Chapitre 4 Validation de l'approche Bi-R2* dans le vieillissement normal et dans les
4.2. Étude 3 : Relaxométrie T2* et vieillissement normal
4.2.6. Conclusion Étude 3
Nous avons testé la méthode Bi-R2* comme marqueur complémentaire à la carte de la relaxométrie R2* mono exponentielle dans l'étude du vieillissement normal. D’une part, nous retrouvons que le vieillissement normal augmente le nombre de voxels bi-composants dans le cerveau. D’autre part, la composante la plus sensible aux modifications liées au vieillissement est la composante rapide (R2F*). Enfin, la localisation spatiale de cette augmentation R2F* semble concerner principalement la substance blanche.
Comparaison avec des résultats précédents de cartes R2* mono exponentielles
Le taux de relaxation transversale R2* est sensible à la teneur en fer dans la substance grise (Cherubini et al., 2009b; Draganski et al., 2011; Péran et al., 2007), mais aussi à la structure de la substance blanche (Callaghan et al., 2014; Li et al., 2009). Si le lien entre une augmentation de la quantité de fer dans le cerveau au cours du vieillissement et le taux de relaxation R2* dans les structures de la substance grise (putamen, pallidum, substantia nigra) a toujours été mis en évidence dans la littérature, cela est plus épars concernant ce lien dans la substance blanche. Dans cette étude nous avons appliqué une méthode de traitement d'image IRM permettant d'améliorer dans un premier temps les résultats de la cartographie R2* (Chapitre 2), dans l'objectif d'affiner les résultats dans la substance blanche pour le vieillissement normal. Nos résultats dans les structures de la grise profonde sont cohérents avec le reste de la littérature, d'autre part malgré une acquisition non optimale une différence significative est apparue dans des zones étendues de la substance blanche, notamment dans le tronc cérébral et les régions inférieures de celle-ci. Cela démontre l'efficacité d'un traitement d'image adapté au taux de relaxation R2*, permettant d'affiner les résultats. Cependant, les résultats restent incomplets dans cette région avec une carte R2* mono exponentielle. Une explication se trouve dans la quantité de fer stocké dans ces différentes régions, il est démontré dans les études post-mortem (Hallgren and Sourander, 1958b; Zecca et al., 2001) une forte accumulation de fer au cours du vieillissement dans les régions de la grise profonde précédemment citées. Cependant, si l'accumulation de fer dans la substance blanche est présente, elle est moins importante et de ce fait plus difficile à distinguer lors du calcul du taux de relaxation R2*. La substance blanche contient de la myéline, mais ce n'est pas le seul
composé formant le signal du taux de relaxation transversale, de plus il existe une démyélinisation au cours de l'âge (Taubert et al., 2020). Si les modifications du fer et la myélinisation peuvent être considérées comme faisant partie du même processus, comme le suggère une étude de cartographie des susceptibilités (Fukunaga et al., 2010), les effets de l'âge sur la myéline sont complexes, car, même si l'on constate que certaines gaines de myéline dégénèrent avec l'âge, le processus de production de la myéline se poursuit tout au long de la vie. Les oligodendrocytes (cellules neurales) sont essentiels à la production et au maintien de la myéline et ont besoin de fer pour maintenir leur taux métabolique élevé (Callaghan et al., 2014). Il existe donc un lien entre la présence de fer et la myéline se trouvant dans la substance blanche, cependant la visualision avec une carte R2* mono exponentielle est difficile : le signal du fer est mélangé avec d'autres composés dans le voxel de la substance blanche.
Apport de nouveaux marqueurs
Nos résultats montrent l'apport de nouveaux marqueurs par la méthode Bi-R2* dans le suivi de l'évolution du vieillissement normal. Tout d'abord de la distribution des voxels contenant deux composants (bivoxel) est intéressante. Les résultats principaux sont Figure 4.3 et Figure 4.4. Nous observons sur la carte des valeurs moyennes représentant les bivoxels dans le groupe, qu'aucun voxel ne contient à 100% des bivoxels dans les deux groupes. L'explication provient principalement des acquisitions non optimales (SNR faible) entrainant une valeur du critère de sélection de la méthode Bi-R2* élevée, réduisant ainsi la probabilité de déterminer tous les doubles composants possibles dans le cerveau. Même avec une réduction des bivoxels possibles, nous retrouvons une augmentation conséquente pour le groupe des sujets âgés comparé au groupe des sujets jeunes. L'augmentation est la plus importante dans la structure de la substance blanche, confirmant une modification dans cette structure au cours du vieillissement (Cherubini et al., 2009b; Draganski et al., 2011; Zecca et al., 2004). La seconde figure fait intervenir un nouveau marqueur : ratio bi. Nous avons souhaité réaliser un test statistique sur la distribution des bivoxels, et afin de s'affranchir du côté binaire de cette carte il est calculé une différence entre les composantes longues et courtes (provenant du calcul bi-exponentiel) en fonction de la composante mono exponentielle. Cette carte est liée au bivoxel et informe aussi d'une différence importante ou non entre les deux composantes de la méthode. Nos résultats sont très significatifs dans toutes les structures de
la substance blanche et très peu dans les structures de la grise profonde. Résultats en attente avec nos expectations, d'après ce paramètre la méthode Bi-R2* détecte un changement plus important dans la répartition des voxels dans la substance blanche au cours du vieillissement. Nous retrouvons une faible différence dans le putamen ou le pallidum, provenant d'une simple accumulation ferrique dans le vieillissement (Hallgren and Sourander, 1958b), mais une différence importante dans la substance blanche provenant d'une accumulation plus subtile du fer liée myéline dans le vieillissement malgré la démyélinisation.
L'analyse statistique de la Figure 4.4 confirme nos hypothèses avec une information complémentaire apportée par deux autres marqueurs de la méthode Bi-R2* : la composante rapide (R2F*) et la composante lente (R2S*). La composante rapide donne des résultats très significatifs entre les deux groupes avec une expansion des résultats dans la substance blanche pour l'augmentation dans le vieillissement normal, venant conforter l'hypothèse d'une présence ferrique dans cette structure.
Enfin nous apportons des résultats plus détaillés par régions cérébrales. Nous observons que les régions ferriques (valeurs de R2* élevées) comportent un plus faible pourcentage de bivoxels. Néanmoins, il est observé une augmentation des valeurs de la composante rapide R2F* comparé aux valeurs de R2*, provenant probablement de la plage d'écho qui n'est pas optimisée pour ses régions avec des temps d'échos trop longs. La méthode Bi-R2* apporte simplement un meilleur ajustement du signal permettant une augmentation de la différence entre les sujets âgés et les sujets jeunes dans ces structures, sans pour autant modifier les valeurs de p. Pour toutes les structures de la substance blanche, nous retrouvons une augmentation des résultats significatifs dans le processus normal de vieillissement avec la composante rapide de la méthode Bi-R2* comparé au paramètre R2* mono-exponentiel.
Nos résultats dans cette étude démontrent l'efficacité de la méthode Bi-R2* pour être un marqueur complémentaire au taux de relaxation R2* mono exponentiel et être un excellent outil dans l'étude du vieillissement normal.