27.01.2022
Bild 1: a) Gemessene Gehirnspektren eines Probanden mit den drei verschiedenen Inversionspulsen. b) Korrelation der Cramér-Rao Lower Bounds (CRLB) und der mit Hilfe der vorgestellten statis-tischen Methode (restricted maximum likelihood analysis, REML) bestimmten Standardabweichung der einzelnen Neurometaboliten in Prozent der bestimmten Konzentrationen für die Wiederholbarkeit (grau) und die Reproduzierbarkeit (magenta). Jeder Datenpunkt steht für einen Metaboliten: 1: Aspartat; 2: Gamma-Aminobuttersäure (GABA); 3: Glutamin; 4: Glutamat; 5: Glutathion; 6: myo-Inositol; 7: Laktat; 8: N-Acetyl Aspartat; 9: N-Acetyl-Aspaartyl-Glutamat; 10: total Cholin; 11: total Creatin; 12: Taurin; und 13: Phosphoethanolamin. c) mittlere Konzentrationen der Neurometaboliten in μmol/g zusammen mit den jeweils ermittelten Standardabweichung (schwarz) und den minimal-detektierbaren Unterschieden (grau).
Mit Magnetresonanzspektroskopie (MRS) können u.a. die Konzentrationen wichtiger Neurotransmitter im Gehirn nichtinvasiv bestimmt werden. Um das diagnostische Potenzial der Methode voll auszuschöpfen, ist es wichtig, die Unsicherheiten der gemessenen Metabolitkonzentrationen gut zu kennen, da sonst statistische Schwankungen der Messgröße leicht als echte biologische Unterschiede fehlinterpretiert werden können. In der MRS ist es bisher üblich, sogenannte Cramér-Rao Lower Bounds als Messunsicherheit anzunehmen. Diese geben aber lediglich eine Abschätzung der unteren Grenze der Messunsicherheit an, unter der Annahme, dass das verwendete Quantifizierungsmodell korrekt und die Parameter gut gewählt sind. Eine wirkliche Standardabweichung kann in aller Regel nicht angegeben werden, da aufgrund von Zeit- und Kostenlimitationen Messungen an Patienten nicht mehrfach durchgeführt werden können.
In der Veröffentlichung "Assessment of measurement precision in single-voxel spectroscopy at 7 T: Toward minimal detectable changes of metabolite concentrations in the human brain in vivo" die in der Märzausgabe 2022 des Journals Magnetic Resonance in Medicine erscheint, wird darum ein Studiendesign und ein statistisches Rahmenwerk vorgestellt, das es ermöglicht reale Standardabweichungen von Neurometabolitkonzentrationen zu bestimmen, die mit MRS in vivo gemessen wurden. Der vorgestellte Rahmen wurde angewandt auf In-vivo-Messungen an einem 7T-MR-Scanner, bei denen die Konzentrationen von Neurometaboliten mithilfe verschiedener Varianten der Lokalisierungstechnik SPECIAL (SPin ECho full Intensity Acquired Localization) bestimmt wurden. Neun gesunde Proband:innen wurden insgesamt je viermal mit dem gleichen Messprotokoll untersucht. Durch Variation der Zeitabstände zwischen den Messungen konnten die Wiederholbarkeit und die Reproduzierbarkeit der Daten getrennt untersucht werden. Im Ergebnis korrelierten für alle betrachteten Metaboliten die realen Unsicherheiten für die Reproduzierbarkeit einer Konzentrationsbestimmung recht gut mit den jeweiligen Cramér-Rao Lower Bounds, lagen allerdings durchweg um etwa einen Faktor zwei bis drei über diesen Einzelmessungsunsicherheiten.
Das beschriebene Studiendesign kann leicht auf andere Scanner und Messtechniken übertragen werden. Es ermöglicht die Abschätzung statistischer Varianzen in klinischen Studien und hilft damit, Fehlinterpretationen statistischer Schwankungen zu reduzieren. Zeitgleich mit der Publikation wurden sowohl die erzeugten Daten als auch der verwendete Algorithmus in Open-Source-Datenbanken veröffentlicht.
Der Artikel wurde zum "Editor's Pick" der Märzausgabe 2022 des Journals gewählt.
https://doi.org/10.1002/mrm.29034
Ansprechpartner:
Ariane Fillmer, 8.1, E-Mail: 
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