Pathologic Acceleration of Brain Imaging in Intractable MTLE = 내측 측두엽뇌전증에서 구조적 MRI 기반 Brain Age Index 를 이용한 병적 뇌 노화 가속 분석

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Mesial temporal lobe epilepsy (MTLE) is associated with progressive structural and cognitive decline. Brain-predicted age models offer a quantitative biomarker of neurobiological aging, but no prior study has comprehensively evaluated regional brain age patterns or linked them to both early and long-term surgical outcomes. This study assessed functional-network–specific Brain Age Index (BAI) in MTLE and examined how clinical features relate to pathological brain aging.
We analyzed 217 MTLE patients who underwent resective surgery and 6,243 healthy controls. Regional brain age was estimated using graph convolutional network models trained on T1-weighted MRI from healthy controls. BAI was computed for 9 functional networks (auditory, default mode, dorsal attention, frontoparietal, limbic, salience, sensorimotor, ventral attention-language, visual) and one anatomical region (parahippocampal gyrus) in each hemisphere. Group comparisons, ipsilateral–contralateral differences, and clinical associations (onset age, bilateral tonic–clonic seizures (BTCS)) were tested using linear mixed-effects models. Preoperative BAI was further evaluated as a predictor of 2-year and 5-year Engel surgical outcomes.
MTLE patients showed markedly higher BAI across all networks compared with controls. Ipsilateral and contralateral BAIs comparison showed ipsilateral elevation in the dorsal attention and ventral attention–language networks. Earlier age at onset was strongly associated with higher BAI across nearly all networks. BTCS history was linked to broadly elevated BAI, especially across contralateral auditory, sensorimotor, salience, ventral attention–language, default and visual networks. BAI showed minimal association with 2-year surgical results, except for the ipsilateral ventral attention–language network. By 5 years, however, higher BAI in bilateral frontoparietal, contralateral auditory, and ipsilateral ventral attention–language networks significantly predicted unfavorable outcomes, indicating that accelerated preoperative brain aging more strongly influences long-term seizure recurrence.
MTLE is characterized by diffuse, bilateral acceleration of brain aging that extends far beyond the mesial temporal focus. Preoperative BAI has prognostic value for long-term surgical outcomes, underscoring the importance of timely surgical intervention.

국문 초록 (Abstract)

측두엽뇌전증(temporal lobe epilepsy, TLE)은 성인에서 가장 흔한 국소뇌전증으로, 장기간의 발작은 뇌 구조 변화와 인지 기능 저하를 유발하는 것으로 알려져 있다. 최근 구조적 MRI와 딥러닝 기반 Graph Convolutional Network(GCN)를 이용해 개인의 뇌 연령(brain age)을 추정하고 이를 통해 뇌 건강 상태를 평가하는 연구들이 진행되고 있으며, 뇌전증 환자에서 가속된 뇌 노화가 보고되고 있다. 그러나 내측 측두엽뇌전증(mesial temporal lobe epilepsy, MTLE) 환자를 대상으로 네트워크 수준의 뇌 노화 양상과 장기 수술 예후와의 연관성을 체계적으로 분석한 연구는 제한적이다. 본 연구의 목적은 구조적 MRI 기반 regional Brain Age Index(BAI)를 이용하여 MTLE 환자에서 병적 뇌 노화의 분포 양상을 규명하고, 발병 연령, 양측성 강직간대발작 유무 등 임상 요인 및 수술 예후와의 연관성을 분석하는 것이다.
본 연구에는 2008년부터 2021년까지 삼성서울병원에서 전측두엽절제술 및 편도해마절제술을 시행받은 MTLE 환자 217명과 정상 대조군 6,243명이 포함되었다. T1-weighted MRI는 CIVET 파이프라인을 통해 피질 두께와 회백질/백질 신호 강도 비율을 추출하였고, GCN 모델을 이용해 9개의 기능적 네트워크와 해마주위이랑을 포함한 총 20개 영역의 뇌 연령을 예측하였다. Brain Age Index는 예측된 뇌 연령에서 실제 연령을 뺀 값으로 정의하였으며, 통계 분석은 선형 혼합 효과 모델을 사용하였다.
분석 결과, MTLE 환자는 좌·우 병변 위치와 무관하게 모든 기능적 네트워크에서 정상 대조군에 비해 유의하게 증가된 BAI를 보였다. 병변측과 반대측 간 비교에서는 대부분의 네트워크에서 유의한 차이가 없었으나, dorsal attention network와 ventral attention–language network에서 병변측 BAI가 유의하게 높았다. 발병 연령이 어릴수록 거의 모든 네트워크에서 BAI가 유의하게 증가하였으며, 특히 default mode, dorsal attention, frontoparietal network에서 그 연관성이 두드러졌다. BTCS 병력이 있는 환자에서는 주로 반대측 감각, 주의, 언어 관련 네트워크에서 BAI가 유의하게 증가하였다. 수술 후 2년 시점에서는 BAI와 발작 예후 간의 연관성이 제한적이었으나, 5년 시점에서는 병변측 및 반대측 frontoparietal network와 주의·언어 네트워크에서 높은 수술 전 BAI가 불량한 장기 예후와 유의하게 연관되었다.
본 연구에서 MTLE 환자는 전반적이고 양측적인 뇌 노화 가속 현상을 보였으며, 이른 수술적 절제가 환자의 장기 예후에 중요하며, 수술 전 BAI는 MTLE의 누적 질병 부담과 장기 네트워크 취약성을 반영하는 영상 바이오마커로서의 가능성을 시사한다.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• Chapter 2. Methods 3
• 1. Participants 3
• 2. Data acquisition 5
• 3. Image processing and cortical surface model 6
• 4. Development of prediction model for relative brain age 7
• 5. Brain age index 8
• 6. Statistical analysis 9
• Chapter 3. Results 11
• 1. MTLE BAIs compared to normal controls 11
• 2. Ipsilateral BAIs compared to contralateral 14
• 3. Relationship between disease age at onset and BAI 17
• 4. BTCS-related differences in BAI 19
• 5. Association between 2-year outcome and BAI 21
• 6. Association between 5-year outcome and BAI 23
• Chapter 4. Discussion 25
• 1. Brain age acceleration in TLE 25
• 2. Clinical correlation 27
• 1) Comparing BAI in ipsilateral and contralateral regions 27
• 2) Relationship between age at onset and BAI 29
• 3) BTCS-related differences in BAI 31
• 4) BAI and postoperative outcomes 33
• Chapter 5. Limitations 36
• Chapter 6. Conclusion 38