Hipokampal Amigdala Geçiş Alanı Hacmi
Beynin karmaşık yapısı ve hacimsel özellikleri, insan bilişini, davranışını ve hastalıkları anlamak için temeldir. Bu yapılar arasında, hipokampüs hafıza oluşumu, öğrenme ve uzaysal navigasyonda kritik bir rol oynar. Limbik sistemin bir parçasıdır ve duygu ve hafıza ile ilgili amigdala gibi diğer yapılarla yakından etkileşim halindedir. Hipokampal-amigdala geçiş alanı, bu iki önemli beyin alanı arasındaki anatomik ve fonksiyonel arayüzü temsil eder. Hipokampüs ve ilgili alanlar da dahil olmak üzere belirli beyin bölgelerinin hacmindeki varyasyonlar, genetik faktörlerden etkilenen kantitatif özellikler olarak giderek daha fazla kabul görmektedir.[1]
Biyolojik Temel
Section titled “Biyolojik Temel”Araştırmalar, hipokampus hacminin yüksek oranda kalıtsal bir özellik olduğunu, yani bireyler arasındaki varyasyonunun önemli bir bölümünün genetik etkilere atfedilebileceğini göstermektedir.[2]Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), hipokampus ve temporal lob hacimlerindeki farklılıklarla ilişkili olan yaygın genetik varyantları veya Tek Nükleotid Polimorfizmlerini (SNP’ler) belirlemede etkili olmuştur.[3] Örneğin, bazı SNP’ler hipokampus hacmi ile ilişkilendirilmiştir ve bazı çalışmalar GRIN2B, RNF220, UTP20 ve KIAA0743 (aynı zamanda NRXN3 olarak da bilinir) gibi genlerle ilişkiler tespit etmiştir.[3]Bu genler, glutamat reseptör aktivitesi, metal bağlanması, hücre çoğalması ve akson kılavuzluğu dahil olmak üzere çeşitli sinirsel fonksiyonlarda rol oynar ve beyin yapısı gelişimi ve sürdürülmesinin altında yatan karmaşık biyolojik yolları gösterir.[3]
Klinik Önemi
Section titled “Klinik Önemi”Hipokampal hacimdeki değişiklikler, özellikle atrofi, çeşitli nörolojik ve psikiyatrik durumlar için önemli bir biyobelirteç görevi görür. Azalmış hipokampal hacim, başlangıç halindeki Alzheimer hastalığının erken bir göstergesi olarak kabul edilir.[2] ve hipokampal atrofiyi içeren kantitatif özellik analizi, bu nörodejeneratif bozukluk için yatkınlık genlerini belirlemeye yardımcı olur.[1]Ayrıca, hipokampal hacim azalmaları şizofreni, majör depresyon ve medial temporal lob epilepsisi dahil olmak üzere diğer ciddi durumlarda da gözlenmiştir.[2]Çalışmalar, sağlıklı yaşlı bireyler ile hafif bilişsel bozukluğu (MCI) ve Alzheimer hastalığı olan hastalar karşılaştırıldığında hipokampal hacimde önemli farklılıklar olduğunu göstermiştir.[3]
Sosyal Önemi
Section titled “Sosyal Önemi”Hipokampal-amigdala geçiş alanı hacminin ve bunun genetik temellerinin incelenmesi, derin bir sosyal öneme sahiptir. Beyin yapısını etkileyen genetik varyantları tanımlayarak, araştırmacılar bilişe ve nöropsikiyatrik hastalıklara katkıda bulunan yeni biyolojik mekanizmaları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır.[2]Bu bilgi, erken hastalık tespiti için öngörücü araçların geliştirilmesini kolaylaştırabilir, risk sınıflandırmasını iyileştirebilir ve Alzheimer hastalığı ve diğer hafıza bozuklukları gibi durumlar için hedefe yönelik tedavilerin oluşturulmasına rehberlik edebilir. Sonuç olarak, bu beyin bölgelerinin genetik ve hacimsel özelliklerinin daha derinlemesine anlaşılması, iyileştirilmiş hasta bakımına, etkilenen bireyler ve aileleri için yaşam kalitesinin artmasına ve bu zayıflatıcı hastalıkların toplumsal yükünün azalmasına yol açabilir.
Metodolojik ve İstatistiksel Değerlendirmeler
Section titled “Metodolojik ve İstatistiksel Değerlendirmeler”Hipokampal hacim üzerine yapılan mevcut genetik çalışmalar, görüntüleme araştırmaları için büyük ölçekli olmalarına rağmen, beyin görüntülemesi içermeyen tipik genom çapında ilişkilendirme çalışmalarından (GWAS) hala daha küçüktür.[3]Bu boyut farkı, hipokampal hacim üzerinde çok küçük etkileri olan genetik varyantları saptama gücünü doğal olarak sınırlar. Çalışmalar, varyansın %1’ini açıklayan varyantları belirlemek için yüksek gücü (%99,92) bildirirken, varyansın %0,5’ini açıklayan varyantlar için güç önemli ölçüde azalmıştır (%71,16).[2]Sonuç olarak, hipokampal hacim üzerinde ince etkileri olan çok sayıda gerçek genetik ilişki keşfedilmemiş olabilir ve bu da genetik yapısının eksik anlaşılmasına katkıda bulunur.
Ayrıca, bazı analizler P-değerlerinde anlamlı bir şişme olmadığını ve bunun da popülasyon tabakalaşması için etkili kontrolü gösterdiğini bildirmiş olsa da,[3] diğer çalışmalar belirli veri kümelerinde “ılımlı genomik enflasyona” dikkat çekmiştir.[4]Bu, kalıntı popülasyon tabakalaşmasının veya diğer ölçülmemiş karıştırıcı faktörlerin sonuçları hala etkileyebileceğini ve bazı bağlamlarda şişirilmiş etki büyüklüklerine veya yanlış pozitif bulgulara yol açabileceğini düşündürmektedir. Bulguları çalışmalar arasında tekrarlama zorluğu da bu sınırlamaları vurgulamaktadır; hipokampal hacim ile ilişkili olduğu daha önce belirlenen bazı tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) sonraki araştırmalarda tutarlı bir şekilde tekrarlanmamıştır.[3] bu da çeşitli ve bağımsız kohortlarda sağlam bir doğrulamaya duyulan ihtiyacın altını çizmektedir.
Fenotipik Tanım ve Ölçüm Zorlukları
Section titled “Fenotipik Tanım ve Ölçüm Zorlukları”Çalışmalar arasında hipokampus hacminin ölçümü, fenotipe heterojenlik katabilen metodolojik değişkenliğe tabidir. Farklı araştırma merkezleri, FMRIB’in Entegre Kayıt ve Segmentasyon Aracı (FIRST) ve FreeSurfer gibi çeşitli otomatik segmentasyon algoritmaları kullanmıştır.[2] Bu yazılım paketleri doğrulanmış olsa da, aralarındaki doğal farklılıklar, hacim ölçümlerinde tutarsızlıklara yol açabilir ve bu da istatistiksel gücü azaltıp yanlış negatif bulgu riskini artırabilir, tespit edilen ilişkileri geçersiz kılmasa bile.[5] Fenotip ekstraksiyonundaki bu tam standardizasyon eksikliği, doğrudan karşılaştırmaları ve meta-analizleri zorlaştırarak potansiyel olarak ince genetik etkileri maskeleyebilir.
Diğer önemli bir zorluk, genel beyin boyutunu uygun şekilde hesaba katmayı içerir. Hipokampus hacmi, toplam intrakraniyal hacim ile doğal olarak ilişkilidir ve genel kafa boyutunu etkileyen genetik varyantlar, alt bölgesel hacimleri dolaylı olarak etkileyebilir.[3] Çalışmalar rutin olarak intrakraniyal hacmi ayarlamış olsa da,[5] bu ilişkinin kesin doğası ve düzeltme için en uygun yöntem tartışma alanları olmaya devam etmektedir. Düzeltme seçimi, gözlemlenen korelasyonları ve genetik bir ilişkinin hipokampusa özgü olup olmadığı veya beyin morfolojisi üzerindeki daha geniş bir etkiyi yansıtıp yansıtmadığı yorumunu kritik bir şekilde değiştirebilir.[5] Ek olarak, bazı araştırmalar, hipokampus hacminin, belirli genetik etkileri tanımlamak için temporal lob hacmi gibi daha geniş ölçülerden daha az bilgilendirici bir fenotip olabileceğini öne sürmektedir,[3] bu da bulguların yorumlanmasını daha da karmaşık hale getirmektedir.
Genellenebilirlik ve Popülasyon Özgüllüğü
Section titled “Genellenebilirlik ve Popülasyon Özgüllüğü”Mevcut çalışmaların temel bir sınırlaması, Avrupa kökenli kohortlara ağırlıklı olarak odaklanılmasıdır. Bu genom çapında ilişkilendirme çalışmalarındaki katılımcıların büyük çoğunluğu, genellikle HapMap CEU gibi popülasyonlardan alınan, kendilerini Kafkasyalı olarak tanımlayan bireylerdi.[3], [4] Çok aşamalı tasarımların sonraki aşamalarında diğer atalara ait grupları dahil etmek için bazı çabalar gösterilmiş olsa da,[6] ilk keşif ve birincil analizler büyük ölçüde Avrupa popülasyonlarıyla sınırlı kalmıştır. Bu demografik dengesizlik, bulguların Avrupa kökenli olmayan bireylere genellenebilirliğini önemli ölçüde kısıtlamaktadır.
Çeşitli kohortların eksikliği, diğer atalara ait gruplara özgü genetik varyantların veya bu popülasyonlarda farklı etki büyüklüklerine veya frekanslara sahip varyantların tamamen gözden kaçırılabileceği anlamına gelir. Bu, yalnızca keşiflerin küresel uygulanabilirliğini sınırlamakla kalmaz, aynı zamanda hipokampus hacmini etkileyen genetik çeşitliliğin tüm spektrumunun anlaşılmasını da engeller. Temel bileşenler analizi gibi yöntemler kullanılarak popülasyon tabakalaşması için titiz istatistiksel kontroller uygulanmış olmasına rağmen,[2] bu yöntemler, farklı popülasyonlardaki karmaşık genetik mimari varyasyonlarını tam olarak yakalayamayabilir ve bu da bulguları tahmin ederken önyargılara veya kaçırılan ilişkilere yol açabilir.
Açıklanamayan Kalıtılabilirlik ve Fonksiyonel Boşluklar
Section titled “Açıklanamayan Kalıtılabilirlik ve Fonksiyonel Boşluklar”Hipokampus hacmi yüksek oranda kalıtılabilir bir özellik olmasına rağmen, çeşitli kohortlarda tahminler %62 ile %74 arasında değişmektedir.[2] mevcut GWAS bulguları tipik olarak bu genetik etkinin yalnızca mütevazı bir bölümünü açıklamaktadır. Hipokampus hacmi için genetik varyansın önemli bir kısmı açıklanamamaktadır.[6] bu durum genellikle “kayıp kalıtılabilirlik” olarak adlandırılır. Bu, nadir varyantlar, yapısal varyasyonlar veya karmaşık epistatik etkileşimler dahil olmak üzere çok sayıda başka genetik faktörün hipokampus hacmine katkıda bulunduğunu, ancak yaygın varyant GWAS tasarımları tarafından henüz tanımlanmadığını göstermektedir. Bu nedenle, hipokampus hacminin altında yatan eksiksiz genetik yapıya ilişkin mevcut anlayış eksiktir ve daha kapsamlı genomik yaklaşımlara duyulan ihtiyaca işaret etmektedir.
Ayrıca, çalışmalar belirli genetik varyantlar (örneğin, HMGA2 veya GRIN2B’de) ile hipokampus hacmi arasında istatistiksel ilişkileri başarıyla tanımlamış olsa da,[2] bu varyantların etkilerini nasıl gösterdiği ile ilgili kesin biyolojik mekanizmalar genellikle tam olarak açıklığa kavuşturulmamıştır. Araştırma öncelikle aditif genetik modellere dayalı ilişkileri tanımlamaktadır.[6], [7] ancak genlerin çevresel faktörlerle karmaşık etkileşimi de beyin gelişimi ve yapısı için çok önemlidir. Mevcut GWAS’lerin çoğu, gen-çevre etkileşimlerini kapsamlı bir şekilde modellememektedir ve çevresel maruziyetlerin hipokampus hacmi ile ilgili genetik yatkınlıkları nasıl değiştirebileceği veya tetikleyebileceğine dair anlayışta önemli bir boşluk bırakmaktadır. İstatistiksel ilişki ile fonksiyonel biyolojik anlayış arasındaki boşluğu kapatmak, gelecekteki araştırmalar için kritik bir alan olmaya devam etmektedir.
Varyantlar
Section titled “Varyantlar”Genetik varyasyonlar, hafıza, duygu ve bilişsel fonksiyonlar için kritik bir bölge olan hipokampal-amigdala geçiş alanı hacmi de dahil olmak üzere beyin yapısını etkilemede önemli bir rol oynar. Spesifik genler içinde veya yakınında bulunan çeşitli tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler), hipokampal hacimdeki varyasyonlara katkıda bulunan faktörler olarak tanımlanmıştır. Örneğin,HRK (pro-apoptotik bir proteini kodlayan), MSRB3(metiyonin sülfoksit redüktaz B3) veASTN2 (astrotaktin 2) gibi genlerdeki varyantlar, bu hayati beyin bölgesindeki farklılıklarla ilişkilendirilmiştir. 12q24 kromozomunda bulunan HRK geni ve 12q14’te bulunan MSRB3, genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında (GWAS) toplam hipokampal hacimle önemli ilişkilere sahip olduğu belirlenmiştir.[7] Özellikle, ASTN2, dentat girus’takiler de dahil olmak üzere nöronlarda ifade edilen bir hücre adezyon molekülüdür ve glial güdümlü nöronal göçte işlev gördüğü hipotezi öne sürülmektedir; ASTN2 intronundaki rs3891689 gibi varyantlar daha düşük hipokampal hacimle ilişkilidir.[7] rs77956314 ve rs7137149 , HRK ile ilişkili spesifik varyantlar ve rs11175781 ise MSRB3 ile ilişkili olsa da, bu SNP’ler gen ekspresyonunu veya protein fonksiyonunu etkileyebilir, böylece toplu olarak hipokampal boyutu belirleyen nöronal sağkalımı, onarımı veya gelişimsel süreçleri etkileyebilir.
Diğer genetik lokuslar da beyin hacminin karmaşık yapısına katkıda bulunur. Kodlama yapmayan RNA PARP11-AS1 (PARP11 Antisense RNA 1) ve arsenik metabolizmasında rol oynayan genler, BORCS7-ASMT (BORCS7-Arsin Metiltransferaz) ve AS3MT (Arsenik (+3 Oksidasyon Durumu) Metiltransferaz), sırasıyla rs10774183 ve rs77335224 gibi spesifik varyantlarla ilişkilidir. Bu spesifik varyantların hipokampal-amigdala geçiş alanı hacmi ile doğrudan ilişkileri karmaşık ve çok faktörlü olsa da,AS3MT gibi genler detoksifikasyon yollarındaki enzimatik rolleriyle bilinir ve bu da nörogelişimi ve genel beyin sağlığını dolaylı olarak etkileyebilir. Genetik çalışmalar, beyin yapıları üzerindeki genetik etkileri izole etmek için genellikle yaş, cinsiyet ve popülasyon tabakalaşması gibi faktörleri kontrol ederek bu tür ilişkileri belirlemek için geniş kohortlardan yararlanır.[2] Bu bulgular, nörodejeneratif durumlara yatkınlığı etkileyebilecek beyin morfolojisindeki varyasyonların altında yatan karmaşık genetik yapıyı vurgulamaktadır.
Beyin yapısının genetik yapısına daha fazla katkıda bulunanlar, IGFBP3(Insulin Like Growth Factor Binding Protein 3) veFTLP15 (FTL Pseudogene 15) genlerindeki varyantlar olup, rs11977526 varyantı ve ELOVL6 (ELOVL Fatty Acid Elongase 6), rs117179723 ile bağlantılıdır. IGFBP3, nörogenez ve sinaptik plastisite dahil olmak üzere beyin gelişimi ve nöronal fonksiyon için gerekli olan insülin benzeri büyüme faktörü (IGF) sinyalini düzenlemede rol oynar. Potansiyel olarak rs11977526 tarafından etkilenen bu yoldaki bozukluklar, bu nedenle beyin bölgesi hacimlerini etkileyebilir. Benzer şekilde, ELOVL6, nöronal zarların ve miyelin temel bileşenleri olan uzun zincirli yağ asitlerinin sentezinde rol oynar. rs117179723 gibi varyantlar, yağ asidi metabolizmasını değiştirebilir, beyin bakımı ve plastisitesi için önemli olan membran bütünlüğünü veya sinyal yollarını etkileyebilir.[4] Bu varyantların hipokampal-amigdala geçiş alanı hacmini hangi kesin mekanizmalarla etkilediği, araştırmacılar genetik faktörlerin çevresel etkilerle nasıl etkileşime girerek beyin anatomisini ve işlevini şekillendirdiğini keşfetmeye devam ettikçe, devam eden araştırmaların konusudur.[6]
Önemli Varyantlar
Section titled “Önemli Varyantlar”| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs77956314 rs7137149 | HRK - RPL36P15 | hippocampal volume brain volume, hippocampal volume subiculum volume hippocampal CA3 volume hippocampal CA4 volume |
| rs10774183 | PARP11-AS1 | brain volume brain attribute, neuroimaging measurement brain volume, neuroimaging measurement neuroimaging measurement hippocampal amigdala transition area volume |
| rs77335224 | BORCS7-ASMT, AS3MT | body mass index angina pectoris neuroticism measurement erythrocyte volume hippocampal amigdala transition area volume |
| rs11977526 | IGFBP3 - FTLP15 | diastolic blood pressure pulse pressure measurement systolic blood pressure IGFBP-3 measurement protein measurement |
| rs11175781 | MSRB3-AS1, MSRB3 | brain volume hippocampal amigdala transition area volume |
| rs3891689 | ASTN2 | bilirubin measurement migraine disorder hippocampal amigdala transition area volume cardiovascular disease biomarker measurement coronary artery calcification |
| rs117179723 | ELOVL6 | hippocampal amigdala transition area volume |
Beyin Bölgesel Hacimlerinin Sınıflandırılması, Tanımı ve Terminolojisi
Section titled “Beyin Bölgesel Hacimlerinin Sınıflandırılması, Tanımı ve Terminolojisi”Bu bölüm, nörogörüntüleme ve genetik çalışmalarda tanımlanan, özellikle hipokampus ve amigdalaya ilişkin beyin bölgesel hacimlerine ait sınıflandırmayı, tanımı ve terminolojiyi özetlemektedir. Belirli bir ‘hipokampal amigdala geçiş alanı hacminin’ kesin sınırlandırılması ve hacimsel ölçümü araştırmalarda açıkça tanımlanmamış olsa da, hipokampus ve amigdala gibi bireysel derin gri madde yapılarının ölçülmesinin metodolojileri ve klinik önemi ayrıntılı olarak açıklanmaktadır. Bu hacimsel değerlendirmeler, nörodejenerasyonu ve beyin yapısı üzerindeki genetik etkileri anlamada çok önemli kantitatif fenotipler olarak hizmet etmektedir.
Beyin Bölgesel Hacimlerinin Tanımlanması
Section titled “Beyin Bölgesel Hacimlerinin Tanımlanması”Hipokampal hacim gibi beyin bölgesel hacimleri, yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRI) taramalarından elde edilen kantitatif fenotipler olarak kesin bir şekilde tanımlanır. Spesifik olarak, hipokampal hacim, hafıza ve öğrenmede önemli bir yapı olan hipokampusun ortalama bilateral hacmini ifade eder.[3] Amigdala ayrıca kaudat, putamen ve ventriküller gibi diğer subkortikal bölgelerle birlikte bölümlenen belirgin bir derin gri madde hacimsel yapısı olarak kabul edilir.[8] Bu hacimlerin operasyonel tanımı, her bir denek beyin görüntüsü içinde yapının üç boyutlu bir taslağının oluşturulmasını içerir ve bu daha sonra milimetre küp (mm³) cinsinden ölçülür. Bu yaklaşım, ayrık tanı kategorilerinden daha iyi altta yatan biyolojik süreçleri yansıttığına inanılan sürekli bir özellik ölçüsü sağlar.[3]
Volumetrik Ölçüm Yaklaşımları ve Standardizasyon
Section titled “Volumetrik Ölçüm Yaklaşımları ve Standardizasyon”Beyin bölgesel hacimlerinin ölçümü, büyük veri kümelerinde tutarlılık ve kesinlik sağlamak için gelişmiş otomatik segmentasyon algoritmalarına dayanır. Hipokamp segmentasyonu için yaygın olarak kullanılan yazılım paketleri arasında FMRIB Yazılım Kütüphanesi’nden (FSL) FMRIB’s Integrated Registration and Segmentation Tool (FIRST) ve FreeSurfer.[2] bulunur. Ek olarak, AdaBoost tabanlı otomatik bağlam modeli gibi makine öğrenimi algoritmaları, güvenilir değerlendiriciler tarafından hipokampusun uzman el ile sınırlandırılması üzerine eğitilmiş modeller oluşturmak için kullanılmıştır.[3] Segmentasyon hatalarının etkilerini azaltmak ve ölçümleri standartlaştırmak için, kalite kontrol prosedürleri, fenotip hacim histogramlarının manuel olarak incelenmesini ve aşırı hacimlere sahip (örneğin, ortalamadan iki standart sapmadan daha fazla) bireylerin hariç tutulmasını içerir.[3] Ayrıca, tüm bölgesel hacimler tipik olarak, beyin yapısı karşılaştırmalarının genel beyin veya kafa boyutlarından etkilenmemesini sağlamak için, bireylerin kafa boyutlarındaki farklılıkları hesaba katmak amacıyla, bireyin intrakraniyal hacmi (ICV) ile normalleştirilir.[8]
Bölgesel Hacimlerin Klinik ve Araştırma Önemi
Section titled “Bölgesel Hacimlerin Klinik ve Araştırma Önemi”Beyin bölgelerinin, özellikle de hipokampüsün hacimsel ölçümleri, önemli klinik ve araştırma önemi taşır. Hipokampal hacim, Alzheimer hastalığı (AH), hafif bilişsel bozukluk (MCI) ve sağlıklı yaşlı kontroller gibi tanı grupları arasında önemli farklılıklar gösteren kritik bir biyobelirteç görevi görür.[3]Bu kantitatif fenotipler, beyin yapısını etkileyen yaygın genetik varyantları belirlemek için genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında (GWAS) yaygın olarak kullanılmaktadır ve Alzheimer hastalığı gibi durumlarda nörodejenerasyonla ilgilidir.[3] Hipokampal, toplam beyin ve intrakraniyal hacimlerin yüksek kalıtılabilirliği, bu tür çalışmalarda genetik olarak etkilenen özellikler olarak kullanımlarını vurgulamaktadır.[2]Kategorik tanılar yerine sürekli hacimsel özelliklerin kullanılması, daha geniş bir fenotipik aralığa olanak tanır ve yaşlanma ve hastalıkta beyin hacminin genetik belirleyicilerini tespit etme gücünü artırır.[3]
Biyolojik Arka Plan
Section titled “Biyolojik Arka Plan”Beyin yapılarının, özellikle hipokampus ve amigdala gibi limbik sistem içindeki yapıların hacmi, çok sayıda biyolojik faktörden etkilenen karmaşık bir özelliktir. Bu yapılar, bilişsel fonksiyonlar ve duygusal süreçler için kritik öneme sahiptir ve bütünlükleri genellikle çeşitli nörolojik ve psikiyatrik durumlarda tehlikeye girer. Hipokampus ve amigdala hacimlerinin veya bunların geçiş alanlarının hacminin biyolojik temellerini anlamak, genetik yatkınlıkların, beyin gelişimi ve plastisitesini yöneten moleküler ve hücresel yolların ve yapısal değişikliklere yol açabilen patofizyolojik süreçlerin incelenmesini içerir.
Limbik Hacimlerin Anatomi, Fonksiyon ve Klinik Önemi
Section titled “Limbik Hacimlerin Anatomi, Fonksiyon ve Klinik Önemi”Hipokampus ve amigdala, beynin limbik sisteminin temel bileşenleridir; limbik sistem, hafıza, duygu ve motivasyon için kritik bir ağdır. Hipokampus hacmi, özellikle atrofisinin belirgin bir özellik olduğu başlangıç dönemindeki Alzheimer hastalığı için yaygın olarak kabul gören bir biyobelirteçtir.[9]Azalmış hipokampus hacmi, şizofreni, majör depresyon ve mezial temporal lob epilepsisi dahil olmak üzere çeşitli diğer nöropsikiyatrik bozukluklarda da gözlemlenir.[10] Bu yapısal değişiklikler genellikle Alzheimer hastalığında görülen hafıza eksiklikleri gibi fonksiyonel bozukluklarla ilişkilidir.[11] Duygusal işleme ve hafıza pekiştirmesinde rol oynayan amigdala, hacimsel çalışmalarda genellikle hipokampus ile birlikte segmentlere ayrılır ve bu derin gri madde yapılarının birbirine bağlı doğasını ve klinik önemini vurgular.[8] Ayrıca, çevresel faktörler ve deneyimler de hipokampus yapısını etkileyebilir; örneğin taksi şoförlerinin hipokampuslarında navigasyonla ilgili değişiklikler görülmektedir.[12]
Beyin Yapısı ve Gelişimi Üzerindeki Genetik Etkiler
Section titled “Beyin Yapısı ve Gelişimi Üzerindeki Genetik Etkiler”Hipokampus ve toplam intrakraniyal hacim dahil olmak üzere beyin yapılarının hacimleri, yüksek oranda kalıtsal özelliklerdir; hipokampal hacim için tahminler %62 ila %74 arasında ve intrakraniyal hacim için %78 ila %84 arasında değişmektedir.[3] Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları, bu hacimlerle ilişkili yaygın genetik varyantları tanımlamıştır. Örneğin, rs7294919 (12q24.31’de bulunur) ve rs10784502 (12q14.3’te HMGA2geni yakınında) gibi belirli tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) hipokampal hacim ile ilişkilendirilmiştir.[7] rs10784502 varyantı ayrıca intrakraniyal hacim ve yetişkin boyu ile de ilişkiler göstermekte, bu da ortak genetik belirleyicileri ve pleiotropik etkileri düşündürmektedir.[3] Bu genetik bilgiler, kalıtsal faktörlerin beyin morfolojisinin gelişimden yetişkinliğe kadar şekillenmesinde önemli bir rol oynadığının altını çizmektedir.
Beyin Hacminin Moleküler ve Hücresel Düzenlenmesi
Section titled “Beyin Hacminin Moleküler ve Hücresel Düzenlenmesi”Beyin hacimleri için gözlemlenen genetik ilişkiler, belirli moleküler ve hücresel yollara işaret etmektedir. Örneğin, HMGA2 geni, gelişim sırasında kök hücre yenilenmesini düzenlemede önemli bir rol oynayan, kromatinle ilişkili bir protein olan yüksek hareketlilik grubu AT-hook 2 proteinini kodlar.[3] Bu protein aynı zamanda insan büyümesiyle de ilişkilidir ve nöral öncü hücrelerde bilinen işlevlere sahiptir, bu da hücre çoğalması ve farklılaşması üzerindeki etkisinin genel beyin ve hipokampus hacmiyle doğrudan ilgili olduğunu düşündürmektedir.[3] Gelişimsel genlerin ötesinde, diğer önemli biyomoleküller ve yollar, nöronal sağlığı ve yapısal bütünlüğü korumada rol oynar. Özellikle Alzheimer hastalığında önemli olan APOEgenotipi, hastalık riskini ve dolayısıyla hipokampus atrofisinin derecesini etkiler.[13] NMDA reseptör yolları ve ARPP-21 gibi siklik AMP ile düzenlenen fosfoproteinler tarafından aracılık edilen hücresel fonksiyonlar, nöronal uyarılabilirlik, plastisite ve hayatta kalmayı etkileyen ve dolaylı olarak beyin dokusu hacimlerinin korunmasına katkıda bulunan daha geniş düzenleyici ağları temsil eder.[14]
Patofizyoloji ve Nörodejenerasyon
Section titled “Patofizyoloji ve Nörodejenerasyon”Hipokampus ve amigdala hacimlerindeki değişiklikler, altta yatan patofizyolojik süreçleri yansıtarak, hastalık ve yaşlanma bağlamında sıklıkla gözlemlenir. Hipokampal atrofi, hafıza eksiklikleri ve genel beyin görüntüleme ölçümleriyle korele olduğu Alzheimer hastalığının bir özelliğidir.[11] Bu nörodejeneratif süreç, nöronların ve sinaptik bağlantıların ilerleyici kaybını içerir ve MRI ile tespit edilebilen ölçülebilir hacim azalmalarına yol açar.[15]Medial temporal lob atrofisinin hızı, tipik yaşlanma ve Alzheimer hastalığı arasında farklılık gösterir ve yaşa bağlı homeostatik bozulmaları kritik bir faktör olarak vurgular.[9] Temporal lob yapısını etkileyen genetik faktörler de nörodejenerasyonla ilişkilidir ve bu patolojik değişikliklere bir yatkınlığa işaret eder.[3]Bu hastalık mekanizmalarını anlamak, erken biyobelirteçleri belirlemek ve değişmiş beyin hacimleriyle karakterize durumlar için terapötik stratejiler geliştirmek için çok önemlidir.
Yolaklar ve Mekanizmalar
Section titled “Yolaklar ve Mekanizmalar”Hipokampal amigdala geçiş alanı, hafıza ve duygu için kritik bir bölge olup, karmaşık moleküler yollar ve hücresel mekanizmalar tarafından etkilenen hacim varyasyonları sergiler. Bu yollar, toplu olarak nöronal yapıya, işlevine ve dayanıklılığına katkıda bulunan karmaşık sinyal ağlarını, metabolik süreçleri ve düzenleyici mekanizmaları kapsar. Bu etkileşimleri anlamak, hipokampal hacminin biyolojik temellerini ve nörodejeneratif ve nöropsikiyatrik durumlarla ilgisini aydınlatmanın anahtarıdır.
Nöronal Gelişim ve Yapısal Plastisite
Section titled “Nöronal Gelişim ve Yapısal Plastisite”Nöronların gelişimi ve devam eden plastisitesi, hipokampal amigdala geçiş alanı hacminin korunması için temeldir. Merkezi sinir sistemi (CNS) gelişiminde rol oynayan OR51I1, PDE4D, PDE6A, RGR, VIP, SPSB1, IRS2, PSCD1, CNTN6, GRIK1, PBX1 ve PCP4 gibi genler, beyin bölgelerinin temel mimarisine katkıda bulunur.[16] İlk gelişiminin ötesinde, nöronların uyum sağlama ve yeniden düzenlenme yeteneği olan yapısal plastisite çok önemlidir. Örneğin, bir F-kutu proteini ve bir E3 ubikitin ligazın bir bileşeni olan FBXW8, presinaptik gelişimde, sinaps oluşumunda, nörotransmitter salınımında ve hipokampal nöronlarda dendrit büyümesinin teşvik edilmesinde rol oynar.[7] Bu, hem başlangıçtaki kuruluşta hem de nöronal bağlantıların devam eden yeniden modellenmesinde yer aldığını vurgulamaktadır.
Yapısal bütünlüğe ve gelişime daha fazla katkıda bulunan TESC’nin protein ürünü olan teskalsin, hücre içi pH, hücre hacmi ve sitoiskelet organizasyonunun düzenlenmesinde kritik bir bileşen olan Na+/H+ değiştirici (NHE1) ile etkileşime girer.[2] TESC ekspresyonu, hücre soyuna özgü bir şekilde hücre farklılaşması sırasında sıkı bir şekilde düzenlenir ve bu da hücre kaderini ve gelişimini yönlendirmedeki rolünü düşündürür ve bu da sonuçta hipokampal hacmi etkiler.[2] Ek olarak, SLIT2 ve NRXN1 gibi genleri içeren akson rehberliğini yöneten yollar ve JAG1 ve EGFR gibi genlerden etkilenen hücre göçünün düzenlenmesi, gelişmekte olan ve olgun hipokampal amigdala geçiş alanında nöronların hassas bir şekilde kablolanması ve konumlandırılması için gereklidir.[16]
Nörotransmitter Sinyali ve Hücre İçi Kaskadlar
Section titled “Nörotransmitter Sinyali ve Hücre İçi Kaskadlar”Nörotransmitter sinyal yolları, nöronal iletişim ve hipokampal amigdala geçiş alanı fonksiyonu ve hacminin dinamik düzenlenmesi için merkezi öneme sahiptir. GRIN2A ve HOMER2gibi genleri içeren glutamat sinyal yolu özellikle önemlidir.[16] NMDA reseptörünün bir alt birimini kodlayan GRIN2Bgeni içindeki polimorfizmler, temporal lob hacim farklılıkları ile ilişkilidir ve NMDA/glutamat sinyalinin beyin yapısındaki rolünü vurgulamaktadır.[3]Bu yol aynı zamanda anti-demans ilaçları için bir hedef olarak kabul edilmektedir.[14] Glutamatın ötesinde, diğer hücre içi sinyal kaskadları da hayati öneme sahiptir. EGFR, PIP5K3 ve MCTP2 gibi genleri içeren kalsiyum aracılı sinyal, nöronal uyarılabilirlik, plastisite ve hayatta kalmada geniş bir rol oynar.[16] Benzer şekilde, DGKG, EDNRB ve EGFR gibi bileşenler tarafından aracılık edilen G-protein sinyali, hücre dışı sinyalleri hücre içi yanıtlara dönüştürerek, gen ekspresyonundan sinaptik fonksiyona kadar çok çeşitli hücresel süreçleri etkiler.[16] Kalsiyum aracılı, G-protein ve hücre göçü sinyal yollarında EGFR’nin sıkça yer alması, önemli yol etkileşimini ve sistem düzeyinde entegrasyonu vurgulamaktadır; burada tek bir moleküler bileşen, toplu olarak hipokampal hacme katkıda bulunan birden fazla kritik hücresel fonksiyonu modüle edebilir.
Protein Homeostazı ve Hücre Sağkalım Yolları
Section titled “Protein Homeostazı ve Hücre Sağkalım Yolları”Protein homeostazının korunması ve hücre sağkalımının düzenlenmesi, nörodejenerasyonu önlemek ve hipokampal amigdala geçiş alanı hacmini korumak için kritik öneme sahiptir. Ubiquitin-proteazom sistemi, yanlış katlanmış veya hasar görmüş proteinleri temizlemek için birincil bir mekanizmadır. E3 ubiquitin ligazı olarak işlev gören FBXW8, proteazomal yıkımlarına yol açarak, poliubiquitinasyon için belirli substratları hedefler.[7]Bu süreç, Alzheimer hastalığı gibi nörodejeneratif hastalıkların belirtileri olan hiperfosforile tau gibi anormal ve potansiyel olarak toksik protein kümelerinin birikmesini önlemek için çok önemlidir.[7] Hücresel apoptoz veya programlanmış hücre ölümü, beyin hacmi için derin etkileri olan başka bir sıkı şekilde düzenlenen yoldur. HRK geni, Bcl-2 ve Bcl-X(L) gibi anti-apoptotik proteinlerle etkileşime girerek apoptozun önemli bir düzenleyicisi olarak görev yapar.[7] HRK ekspresyonu, Aβ aracılı sitotoksisite, sinir büyüme faktörünün geri çekilmesi ve global iskemi dahil olmak üzere nöronal hasarla ilişkili durumlarda indüklenir.[7]Apoptoz yollarının düzensizliği bu nedenle nöron kaybına katkıda bulunur ve yaşlanma, iskemi ve Alzheimer hastalığı ile ilişkilidir ve doğrudan hipokampal hacmi etkiler.[7]
Metabolik Düzenleme ve Hastalık Etkileri
Section titled “Metabolik Düzenleme ve Hastalık Etkileri”Metabolik yollar, hipokampal amigdala geçiş alanındaki nöronal fonksiyon ve yapısal bakım için gerekli olan enerjiyi ve yapı taşlarını sağlamak için önemlidir. EGFR, MSRA, SLC6A6, UBE1DC1 ve SLC7A5gibi genleri içeren amino asit metabolizması, protein sentezini, nörotransmitter üretimini ve enerji üretimini destekler.[16] Etkin metabolik düzenleme ve akış kontrolü, nöronal aktivite ve plastisitenin yüksek enerji taleplerini desteklemek için gereklidir ve bu yolları genel beyin sağlığı ve hacmi için ayrılmaz kılar.
Bu yollardaki düzensizlik, özellikle hipokampal atrofi ile karakterize durumlarda, hastalıkla ilgili mekanizmalara katkıda bulunabilir. Hipokampal atrofi, başlangıç halindeki Alzheimer hastalığı için tanınmış bir biyobelirteçtir ve hafıza eksikliklerini yansıtır.[9] 12q14 ve 12q24’teki yaygın varyantlar gibi genetik yatkınlıklar arasındaki etkileşim[2] ve çevresel faktörler, beyin yapısı ve fonksiyonunun ortaya çıkan özelliklerine katkıda bulunur ve nörodejenerasyona duyarlılığı etkiler. Bu yolların ve bunların düzensizliğinin tanımlanması, hacim kaybını ve ilişkili bilişsel gerilemeyi azaltmak için çok önemli terapötik hedefler sağlar.
Nörodejeneratif Hastalık Progresyonu için Biyobelirteç
Section titled “Nörodejeneratif Hastalık Progresyonu için Biyobelirteç”Hipokampal hacim, özellikle Alzheimer hastalığı (AH) ve Hafif Bilişsel Bozukluk (MCI) gibi nörodejeneratif durumların tanısı ve izlenmesi için önemli bir biyobelirteç olarak hizmet etmektedir. Çalışmalar, AH olan bireylerin sağlıklı yaşlı bireylere kıyasla önemli ölçüde daha küçük hipokampal hacimlere sahip olduğunu ve HBB’li olanların da sağlıklı kontrollere kıyasla orta düzeyde hacim azalmaları gösterdiğini tutarlı bir şekilde göstermiştir.[3] Bu ölçülebilir farklılıklar, hipokampal hacminin tanı gruplarını ayırt etmedeki faydasını vurgulamakta ve klinik ortamlarda potansiyel bir tanı kriteri olarak rolünü desteklemektedir.[9]Hipokampal hacminin farklı zaman noktalarında, örneğin başlangıçta ve 12 ay sonra ölçülebilmesi, klinik çalışmalarda hastalık progresyonunu izleme ve müdahalelerin etkinliğini değerlendirmedeki değerini daha da göstermektedir.[6] Ayrıca, hipokampal patolojinin kapsamının Alzheimer hastalığında hafıza eksiklikleri ve beyin görüntüleme ölçümleri ile korele olduğu gösterilmiştir ve bu da hastalığın klinik belirtisini anlamadaki önemini pekiştirmektedir.[11] Çeşitli kohortlarda valide edilmiş olan otomatik tanıma programları ve gelişmiş segmentasyon yöntemleri, MRI taramalarından hipokampal hacminin güvenilir ve standartlaştırılmış bir şekilde ölçülmesini sağlayarak yaygın klinik uygulamasını kolaylaştırmaktadır.[17] Bu standardizasyon, erken teşhis ve kişiselleştirilmiş hasta yönetimi için hipokampal volumetrinin rutin klinik uygulamaya entegre edilmesi açısından çok önemlidir.
Genetik Katkılar ve Risk Sınıflandırması
Section titled “Genetik Katkılar ve Risk Sınıflandırması”Genetik faktörler, hipokampal hacmin belirlenmesinde önemli bir rol oynar ve nörodejeneratif hastalıklar için risk sınıflandırması ve kişiselleştirilmiş tıp yaklaşımları için olanaklar sunar. Araştırmalar, hipokampal hacmin yüksek oranda kalıtsal olduğunu ve tahminlerin %62 ila %74 arasında değiştiğini göstermektedir.[2]Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), hipokampal hacimdeki varyasyonlarla ilişkili olan tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) gibi spesifik genetik varyantları tanımlamıştır.[3] Örneğin, RNF220, UTP20 ve NRXN3 (aynı zamanda KIAA0743olarak da bilinir) gibi genlerin yakınındaki SNP’ler, hipokampal hacim ile ilişkilendirilmiştir ve beyin yapısını etkileyen moleküler yollara ilişkin bilgiler sağlamaktadır.[3]Daha küçük hipokampal hacimlere genetik yatkınlığı olan bireylerin belirlenmesi, erken risk değerlendirmesine ve hedeflenmiş önleme stratejilerinin geliştirilmesine olanak sağlayabilir. Bu genetik etkileri anlayarak, klinisyenler önemli bilişsel gerileme başlamadan önce yüksek riskli bireyleri belirleyebilir ve daha erken müdahalelere veya yaşam tarzı değişikliklerine olanak tanıyabilir. Bu genetik bilgi, görüntüleme biyobelirteçleri ile birleştirildiğinde, tedavi seçimi ve izleme stratejilerinin bir bireyin benzersiz genetik profiline ve hipokampal atrofi riskine göre uyarlanabileceği daha kişiselleştirilmiş bir tıp yaklaşımına doğru ilerleme kaydedilmesini sağlar.
Nörolojik ve Psikiyatrik Durumlarla İlişkiler
Section titled “Nörolojik ve Psikiyatrik Durumlarla İlişkiler”Alzheimer hastalığı ve Hafif Bilişsel Bozukluğun ötesinde, değişmiş hipokampal hacim, geniş klinik önemini vurgulayan bir dizi başka nörolojik ve psikiyatrik bozuklukla ilişkilidir. Meta-analizler, hipokampal hacim ile şizofreni gibi durumlar arasında ilişkiler ortaya koymuştur[10], burada bölgesel beyin hacmi değişiklikleri tanınmış bir özelliktir. Benzer şekilde, çalışmalar hipokampal hacmi depresyonla ilişkilendirmiş ve etkilenen bireylerde hacimde azalmalar gözlemlenmiştir.[18] Bu ilişkiler, hipokampal yapısal bütünlüğün çok çeşitli bilişsel ve duygusal işlevler için kritik olduğunu göstermektedir.
Ayrıca, temporal lob epilepsisi gibi durumların da genellikle voksel bazlı morfometri gibi tekniklerle incelenen hipokampal morfolojide değişiklikleri içerdiği gösterilmiştir.[19] Hipokampal hacmin çoklu durumlar üzerindeki çeşitli etkileri, beyin sağlığının ve çeşitli nörolojik ve psikiyatrik patolojilere karşı savunmasızlığın genel bir göstergesi olarak rolünü vurgulamaktadır. Bu daha geniş ilişkileri anlamak, ayırıcı tanıya yardımcı olabilir, örtüşen fenotiplere ilişkin bilgiler sağlayabilir ve hipokampal sağlığın çok yönlü etkisini dikkate alan kapsamlı tedavi planlarını bilgilendirebilir.
Hipokampal Amigdala Geçiş Alanı Hacmi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Section titled “Hipokampal Amigdala Geçiş Alanı Hacmi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular”Bu sorular, mevcut genetik araştırmalara dayanarak hipokampal amigdala geçiş alanı hacminin en önemli ve özel yönlerini ele almaktadır.
1. Bazı insanlar neden anıları bu kadar kolay hatırlar?
Section titled “1. Bazı insanlar neden anıları bu kadar kolay hatırlar?”Hipokampal-amigdala geçiş alanınız hafızada önemli bir rol oynar ve hacmi yüksek oranda kalıtsal bir özelliktir. Bu, GRIN2B veya KIAA0743 gibi genlerin yakınındaki belirli SNP’ler gibi genetik varyasyonların, bu beyin yapılarının nasıl geliştiğini ve işlev gördüğünü etkileyebileceği ve hafıza yeteneğindeki bireysel farklılıklara katkıda bulunabileceği anlamına gelir.
2. Ailemin hafıza sorunları beni de etkileyecek mi?
Section titled “2. Ailemin hafıza sorunları beni de etkileyecek mi?”Beyin yapısı hacminde, hafıza için kritik olan alanlar da dahil olmak üzere, güçlü bir genetik bileşen vardır. Ailenizde Alzheimer hastalığı gibi durumlar varsa, hipokampüs hacminizi etkileyen ve benzer hafıza sorunlarına yatkınlığınızı artıran bazı genetik yatkınlıkları miras alabilirsiniz.
3. Bir test gelecekteki hafıza kaybı riskimi söyleyebilir mi?
Section titled “3. Bir test gelecekteki hafıza kaybı riskimi söyleyebilir mi?”Evet, hipokampal hacimdeki değişiklikler Alzheimer hastalığı gibi durumlar için bilinen bir biyobelirteçtir. Araştırmacılar, bu hacmi etkileyen genetik varyantları belirlemek için kantitatif özellik analizi kullanır; bu, risk sınıflandırmasına yardımcı olabilir ve potansiyel olarak erken hastalık tespiti için öngörücü araçlara yol açabilir.
4. Yaşam Tarzım Beynimin Hafıza Yapısını Etkiler mi?
Section titled “4. Yaşam Tarzım Beynimin Hafıza Yapısını Etkiler mi?”Genetik faktörler büyük ölçüde beyin yapılarının temel hacmini belirlerken, genler aynı zamanda bu yapıların gelişimini ve korunmasını da etkiler. Sağlıklı bir yaşam tarzı genel beyin sağlığını destekleyebilir, potansiyel olarak bazı genetik yatkınlıkları azaltabilir ve zamanla bu kritik hafıza alanlarının optimal şekilde korunmasına katkıda bulunabilir.
5. Yaşlandıkça hafızamın kötüleşmesi normal mi?
Section titled “5. Yaşlandıkça hafızamın kötüleşmesi normal mi?”Hafıza gerilemesi yaşlanmanın doğal bir parçası olabilir, ancak hipokampus hacmindeki önemli azalmalar hafif bilişsel bozukluk (MCI) ve Alzheimer hastalığı gibi durumlarla bağlantılıdır. Genetik varyasyonlar, bu beyin yapılarının yaşla birlikte nasıl değiştiğine katkıda bulunur ve bu da bazı bireyleri diğerlerinden daha şiddetli hafıza gerilemesine karşı daha duyarlı hale getirir.
6. Kardeşimin hafızası daha iyi; neden farklıyız?
Section titled “6. Kardeşimin hafızası daha iyi; neden farklıyız?”Aileler içinde bile, genetik varyasyonlar beyin yapısı hacimlerinde farklılıklara yol açabilir. Hipokampal hacim, yüksek oranda kalıtsal bir özelliktir; bu da sizinle kardeşiniz arasındaki ince genetik farklılıkların, ilgili hafıza işleme bölgelerinizin gelişimini ve verimliliğini etkileyebileceği anlamına gelir.
7. Beynimin hacmi hafıza sağlığımı etkiler mi?
Section titled “7. Beynimin hacmi hafıza sağlığımı etkiler mi?”Evet, hipokampal-amigdala geçiş alanı gibi belirli beyin bölgelerinin hacmi, hafıza sağlığı ile yakından ilişkilidir. Bu bölgelerdeki hacim azalması, Alzheimer hastalığı gibi nörodejeneratif durumların erken bir göstergesi olarak kabul edilir ve bilişi etkileyen diğer ciddi durumlarda da gözlemlenir.
8. Ciddi hafıza hastalıkları neden ailelerde görülür?
Section titled “8. Ciddi hafıza hastalıkları neden ailelerde görülür?”Alzheimer gibi birçok ciddi hafıza hastalığı, güçlü bir genetik bileşene sahiptir. Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS), hipokampal hacimdeki farklılıklar ve bu nörodejeneratif hastalıklara karşı artan yatkınlıkla ilişkili olan spesifik genetik varyantları veya SNP’leri tanımlamıştır.
9. Kronik stres beynimin hafıza bölümlerini etkileyebilir mi?
Section titled “9. Kronik stres beynimin hafıza bölümlerini etkileyebilir mi?”Kronik stres, genellikle, hipokampal hacimde azalmayı içerebilen majör depresyon gibi durumlarla ilişkilendirilir. Genler altta yatan yapıyı etkilerken, sürekli stres genel beyin sağlığını ve işlevini etkileyebilir ve potansiyel olarak bu hayati hafıza alanlarını koruyan gelişim ve sürdürme yollarını etkileyebilir.
10. Genetik altyapım hafıza riskimi etkiler mi?
Section titled “10. Genetik altyapım hafıza riskimi etkiler mi?”Evet, beyin yapısı hacmiyle bağlantılı genetik varyantlar, çeşitli popülasyonlar arasında farklılık gösterebilir. Eşsiz genetik altyapınız, sinirsel işlevlerde rol oynayan genlerin beyninizin hafıza bölgelerinin gelişimini ve sürdürülmesini nasıl etkilediğini etkilediği için, hafıza ile ilgili durumlar için bireysel risk profilinize katkıda bulunur.
Bu SSS, mevcut genetik araştırmalara dayanarak otomatik olarak oluşturulmuştur ve yeni bilgiler elde edildikçe güncellenebilir.
Sorumluluk reddi: Bu bilgiler yalnızca eğitim amaçlıdır ve profesyonel tıbbi tavsiyenin yerine kullanılmamalıdır. Kişiselleştirilmiş tıbbi rehberlik için daima bir sağlık hizmeti sağlayıcısına danışın.
References
Section titled “References”[1] Potkin, S. G., et al. “Hippocampal atrophy as a quantitative trait in a genome-wide association study identifying novel susceptibility genes for Alzheimer’s disease.”PLoS One, vol. 4, no. 8, 2009, e6501.
[2] Stein JL, et al. “Identification of common variants associated with human hippocampal and intracranial volumes.” Nat Genet, 2012 May; 44(5): 542–551.
[3] Stein JL, et al. “Genome-wide analysis reveals novel genes influencing temporal lobe structure with relevance to neurodegeneration in Alzheimer’s disease.”Neuroimage, 2010 June 1; 51(2): 513–524.
[4] Bakken, TE et al. “Association of common genetic variants in GPCPD1 with scaling of visual cortical surface area in humans.” Proc Natl Acad Sci U S A, 2012.
[5] Ikram, MA, et al. “Common variants at 6q22 and 17q21 are associated with intracranial volume.” Nature Genetics, vol. 44, no. 5, Apr. 2012, pp. 539-544.
[6] Melville SA, et al. “Multiple loci influencing hippocampal degeneration identified by genome scan.” Ann Neurol, 2012 Sep; 72(3): 436–443.
[7] Bis, J. C., et al. “Common variants at 12q14 and 12q24 are associated with hippocampal volume.”Nat Genet, vol. 44, no. 5, 2012, pp. 545-551.
[8] Furney, S. J., et al. “Genome-wide association with MRI atrophy measures as a quantitative trait locus for Alzheimer’s disease.”Mol Psychiatry, vol. 16, no. 11, 2011, pp. 1136-1148.
[9] Jack CR Jr, et al. “Steps to standardization and validation of hippocampal volumetry as a biomarker in clinical trials and diagnostic criterion for Alzheimer’s disease.”Alzheimers Dement, 2011; 7:474 e4–485 e4.
[10] Wright IC, et al. “Meta-analysis of regional brain volumes in schizophrenia.”Am. J. Psychiatry, 2000; 157:16–25.
[11] Nagy Z, et al. “Hippocampal pathology reflects memory deficit and brain imaging measurements in Alzheimer’s disease: clinicopathologic correlations using three sets of pathologic diagnostic criteria.”Dementia, 1996; 7:76–81.
[12] Maguire, EA, et al. “Navigation-related structural change in the hippocampi of taxi drivers.” Proc. Natl. Acad. Sci. USA. Vol. 97, 2000, pp. 4398–4403.
[13] Farrer, LA, et al. “Effects of age, gender and ethnicity on the association of apolipoprotein E genotype and Alzheimer disease.”JAMA. Vol. 278, 1997, pp. 1349–1356.
[14] Kemp, J. A., and R. M. McKernan. “NMDA receptor pathways as drug targets.” Nat Neurosci, vol. 5, suppl., 2002, pp. 1039–1042.
[15] Convit, A, et al. “Specific hippocampal volume reductions in individuals at risk for Alzheimer’s disease.”Neurobiol Aging. Vol. 18, 1997, pp. 131–138.
[16] Baranzini, S. E. “Genome-wide association analysis of susceptibility and clinical phenotype in multiple sclerosis.”Hum Mol Genet, vol. 18, no. 1, 2009, pp. 1-12.
[17] Morra JH, et al. “Validation of a fully automated 3D hippocampal segmentation method using subjects with Alzheimer’s disease mild cognitive impairment, and healthy elderly.”Neuroimage, 2008; 40:1610–1624.
[18] Videbech P, Ravnkilde B. “Hippocampal volume and depression: a meta-analysis of MRI studies.”Am. J. Psychiatry, 2004; 161:1957–1966.
[19] Keller SS, Roberts N. “Voxel-based morphometry of temporal lobe epilepsy: an introduction and review of the literature.”Epilepsia, 2008; 49:741–757.