenz mit Jiri Nepozitek.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

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Nachdrucke und Genehmigungen

Nepozitek, J., Varga, Z., Dostalova, S. et al. Veränderungen der magnetischen Suszeptibilität im Hirnstamm spiegeln den REM-Schlaf ohne Atonie-Schweregrad bei isolierter REM-Schlaf-Verhaltensstörung wider. npj Parkinsons Dis. 9, 112 (2023). https://doi.org/10.1038/s41531-023-00557-2

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Eingegangen: 19. Februar 2023

Angenommen: 05. Juli 2023

Veröffentlicht: 14. Juli 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41531-023-00557-2

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