Features of changes in fractional anisotropy of different brain parts during the progression of Parkinson's disease

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Parkinson's disease is a neurodegenerative disease, in second place in terms of incidence in the world after Alzheimer's disease. It is currently believed that the presymptomatic stages of Parkinson's disease are mainly associated with degeneration of the subcortical and vegetetive nervous systems, and lesions of the cerebral cortex appear on later stages of the disease, however, it is of interest to study in more detail the involvement of the pathways of the brain in the pathological process in depending the disease progression.

OBJECTIVE: to study features of damage to the brain pathways during the progression of Parkinson's disease by magnetic resonance tractography.

MATERIAL AND METHODS: 88 patients with Parkinson's disease were examined (stage II disease — 42 people, stage III — 46 people according to the Hoehn and Yahr scale). The control group consisted of 35 people who did not differ in gender. All patients included in the study underwent a neurological examination, as well as magnetic resonance imaging of the brain with diffusion tensor imaging.

RESULTS: We found that with increasing stage of Parkinson's disease, there was a significant increase in fractional anisotropy in the hippocampus, insular cortex, and inferior and superior temporal sulcus cortex in patients with Parkinson's disease; we also noted a significant decrease in putamen fractional anisotropy.

CONCLUSION: the tractography study of the brain pathways during disease progression is a promising method that allows us to clarify in the pathogenesis of Parkinson's disease, including the role of extra-nigral pathology in the development of some non-motor disorders.

About the authors

Irina A. Vlasova

Military Medical Academy; North-Western district scientific and clinical center named after L.G. Sokolov

Email: a629100@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5796-9814

M.D., Neurologist

Russian Federation, Saint Petersburg; Saint Petersburg

Artem G. Trufanov

Military Medical Academy

Author for correspondence.
Email: trufanovart@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2905-9287
SPIN-code: 7335-6463
Scopus Author ID: 55543694800

M.D., D.Sc. (Medicine), Associate Professor of the Nervous Diseases Department

Russian Federation, Saint Petersburg

Igor' V. Litvinenko

Military Medical Academy

Email: litvinenkoiv@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8988-3011
SPIN-code: 6112-2792
Scopus Author ID: 35734354000
ResearcherId: F-9120-2013

M.D., D.Sc. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

Miroslav M. Odinak

Military Medical Academy

Email: odinak@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-7314-7711
SPIN-code: 1155-9732
Scopus Author ID: 7003327776
ResearcherId: I-6024-2016

M.D., Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, D.Sc. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Levin OS, Fedorova NV. Parkinson’s disease. 3rd edition. Moscow: MEDpress-inform Publ.; 2012. 352 p. (In Russ.)
  2. Kitaev SV, Popova TA. Principles of visualization of the diffusion tensor and its application in neurology. Annals of clinical and experimental neurology. 2012;6(1):48–53. (In Russ.)
  3. Mazurenko ЕВ, Ponomarev ВВ, Sakovich RА. Diffusion-tensor MRI in the diagnosis of cognitive disorders in patients with Parkinson’s disease. Medical news. 2014;(10):69–75.
  4. Langley J, Huddleston DE, Merritt M, et al. Diffusion Tensor Imaging of the Substantia Nigra in Parkinson’s disease Revisited. Hum Brain Mapp. 2016;37(7):2547–2556. doi: 10.1002/hbm.23192
  5. Litvinenko IV. dementia and psychotic disorders in parkinsonism: common origin and new perspectives in therapy. Uspekhi gerontologii. 2004;(13):94–101. (In Russ.)
  6. Trufanov AG, Litvinenko IV, Yurin AA, et al. Modern possibilities of magnetic resonance imaging in the diagnosis of parkinsonian syndrome. Russian Electronic Journal of Radiology. 2018;8(1):52–65. (In Russ.)
  7. Atkinson-Clement C, Pinto S, Eusebio A, et al. Diffusion tensor imaging in Parkinson’s disease: Review and meta-analysis. Neuroimage Clin. 2017;16:98–110. doi: 10.1016/j.nicl.2017.07.011
  8. Lees A, Hardy J, Revesz T. Parkinson’s disease. Lancet. 2009;373:2055–2066. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60492-X
  9. Saeed U, Lang AE, Masellis M. Neuroimaging Advances in Parkinson’s Disease and Atypical Parkinsonian Syndromes. Frontiers in Neurology. 2020;11:572976. doi: 10.3389/fneur.2020.572976
  10. Chen NK, Chou YH, Sundman M, et al. Alteration of Diffusion-Tensor Magnetic Resonance Imaging Measures in Brain Regions Involved in Early Stages of Parkinson’s Disease. Brain Connect. 2018;8(6):343–349. doi: 10.1089/brain.2017.0558
  11. Herz DM, Eickhoff SB, Lokkegaard A, et al. . Functional neuroimaging of motor control in Parkinson’s disease: a meta-analysis. Hum Brain Mapp. 2014;35(7):3227–3237.
  12. Wang Z, Chen H, Ma H, et al. Resting-state functional connectivity of subthalamic nucleus in different Parkinson’s disease phenotypes. J Neurol Sci. 2016;371:137–147. doi: 10.1016/j.jns.2016.10.035
  13. Kurani AS, Seidler RD, Burciu RG, et al. Subthalamic nucleus–sensorimotor cortex functional connectivity in de novo and moderate Parkinson’s disease. Neurobiol Aging. 2015;36(1):462–469. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2014.07.004
  14. Mormina E, Arrigo A, Calamuneri A, et al. Diffusion tensor imaging parameters’ changes of cerebellar hemispheres in Parkinson’s disease. Neuroradiology. 2015;57(3):327–334. doi: 10.1007/s00234-014-1473-5
  15. Haghshomar M, Shobeiri P, Seyedi SA, et al. Cerebellar Microstructural Abnormalities in Parkinson’s Disease: a Systematic Review of Diffusion Tensor Imaging Studies. Cerebellum. 2022;21(4): 545–571. doi: 10.1007/s12311-021-01355-3
  16. Andica C, Kamagata K, Hatano T, et al. Neurite orientation dispersion and density imaging of the nigrostriatal pathway in Parkinson’s disease: Retrograde degeneration observed by tract-profile analysis. Parkinsonism Rel Disord. 2018;51:55–60. doi: 10.1016/j.parkreldis.2018.02.046

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Visual comparison of the right inferior cerebellar peduncle between the controls and patients with stage II Parkinson’s disease (PD) using the Hoehn and Yahr scale

Download (228KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Visual comparison of the right rubrospinal tract between the controls and patients with stage II Parkinson’s disease (PD) using the Hoehn and Yahr scale

Download (200KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Visual comparison of the right medial longitudinal fascicle between the controls and patients with stage II Parkinson’s disease (PD) using the Hoehn and Yahr scale

Download (195KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».