Comparison of Myelin Imaging Techniques in Ex Vivo Spinal Cord

La myéline est un matériau diélectrique qui entoure l'axone des neurones, et qui permet une transmission plus rapide des influx nerveux. La perte de myéline peut avoir de graves conséquences, allant d'interruptions mineures jusqu'à l'arrêt total de la propagation des influx nerveux dans le cas de maladies neurodégénératives telles la sclérose en plaque et la maladie de Parkinson. Présentement, il existe un débat au sein de la communauté d'imagerie de la myéline à savoir quel biomarqueur basé sur l'imagerie par résonance magnétique (IRM) possède la meilleure précision, sensibilité et spécificité à la myéline. Dans ce travail, nous comparons plusieurs techniques d'imagerie de la myéline qui sont basées sur l'IRM (quantitative magnetization transfer imaging, myelin water imaging, and proton density imaging) en évaluant leur reproductibilité et leur concordance avec l'histologie haute résolution (<μm) de coupe transversale complète de la moelle épinière d'un rat, d'un chien et d'un humain. Alors qu'il y a des études qui se penchent sur la relation entre deux de ces méthodes et l'histologie, il s'agit, au meilleur de nos connaissances, de la toute première étude qui implémente et compare toutes ces méthodes à la fois dans le but de mieux comprendre les corrélations existant entre elles et d'évaluer leurs précision, sensibilité et spécificité à la myéline. Qualitativement, les contrastes étaient similaires et toutes les techniques possédaient des scan-rescan semblables en plus de corréler avec l'histologie. Étonnamment, les corrélations voxelwise entre les différentes mesures de myéline étaient presque aussi élevées que celles entre les scan-rescan. La corrélation diminue seulement lorsque la matière blanche est considérée, ce qui pourrait être dû à la faible plage dynamique de myéline dans la matière blanche à des effets de pénétration des fixatifs dans les tissus et à des problèmes de focus et de stabilité de la microscopie à grand champ. En somme, nous concluons que les différentes techniques d'imagerie de la myéline explorées dans cette thèse possèdent une sensibilité à la myéline semblable. La corrélation avec l'histologie suggère que davantage de travail serait nécessaire pour déterminer le protocole optimal d'imagerie de la myéline. Cette étude a aussi mis en évidence des problèmes de calibration des mesures IRM. Ainsi que des problèmes de traitement de données qui ont impacté l'exactitude des mesures. Par exemple la mesure de la carte B1, des problèmes de spoiling ainsi que la variation des délais. Nous avons ainsi standardisé le traitement des données avec le développement de qMRILab qui intègre en plus des méthodes qMT, méthodes de mapping T1 et de cartes de champs. De plus, les données de la moelle épinière de chien présentées dans cette étude seront publiées en open source pour que n'importe qui puisse reproduire et tester ces méthodes et d'autres.

Abstract

Myelin is a dielectric material that wraps around the axons of nerve fibers to enable fast conduction of signals throughout the nervous system. Loss of myelin can cause anywhere from minor interruption to complete disruption of nerve impulses in a range of neurodegenerative diseases such as multiple sclerosis and Parkinson's disease. There is an ongoing debate in the myelin imaging community about which biomarker based on Magnetic Resonance Imaging (MRI) has the greatest precision, sensitivity and specificity to myelin. In this work, we implemented and compared several MRI-based myelin imaging techniques (quantitative magnetization transfer imaging, myelin water imaging, and proton density imaging) by evaluating their repeatability and their relation to large-scale histology in the ex vivo spinal cords of a rat, a dog, and a human. While there are studies investigating the relationship between pairs of them as well as with histology, to the best of our knowledge, this is the first study that implemented and compared all those methods at the same time to evaluate their reproducibility, precision, sensitivity and specificity to myelin. Qualitatively the contrasts were similar, and all techniques had comparable scan-rescan and correlations with histology. Surprisingly, the voxel-wise correlations between the various myelin measures were almost as high as the scan-rescan correlations. The correlations decreased when only white matter was considered, which could be due to the small dynamic range of the measurement, or due to artifacts related to the preparation and panoramic scanning of the tissue. We conclude that the myelin imaging techniques explored in this thesis exhibit similar specificity to myelin, yet the histological correlations suggest that more work is needed to determine the optimal myelin imaging protocol. The study also pointed out some potential miscalibrations during acquisitions as well as data processing that may lead to anywhere from minor to major impact on the accuracy of the results. These include B1 mapping, insufficient spoiling and variation of the predelay time. We have also standardized the data processing routines by upgrading qMTLab to qMRLab which adds several quantitative MR methods to the toolbox, such as standard T1 mapping and field mapping. In addition, the data of the dog spinal cord in this study will be published together with the analysis scripts to help the interested reader to reproduce the findings from this thesis.