Topographie des associations entre facteurs de risque cardiovasculaire et perte de myéline dans le cerveau humain vieillissant

Communications Biology volume 6, Article number: 392 (2023) Citer cet article

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Notre connaissance des mécanismes sous-jacents à la vulnérabilité de la microstructure de la substance blanche du cerveau aux facteurs de risque cardiovasculaire (CVRF) est encore limitée. Nous avons utilisé un protocole quantitatif d'imagerie par résonance magnétique (IRM) dans un seul centre pour étudier l'association transversale entre les CVRF et les propriétés des tissus cérébraux des voies de la substance blanche dans une grande cohorte communautaire (n = 1104, tranche d'âge de 46 à 87 ans). L'hypertension artérielle était associée à des indices IRM de myéline et de densité axonale plus faibles, parallèlement à une teneur en eau extracellulaire plus élevée. L'obésité a montré des associations similaires, mais avec une différence de myéline uniquement chez les participants masculins. Les associations entre les CVRF et la microstructure de la substance blanche ont été observées principalement dans les voies limbiques et préfrontales. D'autres facteurs génétiques, liés au mode de vie et psychiatriques n'ont pas modulé ces résultats, mais une activité physique modérée à vigoureuse était liée à une teneur plus élevée en myéline indépendamment des CVRF. Nos résultats complètent les changements précédemment décrits liés à la CVRF dans les propriétés de diffusion de l'eau du cerveau, indiquant une perte de myéline et une neuroinflammation plutôt qu'une neurodégénérescence.

Malgré des avancées majeures dans la quantification des effets des facteurs de risque cardiovasculaire individuels (FRCV) sur le cerveau et le comportement, nos connaissances sur les mécanismes neurobiologiques sous-jacents et les interactions avec les facteurs génétiques, environnementaux et modifiables liés au mode de vie sont encore limitées. En particulier dans le contexte d'une longévité accrue, la question de l'impact potentiellement différentiel de l'accumulation de CVRF associée au vieillissement sur la micro-vascularisation et le parenchyme du cerveau reste controversée.

Traditionnellement, les FRCV sont le plus souvent associées à la maladie cérébrale des gros et petits vaisseaux (cSVD), qui détermine les résultats négatifs pour la santé des individus1. L'un des corrélats caractéristiques de l'imagerie cérébrale diagnostique de la cSVD liée à la CVRF détectable en imagerie par résonance magnétique (IRM) est la charge d'hyperintensité de la substance blanche (WMH)2. Au niveau microstructural, les WMH présentent des caractéristiques histologiques hétérogènes, notamment divers degrés de démyélinisation, la perte d'oligodendrocytes, la dégénérescence axonale, l'astrogliose et l'œdème parenchymateux2,3. De même, la topologie de la distribution de la WMH dans le cerveau - périventriculaire versus sous-corticale - est liée aux propriétés histologiques différentielles de la WMH et aux phénotypes cliniques qui en résultent3,4.

Les caractéristiques restantes du cSVD – lacune, espaces périvasculaires agrandis, microhémorragies cérébrales, microinfarctus corticaux et sous-corticaux – complètent la panoplie physiopathologique hétérogène et expliquent la forte hétérogénéité des manifestations cliniques1,5. La présentation clinique de la cSVD allant bien au-delà de l'association établie entre les WMH dans les projections fronto-sous-corticales, les dysfonctionnements exécutifs et moteurs4,6,7 suggère l'implication des aires corticales impliquées dans le langage, la mémoire et la vision8. L'hypertension artérielle est, avec l'inflammation chronique, le diabète, le tabagisme et l'artériosclérose, parmi les CVRF avec les preuves empiriques les plus solides d'un impact sur la WMH dans la cSVD, tandis que le sexe féminin est un facteur de risque établi pour les micro-infarctus et les lacunes (pour examen, voir réf. 1).

Compte tenu de l'importance croissante pour la santé publique du déclin cognitif associé au vieillissement, de nombreuses études épidémiologiques sur des cohortes vivant dans la communauté et cliniquement vérifiées se sont concentrées sur l'impact du vieillissement sur la substance blanche (MW) du cerveau. Cependant, en particulier dans les études à grande échelle, il existe des lacunes en ce qui concerne leur recours aux CVRF autodéclarés9 ou pas du tout d'inclure les CVRF10,11. Il existe également des défis méthodologiques qui concernent l'interprétation neurobiologique des résultats obtenus à partir des données IRM : l'utilisation d'images IRM diagnostiques conventionnelles de récupération par inversion atténuée par les fluides (FLAIR) comme mesures de la démyélinisation des fibres est débattue2,12,13. La sensibilité des mesures IRM basées sur le tenseur de la diffusion de l'eau aux effets des propriétés des fibres MW sur les changements cognitifs reste incertaine14. Les tentatives récentes d'utilisation de cartes de rapport IRM pondérées en T1/pondérées en T2 pour étudier les effets, par exemple, de l'exercice aérobie15 ou de l'apolipoprotéine ε4 (ApoE4)16 sont entravées par la relation peu claire entre ces cartes de rapport et le contenu en myéline dans la MW et les inexactitudes dues aux imperfections du matériel (par exemple, inhomogénéité spatiale du champ de transmission radiofréquence B1+17). En conséquence, l'étude des changements liés au vieillissement des fibres MW dans les cohortes vivant dans la communauté reste difficile18,19.

Les progrès actuels de la physique de l'IRM permettent la caractérisation neurobiologique des propriétés des tissus cérébraux sur la base de modèles biophysiques20. Le modèle d'imagerie de dispersion et de densité d'orientation des neurites (NODDI) utilisant des données d'imagerie pondérée en diffusion (DWI) fournit des marqueurs de densité axonale et de teneur en eau des tissus non liés ainsi qu'une estimation de la dispersion d'orientation des fibres21. Les mesures basées sur la relaxométrie de la saturation du transfert d'aimantation (MTsat) sont indicatives de la myélinisation des fibres et sont donc complémentaires aux mesures basées sur la DWI (pour examen, voir réf. 22).

Dans cette étude, nous avons cherché à fournir une vue centrée sur l'anatomie du cerveau, tout en tenant compte des phénotypes comportementaux, du risque génétique ApoE et des facteurs liés au mode de vie. Nous avons combiné les mesures NODDI dérivées de DWI avec le contraste MTsat dans des voies spécifiques au sujet pour modéliser la densité axonale, l'eau libre extracellulaire, le volume des voies et la teneur en myéline dans une cohorte à grande échelle de la quarantaine et de la fin de la vie acquise dans un seul centre. Nous avons constaté que les CVRF, en particulier l'hypertension, étaient associées à une teneur en myéline et une densité axonale plus faibles, et à une teneur en eau plus élevée dans les voies MW des zones à prédominance limbique et préfrontale. Contrairement à notre hypothèse, des facteurs tels que la dépression, le faible niveau d'éducation ou le manque d'activité physique n'ont pas exacerbé les différences de MW liées à la CVRF. Notre découverte selon laquelle les participants masculins ont montré une diminution de la myéline liée à l'obésité, contrairement aux participantes féminines, met en évidence d'éventuelles différences morphologiques ou métaboliques entre les sexes dont l'impact sur l'anatomie du cerveau devrait être étudié plus avant.

Sur les 1167 participants de l'étude CoLaus|PsyCoLaus pour lesquels des données IRM complètes étaient disponibles, 63 ont été exclus de l'analyse basée sur un contrôle de qualité quantitatif sensible au mouvement de la tête dans le scanner23 et une inspection visuelle des images pour les anomalies morphologiques macroscopiques (pour plus de détails, voir Méthodes et réf. 24). Les caractéristiques démographiques et CVRF des 1104 participants restants sont décrites dans le tableau 1. L'âge moyen était de 60,1 ans (ET = 9,1, intervalle de 46 à 87) et 561 (50,8 %) étaient des femmes. Le CVRF le plus fréquent était le tabagisme (56,3 % de l'échantillon étaient des fumeurs actuels ou anciens), suivi par un indice de masse corporelle élevé (IMC ; 55 % de l'échantillon avaient un IMC > 25), un rapport taille/hanches élevé (WHR ; 54 % avec WHR > 0,9 pour les hommes ou > 0,85 pour les femmes), la dyslipidémie (37 %), l'hypertension (35,7 %) et le diabète (6,5 %). Le score CVRF agrégé moyen (aCVRF), défini comme la somme des six CVRF examinés (voir réf. 9), était de 2,4 (ET = 1,5). En moyenne, les hommes avaient une prévalence combinée de CVRF plus élevée, un niveau d'éducation plus élevé, un volume intracrânien plus important, une prévalence plus faible de dépression majeure récente, pratiquaient moins d'activité physique modérée à vigoureuse (APMV) et consommaient plus d'alcool que les femmes. L'âge et le risque d'ApoE ne différaient pas entre les sexes.

Sur des images IRM pondérées en diffusion, nous avons appliqué TractSeg25 - une méthode automatisée basée sur l'apprentissage en profondeur - pour segmenter la MW de chaque individu en 31 voies d'intérêt composées de 14 voies d'association, 4 voies de projection, 6 voies limbiques et 7 segments du corps calleux (voir Fig. 1 et Méthodes pour plus de détails). Nous avons ensuite échantillonné et moyenné des cartes dérivées de l'IRM indiquant la teneur en myéline (MTsat), la densité axonale (fraction volumique intracellulaire ; ICVF), l'eau libre (fraction volumique isotrope ; ISOVF) et le volume du tractus (nombre de voxels). Les valeurs moyennes et d'écart type pour chaque voie sont présentées dans les données supplémentaires 1. Dans les sections suivantes, nous utilisons indifféremment les noms des indices IRM (MTsat, ICVF, ISOVF) et les propriétés des tissus cérébraux qu'ils indiquent (myéline, densité axonale, eau libre) selon le modèle biophysique sous-jacent20, visant à faciliter la lecture. Nous reconnaissons que les présents résultats se réfèrent à des cartes IRM qui ne sont ni des mesures directes ni parfaites des propriétés histologiques sous-jacentes des tissus.

De gauche à droite : vue sagittale de gauche, vue axiale de bas, vue coronale de face. Faisceau arqué AF, faisceau cingulum CG, tractus cortico-spinal CST, fornix FX, faisceau fronto-occipital inférieur IFOF, faisceau longitudinal inférieur ILF, faisceau longitudinal moyen MLF, OU rayonnement optique, faisceau longitudinal supérieur SLF, faisceau uncinate UF.

Nous avons observé des associations linéaires et quadratiques entre l'âge et les caractéristiques de la microstructure de la MW. Dans tous les secteurs, le schéma suivant a été observé : avec l'âge et l'âge2, le MTsat moyen était inférieur, l'ICVF moyen était inférieur sauf dans le cul-de-sac où il était plus élevé, l'ISOVF moyen était supérieur et le volume était inférieur (coefficients de régression détaillés et valeurs p sont indiqués dans les données supplémentaires 2).

À l'aide de modèles de régression linéaire, nous avons étudié les associations transversales entre la microstructure de la MW et six CVRF, en ajustant l'âge, l'âge2, le sexe et le volume intracrânien total. Les propriétés de la microstructure de la MW étaient principalement associées à l'hypertension artérielle, à un IMC élevé, à un WHR élevé et au diabète (Fig. 2 et données supplémentaires 3). L'hypertension était associée à une augmentation de l'eau libre (ISOVF) dans tous les tractus MW à l'exception du rostre du corps calleux (CC) ; avec diminution de la myéline (MTsat) dans toutes les voies sauf les faisceaux longitudinaux inférieur, moyen et supérieur (ILF, MLF, SLF I) et le CC postérieur ; avec une diminution de la densité axonale (ICVF) dans le faisceau arqué (AF), SLF II et III, le cingulum (CG), le faisceau uncinate (UF) et le CC antérieur, mais avec une augmentation de la densité axonale dans le fornix gauche (FX).

Les modèles ont été ajustés pour l'âge, l'âge2, le sexe et le volume intracrânien total. Les indices IRM de la densité axonale spécifique du tractus (ICVF), de l'eau libre (ISOVF), de la teneur en myéline (MTsat) et du volume du tractus ont été analysés. Les β standardisés sont représentés par des cercles pleins pour les associations significatives (p corrigé par FDR < 0,05) et par des croix pour les associations non significatives (p corrigé par FDR ≥ 0,05). L'axe des abscisses contient les 31 faisceaux d'intérêt colorés et regroupés, comme dans la Fig. 1, par faisceaux d'association (nuances de bleu), faisceaux de projection (marron), faisceaux limbiques (rose/rouge) et corps calleux (jaune/vert). Fascicule arqué AF, indice de masse corporelle IMC, corps calleux CC (1 = rostre, 2 = genou, 3 = corps rostral, 4 = corps médian antérieur, 5 = corps médian postérieur, 6 = isthme, 7 = splénium), faisceau cingulaire CG, tractus cortico-spinal CST, fornix FX, fraction de volume intracellulaire ICVF, faisceau fronto-occipital inférieur IFO, ILF longitudinal inférieur faisceau, fraction volumique isotrope ISOVF, faisceau longitudinal moyen MLF, saturation du transfert d'aimantation MTsat, rayonnement optique OR, faisceau longitudinal supérieur SLF, faisceau uncinate UF, rapport taille/hanche WHR.

Un IMC élevé était corrélé à une diminution de la myéline dans la plupart des voies associées, limbiques et calleuses ; avec une teneur en eau accrue dans la plupart des régions de l'hémisphère droit ; avec une densité axonale accrue dans le MLF, le FX, le tractus cortico-spinal (CST) et le CC postérieur ; et avec une diminution du volume dans le milieu du corps et l'isthme SLF II et III, CG et CC.

Un WHR élevé était associé à une diminution de la myéline dans les voies d'association gauche, à l'exception du SLF, des voies limbiques bilatérales et du genou CC ; avec une teneur en eau accrue dans le faisceau fronto-occipital inférieur (IFOF), le CST, le FX, le rayonnement optique (OR) et le CC postérieur ; avec une diminution du volume dans le milieu du corps AF, SLF II et III, CST, CG et CC ; et avec une densité axonale accrue dans le FX.

Le diabète était associé à une augmentation de la teneur en eau dans l'IFOF et les voies de projection ; avec une diminution de la densité axonale dans l'AF, l'IFOF, le SLF II et III, le CG, l'UF et le CC antérieur ; avec une diminution du volume dans l'UF, la projection et les voies calleuses ; et avec une diminution de la myéline dans l'IFOF.

La dyslipidémie et le tabagisme ont montré peu d'associations, principalement dans le FX avec une diminution de la myéline, mais une augmentation de la teneur en eau et de la densité axonale. La dyslipidémie était également associée à une diminution de la densité axonale dans le SLF gauche et le CC antérieur, tandis que le tabagisme montrait une augmentation de la teneur en eau dans l'IFOF et la salle d'opération.

Les coefficients β standardisés, qui représentent la différence d'unités SD entre les individus avec et sans CVRF donné, variaient de -0,26 à -0,14 pour MTsat, de 0,13 à 0,46 pour ISOVF, de -‍0,38 à 0,29 pour ICVF et de -0,29 à -0,09 pour le volume dans des associations significatives, correspondant ainsi à des tailles d'effet petites à intermédiaires. Les tailles d'effet relativement plus importantes observées pour le diabète et la diminution de la densité axonale sont restées similaires lors de l'ajustement pour les cinq autres CVRF, mais elles n'étaient plus significatives en raison d'erreurs standard plus importantes, indiquant une incertitude plus élevée de ces associations (voir Données supplémentaires 3 et Fig. 10 supplémentaires). D'autre part, les tailles d'effet du diabète et de l'augmentation de la teneur en eau étaient plus faibles lors de l'ajustement pour d'autres CVRF, ce qui pourrait être dû à une variance partagée avec l'hypertension.

Pour tester s'il y avait un modèle spatial dans les associations des secteurs MW avec les CVRF, nous avons effectué un regroupement hiérarchique des secteurs en fonction de leurs modèles d'association avec les CVRF. Nous avons identifié quatre groupes de parcelles (Fig. 3a). Le premier groupe était composé du FX bilatéral et était caractérisé par une association ICVF généralisée avec les CVRF (Fig. 3b). Le deuxième groupe était centré sur la région temporo-pariétale (ILF bilatérale, MLF gauche et SLF I droite) et associé aux CVRF exclusivement via ISOVF et MTsat. Le troisième groupe contenait des faisceaux de projection (CST bilatéral et OR droit) et le CC postérieur, pour montrer les associations CVRF principalement avec ISOVF. Le quatrième groupe comprenait l'association préfrontale et les voies limbiques (AF bilatérale, CG, SLF II et III et UF droite) et le CC antérieur. Les quatre cartes IRM, en particulier ICVF et MTsat, ont déterminé l'association de ce cluster avec les CVRF. Huit faisceaux, dont l'IFOF bilatéral et le rostre CC, n'appartenaient à aucun cluster en fonction du seuil défini (65 % de la distance maximale de Jaccard entre faisceaux). L'UF gauche était proche du cluster 2 mais n'a pas atteint le seuil d'inclusion.

a Regroupement hiérarchique des secteurs basé sur la distance de Jaccard entre les modèles d'association avec les CVRF (significatif vs non significatif). Le bleu (grappe 1), l'orange (grappe 2), le vert (grappe 3) et le rouge (grappe 4) indiquent des grappes de secteurs avec une distance entre les secteurs <65 % de la distance maximale. Le gris indique tous les autres secteurs (c'est-à-dire non groupés). b Pourcentage moyen de CVRF significativement associés à chacun des quatre clusters indiqués en a, pour le volume, ICVF, ISOVF et MTsat séparément. Chaque point représente un tract. FA faisceau arqué, CC corps calleux (1 = rostre, 2 = genou, 3 = corps rostral, 4 = corps médian antérieur, 5 = corps médian postérieur, 6 = isthme, 7 = splénium), faisceau cingulaire CG, tractus cortico-spinal CST, fornix FX, fraction volumique intracellulaire ICVF, faisceau fronto-occipital inférieur IFO, faisceau longitudinal inférieur ILF, ISOV Fraction volumique isotrope F, faisceau longitudinal moyen MLF, saturation du transfert d'aimantation MTsat, rayonnement optique OR, faisceau longitudinal supérieur SLF, faisceau uncinate UF.

L'aCVRF - un score cumulatif composé de la somme des six CVRF examinés - était corrélé positivement avec la teneur en eau dans presque tous les secteurs ; négativement avec la myéline dans toutes les voies limbiques et d'association, et le CC antérieur ; négativement avec le volume de l'AF, IFOF, SLF II, CG, FX et CC postérieur ; positivement avec une densité axonale dans le FX et négativement avec une densité axonale dans le CC antérieur (Fig. 4 et données supplémentaires 4). Les β standardisés, correspondant au changement SD des paramètres du tractus avec la présence de chaque CVRF supplémentaire, variaient de –0,08 à –0,05 pour MTsat, de 0,05 à 0,12 pour ISOVF, de –0,06 à 0,13 pour ICVF et de –0,08 à –0,03 pour le volume.

Les modèles ont été ajustés pour l'âge, l'âge2, le sexe et le volume intracrânien total. Les indices IRM de la densité axonale spécifique du tractus (ICVF), de l'eau libre (ISOVF), de la teneur en myéline (MTsat) et du volume du tractus ont été analysés. Les β standardisés sont représentés par des cercles pleins pour les associations significatives (p corrigé par FDR < 0,05) et par des croix pour les associations non significatives (p corrigé par FDR ≥ 0,05). L'axe des abscisses contient les 31 faisceaux d'intérêt colorés et regroupés, comme dans la Fig. 1, par faisceaux d'association (nuances de bleu), faisceaux de projection (marron), faisceaux limbiques (rose/rouge) et corps calleux (jaune/vert). FA faisceau arqué, CC corps calleux (1 = rostre, 2 = genou, 3 = corps rostral, 4 = corps médian antérieur, 5 = corps médian postérieur, 6 = isthme, 7 = splénium), faisceau cingulum CG, tractus cortico-spinal CST, facteur de risque cardiovasculaire CVRF, fornix FX, fraction de volume intracellulaire ICVF, faisceau fronto-occipital inférieur IFO, ILF longitudinal inférieur faisceau, fraction volumique isotrope ISOVF, faisceau longitudinal moyen MLF, saturation de transfert d'aimantation MTsat, rayonnement optique OU, faisceau longitudinal supérieur SLF, faisceau uncinate UF.

Les interactions entre les CVRF et le sexe ont été observées principalement pour le contenu en myéline. La figure 5 montre les β standardisés spécifiques au sexe pour tous les modèles où l'interaction CVRF × sexe était significative. Dans plusieurs secteurs, les valeurs MTsat étaient négativement associées à un IMC élevé et à un WHR élevé chez les participants masculins (β ∈ [–0,40, –0,26]) mais pas féminins (β ∈ [–‍0,06, 0,11]) (voir Données supplémentaires 3 pour plus de détails). L'association entre le tabagisme et l'ISOVF dans les genres AF, SLF I et III, CG, UF et CC était positive chez les hommes (β ∈ [0,23, 0,28]) mais négative chez les femmes (β ∈ [–0,15, –0,05]). Dans presque toutes les régions de l'hémisphère droit, une aCVRF plus élevée était liée à une MTsat plus faible chez les participants masculins mais pas féminins (Fig. 5 et données supplémentaires 4). Les associations complètes de microstructures WM avec les CVRF sont présentées séparément pour les participants masculins et féminins dans les figures supplémentaires. 1 et 2.

Les indices IRM de la densité axonale spécifique du tractus (ICVF), de l'eau libre (ISOVF), de la teneur en myéline (MTsat) et du volume du tractus ont été analysés. Les modèles spécifiques au sexe incluaient l'âge, l'âge2 et le volume intracrânien total comme covariables. L'axe des abscisses contient les 31 faisceaux d'intérêt colorés et regroupés, comme dans la Fig. 1, par faisceaux d'association (nuances de bleu), faisceaux de projection (marron), faisceaux limbiques (rose/rouge) et corps calleux (jaune/vert). FA faisceau arqué, IMC indice de masse corporelle, CC corps calleux (1 = rostre, 2 = genu, 3 = corps rostral, 4 = corps médian antérieur, 5 = corps médian postérieur, 6 = isthme, 7 = splénium), faisceau cingulaire CG, tractus cortico-spinal, facteur de risque cardiovasculaire CVRF, fornix FX, fraction de volume intracellulaire IFO, faisceau fronto-occipital inférieur IFO nous, faisceau longitudinal inférieur ILF, fraction volumique isotrope ISOVF, faisceau longitudinal moyen MLF, saturation du transfert d'aimantation MTsat, rayonnement optique OU, faisceau longitudinal supérieur SLF, faisceau uncinate UF, rapport taille/hanche WHR.

L'âge et l'âge2 interagissaient avec le diabète dans presque tous les volumes de voies. Les β associés aux effets principaux de l'âge et de l'âge2 et à leurs interactions avec le diabète étaient négatifs (Données supplémentaires 5), ce qui indique que les pentes négatives liées à l'âge des volumes des voies de la MW étaient plus prononcées chez les personnes atteintes de diabète que chez celles qui ne le sont pas, comme illustré dans la Fig. 3 supplémentaire. Il en va de même pour le tabagisme et le volume du droit FX. Il n'y a pas eu d'autres interactions significatives entre les CVRF (y compris les aCVRF) et l'âge ou l'âge2.

Pour chaque tract, nous avons défini des régions de matière grise corticale (GM) ensemencées et cibles (Fig. 6a), que nous avons analysées pour les associations de volume et de MTsat avec les CVRF en utilisant des modèles identiques à ceux des tracts WM. Les figures 6b à d montrent les β standardisés pour les associations de régions de semence, de voies et de régions cibles avec l'hypertension artérielle et l'IMC stratifiés par sexe. Le WHR stratifié par sexe, diabète, dyslipidémie, tabagisme et aCVRF est présenté dans la Fig. 4 supplémentaire. En général, MTsat était plus fortement associé aux CVRF qu'au volume. Chez les personnes hypertendues (Fig. 6b), nous avons observé trois schémas : (i) les voies limbiques montraient de la myéline inférieure dans les structures de graines mais pas dans les cibles, suggérant un gradient antéro-postérieur de démyélinisation ; (ii) les voies fronto-pariétale (SLF II et III), fronto-occipitale gauche (IFOF) et de projection ont montré une diminution généralisée de la myéline (c'est-à-dire dans la graine, la voie et la cible) ; et (iii) les régions GM pariétales et occipitales - cibles de l'ILF, MLF et SLF I, graines et cibles de l'isthme CC et du splénium - ont montré une myéline réduite en l'absence de différences significatives de myéline dans les voies. Chez les participants masculins, les corrélats structurels cérébraux d'un IMC élevé (Fig. 6c) et d'un WHR (Fig. 4a supplémentaire) se chevauchaient largement. Alors que presque toutes les voies MW montraient une myéline inférieure avec un IMC plus élevé, ce n'était le cas que dans quelques régions GM, situées principalement dans les cortex pariétal et moteur. La perte de volume est parallèle à la diminution de la myéline mais avec des tailles d'effet plus petites. Chez les participantes ayant un IMC élevé, nous avons observé une diminution de la myéline dans les zones sensorimotrices. Le reste du cerveau n'a pas montré d'associations significatives avec un IMC ou un WHR élevé, marquant un net contraste avec les résultats observés chez les participants masculins.

Les β standardisés sont marqués d'un astérisque pour les associations significatives (p corrigé FDR < 0,05). a Sous-régions constitutives de la semence et de la cible de chaque tract. b Associations GM et WM avec l'hypertension. c, d associations de GM et de MW avec un IMC élevé chez les participants c masculins et d féminins. A/PCG gyrus cingulaire antérieur/postérieur, AF faisceau arqué, Amyg amygdale, AnG gyrus angulaire, A/L/M/POrG gyrus orbitaire antérieur/latéral/moyen/postérieur, IMC indice de masse corporelle, Calc cortex calcarin, CC corps calleux (1 = rostre, 2 = genu, 3 = corps rostral, 4 = corps médian antérieur, 5 = corps médian postérieur , 6 = isthme, 7 = splenium), faisceau cingulum CG, voie cortico-spinale CST, Ent. zone zone entorhinale, pôle frontal FRP, FX fornix, matière grise GM, GRe gyrus rectus, Hippoc hippocampe, IFO faisceau fronto-occipital inférieur, ILF faisceau longitudinal inférieur, I/M/SOG gyrus occipital inférieur/moyen/supérieur, I/M/S/TTG gyrus temporal inférieur/moyen/supérieur/transversal, LiG gyrus lingual, MFC cortex frontal médial, M/ SFG gyrus frontal moyen/supérieur, MLF faisceau longitudinal moyen, (M)Po/PrG gyrus post/précentral (segment médial), MTsat saturation du transfert d'aimantation, Op/Or/TrIFG partie operculaire/orbitale/triangulaire du gyrus frontal inférieur, OCP pôle occipital, OFuG gyrus fusiforme occipital, OU rayonnement optique, PHG gyrus parahippocampique, PO opercule pariétal, Pré cun precuneus, zone sous-calleuse SCA, faisceau longitudinal supérieur SLF, cortex moteur supplémentaire SMC, gyrus supramarginal SMG, lobule pariétal supérieur SPL, pôle temporal TMP, faisceau unciforme UF, diencéphale ventral DC ventral, substance blanche WM.

Dans les modèles qui incluaient, en tant que covariables supplémentaires, le niveau d'éducation, le risque d'ApoE, le trouble dépressif majeur (TDM) récent avec des épisodes atypiques ou mélancoliques, la consommation d'alcool autodéclarée et l'APMV mesurée, la taille de l'échantillon a été réduite d'environ 45 % en raison de données manquantes (voir les données supplémentaires 6 pour les tailles d'échantillon exactes). Pour compléter ces modèles "ajustés", nous avons réalisé des modèles "témoins" sur le même sous-ensemble de participants avec des données de covariables complètes (c'est-à-dire avec une taille d'échantillon réduite) mais sans inclusion des covariables supplémentaires. Par rapport aux modèles présentés précédemment (avec la taille de l'échantillon complet), les modèles de contrôle ont donné des tailles d'effet similaires, mais avec de nombreuses associations ne survivant pas à la correction pour les comparaisons multiples (voir les figures supplémentaires 5 et 7 et les données supplémentaires 7), démontrant la puissance réduite du plus petit échantillon pour détecter les effets. Les associations précédemment observées entre le diabète et l'ICVF n'étaient plus présentes, en raison possible de la faible proportion de personnes atteintes de diabète au sein de l'échantillon.

Dans les modèles ajustés (Figs. 6 et 7 supplémentaires), les résultats étaient similaires à ceux des modèles de contrôle, à l'exception des associations MTsat avec l'hypertension artérielle, l'IMC élevé et l'aCVRF qui, dans plusieurs voies, n'étaient plus significatives lors de l'inclusion des covariables supplémentaires (pour plus de détails, voir les données supplémentaires 6). Dans ces modèles, une analyse post-hoc a montré que MVPA expliquait une partie de la variance de WM MTsat.

Nous avons également testé les interactions CVRF x sexe dans des modèles ajustés et témoins. Pour MTsat dans la majorité des secteurs, les interactions IMC × sexe et WHR × sexe sont restées significatives (Figures supplémentaires 8 et 9 et données supplémentaires 6 et 7), indiquant qu'aucune des covariables testées n'expliquait les différences entre les sexes observées dans les associations de myéline avec un IMC élevé et un WHR élevé dans les modèles de contrôle. Dans les modèles ajustés, les interactions entre le sexe et l'aCVRF étaient significatives dans presque toutes les voies bilatéralement, principalement pour MTsat, mais aussi pour le volume, ICVF et ISOVF, et ont montré une association délétère chez les participants masculins mais pas féminins. Comme dans les modèles témoins, il y avait une interaction diabète × âge dans le volume de 14 voies. Il n'y avait pas d'interactions liées à l'âge avec les autres CVRF, y compris l'aCVRF.

Il n'y avait aucune interaction entre les CVRF et l'une des six covariables supplémentaires, ce qui indique que les différences observées liées au CVRF dans la microstructure de la MW étaient les mêmes quel que soit le niveau d'éducation, le risque d'ApoE, le TDM récent, l'activité physique ou la consommation d'alcool (Données supplémentaires 8).

Pour approfondir les différences entre les sexes observées dans les associations MTsat avec un IMC élevé et un WHR élevé, nous avons testé les mesures dans lesquelles les participantes avaient des indicateurs en meilleure santé que leurs homologues masculins, et qui pourraient donc expliquer l'absence de réduction de MTsat chez les participantes ayant un IMC ou un WHR élevé. Nous avons identifié deux facteurs différentiels liés au mode de vie : l'APMV et la consommation d'alcool (tableau 1). Dans les modèles ajustés pour l'âge, l'âge2, le sexe, le volume intracrânien total, l'IMC élevé et le WHR élevé, la MVPA était positivement corrélée avec la MTsat dans presque toutes les voies, avec des tailles d'effet allant de 0,08 à 0,12. La consommation d'alcool n'était pas associée à MTsat (voir les détails dans les données supplémentaires 9). Il n'y avait pas d'interaction MVPA × sexe, ce qui indique qu'une MVPA plus élevée était associée à une teneur en myéline plus élevée indépendamment du sexe. Il n'y avait aucune interaction entre l'APMV et un IMC élevé ou un WHR élevé lorsqu'ils étaient testés séparément chez les hommes et les femmes, ce qui indique que chez les deux sexes, les associations BMI-MTsat et WHR-MTsat n'étaient pas différentes selon les plages d'activité physique (Données supplémentaires 8).

Notre analyse approfondie des associations CVRF avec l'anatomie du cerveau dans une cohorte monocentrique vivant dans la communauté a montré des relations dépendantes du sexe principalement dans la microstructure de la substance blanche, sur le fond de la matière grise corticale moins impliquée. La combinaison de modèles biophysiques basés sur la relaxométrie et la diffusion permet d'interpréter nos résultats comme une diminution de la myéline liée à la CVRF parallèlement à une augmentation de la teneur en eau plutôt qu'à une perte neuronale et / ou axonale. Les schémas spatiaux obtenus de vulnérabilité spécifique aux voies et aux zones corticales montrent les interactions complexes entre les CVRF individuels, le mode de vie et la démographie, intégrant les découvertes précédentes axées sur la microstructure et la macrostructure de la matière blanche ou grise.

L'une de nos principales découvertes est la diminution de MTsat liée au CVRF dans les voies MW, au-delà et au-dessus des effets de l'âge, parallèlement à une augmentation de la teneur en eau. Corroborant les résultats précédents, l'hypertension artérielle, suivie de l'obésité, était la CVRF avec les tailles d'effet globales les plus importantes26,27,28,29. Bien que MTsat soit une mesure indirecte de la teneur en myéline, une méta-analyse récente des biomarqueurs de myéline IRM l'a classé parmi les mesures présentant la plus forte corrélation avec l'histologie30. Il convient de noter notre découverte d'une corrélation positive entre les niveaux d'activité physique mesurés objectivement et la teneur en myéline dans la majorité des voies MW, indépendamment du sexe et des CVRF. Ceci est interprété dans le contexte de rapports précédents montrant que l'exercice aérobie a des effets bénéfiques sur la cognition médiés par la myélinisation des régions MW à myélinisation tardive15,31,32.

Alors que la perte de myéline peut s'expliquer par la rigidité artérielle associée à la CVRF, la diminution du flux sanguin et les lésions ischémiques affectant les oligodendrocytes1,33, nos découvertes sur l'augmentation de la teneur en eau peuvent avoir plusieurs origines, notamment la neuroinflammation34, l'œdème induit par le micro-infarctus35,36 ou simplement le liquide céphalo-rachidien remplissant l'espace laissé par la perte de myéline37. L'une des rares études examinant les corrélats microstructuraux de l'hypertension à l'aide du modèle NODDI a également révélé une augmentation générale de l'ISOVF que les auteurs interprètent comme une augmentation de la teneur en eau libre résultant d'une activation immunitaire pro-inflammatoire et d'une lésion tissulaire, avec une augmentation possible de la perméabilité de la barrière hémato-encéphalique38.

Enfin, le volume des voies était la métrique cérébrale la moins associée aux CVRF, soulignant les avantages de mesures microstructurales plus spécifiques telles que MTsat, ICVF et ISOVF. En effet, une réduction de volume peut être interprétée comme résultant d'une démyélinisation, d'une perte axonale, d'une perte de cellules gliales, ou d'une combinaison de celles-ci sans possibilité de démêler les différents composants.

En utilisant le regroupement hiérarchique, nous avons identifié des associations de voies préfrontales et limbiques caractérisées par des différences liées à la CVRF dans la myéline, la densité axonale, la teneur en eau et le volume des voies, indiquant une vulnérabilité accrue. Soutenant la plausibilité de nos résultats, les zones corticales antérieures mais non postérieures adhérentes aux mêmes voies limbiques ont montré une myéline intracorticale réduite, renforçant l'hypothèse d'un gradient de vulnérabilité antéro-postérieur28,39. À première vue, ces résultats sont en contradiction avec le rapport post mortem sur l'absence d'un tel gradient40. Cependant, étant donné que nos résultats sont ajustés pour les effets linéaires et non linéaires de l'âge, l'inférence sur le gradient antéro-postérieur de la perte de myéline est pertinente pour les effets des CVRF plutôt que pour le vieillissement comme indiqué dans l'étude susmentionnée.

Les modèles spatiaux obtenus peuvent également être interprétés du point de vue de la séquence temporelle des événements. Malgré la nature transversale de notre étude, nos résultats s'inscrivent dans l'hypothèse d'une propagation antéro-postérieure de la pathologie41, mais suivent également l'hypothèse postulée du dernier entré, premier sorti, montrant une vulnérabilité accrue des régions cérébrales préfrontales à myélinisation tardive28,42,43,44 y compris le cingulum, le faisceau unciforme et le faisceau longitudinal supérieur qui ont atteint le pic de myélinisation plus tard dans la vie43,45,46. De même, il existe des preuves cumulatives de dommages microvasculaires commençant dans la MW et se propageant au GM47. Étant donné la prédominance de la diminution de MTsat par rapport à la diminution de l'ICVF dans nos résultats, nous pouvons supposer que la perte axonale liée à la CVRF est secondaire à la démyélinisation de la MW, comme en témoignent des études animales et humaines montrant que les axones sont relativement préservés dans les zones démyélinisées jusqu'aux stades ultérieurs de la perte de myéline39,48,49,50.

Nous rapportons des différences entre les sexes dans les associations entre MTsat et un IMC et un WHR élevés corroborant les résultats précédents51,52,53. Alors que les participants masculins avec un IMC ou un WHR élevé avaient moins de myéline en moyenne que ceux avec un IMC ou un WHR normal, les femmes avec un IMC ou un WHR élevé et normal avaient des niveaux similaires de myéline. Cela est resté vrai après ajustement pour des covariables supplémentaires, notamment l'éducation, le risque d'ApoE, la dépression récente et les facteurs liés au mode de vie. L'explication la plus plausible de cette découverte réside dans les différences sexuelles présumées dans la distribution de la graisse corporelle (graisse abdominale sous-cutanée vs viscérale), comme indiqué précédemment54,55,56, suggérant que l'inflammation systémique associée à une augmentation de la graisse viscérale pourrait affecter la myélinisation des voies MW56. D'autres interprétations incluent les facteurs hormonaux53,57 ou la prévalence accrue de l'apnée du sommeil liée à l'obésité chez les hommes58,59. Nos résultats soulignent davantage l'importance d'inclure le sexe comme facteur d'intérêt dans les études portant sur les CVRF et le vieillissement cérébral60,61.

Contrairement à notre hypothèse, aucun des facteurs comportementaux et de style de vie supplémentaires n'a modifié les associations entre les CVRF et la microstructure de la MW. Des études antérieures ont rapporté que les sous-types de MDD étaient corrélés aux CVRF, mais avec un impact limité sur l'anatomie du cerveau62,63. Le rôle modulateur de l'allèle ApoE4 dans l'association entre la lésion MW et l'hypertension64 ou la dyslipidémie65 n'a pas été reproduit dans notre étude. Une explication possible est la définition plus large que nous avons adoptée pour le risque ApoE "élevé", c'est-à-dire porteur d'au moins un allèle ε4, par opposition au génotype ε4/ε4 dans les études citées. Des recherches antérieures ont suggéré un effet protecteur du niveau d'instruction contre le vieillissement cérébral et le déclin cognitif à travers le concept de réserve cognitive66,67,68, mais ce point de vue est remis en question par des résultats contradictoires69,70, parmi lesquels une récente étude longitudinale à grande échelle par IRM qui n'a trouvé aucun effet protecteur de l'éducation71. Nos résultats soutiennent ce dernier, sans effet d'interaction trouvé entre l'âge et le niveau d'éducation dans la prédiction de la variance de la microstructure de la MW. L'activité physique a expliqué une partie de la variance MTsat mais n'a pas entièrement pris en compte les associations CVRF-cerveau. Une partie de la variance inexpliquée restante pourrait être expliquée par des gènes associés aux modifications microvasculaires de la MW72,73,74, bien que la contribution globale des facteurs génétiques soit considérée comme faible75.

Nous reconnaissons plusieurs limites à notre étude. La nature transversale de l'étude ne permet pas d'inférence causale sur les associations observées. L'échantillon de l'étude est issu d'une population urbaine suisse ; ainsi, les résultats pourraient ne pas être généralisés en dehors des pays à revenu élevé avec une origine ethnique caucasienne prédominante. Les effets relativement importants rapportés pour le diabète doivent être interprétés avec prudence compte tenu du déséquilibre de l'échantillon (6,5 % des participants étaient diabétiques) et de la forte incertitude des estimations, en particulier lors de l'ajustement pour les autres CVRF. Compte tenu de l'accent mis sur les connexions principales cortico-corticales et cortico-spinales, notre analyse n'a pas inclus les voies de substance blanche striatale, thalamique et cérébelleuse, qui seront incluses dans les études futures. Enfin, nous avons utilisé des métriques cérébrales moyennes par secteur, de sorte que la distribution spatiale des effets au sein des secteurs reste inconnue.

En conclusion, nos résultats fournissent des preuves d'un gradient de vulnérabilité antéro-postérieur lié à la CVRF. Une activité physique modérée à vigoureuse était associée à une teneur plus élevée en myéline indépendamment des CVRF, suggérant la réversibilité de la démyélinisation liée aux CVRF par l'exercice aérobie, qui devrait être testée avec des études d'intervention. La combinaison de MTsat et DWI constitue un marqueur radiologique amélioré pour la détection précoce du cSVD cliniquement silencieux, un facteur de risque de déclin cognitif. L'analyse longitudinale de suivi de la cohorte CoLaus|PsyCoLaus devrait étudier la temporalité des changements de la MW et la valeur prédictive des associations rapportées sur les résultats cliniquement pertinents.

Notre analyse comprenait des participants à BrainLaus24, un projet niché au sein de la cohorte CoLaus|PsyCoLaus, une étude prospective conçue pour évaluer les liens entre les facteurs de risque cardiovasculaire et la santé mentale dans la population générale. Une description détaillée de la procédure de recrutement est disponible ailleurs76,77. En bref, 6734 individus âgés de 35 à 75 ans ont été recrutés entre 2003 et 2006 (base) à l'état civil de la ville de Lausanne en Suisse. Il y a eu trois évaluations de suivi, une de 2009 à 2013 (premier suivi), une deuxième de 2014 à 2018 (deuxième suivi) et une autre de 2018 à 2022 (troisième suivi). Au cours du deuxième suivi, 1324 participants ont également participé à l'investigation d'imagerie par résonance magnétique (IRM) cérébrale (étude BrainLaus), parmi lesquels 1167 participants ont terminé le protocole d'acquisition IRM complet et 157 l'ont interrompu avant la fin du protocole. L'étude CoLaus|PsyCoLaus a reçu l'approbation de la Commission d'éthique du canton de Vaud (www.cer-vd.ch) et les participants ont signé un consentement éclairé écrit avant l'inclusion.

Nous avons acquis des données IRM sur un système corps entier 3 T (Magnetom Prisma - Siemens, Erlangen - Allemagne), avec une bobine de tête de réception radiofréquence à 64 canaux et une bobine de corps pour la transmission. Le protocole IRM quantitatif comprenait trois acquisitions 3D rapides en contre-plongée (FLASH) multi-écho avec des contrastes pondérés par transfert d'aimantation (MTw : TR = 24,5 ms, α = 6°), pondérés par densité de protons (PDw : TR = 24,5 ms, α = 6°) et pondérés T1 (T1w : TR = 24,5 ms, α = 21°) avec une résolution isotrope de 1 mm2 4,43,78. Nous avons utilisé des cartes B1 calculées avec l'écho de spin planaire 3D et les images d'écho stimulé79,80 (résolution de 4 mm, TE = 39,06 ms, TR = 500 ms) pour corriger les effets des inhomogénéités du champ de transmission radiofréquence79,80,81,82.

Le protocole d'imagerie pondérée en diffusion (DWI) consistait en une séquence écho-planaire 2D avec les paramètres suivants : TR = 7400 ms, TE = 69 ms, facteur d'accélération GRAPPA parallèle = 2, FoV = 192 × 212 mm2, taille de voxel = 2 × 2 × 2 mm, taille de matrice = 96 × 106, 70 tranches axiales, 118 directions de gradient (15 à b = 6 50 s mm−2, 30 à b = 1000 s mm-2, 60 à b = 2000 s mm−2 et 13 à b = 0 entrelacés tout au long de l'acquisition)43. Nous avons également acquis des cartes de champ B0 (séquence FLASH double écho 2D avec épaisseur de tranche = 2 mm, TR = 1020 ms, TE1/TE2 = 10/12,46 ms, α = 90°, BW = 260 Hz/pixel) pour corriger les distorsions géométriques dans les données d'imagerie écho-planaire.

Les données quantitatives d'IRM ont été traitées dans le cadre de la cartographie statistique paramétrique SPM12 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm ; Wellcome Trust Center for Neuroimaging, Londres) à l'aide d'outils MATLAB personnalisés (The Mathworks, Sherborn, MA, États-Unis). Nous avons effectué une analyse quantitative de la dégradation de l'image due au mouvement de la tête en utilisant l'indice de qualité introduit dans la réf. 83 et une inspection visuelle des anomalies flagrantes. Les données des participants qui ne répondaient pas aux critères énoncés dans la réf. 24 ont été exclus de l'analyse ultérieure. Les cartes MTsat ont été calculées à l'aide des images MTw, PDw et T1w moyennées sur tous les échos81,84. En utilisant l'approche multicanal de "segmentation unifiée" dans SPM12 et les priors tissulaires améliorés85, nous avons obtenu à partir du MTsat et des données de densité de protons effectives des cartes probabilistes de la matière grise (GM), de la matière blanche (WM) et du liquide céphalo-rachidien (CSF). Nous avons calculé le volume intracrânien total (VTI) des individus en additionnant les volumes GM, WM et CSF. De même, pour le prétraitement DWI ultérieur, nous avons créé un masque cérébral composé de la somme des trois compartiments tissulaires.

Les données DWI ont été prétraitées avec MRtrix386, y compris le débruitage87 et la suppression des artefacts de sonnerie de Gibbs88. Nous avons corrigé les distorsions des courants de Foucault et les mouvements du sujet avec l'outil FSL 5.0 EDDY89. Pour la correction de la distorsion de susceptibilité de l'imagerie écho-planaire, nous avons utilisé les cartes B0 acquises avec la boîte à outils SPM FieldMap90. Le champ de biais a été estimé à partir de la moyenne b = 0 images et corrigé dans toutes les données DWI. Nous avons ensuite aligné les cartes de diffusion prétraitées sur les images MTsat en utilisant l'enregistrement de corps rigide SPM12.

Dans MRtrix3, nous avons estimé les fonctions de réponse spécifiques aux tissus (GM, WM et CSF) chez 100 participants sélectionnés au hasard à l'aide de l'algorithme msmt_5tt91. Cela a été suivi par la création d'une fonction de réponse moyenne de groupe qui a été utilisée pour calculer les cartes de distribution d'orientation des fibres (FOD) chez tous les participants sur la base de la méthode de déconvolution sphérique contrainte multi-tissus multi-coques91. Enfin, nous avons normalisé l'intensité des FOD92 et extrait les pics de FOD93 pour la segmentation des voies.

Pour la segmentation des voies, nous avons utilisé TractSeg, une méthode de segmentation WM rapide et automatique basée sur un réseau neuronal entièrement convolutif25. Nous en avons sélectionné 31 parmi les 72 voies disponibles dans TractSeg, excluant ainsi les voies cérébelleuses, thalamiques et striatales. Les faisceaux sélectionnés (Fig. 1) comportaient des fibres d'association (faisceau arqué bilatéral, faisceau fronto-occipital inférieur, faisceau longitudinal inférieur, faisceau longitudinal moyen et les trois segments du faisceau longitudinal supérieur (I, II, III)), des fibres de projection (faisceau cortico-spinal bilatéral et rayonnement optique), des faisceaux limbiques (faisceau cingulaire bilatéral, fornix et faisceau unciforme) et des segments du corps calleux (rostre, gen u, corps rostral/prémoteur, corps médian antérieur/moteur primaire, corps médian postérieur/somatosensoriel primaire, isthme et splénium). Pour la segmentation des voies, nous avons utilisé les pics FOD obtenus avec MRtrix3 en utilisant le modèle TractSeg pré-entraîné.

Nous avons estimé les cartes d'imagerie de dispersion et de densité d'orientation des neurites (NODDI) 21 de la fraction volumique intracellulaire (ICVF) et de la fraction volumique isotrope (ISOVF) à partir de données de diffusion multi-coques sur toutes les valeurs b acquises à l'aide de la boîte à outils AMICO94. Nous avons échantillonné et moyenné ICVF, ISOVF et MTsat dans des voies individuelles dans l'espace natif des participants. De plus, le nombre de voxels dans chaque tract a été utilisé comme indicateur de son volume. Pour faciliter la comparaison des associations entre la structure WM et les CVRF, nous avons standardisé toutes les valeurs spécifiques aux voies en les fixant à une moyenne de zéro et à un écart type de un.

Pour chaque domaine, nous avons défini les régions embryonnaires et cibles dans le GM à l'aide d'un étiquetage basé sur la factorisation SPM1295 qui a fourni les bases du calcul du MTsat moyen et du volume pour chaque région corticale étiquetée. ICVF et ISOVF n'étaient pas disponibles dans le GM. Par convention arbitraire, les régions de graines ont été définies dans l'hémisphère gauche pour les connexions inter-hémisphériques et en avant pour les connexions intra-hémisphériques (Fig. 6a).

À partir du riche ensemble de mesures disponibles (pour plus de détails, voir76), nous avons défini les CVRF comme suit : (i) hypertension artérielle - pression artérielle systolique ≥ 140 mm Hg et/ou pression artérielle diastolique ≥ 90 mm Hg pendant la visite et/ou présence d'un traitement médicamenteux antihypertenseur ; (ii) diabète - glycémie à jeun ≥ 7,0 mmol/L et/ou présence d'un hypoglycémiant oral ou d'un traitement à l'insuline ; (iii) dyslipidémie - cholestérol des lipoprotéines de haute densité (HDL) < 1,0 mmol/L et/ou taux de triglycérides ≥ 2,2 mmol/L et/ou cholestérol des lipoprotéines de basse densité (LDL) ≥ 4,1 mmol/L ou traitement hypolipidémique ; (iv) l'indice de masse corporelle (IMC) a été calculé en tant que poids/taille2 à partir des mesures effectuées lors de la visite et un IMC élevé a été défini comme un IMC > 25 ; (v) le rapport taille-hanches (WHR) a été calculé à partir des circonférences de la taille et des hanches mesurées lors de la visite et un WHR élevé a été défini comme > 0,85 pour les femmes ou > 0,9 pour les hommes96 ; et (vi) le statut tabagique a été dérivé du questionnaire sur le style de vie qui comprenait des informations sur le tabagisme antérieur et actuel et il a été dichotomisé en jamais (c'est-à-dire actuel et/ou passé) vs jamais fumé. Pour évaluer la contribution cumulative des CVRF à la structure de la MW, nous avons calculé les scores CVRF agrégés (aCVRF) en additionnant la présence d'hypertension, de diabète, de dyslipidémie, d'IMC élevé, de WHR élevé et de tabagisme actuel ou passé9.

Le niveau d'études le plus élevé a été évalué par questionnaire et divisé en trois niveaux : école obligatoire ou apprentissage (faible), diplôme d'études secondaires ou enseignement secondaire supérieur (moyen) et diplôme universitaire (élevé). Le génotypage a été réalisé sur les participants ayant 4 grands-parents d'origine européenne76. Le risque d'apolipoprotéine ε (ApoE) a été défini comme faible pour les génotypes ε2/ε2 et ε2/ε3, intermédiaire pour le génotype ε3/ε3 et élevé pour les porteurs d'au moins un allèle ε4, c'est-à-dire pour les génotypes ε2/ε4, ε3/ε4 et ε4/ε4.

L'évaluation psychiatrique CoLaus|PsyCoLaus77 comprenait l'entrevue diagnostique semi-structurée pour les études génétiques (DIGS)97. Le trouble dépressif majeur (TDM) a été diagnostiqué selon le Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux98. Le TDM était défini comme récent s'il s'était produit dans l'intervalle depuis l'évaluation psychiatrique précédente (intervalle moyen inter-évaluation 4,8 ± 2,0 ans). Pour les épisodes atypiques, la présence d'une réactivité de l'humeur ainsi que deux des quatre caractéristiques suivantes étaient requises : (i) augmentation de l'appétit, (ii) hypersomnie, (iii) paralysie plombée et (iv) sensibilité au rejet interpersonnel. Pour les épisodes mélancoliques, une perte de plaisir ou un manque de réactivité de l'humeur étaient requis ainsi que trois des cinq symptômes suivants : (i) dépression régulièrement aggravée le matin, (ii) réveil tôt le matin, (iii) retard psychomoteur ou agitation, (iv) diminution de l'appétit et (v) culpabilité excessive.

L'activité physique a été mesurée avec un accéléromètre triaxial porté au poignet (GENEActiv, Activinsights Ltd., Royaume-Uni) pendant 14 jours consécutifs99. Nous avons fait la moyenne du temps quotidien en minutes consacré à une activité physique modérée à vigoureuse sur tous les jours avec au moins 10 h de temps de port diurne, uniquement lorsqu'il y avait au moins 5 jours de semaine et 2 jours de week-end. La consommation hebdomadaire d'alcool a été évaluée au moyen d'un questionnaire autodéclaré et regroupée en quatre catégories : non buveurs, faible (1 à 6 unités/semaine), modérée (7 à 13 unités/semaine) et élevée (≥ 14 unités/semaine)100.

Les analyses ont été effectuées sur des données ne dépassant pas 4 écarts-types (ET) par rapport à la moyenne de l'échantillon pour chaque secteur et carte séparément (les données supplémentaires 1 indiquent le nombre d'observations répondant à ce critère pour chaque secteur et carte). Premièrement, nous avons testé les effets d'âge linéaires et quadratiques par des régressions linéaires des moindres carrés ordinaires (MCO) avec les équations :

où la valeur des voies était l'une des quatre cartes IRM - moyenne MTsat, moyenne ICVF, moyenne ISOVF ou volume - dans l'une des 31 voies d'intérêt. β1 était l'estimation d'intérêt.

Nous avons ensuite effectué des régressions OLS avec l'équation :

où CVRF était l'un des six facteurs de risque cardiovasculaire - hypertension, diabète, dyslipidémie, IMC élevé, WHR élevé ou tabagisme - et la valeur des voies était l'une des quatre cartes dans l'une des 31 voies. β1 était l'estimation d'intérêt. Ainsi, nous avons effectué 744 tests dans cette analyse (6 CVRF × 4 cartes × 31 tracts). Les CVRF ont pris des valeurs de 0 (absence) ou 1 (présence). Nous avons ensuite effectué un regroupement hiérarchique des 31 secteurs en fonction de la distance de Jaccard entre leurs schémas d'association avec les CVRF (1 pour les associations significatives et 0 pour les associations non significatives). Nous avons défini les grappes comme des groupes de secteurs avec une distance < 65 % de la distance maximale entre les secteurs.

Nous avons évalué les interactions potentielles entre les CVRF et le sexe ou l'âge avec les modèles suivants :

où le terme d'interaction β6 était l'estimation d'intérêt. Dans les modèles avec une interaction sexuelle significative, nous avons calculé la même analyse (Eq. 3 sans sexe) chez les hommes et les femmes séparément.

Pour tester la contribution cumulative des CVRF à la microstructure de la MW, nous avons effectué les mêmes étapes (3 à 5 mais sans regroupement des voies) avec le score aCVRF. Nous avons ensuite répété la même analyse (3 à 5 sur les CVRF et aCVRF individuels) avec six covariables supplémentaires : niveau d'éducation, risque d'ApoE, TDM atypique et mélancolique récent, MVPA et consommation d'alcool. Étant donné que la taille de l'échantillon a été considérablement réduite en raison de données manquantes sur les covariables, nous avons également effectué 3 à 5 sans les covariables supplémentaires, mais sur le sous-ensemble de participants avec des données complètes sur les covariables, pour permettre la comparaison entre les résultats du modèle avec et sans covariables supplémentaires.

De plus, nous avons testé les effets d'interaction entre les covariables supplémentaires et les CVRF :

où CVRF était l'un des six CVRF ou aCVRF, la covariable était l'une des six covariables supplémentaires et β7 l'estimation d'intérêt.

Pour l'analyse de la graine GM et de la région cible, nous avons effectué l'étape 3 en remplaçant les estimations de parcelles par les valeurs régionales GM comme résultat, de manière itérative avec les six CVRF et l'aCVRF. Compte tenu des interactions sexuelles trouvées avec l'IMC et le WHR dans la MW, nous avons séparé les participants masculins et féminins pour les analyses de ces deux CVRF.

En tant qu'analyse post-hoc des interactions sexuelles avec un IMC et un WHR élevés dans la prédiction des valeurs MTsat, nous avons étudié un éventuel rôle de confusion des facteurs liés au mode de vie - MVPA et consommation d'alcool - et leur interaction avec le sexe :

où le mode de vie était l'APMV ou la consommation d'alcool et β1(7) et β8(8) les estimations d'intérêt.

Nous avons également testé le modèle décrit dans l'Eq. 6 séparément chez les hommes et les femmes où le CVRF était un IMC élevé ou un WHR élevé et la covariable était l'APMV.

En tant qu'analyse post-hoc des tailles d'effet relativement importantes observées dans les associations de diabète, nous avons étudié ces associations dans des modèles ajustés pour tous les autres CVRF :

où β1 était la principale estimation d'intérêt, mais β2-6 sont également rapportés à des fins de comparaison.

Pour toutes les analyses, nous avons corrigé les comparaisons multiples entre les secteurs, les cartes et les CVRF à l'aide de la correction du taux de fausses découvertes (FDR)101. Le seuil alpha a été fixé à 0,05 sur les valeurs p corrigées par FDR.

De plus amples informations sur la conception de la recherche sont disponibles dans le résumé des rapports sur le portefeuille Nature lié à cet article.

Les données de la cohorte CoLaus|PsyCoLaus utilisées dans cette étude ne peuvent pas être entièrement partagées car elles contiennent des informations potentiellement sensibles sur les patients. Comme discuté avec l'autorité compétente, la Commission d'éthique de la recherche du Canton de Vaud, le transfert ou le partage direct de ces données constituerait une violation de la législation suisse visant à protéger les droits personnels des participants. Des données non identifiables au niveau individuel sont disponibles pour les chercheurs intéressés, qui répondent aux critères d'accès au partage de données confidentielles, du CoLaus Datacenter (CHUV, Lausanne, Suisse). Les instructions pour accéder aux données CoLaus utilisées dans cette étude sont disponibles sur https://www.colaus-psycolaus.ch/professionals/how-to-collaborate/.

Le code utilisé pour l'analyse statistique est disponible sur GitLab : https://gitlab.com/otrofimo/brainlaus_cvrf_wm. L'analyse a été effectuée à l'aide des packages python 3.8.8 pandas 1.2.4, numpy 1.20.1, statsmodels 0.12.2 et scipy 1.6.2.

Jorgensen, DR et al. Une approche des neurosciences de la population pour l'étude de la maladie des petits vaisseaux cérébraux dans la quarantaine et la fin de la vie : une revue invitée. Suis. J. Physiol.-Cœur Physiol circulatoire. 314, H1117–H1136 (2018).

Article CAS Google Scholar

Prins, ND & Scheltens, P. Hyperintensités de la matière blanche, troubles cognitifs et démence : une mise à jour. Nat. Rév. Neurol. 11, 157-165 (2015).

Article PubMed Google Scholar

Alber, J. et al. Hyperintensités de la substance blanche dans les contributions vasculaires aux troubles cognitifs et à la démence (VCID) : lacunes dans les connaissances et opportunités. Démence d'Alzheimer.: Trad. Rés. Clin. Interventions 5, 107–117 (2019).

Article Google Scholar

Brugulat-Serrat, A. et al. Modèles d'hyperintensités de la substance blanche associées à la cognition chez les individus d'âge moyen en bonne santé cognitive. Comportement d'imagerie cérébrale. 14, 2012-2023 (2020).

Article PubMed Google Scholar

ter Telgte, A. et al. Maladie des petits vaisseaux cérébraux : d'une perspective focale à une perspective globale. Nat. Rév. Neurol. 14, 387–398 (2018).

Article PubMed Google Scholar

Zeestraten, EA et al. La modification des marqueurs IRM multimodaux prédit le risque de démence dans la maladie des petits vaisseaux cérébraux. Neurologie 89, 1869–1876 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Lambert, C. et al. Identification de la démence vasculaire préclinique dans la maladie symptomatique des petits vaisseaux à l'aide de l'IRM. NeuroImage : Clin. 19, 925–938 (2018).

Article PubMed Google Scholar

van der Flier, WM & Scheltens, P. Amsterdam Dementia Cohort : effectuer des recherches pour optimiser les soins. JAD 62, 1091–1111 (2018).

Article PubMed Google Scholar

Cox, SR et al. Associations entre les facteurs de risque vasculaire et les indices d'IRM cérébrale dans UK Biobank. EUR. Coeur J. 40, 2290-2300 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Cox, SR et al. Vieillissement et structure de la substance blanche du cerveau chez 3 513 participants à la biobanque britannique. Nat. Commun. 7, 13629 (2016).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Isaac Tseng, W.-Y. et coll. Différences microstructurales dans les voies de la substance blanche entre le milieu et la fin de l'âge adulte : une étude par IRM de diffusion sur 7 167 participants à la biobanque britannique. Neurobiol. 98 ans, 160-172 (2021).

Article PubMed Google Scholar

Haller, S. et al. Les hyperintensités cérébrales T2/FLAIR de la substance blanche correspondent-elles à la perte de myéline dans le vieillissement normal ? Une étude de corrélation radiologique-neuropathologique. Acta Neuropathol. Commun. 1, 14 (2013).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Maillard, P. et al. Les hyperintensités de la substance blanche et leur pénombre se situent le long d'un continuum de lésions dans le cerveau vieillissant. Coup 45, 1721–1726 (2014).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Williams, OA et al. La segmentation de l'image du tenseur de diffusion du cerveau fournit une mesure unique de la gravité de la maladie cérébrale des petits vaisseaux liée au changement cognitif. NeuroImage : Clin. 16, 330–342 (2017).

Article PubMed Google Scholar

Mendez Colmenares, A. et al. Plasticité de la substance blanche chez les personnes âgées en bonne santé : les effets de l'exercice aérobie. NeuroImage 239, 118305 (2021).

Article PubMed Google Scholar

Operto, G. et al. Effet interactif de l'âge et de la charge allélique APOE-ε4 sur la teneur en myéline de la substance blanche chez des sujets d'âge moyen cognitivement normaux. NeuroImage : Clin. 24, 101983 (2019).

Article PubMed Google Scholar

Glasser, MF et al. Correction empirique du biais de champ de transmission des cartes de myéline T1w/T2w. NeuroImage 258, 119360 (2022).

Article Google Scholar

Jones, DK, Knösche, TR & Turner, R. Intégrité de la matière blanche, nombre de fibres et autres erreurs : les choses à faire et à ne pas faire en IRM de diffusion. NeuroImage 73, 239–254 (2013).

Article PubMed Google Scholar

Alexander, DC, Dyrby, TB, Nilsson, M. & Zhang, H. Imagerie de la microstructure cérébrale avec IRM de diffusion : aspect pratique et applications. RMN Biomed. 32, e3841 (2019).

Article PubMed Google Scholar

Weiskopf, N., Edwards, LJ, Helms, G., Mohammadi, S. & Kirilina, E. Imagerie par résonance magnétique quantitative de l'anatomie du cerveau et de l'histologie in vivo. Nat. Rév. Phys. 3, 570–588 (2021).

Article CAS Google Scholar

Zhang, H., Schneider, T., Wheeler-Kingshott, CA et Alexander, DC NODDI : dispersion pratique de l'orientation des neurites in vivo et imagerie de densité du cerveau humain. NeuroImage https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.03.072 (2012).

Piredda, GF, Hilbert, T., Thiran, J. & Kober, T. Sonder le contenu en myéline du cerveau humain avec l'IRM : une revue. Magn. Réson. Méd. 85, 627–652 (2021).

Article CAS PubMed Google Scholar

Castella, R. et al. Contrôle des niveaux d'artefacts de mouvement dans les images IRM en suspendant l'acquisition de données pendant les périodes de mouvement de la tête. Magn. Réson. Méd. https://doi.org/10.1002/mrm.27214 (2018).

Trofimova, O. et al. Les propriétés des tissus cérébraux relient les facteurs de risque cardiovasculaire, l'humeur et les performances cognitives dans la cohorte épidémiologique CoLaus|PsyCoLaus. Neurobiol. Vieillissement 102, 50–63 (2021).

Article PubMed Google Scholar

Wasserthal, J., Neher, P. & Maier-Hein, KH TractSeg - Segmentation rapide et précise des voies de la substance blanche. NeuroImage https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.07.070 (2018).

Salvadó, G. et al. Schémas spatiaux des hyperintensités de la substance blanche associées aux facteurs de risque de la maladie d'Alzheimer dans une cohorte d'âge moyen en bonne santé cognitive. Rés. Alzheimer. Là. 11, 12 (2019).

Article Google Scholar

Scharf, EL et al. Santé cardiométabolique et progression longitudinale de l'hyperintensité de la substance blanche : l'étude Mayo Clinic of Aging. Course 50, 3037–3044 (2019).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Wassenaar, TM, Yaffe, K., van der Werf, YD & Sexton, CE Associations entre les facteurs de risque modifiables et la matière blanche du cerveau vieillissant : aperçu des études d'imagerie du tenseur de diffusion. Neurobiol. 80 ans, 56–70 ans (2019).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Kullmann, S. et al. Modifications spécifiques de la microstructure des tissus de la substance blanche associées à l'obésité. NeuroImage 125, 36–44 (2016).

Article PubMed Google Scholar

Mancini, M. et al. Une méta-analyse interactive des biomarqueurs IRM de la myéline. eLife 9, e61523 (2020).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Stillman, CM, Cohen, J., Lehman, ME & Erickson, KI Médiateurs de l'activité physique sur la fonction neurocognitive : une revue à plusieurs niveaux d'analyse. Devant. Hum. Neurosci. 10, 626 (2016).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Bashir, S. et al. L'exercice physique maintient le cerveau connecté en augmentant l'intégrité de la substance blanche chez les témoins sains. Médecine 100, e27015 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Wang, M., Norman, JE, Srinivasan, VJ & Rutledge, JC Déterminants métaboliques, inflammatoires et microvasculaires de la maladie de la substance blanche et du déclin cognitif. Suis. J. Neurodegener. Dis. 5, 171-177 (2016).

PubMed PubMed Central Google Scholar

Dumont, M. et al. L'eau libre dans la substance blanche différencie MCI et AD des sujets témoins. Devant. Neurosciences vieillissantes. 11, 270 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Smith, EE, Schneider, JA, Wardlaw, JM & Greenberg, SM Microinfarctus cérébraux : les lésions invisibles. Lancette Neurol. 11, 272-282 (2012).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

van Veluw, SJ et al. Détection, facteurs de risque et conséquences fonctionnelles des micro-infarctus cérébraux. Lancette Neurol. 16, 730–740 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Simon, MJ & Iliff, JJ Régulation du flux de liquide céphalo-rachidien (LCR) dans les maladies neurodégénératives, neurovasculaires et neuroinflammatoires. Biochim. Biophys Acta (BBA) - Mol. Base Dis. 1862, 442–451 (2016).

Article CAS Google Scholar

Suzuki, H. et al. La microstructure anormale de la substance blanche du cerveau est associée à la fois à la pré-hypertension et à l'hypertension. PLoS ONE 12, e0187600 (2017).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Hase, Y., Horsburgh, K., Ihara, M. et Kalaria, RN Dégénérescence de la substance blanche dans les démences vasculaires et autres liées au vieillissement. J. Neurochem. 144, 617–633 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Piguet, O. et al. Perte de matière blanche dans le vieillissement en bonne santé : une analyse post-mortem. Neurobiol. 30 ans, 1288-1295 (2009).

Article CAS PubMed Google Scholar

Poulakis, K. et al. Détérioration longitudinale de l'intégrité de la substance blanche : hétérogénéité dans la population vieillissante. Cerveau Commun. 3, fcaa238 (2021).

Kharabian Masouleh, S. et al. Les réseaux structurels de matière grise sont associés à des facteurs de risque cardiovasculaire chez les personnes âgées en bonne santé. J. Cereb. Débit sanguin. Métab. 38, 360–372 (2018).

Article PubMed Google Scholar

Slater, DA et al. Évolution de la microstructure des voies de la substance blanche tout au long de la vie. Hum. Cartographie du cerveau. https://doi.org/10.1002/hbm.24522 (2019).

Douaud, G. et al. Un réseau cérébral commun relie le développement, le vieillissement et la vulnérabilité aux maladies. Proc. Natl Acad. Sci. États-Unis 111, 17648–17653 (2014).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Buyanova, IS & Arsalidou, M. Myélinisation de la substance blanche cérébrale et relations avec l'âge, le sexe et la cognition : une revue sélective. Devant. Hum. Neurosci. 15, 662031 (2021).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Lebel, C., Treit, S. & Beaulieu, C. Un examen de l'IRM de diffusion du développement typique de la substance blanche de la petite enfance au jeune âge adulte. RMN Biomed. 32, e3778 (2019).

Article PubMed Google Scholar

Metzler-Baddeley, C. et al. Les lésions gliales de la substance blanche du Fornix provoquent des lésions de la substance grise de l'hippocampe au cours du déclin limbique dépendant de l'âge. Sci. Rep. 9, 1060 (2019).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Traka, M. et al. Un modèle génétique de souris de démyélinisation envahissante du système nerveux central à l'âge adulte avec une remyélinisation robuste. Cerveau 133, 3017–3029 (2010).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Pohl, HBF et al. La mort génétiquement induite des cellules oligodendrocytes adultes est associée à une faible clairance de la myéline, à une remyélinisation réduite et à des dommages axonaux. J. Neurosci. 31, 1069-1080 (2011).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Licht-Mayer, S. et al. La réponse axonale améliorée des mitochondries à la démyélinisation offre une neuroprotection : implications pour la sclérose en plaques. Acta Neuropathol. 140, 143-167 (2020).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ropele, S. et al. L'impact des facteurs de risque sexuels et vasculaires sur les modifications des tissus cérébraux avec le vieillissement : résultats de l'imagerie par transfert de magnétisation de l'étude autrichienne sur la prévention des accidents vasculaires cérébraux. Suis. J. Neuroradiol. 31, 1297-1301 (2010).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Opel, N. et al. Anomalies structurelles cérébrales dans l'obésité : relation avec l'âge, le risque génétique et les troubles psychiatriques courants : preuves par méga-analyse univariée et multivariée incluant 6420 participants du groupe de travail ENIGMA MDD. Mol. Psychiatrie https://doi.org/10.1038/s41380-020-0774-9 (2020).

Subramaniapillai, S. et al. Associations spécifiques au sexe et à l'âge entre le risque cardiométabolique et l'âge du cerveau de la substance blanche dans la cohorte UK Biobank. Hum. Cartographie du cerveau. 43, 3759–3774 (2022).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Kaess, BM et al. Le rapport de la graisse viscérale à la graisse sous-cutanée, une mesure de la distribution de la graisse corporelle, est un corrélat unique du risque cardiométabolique. Diabetologia 55, 2622–2630 (2012).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Abraham, TM, Pedley, A., Massaro, JM, Hoffmann, U. & Fox, CS Association entre les dépôts adipeux viscéraux et sous-cutanés et les facteurs de risque de maladies cardiovasculaires incidentes. Circulation 132, 1639–1647 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Metzler-Baddeley, C. et al. Effets spécifiques au sexe de l'adiposité centrale et des marqueurs inflammatoires sur la microstructure limbique. NeuroImage 189, 793–803 (2019).

Article PubMed Google Scholar

Goyal, MS et al. Jeunesse métabolique persistante dans le cerveau féminin vieillissant. Proc. Natl Acad. Sci. États-Unis 116, 3251–3255 (2019).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Huang, T. et al. Différences entre les sexes dans les associations de l'apnée obstructive du sommeil avec des facteurs épidémiologiques. EUR. Respir. J. 51, 1702421 (2018).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Simpson, L. et al. Différences entre les sexes dans l'association de la distribution régionale des graisses avec la gravité de l'obstruction. Dormir. Apnée. Dormir. 33, 467–474 (2010).

Google Scholar PubMed

Clayton, JA Application de la nouvelle politique SABV (sexe en tant que variable biologique) à la recherche et aux soins cliniques. Physiol. Comportement 187, 2–5 (2018).

Article CAS PubMed Google Scholar

Shansky, RM & Murphy, AZ Considérer le sexe comme une variable biologique nécessitera un changement global dans la culture scientifique. Nat. Neurosci. 24, 457–464 (2021).

Article CAS PubMed Google Scholar

Nunes, PV et al. Facteurs associés au volume cérébral dans la dépression majeure chez les personnes âgées sans démence : résultats d'une vaste étude d'autopsie : facteurs associés au volume cérébral dans la dépression majeure. Int. J. Geriatr. Psychiatrie 33, 14–20 (2018).

Article PubMed Google Scholar

Meurs, M. et al. Les associations de la dépression et de l'hypertension avec les volumes cérébraux : indépendantes ou interactives ? NeuroImage : Clin. 8, 79–86 (2015).

Article PubMed Google Scholar

de Leeuw, F.-E. et coll. Interaction entre l'hypertension, l'apoE et les lésions cérébrales de la substance blanche. Course 35, 1057-1060 (2004).

Article PubMed Google Scholar

Willey, JZ et al. Composants du profil lipidique et maladie cérébrovasculaire subclinique dans l'étude Northern Manhattan. Cérébrovasculaire. Dis. 37, 423–430 (2014).

Article CAS PubMed Google Scholar

Cabeza, R. et al. Entretien, réserve et compensation : les neurosciences cognitives du vieillissement en bonne santé. Nat. Rév. Neurosci. 19, 701–710 (2018).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Chen, Y. et al. Les impacts positifs de l'éducation précoce sur la cognition, les activités de loisirs et la structure cérébrale dans le vieillissement en bonne santé. 11 ans, 4923–4942 (2019).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Stern, Y. et al. Livre blanc : définir et étudier la réserve cognitive, la réserve cérébrale et l'entretien du cerveau. Démence d'Alzheimer. 16, 1305-1311 (2020).

Article Google Scholar

Pillai, JA et al. L'éducation supérieure n'est pas associée à une plus grande épaisseur corticale dans les zones cérébrales liées à l'alphabétisation ou à l'intelligence dans le vieillissement normal ou une déficience cognitive légère. J.Clin. Exp. Neuropsychol. 34, 925–935 (2012).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Walhovd, KB et al. L'éducation et le revenu montrent des relations hétérogènes avec les différences cérébrales et cognitives tout au long de la vie dans les cohortes européennes et américaines. Cortex cérébral https://doi.org/10.1093/cercor/bhab248 (2021).

Nyberg, L. et al. Le niveau d'instruction n'influence pas le vieillissement cérébral. Proc. Natl Acad. Sci. États-Unis 118, e2101644118 (2021).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Rutten-Jacobs, LCA et al. Étude génétique de l'intégrité de la substance blanche dans la biobanque britannique (N = 8448) et le chevauchement avec les accidents vasculaires cérébraux, la dépression et la démence. Course 49, 1340-1347 (2018).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Sargurupremraj, M. et al. Génomique des maladies des petits vaisseaux cérébraux et ses implications tout au long de la vie. Nat. Commun. 11, 6285 (2020).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zhao, B. et al. Variation génétique commune influençant la microstructure de la substance blanche humaine. Sciences 372, eabf3736 (2021).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Verhaaren, BFJ et al. Étude d'association multiethnique à l'échelle du génome des hyperintensités cérébrales de la substance blanche sur IRM. Circ. Cardiovasculaire. Genet. 8, 398–409 (2015).

Article CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Firmmann, M. et al. L'étude CoLaus : une étude basée sur la population pour étudier l'épidémiologie et les déterminants génétiques des facteurs de risque cardiovasculaire et du syndrome métabolique. BMC Cardiovasc. Désordre. 8, 6 (2008).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Preisig, M. et al. L'étude PsyCoLaus : méthodologie et caractéristiques de l'échantillon d'une enquête en population sur les troubles psychiatriques et leur association avec des facteurs de risque génétiques et cardiovasculaires. BMC Psychiatry 9, 9 (2009).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Mélie-Garcia, L. et al. Réseaux de covariance de la myéline. Hum. Cartographie du cerveau. https://doi.org/10.1002/hbm.23929 (2018).

Lutti, A., Hutton, C., Finsterbusch, J., Helms, G. & Weiskopf, N. Optimisation et validation de méthodes de cartographie du champ d'émission radiofréquence à 3T. Magn. Réson. Méd. https://doi.org/10.1002/mrm.22421 (2010).

Lutti, A. et al. Cartographie robuste et rapide du cerveau entier du champ de transmission RF B1 à 7T. PLoS ONE https://doi.org/10.1371/journal.pone.0032379 (2012).

Helms, G., Dathe, H., Kallenberg, K. & Dechent, P. Cartes haute résolution du transfert de magnétisation avec correction inhérente pour l'inhomogénéité RF et la relaxation T1 obtenues à partir de l'IRM FLASH 3D. Magn. Réson. Méd. https://doi.org/10.1002/mrm.21732 (2008).

Weiskopf, N. et al. Cartographie quantitative multiparamètres de R1, PD*, MT et R2* à 3T : une validation multicentrique. Devant. Neurosci. https://doi.org/10.3389/fnins.2013.00095 (2013).

Lutti, A. et al. Restaurer la validité statistique dans les analyses de groupe de données IRM corrompues par le mouvement. Hum. Cartographie du cerveau. 43, 1973-1983 (2022).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Helms, G. & Dechent, P. Augmentation du SNR et réduction des distorsions en faisant la moyenne de plusieurs signaux d'écho à gradient dans l'imagerie FLASH 3D du cerveau humain à 3T. J. Magn. Réson. Imagerie 29, 198-204 (2009).

Article PubMed Google Scholar

Lorio, S. et al. Nouveaux priors tissulaires pour une meilleure classification automatisée des structures cérébrales sous-corticales en IRM. Neuroimage 130, 157-166 (2016).

Article CAS PubMed Google Scholar

Tournier, J.-D. et coll. MRtrix3 : un cadre logiciel rapide, flexible et ouvert pour le traitement et la visualisation d'images médicales. NeuroImage 202, 116137 (2019).

Article PubMed Google Scholar

Veraart, J. et al. Débruitage de l'IRM de diffusion à l'aide de la théorie des matrices aléatoires. NeuroImage https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.08.016 (2016).

Kellner, E., Dhital, B., Kiselev, VG & Reisert, M. Suppression d'artefacts de sonnerie de Gibbs basée sur des décalages de sous-voxels locaux. Magn. Réson. Méd. https://doi.org/10.1002/mrm.26054 (2016).

Andersson, JLR & Sotiropoulos, SN Une approche intégrée de la correction des effets hors résonance et du mouvement du sujet dans l'imagerie IRM de diffusion. NeuroImage https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.10.019 (2016).

Hutton, C. et al. Correction de distorsion d'image en IRMf : une évaluation quantitative. NeuroImage https://doi.org/10.1006/nimg.2001.1054 (2002).

Jeurissen, B., Tournier, J.-D., Dhollander, T., Connelly, A. & Sijbers, J. Déconvolution sphérique contrainte multi-tissus pour une meilleure analyse des données d'IRM de diffusion multi-coques. NeuroImage 103, 411–426 (2014).

Article PubMed Google Scholar

Raffelt, D. et al. Correction du champ de biais et normalisation de l'intensité pour l'analyse quantitative de la densité apparente des fibres. Proc. Intl. Soc. Mag. Réson. Méd. 26, 3541 (2017).

Google Scholar

Jeurissen, B., Leemans, A., Tournier, J.-D., Jones, DK & Sijbers, J. Enquête sur la prévalence des configurations de fibres complexes dans les tissus de la matière blanche avec imagerie par résonance magnétique de diffusion : Prévalence des voxels multifibres dans la MW. Hum. Cartographie du cerveau. 34, 2747-2766 (2013).

Article PubMed Google Scholar

Daducci, A. et al. Imagerie de microstructure accélérée par optimisation convexe (AMICO) à partir de données d'IRM de diffusion. NeuroImage https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.10.026 (2015).

Yan, Y., Balbastre, Y., Brudfors, M. & Ashburner, J. Étiquetage d'image basé sur la factorisation. Devant. Neurosci. 15, 818604 (2021).

Article PubMed Google Scholar

Organisation Mondiale de la Santé. Tour de taille et rapport taille-hanche : rapport d'une consultation d'experts de l'OMS, Genève, 8-11 décembre 2008. (Organisation mondiale de la Santé, 2011).

Nurnberger, JI Entretien diagnostique pour les études génétiques : justification, caractéristiques uniques et formation. Cambre. Gen. Psychiatry 51, 849 (1994).

Article PubMed Google Scholar

Association psychiatrique américaine. Manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux, quatrième édition, révision du texte (DSM-IV-TR). vol. 1 (Association américaine de psychiatrie, 2000).

Gubelmann, C., Antiochos, P., Vollenweider, P. & Marques-Vidal, P. Association des comportements et des modèles d'activité avec les facteurs de risque cardiovasculaire chez les adultes suisses d'âge moyen : l'étude CoLaus. Préc. Méd. Rep. 11, 31–36 (2018).

Article PubMed PubMed Central Google Scholar

Marques-Vidal, P. et al. Associations entre la consommation d'alcool et certaines cytokines dans un échantillon basé sur la population suisse (étude CoLaus). Athérosclérose 222, 245-250 (2012).

Article CAS PubMed Google Scholar

Benjamini, Y. & Hochberg, Y. Contrôler le taux de fausses découvertes : une approche pratique et puissante des tests multiples. Statistique JR. Soc. Ser. B (Methodol.) 57, 289–300 (1995).

Google Scholar

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Laboratoire de recherche en neuroimagerie LREN, Centre de recherche en neurosciences, Département des neurosciences cliniques, CHU de Lausanne et Université de Lausanne, Lausanne, Suisse

Olga Trofimova, Adeliya Latypova, Giulia DiDomenicantonio, Antoine Lutti, Ann-Marie G. de Lange, Ferath Kherif & Bogdan Draganski

Département de biologie computationnelle, Université de Lausanne, Lausanne, Suisse

Olga Trofimova

Institut Suisse de Bioinformatique, Lausanne, Suisse

Olga Trofimova

Département de psychologie, Université d'Oslo, Oslo, Norvège

Ann-Marie G. de Lange

Département de psychiatrie, Université d'Oxford, Oxford, Royaume-Uni

Ann-Marie G. de Lange

Département de psychologie, Université de Genève, Genève, Suisse

Matthieu Kliegel

Centre de soins primaires et de santé publique (Unisanté), Université de Lausanne, Lausanne, Suisse

Silvia Stringhini

Institut de médecine sociale et préventive, Hôpitaux universitaires de Lausanne, Lausanne, Suisse

Silvia Stringhini

Unité d'épidémiologie des populations, Division de médecine de premier recours, Hôpitaux universitaires de Genève et Faculté de médecine, Université de Genève, Genève, Suisse

Silvia Stringhini

Département de médecine, médecine interne, Hôpitaux universitaires de Lausanne et Université de Lausanne, Lausanne, Suisse

Pedro Marques-Vidal, Julien Vaucher & Peter Vollenweider

Centre de recherche en épidémiologie psychiatrique et psychopathologie, Département de psychiatrie, Hôpitaux universitaires de Lausanne et Université de Lausanne, Lausanne, Suisse

Marie-Pierre F. Strippoli & Martin Preisig

Département de neurologie, Institut Max-Planck des sciences cognitives et cérébrales humaines, Leipzig, Allemagne

Bogdan Draganski

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Conceptualisation par OT, MK, SS et BD Conception et méthodologie de l'étude par OT, A.-MGdL, FK et BD Acquisition des données IRM par GDD, A. Lutti, FK et BD Prétraitement des données IRM par OT, A. Latypova, GDD, A. Lutti et BD Prétraitement des autres données par PMV, JV, PV, MPFS et MP Analyse statistique par OT Visualisation des données par OT et BD Acquisition de financement par MK, SS et BD Tous les auteurs ont discuté des résultats et contribué à la rédaction et à la révision du manuscrit.

Correspondance à Bogdan Draganski.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

Communications Biology remercie les relecteurs anonymes pour leur contribution à la relecture par les pairs de ce travail. Rédacteur principal de la manipulation : Karli Montague-Cardoso. Les rapports des pairs examinateurs sont disponibles.

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Trofimova, O., Latypova, A., DiDomenicantonio, G. et al. Topographie des associations entre les facteurs de risque cardiovasculaire et la perte de myéline dans le cerveau humain vieillissant. Commun Biol 6, 392 (2023). https://doi.org/10.1038/s42003-023-04741-1

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Reçu : 24 octobre 2022

Accepté : 21 mars 2023

Publié: 10 avril 2023

DOI : https://doi.org/10.1038/s42003-023-04741-1

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