metricas

Radiología

Sugerencias
Radiología RM-Difusión avanzada y biomarcadores en el sistema nervioso central: un nuevo e...
Información de la revista
Vol. 59. Núm. 4.
Páginas 271-364 (Julio - Agosto 2017)
Cita
Cita
Compartir
Descargar PDF
Más opciones de artículo
Visitas
9152
Vol. 59. Núm. 4.
Páginas 271-364 (Julio - Agosto 2017)
Actualización

RM-Difusión avanzada y biomarcadores en el sistema nervioso central: un nuevo enfoque

Advanced diffusion MRI and biomarkers in the central nervous system: a new approach
Visitas
9152
T. Martín Noguerola,
Autor para correspondencia
t.martin.f@htime.org

Autor para correspondencia.
, J.P. Martínez Barberob
a Sección de Neurorradiología. Clínica las Nieves. SERCOSA. Grupo HealthTime, Jaén, España
b Sección de Neurorradiología. Clínica las Nieves. SERCOSA. Grupo HealthTime, Jaén, España
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Resumen

La introducción de las secuencias potenciadas en difusión ha supuesto una revolución para la detección y caracterización de la patología del sistema nervioso central. Sin embargo, en numerosas ocasiones, la valoración de dichos estudios se limita a una estimación cualitativa. Además, la complejidad fisiopatológica de las distintas entidades que afectan al sistema nervioso central no siempre puede ser correctamente explicada por los modelos clásicos. El desarrollo de nuevo modelos para el análisis de las secuencias de difusión aporta numerosos parámetros que podrían permitir un abordaje cuantitativo tanto desde el punto de vista del diagnóstico como pronóstico, así como para llevar a cabo la monitorización terapéutica, y podrían ser considerados como potenciales biomarcadores de salud y enfermedad. Realizamos por este motivo una actualización que incluye las bases físicas de los estudios de difusión y tensor de difusión, sus modelos de análisis avanzado (IVIM y Kurtosis) y la significación biológica de los parámetros derivados.

Palabras clave:
Resonancia magnética
Difusión
Tensor de difusión
Biomarcadores
Abstract

The introduction of diffusion-weighted sequences has revolutionized the detection and characterization of central nervous system (CNS) disease. Nevertheless, the assessment of diffusion studies of the CNS is often limited to qualitative estimation. Moreover, the pathophysiological complexity of the different entities that affect the CNS cannot always be correctly explained through classical models. The development of new models for the analysis of diffusion sequences provides numerous parameters that enable a quantitative approach to both diagnosis and prognosis as well as to monitoring the response to treatment; these parameters can be considered potential biomarkers of health and disease. In this update, we review the physical bases underlying diffusion studies and diffusion tensor imaging, advanced models for their analysis (intravoxel coherent motion and kurtosis), and the biological significance of the parameters derived.

Keywords:
Magnetic Resonance Imaging
Diffusion
Diffusion Tensor Imaging
Biomarkers

Artículo

Opciones para acceder a los textos completos de la publicación Radiología
Suscriptor
Suscriptor de la revista

Si ya tiene sus datos de acceso, clique aquí.

Si olvidó su clave de acceso puede recuperarla clicando aquí y seleccionando la opción "He olvidado mi contraseña".
Comprar
Comprar acceso al artículo

Comprando el artículo el PDF del mismo podrá ser descargado

Comprar ahora
Contactar
Teléfono para suscripciones e incidencias
De lunes a viernes de 9h a 18h (GMT+1) excepto los meses de julio y agosto que será de 9 a 15h
Llamadas desde España
932 415 960
Llamadas desde fuera de España
+34 932 415 960
E-mail
Bibliografía
[1]
D. Le Bihan, E. Breton, D. Lallemand, P. Grenier, E. Cabanis, M. Laval-Jeantet.
MR imaging of intravoxel incoherent motions: application to diffusion and perfusion in neurologic disorders.
Radiology., 161 (1986), pp. 401-407
[2]
P. Hagmann, L. Jonasson, P. Maeder, J.P. Thiran, V.J. Wedeen, R. Meuli.
Understanding diffusion MR imaging techniques: from scalar diffusion-weighted imaging to diffusion tensor imaging and beyond.
Radiographics., 26 (2006), pp. S205-S223
[3]
E.H. de Figueiredo, A.F. Borgonovi, T.M. Doring.
Basic concepts of MR imaging, diffusion MR imaging, and diffusion tensor imaging.
Magn Reson Imaging Clin N Am., 19 (2011), pp. 1-22
[4]
Q. Dong, R.C. Welsh, T.L. Chenevert, R.C. Carlos, P. Maly-Sundgren, D.M. Gomez-Hassan, et al.
Clinical applications of diffusion tensor imaging.
J Magn Reson Imaging., 19 (2004), pp. 6-18
[5]
P.G.P. Nucifora, R. Verma, S. Lee, E.R. Melhem.
Diffusion-Tensor MR Imaging.
Radiology., 245 (2007), pp. 367-384
[6]
A. Romano, G. D’Andrea, G. Minniti, L. Mastronardi, L. Ferrante, L.M. Fantozzi, et al.
Pre-surgical planning and MR-tractography utility in brain tumour resection.
Eur Radiol., 19 (2009), pp. 2798-2808
[7]
R.J. Fox, T. Cronin, J. Lin, X. Wang, K. Sakaie, D. Ontaneda, et al.
Measuring myelin repair and axonal loss with diffusion tensor imaging.
AJNR Am J Neuroradiol., 32 (2011), pp. 85-91
[8]
A. Jakab, P. Molnár, M. Emri, E. Berényi.
Glioma grade assessment by using histogram analysis of diffusion tensor imaging-derived maps.
Neuroradiology., 53 (2011), pp. 483-491
[9]
S. Bisdas.
Are we ready to image the incoherent molecular motion in our minds.
Neuroradiology., 55 (2013), pp. 537-540
[10]
R. Nicolas, I. Sibon, B. Hiba.
Accuracies and Contrasts of Models of the Diffusion- Weighted-Dependent Attenuation of the MRI Signal at Intermediate b -values.
Magn Reson Insights., 1 (2015), pp. 1-21
[11]
D. Le Bihan.
Diffusion MRI. What water tells us about the brain.
EMBO Mol Med., 6 (2014), pp. 569-573
[12]
M.M. Jafar, A. Parsai, M.E. Miquel.
Diffusion-weighted magnetic resonance imaging in cancer: Reported apparent diffusion coefficients, in-vitro and in-vivo reproducibility.
World J Radiol., 8 (2016), pp. 21-49
[13]
D. Le Bihan, R. Turner.
The capillary network: a link between IVIM and classical perfusion.
Magn Reson Med., 27 (1992), pp. 171-178
[14]
D. Le Bihan, E. Breton, D. Lallemand, M-L. Aubin, J. Vignaud, M. Laval-Jeantet.
Separation of diffusion and perfusion in intravoxel incoherent motion MR imaging.
Radiology., 168 (1988), pp. 497-505
[15]
F. Grinberg, E. Farrher, J. Kaffanke, A.M. Oros-Peusquens, N.J. Shah.
Non-Gaussian diffusion in human brain tissue at high b-factors as examined by a combined diffusion kurtosis and biexponential diffusion tensor analysis.
Neuroimage., 57 (2011), pp. 1087-1102
[16]
E. Fieremans, J.H. Jensen, J.A. Helpern.
White matter characterization with diffusional kurtosis imaging.
Neuroimage., 58 (2011), pp. 177-188
[17]
A.J. Steven, J. Zhuo, E.R. Melhem.
Diffusion kurtosis imaging: An emerging technique for evaluating the microstructural environment of the brain.
AJR Am J Roentgenol., 202 (2014), pp. 26-33
[18]
L. Martí Bonmatí, A. Alberich-Bayarri, G. García-Martí, R. Sanz Requena, C. Pérez Castillo, J.M. Carot Sierra, et al.
Biomarcadores de imagen, imagen cuantitativa y bioingeniería.
Radiologia., 54 (2012), pp. 269-278
[19]
E. Urger, M.D. Debellis, S.R. Hooper, D.P. Woolley, S. Chen, J.M. Provenzale.
Influence of analysis technique on measurement of diffusion tensor imaging parameters.
AJR Am J Roentgenol., 200 (2013), pp. W510-W517
[20]
K.A. Cauley, S. Thangasamy, S.K. Dundamadappa.
Improved image quality and detection of small cerebral infarctions with diffusion-tensor trace imaging.
AJR Am J Roentgenol., 200 (2013), pp. 1327-1333
[21]
S.F. Kralik, A. Taha, A.P. Kamer, J.S. Cardinal, T.A. Seltman, C.Y. Ho.
Diffusion imaging for tumor grading of supratentorial brain tumors in the first year of life.
AJNR Am J Neuroradiol., 35 (2014), pp. 815-823
[22]
W.J. Huang, Y. Wu, G. Yin, B. Li, J.J. Geng.
Diffusion-Weighted Imaging for Predicting and Monitoring.
AJNR Am J Neuroradiol, (2016), pp. 1-9
[23]
L.A. Brandão, M.S. Shiroishi, M. Law.
Brain tumors: a multimodality approach with diffusion-weighted imaging, diffusion tensor imaging, magnetic resonance spectroscopy, dynamic susceptibility contrast and dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging.
Magn Reson Imaging Clin N Am., 21 (2013), pp. 199-239
[24]
G.A. Tung, P. Evangelista, J.M. Rogg, J.A. Duncan.
Diffusion-weighted MR imaging of rim-enhancing brain masses: Is markedly decreased water diffusion specific for brain abscess.
Am J Roentgenol., 177 (2001), pp. 709-712
[25]
Y. Hayashida, T. Hirai, S. Morishita, M. Kitajima, R. Murakami, Y. Korogi, et al.
Diffusion-weighted imaging of metastatic brain tumors: comparison with histologic type and tumor cellularity.
AJNR Am J Neuroradiol., 27 (2006), pp. 1419-1425
[26]
T. Oida, S. Nagahara, T. Kobayashi.
Acquisition parameters for diffusion tensor imaging to emphasize fractional anisotropy: phantom study.
Magn Reson Med Sci., 10 (2011), pp. 121-128
[27]
P.C. Sundgren, Q. Dong, D. Gómez-Hassan, S.K. Mukherji, P. Maly, R. Welsh.
Diffusion tensor imaging of the brain: review of clinical applications.
Neuroradiology., 46 (2004), pp. 339-350
[28]
S-K. Lee.
Diffusion tensor and perfusion imaging of brain tumors in high-field MR imaging.
Neuroimaging Clin N Am., 22 (2012), pp. 123-134
[29]
R. Jiang, F-Z. Du, C. He, M. Gu, Z-W. Ke, J-H. Li.
The value of diffusion tensor imaging in differentiating high-grade gliomas from brain metastases: a systematic review and meta-analysis.
PLoS One., 9 (2014), pp. e112550
[30]
L.C. Hygino da Cruz, R.R. Batista, R.C. Domingues, F. Barkhof.
Diffusion magnetic resonance imaging in multiple sclerosis.
Neuroimaging Clin N Am., 21 (2011), pp. 71-88
[31]
M. Onu, A. Roceanu, U. Sboto-Frankenstein, R. Bendic, E. Tarta, F. Preoteasa, et al.
Diffusion abnormality maps in demyelinating disease: correlations with clinical scores.
Eur J Radiol., 81 (2012), pp. e386-e391
[32]
A. Nakanishi, I. Fukunaga, M. Hori, Y. Masutani, H. Takaaki, M. Miyajima, et al.
Microstructural changes of the corticospinal tract in idiopathic normal pressure hydrocephalus: A comparison of diffusion tensor and diffusional kurtosis imaging.
Neuroradiology., 55 (2013), pp. 971-976
[33]
A. Dumas de la Roque, C. Oppenheim, F. Chassoux, S. Rodrigo, F. Beuvon, C. Daumas-Duport, et al.
Diffusion tensor imaging of partial intractable epilepsy.
Eur Radiol., 15 (2005), pp. 279-285
[34]
K. Kamagata, H. Tomiyama, T. Hatano, Y. Motoi, O. Abe, K. Shimoji, et al.
A preliminary diffusional kurtosis imaging study of Parkinson disease: Comparison with conventional diffusion tensor imaging.
Neuroradiology., 56 (2014), pp. 251-258
[35]
S.R. Nair, L.K. Tan, N. Mohd Ramli, S.Y. Lim, K. Rahmat, H. Mohd Nor.
A decision tree for differentiating multiple system atrophy from Parkinson's disease using 3-T MR imaging.
Eur Radiol., 23 (2013), pp. 1459-1466
[36]
M.J. Kim, S.W. Seo, K.M. Lee, S.T. Kim, J.I. Lee, D.H. Nam, et al.
Differential diagnosis of idiopathic normal pressure hydrocephalus from other dementias using diffusion tensor imaging.
AJNR Am J Neuroradiol., 32 (2011), pp. 1496-1503
[37]
S. Bisdas, T.S. Koh, C. Roder, C. Braun, J. Schittenhelm, U. Ernemann, et al.
Intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging of gliomas: Feasibility of the method and initial results.
Neuroradiology., 55 (2013), pp. 1189-1196
[38]
S. Bisdas, C. Braun, M. Skardelly, J. Schittenhelm, T.H. Teo, C.H. Thng, et al.
Correlative assessment of tumor microcirculation using contrast-enhanced perfusion MRI and intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MRI: Is there a link between them.
NMR Biomed., (2014), pp. 1184-1191
[39]
C. Federau, S. Sumer, F. Becce, P. Maeder, K. O’Brien, R. Meuli, et al.
Intravoxel incoherent motion perfusion imaging in acute stroke: initial clinical experience.
Neuroradiology., 62 (2014), pp. 9-35
[40]
C. Federau, P. Hagmann, P. Maeder, M. Müller, R. Meuli, M. Stuber, et al.
Dependence of Brain Intravoxel Incoherent Motion Perfusion Parameters on the Cardiac Cycle.
PLoS One., 8 (2013), pp. 1-7
[41]
J. Puig, J. Sánchez-González, G. Blasco, P. Daunis-I-Estadella, C. Federau, Á. Alberich-Bayarri, et al.
Intravoxel incoherent motion metrics as potential biomarkers for survival in glioblastoma.
PLoS One., 11 (2016), pp. 1-14
[42]
C. Federau, K.O. Brien, A. Birbaumer, R. Meuli, P. Hagmann, P. Maeder.
Functional Mapping of the Human Visual Cortex with Intravoxel Incoherent Motion (IVIM) MRI.
PLoS One., 10 (2015), pp. e0117706
[43]
Y. Chen, X. Zhao, H. Ni, J. Feng, H. Ding, H. Qi, et al.
Parametric mapping of brain tissues from diffusion kurtosis tensor.
Comput Math Methods Med., (2012), pp. 820847
[44]
J.H. Jensen, J.A. Helpern.
MRI quantification of non-Gaussian water diffusion by kurtosis analysis.
NMR Biomed., 23 (2010), pp. 698-710
[45]
S. Van Cauter, J. Veraart, J. Sijbers, R.R. Peeters, U. Himmelreich, F. De Keyzer, et al.
Gliomas: Diffusion Kurtosis MR imaging in grading.
Radiology., 263 (2012), pp. 492-501
[46]
Y. Tan, X.C. Wang, H. Zhang, J. Wang, J.B. Qin, X.F. Wu, et al.
Differentiation of high-grade-astrocytomas from solitary-brain-metastases: Comparing diffusion kurtosis imaging and diffusion tensor imaging.
Eur J Radiol., 84 (2015), pp. 2618-2624
[47]
N.J. Gong, C.S. Wong, C.C. Chan, L.M. Leung, Y.C. Chu.
Correlations between microstructural alterations and severity of cognitive deficiency in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment: A diffusional kurtosis imaging study.
Magn Reson Imaging., 31 (2013), pp. 688-694
[48]
R. Neto Henriques, M.M. Correia, R.G. Nunes, H.A. Ferreira.
Exploring the 3D geometry of the diffusion kurtosis tensor—Impact on the development of robust tractography procedures and novel biomarkers.
asdasdasd
Opciones de artículo
Herramientas