Neuroimaging in Huntington’s disease

Cover Page

Cite item

Abstract

Huntington’s disease (HD) is an autosomal dominant progressive neurodegenerative disorder for which effective disease-modifying treatments have not yet been developed. Current diagnosis of HD relies on clinical criteria and genetic testing. However, neuroimaging plays a crucial role in differentiating HD with similar phenotypes and, most importantly, in objectively monitoring the neurodegenerative process, particularly during the development of disease-modifying therapies. Novel technologies and imaging protocols have significantly advanced neuroimaging capabilities in HD patients in recent years. This review presents a range of promising neuroimaging modalities (magnetic resonance morphometry, functional MRI, diffusion tensor imaging, positron emission tomography, etc.) that assess HD neurodegenerative patterns from multiple perspectives and clarify disease mechanisms and their correlation with clinical manifestations. Further development of these technologies is important not only for neurology but also for neuropharmacology and neurophysiology.

About the authors

George A. Anikin

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Author for correspondence.
Email: Dante3red@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-2447-1418

postgraduate student, 5th Neurological department

Russian Federation, Moscow

Sergey A. Klyushnikov

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: sergeklyush@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8752-7045

Cand. Sci. (Med.), leading researcher, 5th Neurological department

Russian Federation, Moscow

Alexey S. Filatov

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: fil4tovmd@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5706-6997

Cand. Sci. (Med.), researcher, Department of radiology

Russian Federation, Moscow

Alina A. Liaskovik

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: lyaskovik@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-8062-0784

radiologist, Department of radiology

Russian Federation, Moscow

Sergey N. Illarioshkin

Russian Center of Neurology and Neurosciences

Email: alla_stav@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2704-6282

Dr. Sci. (Med.), Prof., Full member of the RAS, Director, Brain Institute, Deputy director

Russian Federation, Moscow

References

  1. Иллариошкин С.Н., Клюшников С.А., Селиверстов Ю.А. Болезнь Гентингтона. М.; 2018. Illarioshkin SN, Klyushnikov SA, Seliverstov YuA. Huntington’s disease. Moscow; 2018. (In Russ.)
  2. Клюшников С.А. Болезнь Гентингтона. Неврологический журнал имени Л.О. Бадаляна. 2020;1(3):139–158. Klyushnikov SA. Huntington’s disease (review). L.O. Badalyan Neurological Journal. 2020;1(3):139–158. doi: 10.46563/2686-8997-2020-1-3-139-158
  3. Ha AD, Fung VS. Huntington’s disease. Curr Opin Neurol. 2012;25(4):491–498. doi: 10.1097/WCO.0b013e3283550c97
  4. Селиверстов Ю.А. Клинико-нейровизуализационный анализ функциональных изменений головного мозга при болезни Гентингтона: дис. канд. мед. наук. М.; 2015. Seliverstov YuA. Clinical and neuroimaging analysis of functional brain changes in Huntington’s disease: dissertation. Moscow; 2015. (In Russ.)
  5. Wilson H, Dervenoulas G, Politis M. Structural magnetic resonance imaging in Huntington’s disease. Int Rev Neurobiol. 2018;142:335–380. doi: 10.1016/bs.irn.2018.09.006
  6. Liu L, Prime ME, Lee MR, et al. Imaging mutant Huntingtin aggregates: development of a potential PET ligand. J Med Chem. 2020;63(15):8608– 8633. doi: 10.1021/acs.jmedchem.0c00955
  7. Юдина Е.Н., Коновалов Р.Н., Абрамычева Н.Ю. и др. Опыт применения МРТ-морфометрии при болезни Гентингтона. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2013;7(4):16–19. Yudina EN, Konovalov RN, Abramycheva NYu, et al. Experience of using MRI morphometry in Huntington’s disease. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2017;7(4):16–19. doi: 10.17816/psaic222
  8. Lowe AJ, Rodrigues FB, Arridge M, et al. Longitudinal evaluation of proton magnetic resonance spectroscopy metabolites as biomarkers in Huntington’s disease. Brain Commun. 2022;4(6):fcac258. doi: 10.1093/braincomms/fcac258
  9. Hobbs NZ, Papoutsi M, Delva A, et al. Neuroimaging to facilitate clinical trials in Huntington’s disease: current opinion from the EHDN Imaging Working Group. J Huntingtons Dis. 2024;13(2):163–199. doi: 10.3233/JHD-240016
  10. Russell DS, Barret O, Jennings DL, et al. The phosphodiesterase 10 positron emission tomography tracer, [18F]MNI-659, as a novel biomarker for early Huntington disease. JAMA Neurol. 2014;71(12):1520–1528. doi: 10.1001/jamaneurol.2014
  11. Giampà C, Laurenti D, Anzilotti S, et al. Inhibition of the striatal specific phosphodiesterase PDE10A ameliorates striatal and cortical pathology in R6/2 mouse model of Huntington’s disease. PLoS One. 2010;5(10):e13417. doi: 10.1371/journal.pone.0013417
  12. Kleiman RJ, Kimmel LH, Bove SE, et al. Chronic suppression of phosphodiesterase 10A alters striatal expression of genes responsible for neurotransmitter synthesis, neurotransmission, and signaling pathways implicated in Huntington’s disease. J Pharmacol Exp Ther. 2011;336(1):64–76. doi: 10.1124/jpet.110.173294
  13. Cardinale A, Fusco FR. Inhibition of phosphodiesterases as a strategy to achieve neuroprotection in Huntington’s disease. CNS Neurosci Ther. 2018;24(4):319–328. doi: 10.1111/cns.12834
  14. Fusco FR, Paldino E. Role of phosphodiesterases in Huntington’s disease. Adv Neurobiol. 2017;17:285–304. doi: 10.1007/978-3-319-58811-7_11
  15. Hobbs NZ, Papoutsi M, Delva A, et al. Neuroimaging to facilitate clinical trials in Huntington’s disease: current opinion from the EHDN Imaging Working Group. J Huntingtons Dis. 2024;13(2):163–199. doi: 10.3233/JHD-240016
  16. Юдина Е.Н. Морфофункциональные изменения головного мозга при болезни Гентингтона: дис. канд. мед. наук. М.; 2014.
  17. Ashburner J, Friston KJ. Voxel-based morphometry — the methods. Neuroimage. 2000;11(6 Pt 1):805–821. doi: 10.1006/nimg.2000.0582
  18. Coppen EM, van der Grond J, Hafkemeijer A, et al. Early grey matter changes in structural covariance networks in Huntington’s disease. Neuroimage Clin. 2016;12:806–814. doi: 10.1016/j.nicl.2016.10.009
  19. Peinemann A, Schuller S, Pohl C, et al. Executive dysfunction in early stages of Huntington’s disease is associated with striatal and insular atrophy: a neuropsychological and voxel-based morphometric study. J Neurol Sci. 2005; 239(1):11–19. doi: 10.1016/j.jns.2005.07.007
  20. Douaud G, Gaura V, Ribeiro MJ, et al. Distribution of grey matter atrophy in Huntington’s disease patients: a combined ROI-based and voxel-based morphometric study. Neuroimage. 2006;32(4):1562–1575. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.05.057
  21. Haase R, Lehnen NC, Schmeel FC, et al. External evaluation of a deep learning-based approach for automated brain volumetry in patients with Huntington’s disease. Sci Rep. 2024;14(1):9243. doi: 10.1038/s41598-024-59590-7
  22. Pasley BN, Freeman RD. Neurovascular coupling. Scholarpedia. 2008;3(3):5340. doi: 10.4249/scholarpedia.5340
  23. Paulsen JS, Zimbelman JL, Hinton SC, et al. fMRI biomarker of early neuronal dysfunction in presymptomatic Huntington’s disease. AJNR Am J Neuroradiol. 2004;25(10):1715–1721.
  24. Zimbelman JL, Paulsen JS, Mikos A, et al. fMRI detection of early neural dysfunction in preclinical Huntington’s disease. J Int Neuropsychol Soc. 2007;13(5):758–769. doi: 10.1017/S1355617707071214
  25. Куликова С.Н., Брюхов В.В., Переседова А.В. и др. Диффузионная тензорная магнитно-резонансная томография и трактография при рассеянном склерозе: обзор литературы. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2012;112(2-2):52–59. Kulikova SN, Briukhov VV, Peresedova AV, et al. Diffusion-tensor magnetic resonance tomography and tractography in multiple sclerosis: a review. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2012;112(2-2):52–59.
  26. Bohanna I, Georgiou-Karistianis N, Hannan AJ, Egan GF. Magnetic resonance imaging as an approach towards identifying neuropathological biomarkers for Huntington’s disease. Brain Res Rev. 2008;58(1):209–225. doi: 10.1016/j.brainresrev.2008.04.001
  27. Barrios-Martinez JV, Fernandes-Cabral DT, Abhinav K. et al. Differential tractography as a dynamic imaging biomarker: a methodological pilot study for Huntington’s disease. Neuroimage Clin. 2022;35:103062. doi: 10.1016/j.nicl.2022.103062

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Anikin G.A., Klyushnikov S.A., Filatov A.S., Liaskovik A.A., Illarioshkin S.N.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».