Comparative assessment of cerebral perfusion and metabolism in patients with Alzheimer’s disease and vascular cognitive disorders

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: The high medical and social significance of the problem determines the necessity of the earliest nosological diagnostics of the cognitive disorders. Functional neuroimaging methods such as single-photon emission computed tomography and positron emission tomography play an important role in the early differential diagnosis, allowing to estimate perfusion and metabolism of the cerebral tissue.

AIM: To perform a comparative analysis of perfusion and metabolic abnormalities in different cerebral structures of patients with Alzheimer’s disease and vascular cognitive disorders in small cerebral vessels disease.

MATERIALS AND METHODS: Single-photon emission computed tomography was performed in 13 patients with Alzheimer’s disease and in 21 patients with vascular cognitive disorders; positron emission tomography with 18F-FDG was performed in 17 patients with Alzheimer’s disease and in 15 patients with vascular cognitive disorders.

RESULTS: Patterns of perfusion and metabolic abnormalities differ in patients with Alzheimer’s disease and vascular cognitive disorders. In patients with vascular cognitive disorders due to cerebral small vessels disease, a distinctive feature was a combination of hypoperfusion in subcortical structures, especially in the caudate nucleus and thalamus, with hypoperfusion in the deep parts of the frontal lobe. In Alzheimer’s disease, bilateral pronounced perfusion abnormalities in the parietal and temporal cortex were the most characteristic. Patterns of metabolic disturbances were similar to patterns of perfusion disturbances in different variants of cognitive disorders, but metabolic disturbances were more widespread. Рositron emission tomography was more informative in diagnosing patients with Alzheimer’s disease compared to single photon emission computed tomography. More pronounced perfusion and metabolic disorders were observed in patients with more severe cognitive disorders. Perfusion disturbances in the area of subcortical structures can be considered as an early marker of cognitive impairment development in patients with small vessel disease.

CONCLUSION: Single photon emission computed tomography has sufficient sensitivity and specificity when examining patients with vascular cognitive disorders, while positron emission tomography is more preferable when examining patients with Alzheimer-type dementia.

About the authors

Andrey Y. Emelin

Military Medical Academy

Author for correspondence.
Email: emelinand@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-4723-802X
SPIN-code: 9650-1368
ResearcherId: 1-8241-2016

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

Russian Federation, Saint Petersburg

Igor' V. Boykov

Military Medical Academy

Email: qwertycooolt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9594-9822
SPIN-code: 1453-8437
ResearcherId: М-8449-2016

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

Russian Federation, Saint Petersburg

Vladimir Y. Lobzin

Military Medical Academy

Email: vladimirlobzin@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3109-8795
SPIN-code: 7779-3569
Scopus Author ID: 57203881632
ResearcherId: I-4819-2016

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

Russian Federation, Saint Petersburg

Kristina A. Kolmakova

Military Medical Academy

Email: kris_kolmakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8657-1901
SPIN-code: 3058-8088
ResearcherId: I-8241-2016

M.D., Ph.D. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg

Konstantin M. Naumov

Military Medical Academy

Email: naumov_k@list.ru
ORCID iD: 0000-0001-7039-2423
SPIN-code: 3996-2007
Scopus Author ID: 8390739200
ResearcherId: I-8567-2016

M. D., Ph. D. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg

Pavel S. Dynin

Military Medical Academy

Email: pavdynin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5006-8394
SPIN-code: 8323-3951
Scopus Author ID: 57194607735
ResearcherId: I-3470-2016

M. D., Ph. D. (Medicine);

Russian Federation, Saint Petersburg

Ivan A. Lupanov

Military Medical Academy

Email: lupanov_ia@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-7918-9227
SPIN-code: 2986-6679
ResearcherId: НОА-9697-2023

M.D., Ph.D. (Medicine)

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Dementia // WHO. 2021. Available at: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia (accessed 21.06.23.)
  2. Alzheimer’s Disease facts and figures. Alzheimer’s Dement. 2021;17(3):327–406. doi: 10.1002/alz.12328
  3. Vasenina EE, Levin OS, Sonin AG. Modern trends in epidemiology of dementia and management of patients with cognitive impairment. The Korsakov’s Journal of Neurology and Psychiatry. 2017;117(6, Pt 2): 87–95. (In Russ.) doi: 10.17116/jnevro20171176287-95
  4. Yakhno NN, Preobrazhenskaya IS, Zakharov VV, et al. Prevalence of cognitive impairments in neurological diseases: Analysis of the activities of a specialized outpatient reception office. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2012;4(2):30–35. (In Russ.) DOI: 110.14412/2074-2711-2012-378
  5. Emelin AYu. The possibilities of diagnosing and treating cognitive impairment at non-dementia stages. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2020;12(5):78–83. (In Russ.) doi: 10.14412/2074-2711-2020-5-78-83
  6. Emelin AYu, Lobzin VYu, Vorobyov SV. Kognitivnyye narusheniya: rukovodstvo dlya vrachey [Cognitive impairment: a guide for physicians]. Moscow; 2019. 416 p. (In Russ.)
  7. Levin ОS. Diagnosis and Treatment of Dementia in Clinical Practice. Moscow: MEDpress-Inform Publ.; 2009. 256 p.
  8. Staffaroni AM, Fanny MF, McDermott D, et al. Neuroimaging in Dementia. Semin Neurol. 2017;37(5):510–537. doi: 10.1055/s-0037-1608808
  9. Del Sole A, Malaspina S, Magenta Biasina A. Magnetic resonance imaging and positron emission tomography in the diagnosis of neurodegenerative dementias. Funct Neurol. 2016;31(4):205–215. doi: 10.11138/fneur/2016.31.4.205
  10. Herholz K, Westwood S, Haense C, Dunn G. Evaluation of a calibrated (18)F-FDG PET score as a biomarker for progression in Alzheimer disease and mild cognitive impairment. J Nucl Med. 2011;52(8):1218–1226. doi: 10.2967/jnumed.111.090902
  11. Herholz K, Carter SF, Jones M. Positron emission tomography imaging in dementia. Br J Radiol. 2007;80(2):160–167. doi: 10.1259/bjr/97295129
  12. Kerrouche N, Herholz K, Mielke R. 18FDG PET in vascular dementia: differentiation from Alzheimer’s disease using voxel-based multivariate analysis. J Cereb Blood Flow Metab. 2006;26(9):1213–1221. doi: 10.1038/sj.jcbfm.9600296
  13. Silverman DH. Brain 18F-FDG PET in the Diagnosis of neurodegenerative dementias: Comparison with perfusion SPECT and with clinical evaluations lacking nuclear imaging. J Nucl Med. 2004;45(4):594–607.
  14. Nagata K, Maruya H, Yuya H. Can PET data differentiate Alzheimer’s disease from vascular dementia? Ann NY Acad Sci. 2000;903:252–261. doi: 10.1111/j.1749-6632.2000.tb06375.x
  15. O’Brien JT. Role of imaging techniques in the diagnosis of dementia. Br J Radiol. 2007;80(2):71–77. doi: 10.1259/bjr/33117326
  16. Pakrasi S, O’Brien JT. Emission tomography in dementia. Nucl Med Commun. 2005;26(3):189–196. doi: 10.1097/00006231-200503000-00003
  17. Litvinenko IV, Emelin AYu, Lobzin VYu, Kolmakova KA. Neuroimaging techniques for diagnosing Alzheimer’s disease and cerebrovascular diseases with cognitive impairment. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2019;11(3S):18–25. (In Russ.) doi: 10.14412/2074-2711-2019-3S-18-25
  18. Emelin AYu, Odinak MM, Trufanov GE, et al. Positron emission computed tomography Capabilities in differential diagnosis of dementia. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2010;(4(32)):46–51. (In Russ.)
  19. McKhann G, Drachman D, Folstein M, et al. Clinical diagnosis of Alzheimer’s disease: report of the NINCDS-ADRDA Work Group under the auspices of Department of Health and Human Services Task Force on Alzheimer’s Disease. Neurology. 1984;34(7):939–944. doi: 10.1212/wnl.34.7.939
  20. Roman GC, Tatemichi T, Erkinjuntti T, et al. Vascular dementia: diagnostic criteria for research studies. Report of the NINDS-AIREN International Workshop. Neurology. 1993;43(2):250–260. doi: 10.1212/wnl.43.2.250
  21. Starkstein SE, Sabe L, Vozquez S, et al. Neuropsychological, psychiatric, and cerebral blood flow findings in vascular dementia and Alzheimer’s Disease. Stroke. 1996;27(3):408–414. doi: 10.1161/01.str.27.3.408
  22. Shim YS, Yang DW, Kim BS, et al. Comparison of regional cerebral blood flow in two subsets of subcortical ischemic vascular dementia: statistical parametric mapping analysis of SPECT. J Neurol Sci. 2006;250(1–2):85–91. doi: 10.1016/j.jns.2006.07.008
  23. Kato H, Yoshikawa T, Oku N, et al. Statistical parametric analysis of cerebral blood flow in vascular dementia with small-vessel disease using Tc-HMPAO SPECT. Cerebrovasc Dis. 2008;26(5):556–562. doi: 10.1159/000160213
  24. Dougall NJ, Bruggink S, Ebmeier K. Systematic review of the diagnostic accuracy of 99mTc-HMPAO-SPECT in dementia. Amer J Geriatr Psychiatry. 2004;12(6):554–570. doi: 10.1176/appi.ajgp.12.6.554
  25. Petrella JR, Coleman RE, Doraiswamy PM. Neuroimaging and early diagnosis of alzheimer disease: A look to the future. Radiology. 2003;226(2):315–336. doi: 10.1148/radiol.2262011600

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. SPECT with 99mTs-HMPAO. Disease of small vessels of the brain. Subcortical vascular dementia of moderate severity. Multiple bilateral zones of pronounced decrease in cerebral perfusion in the projection of the thalamus, basal ganglia (shown by arrows)

Download (173KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. SPECT with 99mTs-HMPAO. Dementia of the Alzheimer's type is mild. Bilateral hypoperfusion of the temporal cortex (shown by arrows)

Download (149KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. PET with 18F-FDG. Disease of small vessels of the brain. Subcortical vascular dementia of moderate severity. Multiple “mosaic zones” of disturbances in the accumulation of radiopharmaceuticals in the projection of the basal ganglia with uneven hypometabolism of the cortex of the frontal, temporal and parietal lobes (shown by arrows)

Download (118KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. PET with 18F-FDG. Alzheimer's type dementia of moderate severity. A - axial section, B - coronal section. Bilateral hypometabolism of the cortex of the parietal and temporal lobes (shown by arrows)

Download (245KB)
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».