Alexander, DC

DeLuca, GC

Grussu, F

Newcombe, J

Schneider, T

Tachrount, M

Tur, C

Wheeler-Kingshott, CAM

Yates, RL

Zhang, H

UCL Discovery

F. Grussu1*, T. Schneider1*, R. L. Yates2, M. Tachrount3, C. Tur1, J. Newcombe4, H. Zhang5, D. C. Alexander5, G. C. DeLuca2** and C. A. M. Wheeler-Kingshott1** 1NMR Research Unit, Department of Neuroinflammation, Queen Square MS Centre, UCL Institute of Neurology, University College London, London (UK) 2Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford, Oxford (UK) 3Department of Brain Repair and Rehabilitation, UCL Institute of Neurology, University College London, London (UK) 4NeuroResource, UCL Institute of Neurology, University College London, London (UK) 5Department of Computer Science and Centre for Medical Image Computing, University College London, London (UK) * joint first authors    ** joint senior authors Quantitative histological validation of NODDI MRI indices of neurite morphology in multiple sclerosis spinal cord  Introduction  Neurite  orientation  dispersion  and  density  imaging  (NODDI)  is  a  recent  diffusion magnetic resonance imaging (MRI) method mapping neurite morphology, potentially able to detect specific features of tissue microstructure changes in multiple sclerosis (MS).  Objectives To investigate the validity and specificity of NODDI in MS via comparison of its metrics to quantitative histology.  Methods MRI Two samples of  formalin‐fixed post‐mortem MS spinal cord  (one  lumbar, secondary progressive  MS,  expanded  disability  status  scale  (EDSS)  10,  length  2cm;  one  thoracic,  primary progressive MS, EDSS 7,  length 3.5cm) were scanned at 9.4T. MRI  images were analysed to derive NODDI free water fraction (FWF), neurite density index (NDI) and orientation dispersion index (ODI, 0 for parallel, 1 for dispersed neurites) and diffusion tensor imaging (DTI) fractional anisotropy (FA), axial,  radial and mean diffusivities  (AD, RD, MD). FA quantifies  the  spatial anisotropy of diffusion; AD/RD the amount of diffusion parallel/orthogonal to the main diffusion direction; MD the average amount of diffusion. Histology Sections  from  the  lumbar case were  stained  for axons and myelin. Digital processing of their images provided circular variance (CV, spread of neurite orientations) and myelin staining intensity (MSI). Statistics Univariable linear regression models identified associations between mean values of histology and MRI metrics within manually drawn regions of interest.  Results Metrics In both cases, NDI, ODI and FA were hypointense in white matter (WM) focal lesions (FLs) compared to surrounding WM, whereas FWF, AD, RD, MD hyperintense. In the lumbar case, CV was hypointense  in WM FLs, where MSI showed demyelination. NDI and MSI were hypointense  in grey matter (GM) FLs compared to GM. Statistics For NODDI, higher CV was strongly associated with higher ODI  (p< 0.001); higher MSI with higher NDI  (p< 0.001) and weakly with  lower ODI  (p=0.02). For DTI, higher CV was associated with  lower FA  (p=0.03); higher MSI with higher FA  (p=0.01) and lower AD (p=0.003), RD (p=0.01), MD (p=0.01).  Conclusions NODDI metrics in post‐mortem MS spinal cord agree with histology. While pathological decreases  in neurite orientation dispersion and myelin can be selectively detected with NODDI ODI and NDI, the two cause opposite effects on DTI FA, a conventional but non‐specific  index of tissue integrity. In conclusion, NODDI provides sensitive and specific promising biomarkers of tissue injury in MS.  Topic:  20. Imaging  

Quantitative histological validation of NODDI MRI indices of neurite morphology in multiple sclerosis spinal cord

http://discovery.ucl.ac.uk/1476488/1/FGrussu_NODDI-validation-in-MS_FINAL.pdf

Quantitative histological validation of NODDI MRI indices of neurite morphology in multiple sclerosis spinal cord

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