Study of Huntington's disease through cortical thickness analysis

Huntington's disease is a genetic and autosomal dominant neurodegenerative disease that affects muscle mobility and inevitably leads to cognitive degeneration and psychiatric problems. One of the symptoms of Huntington's disease is the death of some neurons in the brain and the consequent atrophy of the brain organ. By cerebral atrophy we mean the reduction of the brain tissue, resulting from the necrosis and shrinking of the cells that make up the aforementioned tissue. Brain atrophy involves a loss of the functions performed by the brain. The extent of this loss depends on the extent of the brain areas affected by the processes of cellular necrosis and shrinkage. Since Hungtington's disease is a genetic disease, there are genetic tests that are useful for identifying and diagnosing the predisposition to the onset of the disease. There is still no cure for Huntington's disease and the only possible medical intervention is the prescription of medicines that can slow down and stem both physical and psychiatric symptoms. The sooner a patient is treated, the more effective the treatment will be and will be able to postpone the onset of symptoms. To understand if a treatment is effective and can change the natural course of the disease, we need to measure and predict the progression of the disease. Unfortunately, medicine is still unable to identify the degrees of development of Huntington's disease, particularly during the early stages, the presymptomatic ones, in which the changes are more subtle and difficult to perceive. A method to study and predict Huntington disease is based on the analysis of Magnetic Resonance Imaging (MRI). An MRI scan is a non-invasive and invivo method, that can measure the volume and thickness of brain structures. Many studies have been done with the use of this technology and have shown how different areas of the brain tissue are affected by Huntington's disease, causing the decreasing in volume and consequent thinning. The goal of the thesis is to find an algorithm to distinguish healthy controls from presymptomatic patients. The starting hypothesis is that the structure of the brain surfaces, in particular the thickness of the brain tissue, is affected by the degeneration of the Huntington's disease. Through the application of two different methods, the former more general, the latter more specific, that uses a shape matching algorithm to obtain a user-specific registration of the analyzed brains, the goal is to be able to distinguish healthy controls from patients with Huntington's disease through an analysis carried out on the decrease in thickness, that can highlight a clear separating line between the two categories analyzed.

La malattia di Huntington è una malattia neurodegenerativa genetica e autosomica dominante che colpisce la mobilità muscolare e porta inevitabilmente a degenerazione cognitiva e problemi psichiatrici. Uno dei sintomi della malattia di Huntington è la morte di alcuni neuroni nel cervello e la conseguente atrofia dell'organo cerebrale. Per atrofia cerebrale si intende la riduzione del tessuto cerebrale, conseguente alla necrosi e al restringimento delle cellule che compongono il suddetto tessuto. L'atrofia cerebrale comporta una perdita delle funzioni svolte dal cervello. L'entità di questa perdita dipende dall'estensione delle aree cerebrali interessate dai processi di necrosi e restringimento cellulare. Poiché la malattia di Hungtington è una malattia genetica, esistono test genetici utili per identificare e diagnosticare la predisposizione all'insorgenza della malattia. Non esiste ancora una cura per la malattia di Huntington e l'unico intervento medico possibile è la prescrizione di farmaci in grado di rallentare e arginare i sintomi sia fisici che psichiatrici. Prima viene trattato un paziente, più efficace sarà il trattamento e potrà posticipare l'insorgenza dei sintomi. Per capire se un trattamento è efficace e può cambiare il decorso naturale della malattia, dobbiamo misurare e prevedere la progressione della malattia. Purtroppo la medicina non è ancora in grado di identificare i gradi di sviluppo della malattia di Huntington, in particolare durante le prime fasi, quelle presintomatiche, in cui i cambiamenti sono più sottili e difficili da percepire. Un metodo per studiare e prevedere la malattia di Huntington si basa sull'analisi della risonanza magnetica per immagini (MRI). Una scansione MRI è un metodo non invasivo e invivo, in grado di misurare il volume e lo spessore delle strutture cerebrali. Molti studi sono stati condotti con l'utilizzo di questa tecnologia e hanno dimostrato come diverse aree del tessuto cerebrale siano interessate dalla malattia di Huntington, provocandone la diminuzione di volume e il conseguente assottigliamento. L'obiettivo della tesi è trovare un algoritmo in grado di distinguere i controlli sani dai pazienti presintomatici. L'ipotesi di partenza è che la struttura delle superfici cerebrali, in particolare lo spessore del tessuto cerebrale, sia interessata dalla degenerazione della malattia di Huntington. Attraverso l'applicazione di due diversi metodi, il primo più generale, il secondo più specifico, che utilizza un algoritmo di shape matching per ottenere una registrazione specifica dell'utente dei cervelli analizzati, l'obiettivo è quello di riuscire a distinguere i controlli sani dai pazienti con malattia di Huntington attraverso un'analisi effettuata sulla diminuzione dello spessore, che può evidenziare una netta linea di separazione tra le due categorie analizzate.