Tracking neurodegeneration spreading across the brain connectome in Parkinson's disease

Introduction and Objective. Graph analysis and connectomics may be a powerful approach to assess brain network degradation in Parkinson’s disease (PD). In particular, in this study we investigated functional neural pathway organization and changes in large cohort of PD patients using advanced network-based techniques. Materials and Methods. 146 PD patients performed clinical and cognitive evaluations and resting state functional MRI. Cluster analysis using data on demographics, motor symptoms/signs, cognitive testing and other non-motor non-cognitive manifestations identified two PD subtypes: 86 “early” patients and 60 “mild-to-severe” patients. Within the “early” subtype, two clinical groups were also identified: “early motor-predominant” and “early diffuse”, with the “early diffuse” group having greater cognitive deficits and more frequent non-motor manifestations (e.g., urinary dysfunction, rapid eye movement sleep behavior disorder). 60 age- and sex-matched controls performed the assessments as well. Graph analysis and connectomics assessed global and local topological network properties and regional functional connectivity (FC). The human macroscale connectome was constructed from RS fMRI. Preprocessing of RS fMRI images was performed with FSL and consisted of motion correction, removal of nonbrain tissue, spatial smoothing using a 6 mm full width at half maximum Gaussian kernel, and high-pass temporal filtering equivalent to 100s (0.01 Hz). FC matrices were obtained on the basis of correlation analysis. For each brain region i, a mean RS fMRI time-series was obtained by averaging over the time-series of all voxels contained in i. The Pearson correlation coefficient between these mean time-series, indicating the level of FC between regions i and j, entered into cell c(i,j) of the matrix. Negative correlation coefficients, reflecting functional distinct brain regions, were set to 0 to mark these brain regions as unconnected. The resulting functional connectivity matrix was masked with a structural connectivity matrix of an independent healthy control sample, for consideration of functional interactions only where an anatomical connection between two areas occurred in the independent healthy control sample. Global and mean lobar network characteristics were explored, and network metrics, including clustering coefficient, characteristic path length, mean network strength, and local efficiency were assessed and compared between groups using ANOVA models adjusted for age, sex, and treatment, followed by post-hoc pairwise comparisons, Bonferroni-corrected for multiple comparisons (p<0.05). Moreover, affected functional connections were investigated using Network-Based Statistic (NBS) (p<0.05, 10.000 permutations). All the NBS analyses were adjusted for age, sex and treatment. Results. “Early” PD patients showed a relatively preserved global functional brain architecture. “Mild-to-severe” patients showed altered functional topological properties of the sensorimotor and parietal areas relative to controls. A widespread pattern of decreased FC involving the basal ganglia, sensorimotor, frontal, parietal and temporal networks was found in “mild-to-severe” and “early diffuse” patients relative to controls and in “mild-to-severe” relative to “early motor-predominant” cases. Discussion. Motor and extra-motor functional network degeneration was observed in PD patients according to the disease stage. Our results suggest that global topological organization of the functional brain network remains relatively preserved in different PD groups relative to healthy controls, however, lobar network alterations can occur differently in specific clinical subtypes. Regional functional connectivity analysis showed different deterioration patterns among patient clusters. Results of studying a subtype of patients in the early stage of the disease, suggest that although PD is known as a movement disorder, some non-motor signs/symptoms can precede the appearance of motor symptoms, while disruption in the motor network organizations happen from the very early phases of the disease. Conclusions. Network-based advanced MRI analyses, specifically graph analysis and connectomics, might represent a powerful approach in understanding the pathophysiological process across different stages of PD and hold the promise to offer useful markers of disease-related pathological changes.

Introduzione e Obiettivi. Le tecniche di analisi dei grafi e di connettomica possono essere un potente approccio per valutare le alterazioni cerebrali che sottendono la malattia di Parkinson (PD). In particolare, in questo studio è stata analizzata l'organizzazione cerebrale funzionale a riposo in un'ampia coorte di pazienti con PD, utilizzando tecniche di risonanza magnetica avanzate basate sull’analisi di networks. Materiali e Metodi. Sono stati arruolati 146 soggetti affetti da PD. Tutti i pazienti sono stati sottoposti a valutazione clinica neurologica e neuropsicologica e a risonanza magnetica funzionale a riposo (RS fMRI). È stata eseguita una cluster analysis, utilizzando dati demografici, sintomi/segni motori, test cognitivi e altre manifestazioni non cognitive e non motorie, che ha portato all’identificazione di due fenotipi di malattia: 86 pazienti con PD lieve (Early PD) e 60 pazienti con PD moderato/grave (Mild-to-severe PD). All'interno del fenotipo Early PD, sono stati identificati due ulteriori sottogruppi clinici: "early motor-predominant" e "early-diffuse". Questi ultimi presentavano maggiori deficit cognitivi e manifestazioni non motorie più gravi (es. disfunzione urinaria e disturbo comportamentale della fase REM del sonno). 60 soggetti sani, comparabili per età e sesso con il gruppo PD, sono stati sottoposti allo stesso protocollo clinico, neuropsicologico e di RM. L'analisi dei grafi e il calcolo delle misure di connettomica hanno valutato le proprietà topologiche locali e globali dell’organizzazione cerebrale e la connettività funzionale regionale (FC). Le immagini RS fMRI sono state pre-processate utilizzando FSL. Le matrici di FC sono state ottenute attraverso l’analisi di correlazione: considerando una regione i-esima del cervello, il valore medio della serie temporale RS fMRI è stato calcolato come la media delle serie temporali di tutti i voxels contenuti nell’i-esima regione. Allo stesso modo, è stata ottenuta una serie temporale RS fMRI media per la regione j-esima. Per quantificare il livello di connessione funzionale tra la regione i-esima e j-esima è stato calcolato il coefficiente di correlazione di Pearson tra le due serie temporali medie e inserito nella cella in posizione c (i, j) della matrice. La matrice di connettività funzionale risultante è stata mascherata con una matrice di connettività strutturale ottenuta da un campione di controlli sani indipendenti, con lo scopo di valutare solo il cambiamento funzionale tra due regioni che siano anatomicamente connesse. Le caratteristiche del connettoma sono state valutate sia a livello globale che a livello dei singoli lobi cerebrali, calcolando le principali metriche di analisi dei grafi: clustering coefficient, path length, nodal strength e local efficiency. Sono stati effettuati confronti tra i gruppi utilizzando il modello statistico ANOVA corretto per età, sesso e tipologia di trattamento, seguito da confronti post-hoc a coppie con correzione di Bonferroni per confronti multipli (p <0.05). Inoltre, le connessioni funzionali sono state studiate utilizzando l’analisi di network-based statistics (NBS) con i seguenti parametri: p <0,05 e 10.000 permutazioni. Tutte i risultati ottenuti sono stati corretti per età, sesso e tipo di trattamento. Risultati. I pazienti del gruppo “early-PD” presentavano un'architettura cerebrale funzionale globale relativamente conservata rispetto al gruppo di controllo, a differenza del gruppo Mild-to-severe PD, che mostrava proprietà topologiche funzionali alterate nelle aree sensomotoria e parietale rispetto ai controlli. Sono state individuate diffuse alterazioni funzionali a livello dei gangli della base, del circuito sensorimotorio, dell’area frontale, parietale e temporale nel gruppo Mild-to-severe PD e “early-diffuse” rispetto ai controlli e, solo nel gruppo Mild-to-severe PD rispetto ai pazienti "early motor-predominant". Discussione. Sono state identificate alterazioni della connettività funzionale sia motoria che extra-motoria nei pazienti con PD rispetto ai controlli sani, progressivamente ingravescenti all’aumentare dello stadio della malattia. I risultati dell’analisi condotta hanno evidenziato un’organizzazione topologica funzionale globale del cervello relativamente conservata in diversi gruppi di PD rispetto ai controlli sani. Tuttavia, a livello dei lobi cerebrali, l’analisi ha rilevato patterns di alterazioni funzionali diversi nei sottogruppi clinici. L'analisi della connettività funzionale ad un livello regionale ha mostrato una diversa distribuzione del deterioramento tra i gruppi di pazienti. Valutando un sottogruppo di pazienti in fase iniziale della patologia, i risultati ottenuti hanno sottolineato che, sebbene la malattia di Parkinson sia nota come disturbo del movimento, alcuni segni/sintomi non motori possono precedere l'apparizione dei sintomi motori, mentre la degenerazione funzionale del circuito motorio si presenta già nelle fasi più precoci della malattia. Conclusioni. Le tecniche avanzate di RS fMRI basate sull’analisi dei networks potrebbero aiutare a comprendere i processi fisiopatologici che sottendono le diverse fasi della malattia di Parkinson e individuare biomarcatori di progressione nel tempo legati alla patologia.