Progressive and Short-Interval Changes Observed in the Corticospinal Tract and Corpus Callosum of Patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis: A Texture Analysis Study [RESEARCH]

一直以來被認為在漸凍症中「毫無異常」的常規 T1 影像，其實只要套用紋理分析，短短 4 個月就能捕捉到白質微結構崩解。這項收錄 64 位病患的研究證實，無須依賴擴散張量影像，單憑 T1 提取的自相關特徵，即可精準量化皮質脊髓束的上運動神經元退化。

常規 T1 掃描潛能與漸凍症患者的臨床困境

漸凍症（ALS）是一種同時侵犯上、下運動神經元且迅速惡化的致命性神經退化疾病。目前的黃金診斷標準如 El Escorial 或最新的 Gold Coast 準則，都極度依賴神經科醫師對於上運動神經元（UMN）與下運動神經元（LMN）受損體徵的理學檢查。然而，當病患出現嚴重的肌肉萎縮、肌束顫動與無力等 LMN 症狀時，往往會完全掩蓋掉深部肌腱反射亢進或霍夫曼氏徵（Hoffmann's sign）等 UMN 臨床表徵，導致確診時程大幅延宕。對於放射科醫師而言，遇到疑似漸凍症的病患，常規的腦部與頸椎磁振造影（MRI）檢查主要目的僅是排除其他結構性病變，例如頸椎神經根壓迫、多發性硬化症或脊髓腫瘤。

在視覺判讀下，這些常規 T1 與 T2 影像上的腦實質往往呈現「無明顯異常」，最多偶爾在 T2 影像上觀察到輕微的皮質脊髓束高訊號，這使得影像檢查僅具備消極的排除價值。儘管過去的大量研究已證實，擴散張量影像（DTI）能夠敏銳偵測皮質脊髓束與胼胝體的微觀退化，但 DTI 掃描耗時、極易在顱底產生磁化率假影，且由於參數難以統一，至今仍非各醫院的常規排程。因此，如何從每位病患一定會拍攝的常規 T1 影像中，運用非視覺的運算手段萃取出潛藏的 UMN 退化資訊，成為神經影像學亟待解決的臨床挑戰。

多中心隊列與灰階共生矩陣的自相關特徵

為了解決這個難題，加拿大漸凍症神經影像聯盟（CALSNIC）啟動了這項大規模的多中心研究。該計畫共嚴格篩選並收錄了 64 位漸凍症患者與 83 位年齡及性別匹配的健康對照組。考量到漸凍症的存活期平均僅有短短三到五年，為了精準捕捉此疾病猛烈的惡化速度，研究團隊特別安排了在基準線、4 個月及 8 個月後的密集影像追蹤，這在神經退化領域是極具野心的時間跨度設計。研究團隊並未依賴肉眼判讀，而是導入了 radiomics（放射影像組學，從醫學影像中自動萃取大量量化特徵的分析法），深入挖掘常規 T1 影像的微觀資訊。

在眾多數學特徵中，他們特別鎖定了 GLCM（灰階共生矩陣，計算相鄰像素亮度的二維空間分佈統計法）演算法。透過這個共生矩陣，研究者進一步提取了 autoc（自相關特徵，衡量影像紋理粗糙度與局部規律性的量化指標）。在健康的大腦白質中，皮質脊髓束充滿了平行且緊密排列的巨大髓鞘軸突，這種高度有序的組織結構會在 T1 影像上產生高度規律的紋理對比。當運動神經元因病死亡、軸突崩解，並被雜亂且密集的反應性星狀膠質細胞填補時，原本整齊的組織質地會變得斑駁混亂，而自相關特徵精準量化了這種從有序走向無序的微觀對比改變。

Table 1 與追蹤數據繪出皮質脊髓束的軌跡

檢視論文數據，Table 1 清楚列出了 64 位 ALS 患者與 83 位健康對照組的基線人口學特徵與影像掃描參數。從縱向追蹤的數據來看，紋理特徵的衰退並非全腦隨機發生，而是精準地沿著解剖學上的神經傳導路徑向下蔓延。進一步觀察空間分佈，Figure 1 具體畫出了自相關數值沿著皮質脊髓束（CST）從上至下分佈的空間變化軌跡。研究空間分析顯示，在雙側皮質脊髓束中，紋理變異最為劇烈的區域集中在三個關鍵樞紐：PMC（初級運動皮質，負責發出運動神經訊號的源頭）、PLIC（內囊後肢，大腦半球錐體束纖維高度集中的狹窄下行通道），以及 CP（大腦腳，中腦腹側傳遞運動訊號的重要構造）。

這條從大腦皮質一路向下延伸至腦幹的退化軌跡，完美吻合了神經病理學上瓦勒氏神經退化的進程。這種現象反映了巨噬細胞吞噬受損髓鞘、隨後引發星狀膠質細胞異常增生的微觀動態過程，正是造成 T1 影像灰階對比重分配的根本原因。最令人矚目的是這項指標的極致時間敏感度，多數神經退化體積指標往往需要長達一兩年的追蹤才能顯現統計差異。然而，本研究的漸凍症病患在短短 4 個月及 8 個月的短時距內，其特定區域的自相關數值就呈現出顯著的遞進式衰退，證明了 T1 紋理分析有極高潛力作為新藥試驗的客觀替代性終點。

Figure 2 標示胼胝體前中段變異及症狀關聯

除了向下傳遞的運動神經束，研究團隊也將分析焦點轉向連結左右大腦半球的巨大白質橋樑。Figure 2 標示出胼胝體（CC）沿著前後方向的紋理特徵變異與退化曲線。隨著疾病時程推進至 4 個月與 8 個月，研究發現胼胝體的中段（體部）與前段（膝部）出現了最為顯著的自相關數值異常改變。從神經解剖學的角度來看，胼胝體中段正好是承載雙側運動皮質交會神經纖維的必經通道，此處的微結構崩解高度支持了漸凍症病理蛋白透過胼胝體向對側大腦半球蔓延的假說。

另一方面，胼胝體前段的受損則與連結前額葉及前運動皮質的神經網絡息息相關。已知高達半數的漸凍症患者會在中後期合併出現執行功能障礙，這項影像發現完美呼應了臨床上漸凍症與額顳葉失智症（ALS-FTD）存在疾病光譜重疊的現象。更具臨床突破價值的是，這些特定白質區域的自相關數值，與患者在神經學檢查中的上運動神經元失能程度呈現出顯著的統計相關性。這項穩固的關聯性證實了，T1 影像上肉眼不可見的紋理變化能真實量化 UMN 實質損害程度，為那些因肌肉萎縮而無法進行理學反射測試的患者提供了一把客觀影像量尺。

紋理分析的實務限制與短短四個月追蹤的啟示

儘管這項研究為最普遍的常規影像賦予了嶄新的診斷維度，我們仍須秉持專業精神，正視紋理分析在實務推廣上的先天技術限制。首先，放射影像組學特徵對於磁振造影的掃描環境參數極度敏感，不同廠牌機台硬體的先天設計往往會造成難以忽略的數值飄移。舉例來說，磁場強度的差異（如 1.5T 與 3T）會直接改變 T1 弛豫時間，而 TR/TE（重複時間與回訊時間，控制磁振造影對比的基本參數）的細微變動，更可能導致灰階共生矩陣的計算數值產生巨大偏差。雖然 CALSNIC 聯盟在此次前瞻性收案中，採用了極其嚴謹的跨院所標準化掃描協議，但若要將這項技術套用至各家醫院歷史回溯影像，仍需依賴深度學習等更強大的影像調和（harmonization）技術。

對於每天坐在閱片台前處理海量排程的放射科醫師而言，短期內我們並不需要在正式報告中手動框列神經束並計算自相關數值。但這篇論文帶給我們的最大反思在於：當神經內科醫師開立 MRI 檢查以排除模仿症時，我們應當深刻認知到，這張看似結構正常的 T1 影像其實蘊藏著豐富的微結構病理資訊。隨著自動化腦部切割模型（如 nnU-Net，能自動調適架構的醫學影像切割框架）的普及，未來的 PACS（醫療影像擷取與傳輸系統，放射科日常閱片平台）極可能在背景自動生成分析結果。屆時，在我們打出「無顯著結構異常」的常規報告旁，系統將能精準附上上運動神經元退化風險預測，讓單向的排除性掃描真正蛻變為確診利器。

下次打漸凍症 T1 報告時，你還會覺得這張「正常」影像只能用來排除頸椎壓迫嗎？