Динамика возрастных структурно-функциональных изменений мозга больных расстройствами аутистического спектра

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В обзоре отражены современные сведения о дизонтогенезе мозга больных расстройствами аутистического спектра. Представлены особенности этапов возрастных нарушений структуры и функционального состояния мозга таких пациентов. Наряду с описанием дефектов морфофункциональной организации мозга акцентировано внимание на индивидуальных различиях таких нарушений, что обусловливает гетерогенность клинических проявлений заболевания.

Об авторах

Светлана Георгиевна Белокоскова

ФГБНУ «Институт экспериментальной медицины»

Автор, ответственный за переписку.
Email: belokoskova.s@yandex.ru

д-р мед. наук, старший научный сотрудник физиологического отдела им. И.П. Павлова

Россия, Санкт-Петербург

Эмма Магомедовна Мальсагова

ФГБНУ «Институт экспериментальной медицины»

Email: amista11@mail.ru

д-р мед. наук, старший научный сотрудник физиологического отдела им. И.П. Павлова

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Георгиевич Цикунов

ФГБНУ «Институт экспериментальной медицины»

Email: secikunov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7097-1940

д-р мед. наук, профессор, заведующий лабораторией психофизиологии эмоций

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders, fifth edition (Dsm-5). American Psychiatric Publishing, Inc; Arlington, VA, US; 2013. https://doi.org/10.1176/appi.books.9780890425596.
  2. Gesundheit B, Rosenzweig JP, Naor D, et al. Immunological and autoimmune considerations of autism spectrum disorders. J Autoimmun. 2013;44:1-7. https://doi.org/10.1016/j.jaut.2013.05.005.
  3. Kaushik G, Zarbalis KS. Prenatal neurogenesis in autism spectrum disorders. Front Chem. 2016;4:12. https://doi.org/10.3389/fchem.2016.00012.
  4. Courchesne E, Pramparo T, Gazestani VH, et al. The ASD living biology: from cell proliferation to clinical phenotype. Mol Psychiatry. 2019;24(1):88-107. https://doi.org/10.1038/s41380-018-0056-y.
  5. Weston CS. Four social brain regions, their dysfunctions, and sequelae, extensively explain autism spectrum disorder symptomatology. Brain Sci. 2019;9(6). pii: E130. https://doi.org/10.3390/brainsci9060130.
  6. Макаров И.В., Автенюк А.С. Диагностика детского аутизма: ошибки и трудности // Социальная и клиническая психиатрия. – 2018. – Т. 28. – № 3. – С. 74–81. [Makarov IV, Avtenuk AS. Diagnostics of childhood autism: mistakes and difficulties. Social and Clinical Psychiatry. 2018;28(3):74-81. (In Russ.)]
  7. Goines PE, Ashwood P. Cytokine dysregulation in autism spectrum disorders (ASD): possible role of the environment. Neurotoxicol Teratol. 2013;36:67-81. https://doi.org/10.1016/j.ntt.2012.07.006.
  8. Courchesne E, Pierce K. Brain overgrowth in autism during a critical time in development: implications for frontal pyramidal neuron and interneuron development and connectivity. Int J Dev Neurosci. 2005;23(2-3):153-170. https://doi.org/10.1016/j.ijdevneu.2005.01.003.
  9. Ouyang M, Dubois J, Yu Q, et al. Delineation of early brain development from fetuses to infants with diffusion MRI and beyond. Neuroimage. 2019;185:836-850. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.04.017.
  10. Wegiel J, Flory M, Kuchna I, et al. Neuronal nucleus and cytoplasm volume deficit in children with autism and volume increase in adolescents and adults. Acta Neuropathol Commun. 2015;3(2). https://doi.org/10.1186/s40478-015-0183-5.
  11. Переверзева Д.С., Горбачевская Н.Л. Связь между возрастом и анатомическими нарушениями мозга при раннем детском аутизме // Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова. – 2008. – Т. 108. – № 2. – С.71–81. [Pereverzeva DS, Gorbachevskaya NL. Correlations between age and anatomic brain abnormality in autism spectrum disorder. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii imeni S.S. Korsakova. 2008;108(2):71-81. (In Russ.)]
  12. Dawson G, Munson J, Webb SJ, et al. Rate of head growth decelerates and symptoms worsen in the second year of life in autism. Biol Psychiatry. 2007;61(4):458-464. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2006.07.016.
  13. Sacco R, Gabriele S, Persico AM. Head circumference and brain size in autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis. Psychiatry Res. 2015;234(2):239-251. https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2015.08.016.
  14. Saitoh O, Karns CM, Courchesne E. Development of the hippocampal formation from 2 to 42 years: MRI evidence of smaller area dentata in autism. Brain. 2001;124(Pt 7):1317-1324. https://doi.org/10.1093/brain/124.7.1317.
  15. Redcay E, Courchesne E. When is the brain enlarged in autism? A meta-analysis of all brain size reports. Biol Psychiatry. 2005;58:1-9. https://doi.org/10.1016/j.biopsych. 2005.03.026.
  16. Hazlett HC, Gu H, Munsell BC, et al. Early brain development in infants at high risk for autism spectrum disorder. Nature. 2017;542(7641):348-351. https://doi.org/10.1038/nature21369.
  17. Pagnozzi AM, Conti E, Calderoni S, et al. A systematic review of structural MRI biomarkers in autism spectrum disorder: a machine learning perspective. Int J Dev Neurosci. 2018;71:68-82. https://doi.org/10.1016/j.ijdevneu. 2018.08.010.
  18. Courchesne E, Karns C, Davis HR, et al. Unusual brain growth patterns in early life in patients with autistic disorder: an MRI study. Neurology. 2001;57:245-254. https://doi.org/10.1212/wnl.57.2.245.
  19. Carper RA, Moses P, Tigue ZD, Courchesne E. Cerebral lobes in autism: early hyperplasia and abnormal age effects. Neuroimage. 2002;16(4):1038-1051. https://doi.org/ 10.1006/nimg.2002.1099.
  20. Schumann CM, Bloss CS, Barnes CC, et al. Longitudinal magnetic resonance imaging study of cortical development through early childhood in autism. J Neurosci. 2010;30(12):4419-4427. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.5714-09.2010.
  21. Courchesne E, Mouton PR, Calhoun ME, et al. Neuron number and size in prefrontal cortex of children with autism. JAMA. 2011;306:2001-2010. https://doi.org/10.1001/jama.2011.1638.
  22. Boger-Megiddo I, Shaw DW, Friedman SD, et al. Corpus callosum morphometrics in young children with autism spectrum disorder. J Autism Dev Disord. 2006;36(6):733-739. https://doi.org/10.1007/s10803-006-0121-2.
  23. Sparks BF, Friedman SD, Shaw DW, et al. Brain structural abnormalities in young children with autism spectrum disorder. Neurology. 2002;59(2):184-192. https://doi.org/ 10.1212/wnl.59.2.184.
  24. Lainhart JE, Bigler ED, Bocian M, et al. Head circumference and height in autism: a study by the Collaborative Program of Excellence in Autism. Am J Med Genet A. 2006;140(21):2257-2274. https://doi.org/10.1002/ajmg.a. 31465.
  25. Casanova MF, van Kooten IA, Switala AE, et al. Minicolumnar abnormalities in autism. Acta Neuropathol. 2006;112(3):287-303. 10.1007/s00401-006-0085-5' target='_blank'>http://doi: 10.1007/s00401-006-0085-5.
  26. Varghese M, Keshav N, Jacot-Descombes S, et al. Autism spectrum disorder: neuropathology and animal models. Acta Neuropathol. 2017;134(4):537-566. https://doi.org/ 10.1007/s00401-017-1736-4.
  27. McAlonan GM, Cheung V, Cheung C, et al. Mapping the brain in autism. A voxel-based MRI study of volumetric differences and intercorrelations in autism. Brain. 2005;128:268-276. https://doi.org/10.1093/brain/awh332.
  28. Fatemi SH, Aldinger KA, Ashwood P, et al. Consensus paper: pathological role of the cerebellum in autism. Cerebellum. 2012;11(3):777-807. https://doi.org/10.1007/s12311-012-0355-9.
  29. Vargas DL, Nascimbene C, Krishnan C, et al. Neuroglial activation and neuroinflammation in the brain of patients with autism. Ann Neurol. 2005;57(1):67-81. https://doi.org/10.1002/ana.20315.
  30. Courchesne E, Pierce K, Schumann CM, et al. Mapping early brain development in autism. Neuron. 2007;56(2):399-413. 10.1016/j.neuron.2007.10.016' target='_blank'>http://doi: 10.1016/j.neuron.2007.10.016.
  31. Courchesne E, Pierce K. Why the frontal cortex in autism might be talking only to itself: local overconnectivity but long-distance disconnection. Curr Opin Neurobiol. 2005b;15(2):225-230. https://doi.org/10.1016/j.conb. 2005.03.001.
  32. Bos DJ, Merchán-Naranjo J, Martínez K, et al. Reduced gyrification is related to reduced interhemispheric connectivity in autism spectrum disorders. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry. 2015;54(8):668-676. https://doi.org/10.1016/j.jaac.2015.05.011.
  33. Cheng W, Rolls ET, Gu H, et al. Autism: reduced connectivity between cortical areas involved in face expression, theory of mind, and the sense of self. Brain. 2015;138(Pt 5):1382-1393. https://doi.org/10.1093/brain/awv051.
  34. Hardan AY, Libove RA, Keshavan MS, et al. A preliminary longitudinal magnetic resonance imaging study of brain volume and cortical thickness in autism. Biol Psychiatry. 2009;66:313-315. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2009.04.024.
  35. Just MA, Cherkassky VL, Keller TA, et al. Functional and anatomical cortical underconnectivity in autism: evidence from an fMRI study of an executive function task and corpus callosum morphometry. Cereb Cortex. 2007;17:951-961. https://doi.org/10.1093/cercor/bhl006.
  36. Frazier TW, Hardan AY. A meta-analysis of the corpus callosum in autism. Biol Psychiatry. 2009;66(10):935-941. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2009.07.022.
  37. Schumann CM, Hamstra J, Goodlin-Jones BL, et al. The amygdala is enlarged in children but not adolescents with autism; the hippocampus is enlarged at all ages. J Neurosci. 2004;24:6392-6401. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1297-04.2004.
  38. Wegiel J, Flory M, Kuchna I, et al. Brain-region-specific alterations of the trajectories of neuronal volume growth throughout the lifespan in autism. Acta Neuropathol Commun. 2014;2:28. https://doi.org/10.1186/2051-5960-2-28.
  39. Barnea-Goraly N, Kwon H, Menon V, et al. White matter structure in autism: preliminary evidence from diffusion tensor imaging. Biol Psychiatry. 2004;55(3):323-326. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2003.10.022.
  40. Van Kooten IA, Palmen SJ, von Cappeln P, et al. Neurons in the fusiform gyrus are fewer and smaller in autism. Brain. 2008;131(Pt 4):987-999. https://doi.org/10.1093/brain/awn033.
  41. Whitney ER, Kemper TL, Bauman ML, et al. Cerebellar Purkinje cells are reduced in a subpopulation of autistic brains: a stereological experiment using calbindin-D28k. Cerebellum. 2008;7(3):406-416. https://doi.org/10.1007/s12311-008-0043-y.
  42. Barnea-Goraly N, Menon V, Krasnow B, et al. Investigation of white matter structure in velocardiofacial syndrome: a diffusion tensor imaging study. Am J Psychiatry. 2003;160(10):1863-1869. https://doi.org/10.1176/appi.ajp. 160.10.1863.
  43. Washington SD, Gordon EM, Brar J, et al. Dysmaturation of the default mode network in autism. Hum Brain Mapp. 2014;35(4):1284-1296. https://doi.org/10.1002/hbm.22252.
  44. Kosaka H, Omori M, Munesue T, et al. Smaller insula and inferior frontal volumes in young adults with pervasive developmental disorders. Neuroimage. 2010;50(4):1357-1363. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2010.01.085.
  45. Wegiel J, Kuchna I, Nowicki K, et al. The neuropathology of autism: defects of neurogenesis and neuronal migration, and dysplastic changes. Acta Neuropathol. 2010;119(6):755-770. https://doi.org/10.1007/s00401-010-0655-4.
  46. Zikopoulos B, Barbas H. Changes in prefrontal axons may disrupt the network in autism. J Neuroscience. 2010;30(44):14595-14609. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2257-10.2010.
  47. Shukla DK, Keehn B, Smylie DM, Müller RA. Microstructural abnormalities of short-distance white matter tracts in autism spectrum disorder. Neuropsychologia. 2011;49(5):1378-1382. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2011.02.022.
  48. Mitelman SA, Buchsbaum MS, Young DS, et al. Increased white matter metabolic rates in autism spectrum disorder and schizophrenia. Brain Imaging Behav. 2018;12(5):1290-1305. https://doi.org/10.1007/s11682-017-9785-9.
  49. Von dem Hagen EA, Stoyanova RS, Baron-Cohen S, Calder AJ. Reduced functional connectivity within and between ‘social’ resting state networks in autism spectrum conditions. Soc Cogn Affect Neurosci. 2013;8(6):694-701. https://doi.org/10.1093/scan/nss053.
  50. Rane P, Cochran D, Hodge SM, et al. Connectivity in autism: a review of MRI connectivity studies. Harv Rev Psychiatry. 2015;23(4):223-244. https://doi.org/10.1097/HRP.0000000000000072.
  51. Li D, Karnath HO, Xu X. Candidate biomarkers in children with autism spectrum disorder: a review of MRI studies. Neurosci Bull. 2017;33(2):219-237. https://doi.org/10.1007/s12264-017-0118-1.
  52. Mizuno A, Villalobos ME, Davies MM, et al. Partially enhanced thalamocortical functional connectivity in autism. Brain Res. 2006;1104(1):160-174. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2006.05.064.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Белокоскова С.Г., Мальсагова Э.М., Цикунов С.Г., 2019

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 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».