Особенности изменения фракционной анизотропии различных отделов головного мозга при прогрессировании болезни Паркинсона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Болезнь Паркинсона — нейродегенеративное заболевание, по частоте встречаемости находящееся на втором месте в мире после болезни Альцгеймера. В настоящее время считается, что предсимптомные стадии болезни Паркинсона в основном связаны с дегенерацией подкорковой и вегетативной нервной систем, а поражения коры головного мозга появляются на более поздних стадиях заболевания. Однако представляет интерес более детальное изучение вовлечения проводящих путей головного мозга в патологический процесс при прогрессировании болезни.

Цель исследования. Изучить особенности изменения фракционной анизотропии различных отделов головного мозга при прогрессировании болезни Паркинсона по данным магнитно-резонансной трактографии.

Материалы и методы. Было обследовано 88 пациентов с болезнью Паркинсона (II стадия заболевания — 42 человека, III стадия — 46 человек по шкале Хен и Яра). Группу сравнения составили 35 человек, не отличавшихся по полу и возрасту. Всем включенным в исследование пациентам проводились неврологический осмотр и магнитно-резонансная томография головного мозга с выполнением диффузно-тензорной визуализации. Данные трактографии проецировались на стандартную маску головного мозга.

Результаты. С увеличением стадии болезни Паркинсона нами было обнаружено у пациентов достоверное увеличение фракционной анизотропии гиппокампа, коры островковых извилин, а также было отмечено достоверное уменьшение фракционной анизотропии скорлупы.

Заключение. Трактография является перспективным исследованием, позволяющим уточнить патогенез болезни Паркинсона, в том числе роль экстранигральной патологии для развития ряда немоторых нарушений.

Об авторах

Ирина Александровна Власова

Военно-медицинская академия; Северо-Западный окружной научно-клинический центр им. Л.Г. Соколова

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

врач невролог

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Артем Геннадьевич Труфанов

Военно-медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: trufanovart@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-2905-9287
SPIN-код: 7335-6463
Scopus Author ID: 55543694800

докт. мед. наук, доцент кафедры нервных болезней

Россия, Санкт-Петербург

Игорь Вячеславович Литвиненко

Военно-медицинская академия

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

докт. мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Мирослав Михайлович Одинак

Военно-медицинская академия

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

член-корреспондент РАН, докт. мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Левин О.С., Федорова Н.В. Болезнь Паркинсона. 3-е изд. М.: МЕДпресс-информ, 2012. 352 c.
  2. Китаев С.В., Попова Т.А. Принципы визуализации диффузионного тензора и его применение в неврологии // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2012. T. 6, № 1. C. 48–53.
  3. Мазуренко Е.В., Пономарев В.В., Сакович Р.А. Диффузионно-тензорная МРТ в диагностике когнитивных нарушений у пациентов с болезнью Паркинсона // Медицинские новости. 2014. № 10. C. 69–75.
  4. Langley J., Huddleston D.E., Merritt M., et al. Diffusion Tensor Imaging of the Substantia Nigra in Parkinson’s disease Revisited // Hum. Brain Mapp. 2016. Vol. 37, No. 7. P. 2547–2556. doi: 10.1002/hbm.23192
  5. Литвиненко И.В. Деменция и психотические нарушения при паркинсонизме: общность возникновения и новые перспективы в терапии // Успехи геронтологии. 2004. № 13. C. 94–101.
  6. Труфанов А.Г., Литвиненко И.В., Юрин А.А. и др. Современные возможности магнитно-резонансной томографии в диагностике синдрома паркинсонизма // Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2018. T. 8, № 1. C. 52–65.
  7. Atkinson-Clement C., Pinto S., Eusebio A., et al. Diffusion tensor imaging in Parkinson’s disease: Review and meta-analysis // Neuroimage Clin. 2017. Vol. 16. P. 98–110. doi: 10.1016/j.nicl.2017.07.011
  8. Lees A., Hardy J., Revesz T. Parkinson’s disease // Lancet. 2009. Vol. 373. P. 2055–2066. doi: 10.1016/S0140-6736(09)60492-X
  9. Saeed U., Lang A.E., Masellis M. Neuroimaging Advances in Parkinson’s Disease and Atypical Parkinsonian Syndromes // Frontiers in Neurology. 2020. Vol. 11. P. 572976. doi: 10.3389/fneur.2020.572976
  10. Chen N.K., Chou Y.H., 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. Vol. 8, No. 6. P. 343–349. doi: 10.1089/brain.2017.0558
  11. Herz D.M., Eickhoff S.B., Lokkegaard A., et al. Functional neuroimaging of motor control in Parkinson’s disease: a meta-analysis // Hum. Brain Mapp. 2014. Vol. 35, No. 7. P. 3227–3237. doi: 10.1002/hbm.22397
  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. Vol. 371. P. 137–147. doi: 10.1016/j.jns.2016.10.035
  13. Kurani A.S., Seidler R.D., Burciu R.G., et al. Subthalamic nucleus–sensorimotor cortex functional connectivity in de novo and moderate Parkinson’s disease // Neurobiol. Aging. 2015. Vol. 36, No. 1. P. 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. Vol. 57, No. 3. P. 327–334. doi: 10.1007/s00234-014-1473-5
  15. Haghshomar M., Shobeiri P., Seyedi S.A., et al. Cerebellar Microstructural Abnormalities in Parkinson’s Disease: a Systematic Review of Diffusion Tensor Imaging Studies // Cerebellum. 2022. Vol. 21, No. 4. P. 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. Vol. 51. P. 55–60. doi: 10.1016/j.parkreldis.2018.02.046

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Визуальное сравнение правой нижней ножки мозжечка между группой сравнения и пациентами с БП II ст. по шкале Хен и Яра

Скачать (157KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Визуальное сравнение правого руброспинального тракта между группой сравнения и пациентами с БП II ст. по шкале Хен и Яра

Скачать (133KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Визуальное сравнение правого срединного продольного пучка между группой сравнения и пациентами с БП II ст. по шкале Хен и Яра

Скачать (133KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

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».