Glymphatic System Assessment Using DTI-ALPS in Age-Dependent Neurodegenerative Diseases

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Dysfunction of the glymphatic system glymphatic system of the brain is considered a pathogenetic factor in some age-dependent neurodegenerative diseases, including Alzheimer's disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB), Parkinson's disease (PD), and normal pressure hydrocephalus (NPH). The innovative method for calculating DTI-ALPS (Diffusion Tensor Image Analysis ALong the Perivascular Space) allows non-invasive assessment of the glymphatic system status using magnetic resonance imaging (MRI).

The aim of the study is to compare DTI-ALPS in patients with AD, DLB, PD, and NPH and to evaluate its potential use as a biomarker of the glymphatic system status in these diseases.

Materials and methods. The study included 116 subjects: 32 patients with AD, 15 patients with DLB, 31 patients with PD, 11 patients with NPH, and 27 healthy volunteers. Cognitive testing was performed for patients in the main groups using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. All subjects underwent diffusion tensor imaging (DTI) of the brain. DTI-ALPS was then calculated.

Results. DTI-ALPS index significantly differed across groups (p < 0.001). Patients with AD, DLB, and NPH had a significantly lower DTI-ALPS index on both sides compared to the PD group and healthy volunteers (p < 0.01). Analysis of the entire sample showed a direct correlation between MoCA score and DTI-ALPS index (p < 0.05).

Conclusion. This is the first comparison of DTI-ALPS across such a broad range of age-dependent neurodegenerative diseases. Since our DTI-ALPS results were comparable to previously reported data, we believe that this parameter can be used as an indirect marker of the glymphatic system status.

About the authors

Alina A. Liaskovik

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: lyaskovik@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-8062-0784

postgraduate student, Radiology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Rodion N. Konovalov

Research Center of Neurology

Email: krn_74@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5539-245X

Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Radiology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Yulia A. Shpilyukova

Research Center of Neurology

Email: jshpilyukova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7214-583X

Cand. Sci. (Med.), researcher, 5th Neurological department with DNA laboratory, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Kseniya V. Nevzorova

Research Center of Neurology

Email: nevzorova.k.v@neurology.ru
ORCID iD: 0009-0000-9148-0203

postgraduate student, 5th Neurological department with DNA laboratory, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Anna N. Moskalenko

Research Center of Neurology

Email: moskalenko@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-3843-6435

postgraduate student, 5th Neurological department with DNA laboratory, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Ekaterina Yu. Fedotova

Research Center of Neurology

Email: ekfedotova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8070-7644

Dr. Sci. (Med.), leading researcher, Head, 5th Neurological department with DNA laboratory, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

Marina V. Krotenkova

Research Center of Neurology

Email: krotenkova_mrt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3820-4554

Dr. Sci. (Med), Head, Radiology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, Moscow

References

  1. Erkkinen M.G., Kim M.O., Geschwind M.D. Clinical neurology and epidemiology of the majorneurodegenerative diseases. Cold Spring Harb. Perspect. Biol. 2018;10(4):a033118. doi: 10.1101/cshperspect.a033118
  2. WHO. Global Status Report on the Public Health Response to Dementia. Geneva; 2021. 137 p.
  3. Iliff J., Wang M., Liao Y. et al. A paravascular pathway facilitates CSF flow through the brain parenchyma and the clearance of interstitial solutes, including amyloid β. Sci. Transl. Med. 2012;4(147):147ra111. doi: 10.1126/scitranslmed.3003748
  4. Jessen N.A., Munk A.S., Lundgaard I. et al. The glymphatic system: a beginner's guide. Neurochem. Res. 2015;40(12):2583–2599. doi: 10.1007/s11064-015-1581-6
  5. Buccellato F.R., D'Anca M., Serpente M. et al. The role of glymphatic system in Alzheimer's and Parkinson's disease pathogenesis. Biomedicines. 2022;10(9):2261. doi: 10.3390/biomedicines10092261
  6. Peng S., Liu J., Liang C. et al. Aquaporin-4 in glymphatic system, and its implication for central nervous system disorders. Neurobiol. Dis. 2023;179:106035. doi: 10.1016/j.nbd.2023.106035
  7. Reeves B.C., Karimy J.K., Kundishora A.J. et al. Glymphatic system impairment in Alzheimer's disease and idiopathic normal pressure hydrocephalus. Trends. Mol. Med. 2020;26(3):285–295. doi: 10.1016/j.molmed.2019.11.008
  8. Harrison I.F., Ismail O., Machhada A. et al. Impaired glymphatic function and clearance of tau in an Alzheimer's disease model. Brain. 2020;143(8):2576 –2593. doi: 10.1093/brain/awaa179
  9. Zhang Y., Zhang C., He X.Z. et al. Interaction between the glymphatic system and α-synuclein in Parkinson's disease. Mol. Neurobiol. 2023;60(4):2209–2222. doi: 10.1007/s12035-023-03212-2
  10. Buongiorno M., Marzal C., Fernandez M. et al. Altered sleep and neurovascular dysfunction in alpha-synucleinopathies: the perfect storm for glymphatic failure. Front. Aging Neurosci. 2023;15:1251755. doi: 10.3389/fnagi.2023.1251755
  11. Rasmussen M.K., Mestre H., Nedergaard M. The glymphatic pathway in neurological disorders. Lancet Neurol. 2018;17(11):1016–1024. doi: 10.1016/S1474-4422(18)30318-1
  12. Takizawa K., Matsumae M., Hayashi N. et al. The choroid plexus of the lateral ventricle as the origin of CSF pulsation is questionable. Neurol. Med. Chir. (Tokyo). 2018;58(1):23–31. doi: 10.2176/nmc.oa.2017-0117
  13. Taoka T., Masutani Y., Kawai H. et al. Evaluation of glymphatic system activity with the diffusion MR technique: diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) in Alzheimer’s disease cases. Jpn. J. Radiol. 2017;35(4):172–178. doi: 10.1007/s11604-017-0617-z
  14. McKhann G.M., Knopman D.S., Chertkow H. et al. The diagnosis of dementia due to Alzheimer's disease: recommendations from the National Institute on Aging — Alzheimer's Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer's disease. Alzheimers Dement. 2011;7(3):263–269. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.005
  15. Nasreddine Z.S., Phillips N.A., Bédirian V. et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. J. Am. Geriatr. Soc. 2005;53(4):695–699. doi: 10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x
  16. McKeith I.G., Boeve B.F., Dickson D.W. et al. Diagnosis and management of dementia with Lewy bodies: Fourth consensus report of the DLB Consortium. Neurology. 2017;89(1):88–100. doi: 10.1212/WNL.0000000000004058
  17. Hoehn M.M., Yahr M.D. Parkinsonism: onset, progression and mortality. Neurology. 1967;17(5):427–442. doi: 10.1212/wnl.17.5.427
  18. Postuma R.B., Berg D., Stern M. et al. MDS clinical diagnostic criteria for Parkinson's disease. Mov. Disord. 2015;30(12):1591–1601. doi: 10.1002/mds.26424
  19. Relkin N., Marmarou A., Klinge P. et al. Diagnosing idiopathic normal-pressure hydrocephalus. Neurosurgery. 2005;57(3 Suppl):S4–S16. doi: 10.1227/01.neu.0000168185.29659.c5
  20. Folstein M.F., Folstein S.E., McHugh P.R. "Mini-mental state". A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J. Psychiatr. Res. 1975;12(3):189–198. doi: 10.1016/0022-3956(75)90026-6
  21. Yeh F.C., Panesar S., Fernandes D. et al. Population-averaged atlas of the macroscale human structural connectome and its network topology. Neuroimage. 2018;178:57–68. doi: 10.1016/j.neuroimage.2018.05.027
  22. Liang T., Chang F., Huang Z. et al. Evaluation of glymphatic system activity by diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) in dementia patients. Br. J. Radiol. 2023;96(1146):20220315. doi: 10.1259/bjr.20220315
  23. Williams B.W., Mack W., Henderson V.W. Boston naming test in Alzheimer's disease. Neuropsychologia. 1989;27(8):1073–1079. doi: 10.1016/0028-3932(89)90186-3
  24. Wechsler D. Wechsler adult intelligence scale. San Antonio;1997.
  25. Tombaugh T.N. Trail Making Test A and B: normative data stratified by age and education. Arch. Clin. Neuropsychol. 2004;19(2):203–214. doi: 10.1016/S0887-6177(03)00039-8
  26. Zhang X., Wang Y., Jiao B. et al. Glymphatic system impairment in Alzheimer's disease: associations with perivascular space volume and cognitive function. Eur. Radiol. 2024;24(2):1314–1323. doi: 10.1007/s00330-023-10122-3
  27. Shen T., Yue Y., Ba F. et al. Diffusion along perivascular spaces as marker for impairment of glymphatic system in Parkinson's disease. NPJ Parkinsons Dis. 2022;8(1):174. doi: 10.1038/s41531-022-00437-1
  28. Bae Y.J., Kim J.M., Choi B.S. et al. Glymphatic function assessment in Parkinson's disease using diffusion tensor image analysis along the perivascular space. Parkinsonism Relat. Disord. 2023;114:105767. doi: 10.1016/j.parkreldis.2023.105767
  29. Bae Y.J., Choi B.S., Kim J.M. et al. Altered glymphatic system in idiopathic normal pressure hydrocephalus. Parkinsonism Relat. Disord. 2021;82:56–60. doi: 10.1016/j.parkreldis.2020.11.009
  30. Georgiopoulos C., Tisell A., Holmgren R.T. et al. Noninvasive assessment of glymphatic dysfunction in idiopathic normal pressure hydrocephalus with diffusion tensor imaging. J. Neurosurg. 2023;140(3):612–620. doi: 10.3171/2023.6.JNS23260
  31. Ringstad G. Glymphatic imaging: a critical look at the DTI-ALPS index. Neuroradiology. 2024;66(2):157–160. doi: 10.1007/s00234-023-03270-2

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Calculation of DTI-ALPS.

Download (347KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Distribution of DTI-ALPS index between groups on the left (A) and right (B) sides. *р adj < 0.01.

Download (247KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Correlation of the left (A) and right (B) DTI-ALPS index with MoCA score.

Download (441KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Liaskovik A.A., Konovalov R.N., Shpilyukova Y.A., Nevzorova K.V., Moskalenko A.N., Fedotova E.Y., Krotenkova M.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».