Principe de la résonance magnétique nucléaire Resultats & Discussion

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1 Principe de la résonance magnétique nucléaire Resultats & Discussion
Mesure du coefficient de diffusion de métabolites cérébraux par spectroscopie RMN J.Valette1, L.Besret2, F.Boumezbeur1, P.Hantraye1,2, G.Bloch1, V.Lebon1 1CEA-SHFJ, Orsay, France, 2CNRS URA2210-SHFJ, Orsay, France Introduction Depuis plusieurs années l’Imagerie par Résonance Magnétique Nucléaire permet d’obtenir des images du cerveau représentant le coefficient de diffusion de l’eau dans les tissus cérébraux. Cette technique d’imagerie de diffusion a conduit, entre autres, au développement du “ fiber tracking ” (identification des faisceaux de fibres dans le cerveau). Elle peut également être utilisée pour mesurer des variations du coefficient de diffusion de l’eau au cours de processus neurodégénératifs. Cependant, l’eau étant présente dans tous les compartiments du cerveau, la mesure de sa diffusion apporte éventuellement une information structurelle, mais aucune information sur le fonctionnement des neurones. La spectroscopie RMN permet, en revanche, de détecter de nombreux métabolites cérébraux, et il est possible de mesurer leur coefficient de diffusion en pondérant leur signal RMN en diffusion. Parmi les métabolites cérébraux, le glutamate présente un intérêt majeur, puisqu’il est le principal neurotransmetteur excitateur du cerveau. Dans ce travail, le coefficient de diffusion du glutamate et d’autres métabolites a été mesuré dans le cerveau de macaque sain sur un système corps entier à 3T (fig. 1a, Bruker, Ettlingen, Allemagne), afin de valider nos choix méthodologiques et de disposer de valeurs contrôles. Principe de la résonance magnétique nucléaire En présence d’un champ magnétique statique B0, certains noyaux atomiques vont interagir avec B0 (noyaux possédant un spin  0 comme l’hydrogène 1H). Ceci se traduit par l’apparition de 2 niveaux d’énergie d’interaction (levée de dégénérescence). Une description vectorielle du phénomène traduit l’orientation des spins selon 2 directions : parallèle à B0 (énergie d’interaction minimale) et antiparallèle à B0 (énergie d’interaction maximale). La distribution des spins selon les 2 niveaux obéissant à une statistique de Boltzmann, une majorité des spins se trouve dans la direction parallèle à B0, ce qui se traduit par l’apparition d’un moment magnétique macroscopique M parallèle à B0. L’application d’un champ radiofréquence entraîne le basculement de M dans le plan perpendiculaire à B0. L’aimantation va ensuite précesser autour de B0 tout en regagnant son état d’équilibre. La fréquence de précession  d’un spin, appelée fréquence de résonance dépend avant tout du type de noyaux (1H, 13C, 15N, 17O…) et du champ B0 (relation de proportionnalité =γB0). Pour un type de noyau donné,  est légèrement modulée par la position du noyau dans la molécule. En effet, en raison de l’écrantage de B0 par le nuage électronique, tous les 1H d’une même molécule ne «voient» pas strictement le même B0. Chaque molécule a ainsi une signature fréquentielle qui lui est propre. Un spectre RMN représente la superposition de toutes ces contributions fréquentielles. 1 cm Fig 1. a: Système RMN corps-entier à 3 Tesla du CEA. b: Image RMN du cerveau de singe. La région où est effectuée la mesure de diffusion (voxel spectroscopique) est indiquée en bleu a b La diffusion en RMN La mesure de la diffusion par RMN est rendue possible grâce à l’utilisation d’un gradient de champ magnétique. Ce gradient de diffusion (Gd) superpose à B0 un champ magnétique de même direction, mais dont l’intensité dépend de la position r dans l’espace : B=B0+ Gdr. Pour mesurer le coefficient de diffusion, Gd est appliqué sur une durée . Essentiellement, le système évolue ensuite pendant la durée , puis Gd est appliqué une nouvelle fois pendant la durée . La distance moyenne parcourue pendant  par un ensemble de molécules identiques est liée au coefficient de diffusion D de cette molécule par la relation (r-r0)(r-r0)=6D. L’effet du gradient de diffusion est de “ déphaser ” le signal de chaque molécule, selon la distance qu’elle parcourt pendant la durée de diffusion . L’ensemble des ces déphasages individuels conduit statistiquement à une atténuation du signal qui prend la forme : où b est égal à (γGd)²(-/3) et où S0 est l’intensité du signal quand les gradients de diffusion ne sont pas appliqués. Une interpolation linéaire de ln(S/S0) en fonction de b permet donc de déterminer le coefficient de diffusion d’une molécule donnée. Si en fait, la molécule considérée est répartie en plusieurs compartiments ayant chacun un coefficient de diffusion propre, on peut quand même déterminer un coefficient apparent de diffusion (“apparent diffusion coefficient”, ADC) qui traduira un comportement moyen. Matériels & méthodes La séquence RMN utilisée a tout d’abord été optimisée in vivo afin d’obtenir le meilleur signal possible pour le glutamate. Deux macaques ont été anesthésiés par une perfusion intraveineuse de propofol. Chaque macaque a été étudié deux fois séparément. Un voxel de 3.9 mL a été positionné au centre du cerveau, autour du striatum (fig. 1b). Les expériences de diffusion (TR=2.5s, 360 répétitions, OVS de type BISTRO, suppression de l’eau selon un schéma VAPOR) ont été acquises avec 6 différentes valeurs de b (bmax~3000 s/mm²). Les spectres obtenus ont été analysés par le logiciel LCModel [1], qui ajuste les spectres expérimentaux par une combinaison linéaire de spectres de base (comprenant les métabolites suivants : NAA, NAAG, glutamate, glutamine, lactate, myo-inositol, creatine, aspartate, taurine, succinate, choline et glucose) et permet ainsi de mesurer leur contribution respective, qui vont changer selon les valeurs de b. Resultats & Discussion La figure 2 montre un spectre acquis dans un cerveau de macaque, ainsi que la contribution du glutamate au signal total, déterminée par LCModel. L’ADC du glutamate, déterminé par régression linéaire (fig. 3), est de 0.180.01µm²/s chez le premier macaque, et 0.160.01µm²/s chez le deuxième. Ces valeurs sont plus élevées que celles déjà mesurées chez le rats (0.1120.002µm²/s, [2]). Cet écart peut être le résultat de différences inter-espèce et/ou de différences régionales de l ’ADC (nos mesures chez le singe sont sous-corticales). Le coefficient de diffusion de la créatine a été évalué à 0.080.03µm²/s, celui du NAA à 0.140.04µm²/s. Là aussi, les valeurs sont différentes de celles déterminées chez le rat (0.1200.005µm²/s et 0.1070.003µm²/s respectivement). Cette étude démontre la faisabilité de la mesure de l’ADC de métabolites dans un voxel de 3.9mL dans le cerveau de singe sur un aimant à corps entier. Les prochains développements incluent la mesure de l’ADC dans différentes régions du cerveau (corticales/sous-corticales). A plus long terme, ce travail devrait se révéler utile à l’exploration de processus neurodégénératifs au cours desquels des altérations du métabolisme ou de la compartimentation de métabolites (en particulier du glutamate) sont suspectées. Fig 3. Décroissance du signal du glutamate en fonction de la pondération en diffusion mesurée dans un cerveau de singe 3.0 2.0 1.0 Fig 2. Spectre RMN acquis pour b=1123 s/mm². La contribution au spectre du glutamate déterminée par LCModel est indiquée en rouge References [1] Provencher, Magn Reson Med, 30, 672, 1993 [2] Pfeuffer et al., J. Cereb Blood Flow Metab, 20, 736, 2000