Модели черепно-мозговой травмы: современные подходы, классификация и перспективы исследования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Черепно-мозговая травма представляет собой одну из наиболее сложных медико-биологических проблем, затрагивающих миллионы людей по всему миру ежегодно. Для понимания патофизиологии черепно-мозговой травмы, а также для разработки эффективных терапевтических стратегий используют различные экспериментальные и теоретические модели. В обзоре рассмотрены три основные группы моделей: теоретические (in silico), клеточные (in vitro) и животные (in vivo). Теоретические модели базируются на использовании математических подходов и компьютерного моделирования для анализа механических повреждений мозга, процессов отека, ишемии и нейровоспаления. In silico подходы обладают высокой точностью и воспроизводимостью, но требуют корректной валидации на биологических данных. Клеточные модели включают культивирование нейронов, астроцитов, микроглии и органоидов мозга, которые подвергаются воздействию механических или химических факторов, имитирующих черепно-мозговую травму. Эти системы позволяют изучать клеточные и молекулярные механизмы, такие как апоптоз, нейровоспаление и регенерация. Однако in vitro модели ограничены отсутствием системного ответа, характерного для целого организма. Животные модели являются золотым стандартом для исследования черепно-мозговой травмы. Они включают прямое механическое воздействие на мозг животных (например, мышей, крыс, свиней), что позволяет воспроизводить клинические аспекты травмы, включая поведенческие и патофизиологические изменения. Несмотря на высокую физиологическую релевантность, in vivo модели сталкиваются с этическими ограничениями и трудностями в экстраполяции результатов на человека. Данная статья представляет обзор современных подходов к моделированию черепно-мозговой травмы, включая их классификацию, характеристики, преимущества и ограничения. Полученные данные могут служить основой для разработки более эффективных стратегий лечения и реабилитации пациентов с черепно-мозговой травмой.

Об авторах

Анна Алексеевна Прохорычева

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Автор, ответственный за переписку.
Email: Prokhorycheva_AA@nrcki.ru
ORCID iD: 0009-0001-5226-0803
SPIN-код: 5543-4462

аспирант

Россия, Москва

Александр Игоревич Будько

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: Budko_AI@nrcki.ru
ORCID iD: 0009-0007-3354-1646
SPIN-код: 2623-4530

аспирант

Россия, Москва

Ольга Михайловна Игнатова

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: Ignatova_OM@nrcki.ru
ORCID iD: 0000-0003-2763-3935
SPIN-код: 9352-3233

лаборант-исследователь

Россия, Москва

Юлия Ивановна Вечерская

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: Vecherskaya_YI@nrcki.ru
ORCID iD: 0009-0000-2489-4588

аспирант

Россия, Москва

Станислав Александрович Фокин

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: Fokin_SA@nrcki.ru

канд. мед. наук, руководитель Курчатовского комплекса медицинской приматологии

Россия, Москва

Мария Александровна Пахомова

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: mariya.pahomova@mail.ru
ORCID iD: 0009-0002-4570-8056
SPIN-код: 3168-2170

ст. научн. сотрудник, Научно-исследовательский центр

Россия, Санкт-Петербург

Андрей Глебович Васильев

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: avas7@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8539-7128
SPIN-код: 1985-4025

д-р мед. наук, профессор, заведующий кафедрой паталогической физиологии с курсом иммунологии

Россия, Санкт-Петербург

Александр Петрович Трашков

Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Email: Trashkov_AP@nrcki.ru
ORCID iD: 0000-0002-3441-0388
SPIN-код: 4231-1258

канд. мед. наук, доцент

Россия, Москва

Список литературы

  1. Лихтерман Л.Б. Классификация черепно-мозговой травмы. Часть II. Современные принципы классификации ЧМТ // Судебная медицина. 2015. Т. 1, № 3. С. 37–48. EDN: YHMUBF
  2. Alshareef A., Giudice S.J., Forman J., et al. Biomechanics of the human brain during dynamic rotation of the head // J Neurotrauma. 2020. Vol. 37, N 13. P. 1546–1555. doi: 10.1089/neu.2019.6847
  3. Amirifar L., Shamloo A., Nasiri R., et al. Brain-on-a-chip: Recent advances in design and techniques for microfluidic models of the brain in health and disease // Biomaterials. 2022. Vol. 285. ID 121531. doi: 10.1016/j.biomaterials.2022.121531
  4. Azizi S., Hier D.B., Allen B., et al. A kinetic model for blood biomarker levels after mild traumatic brain injury // Front Neurol. 2021. Vol. 12. ID 668606. doi: 10.3389/fneur.2021.668606
  5. Baird A., Oelsner L., Fisher C., et al. A multiscale computational model of angiogenesis after traumatic brain injury, investigating the role location plays in volumetric recovery // Math Biosci Eng. 2021. Vol. 18, N 4. P. 3227–3257. doi: 10.3934/mbe.2021161
  6. Bayly P.V., Cohen T.S., Leister E.P., et al. Deformation of the human brain induced by mild acceleration // J Neurotrauma. 2005. Vol. 22, N 8. P. 845–856. doi: 10.1089/neu.2005.22.845
  7. Beitchman J.A., Lifshitz J., Harris N.G., et al. Spatial distribution of neuropathology and neuroinflammation elucidate the biomechanics of fluid percussion injury // Neurotrauma Rep. 2021. Vol. 2, N 1. P. 59–75. doi: 10.1089/neur.2020.0046
  8. Bellotti C., Samudyata S., Thams S., et al. Organoids and chimeras: the hopeful fusion transforming traumatic brain injury research // Acta Neuropathol Commun. 2024. Vol. 12, N 1. ID 141. doi: 10.1186/s40478-024-01845-5
  9. Cernak I. Animal models of head trauma // NeuroRx. 2005. Vol. 2, N 3. P. 410–422. doi: 10.1602/neurorx.2.3.410
  10. Chapman D.P., Vicini S., Burns M.P., Evans R. Single neuron modeling identifies potassium channel modulation as potential target for repetitive head impacts // Neuroinformatics. 2023. Vol. 21, N 3. P. 501–516. doi: 10.1007/s12021-023-09633-7
  11. Chen Y., Constantini S., Trembover V., et al. An experimental model of closed head injury in mice: pathophysiology, histopathology, and cognitive deficit // J Neurotrauma. 1996. Vol. 13, N 10. P. 557–568. doi: 10.1089/neu.1996.13.557
  12. Donat C.K., Yanez Lopez M., Sastre M., et al. From biomechanics to pathology: predicting axonal injury from patterns of strain after traumatic brain injury // Brain. 2021. Vol. 144, N 1. P. 70–91. doi: 10.1093/brain/awaa336
  13. Feeney D.M., Boyeson M.G., Linn R.T., et al. Responses to cortical injury: I. Methodology and local effects of contusions in the rat // Brain Res. 1981. Vol. 211, N 1. P. 67–77. doi: 10.1016/0006-8993(81)90067-6
  14. Fitzgerald J., Houle S., Cotter C., et al. Lateral fluid percussion injury causes sex-specific deficits in anterograde but not retrograde memory // Front Behav Neurosci. 2022. Vol. 16. ID 806598. doi: 10.3389/fnbeh.2022.806598
  15. Galgano M., Russel T., McGillis S., et al. A review of traumatic brain injury animal models: are we lacking adequate models replicating chronic traumatic encephalopathy // J Neurol Neurobiol. 2015. Vol. 2, N 1. ID 2379-7150.117. doi: 10.16966/2379-7150.117
  16. Gennarelli T.A. Animate models of human head injury // J Neurotrauma. 1994. Vol. 11, N 4. P. 357–368. doi: 10.1089/neu.1994.11.357
  17. Goldstein L.E., Fisher A.M., Tagge C.A., et al. Chronic traumatic encephalopathy in blast-exposed military veterans and a blast neurotrauma mouse model // Sci Transl Med. 2012. Vol. 4, N 134. ID 134ra60-134ra60. doi: 10.1126/scitranslmed.3003716
  18. Greenwald R.M., Gwin J.T., Chu J.J., Crisco J.J. Head impact severity measures for evaluating mild traumatic brain injury risk exposure // Neurosurgery. 2008. Vol. 62, N 4. P. 789–798. doi: 10.1227/01.neu.0000318162.67472.ad
  19. Harris J.P., Mietus C.J., Browne K.D., et al. Neuronal somatic plasmalemmal permeability and dendritic beading caused by head rotational traumatic brain injury in pigs — an exploratory study // Front Cell Neurosci. 2023. Vol. 17. ID 1055455. doi: 10.3389/fncel.2023.1055455
  20. Johnson V.E., Meaney D.F., Cullen D.C., Smith D.H. Animal models of traumatic brain injury. В кн.: Handbook of clinical neurology. Vol. 127 / J. Grafman, A.M. Salazar, editors. Elsevier, 2015. P. 115–128. doi: 10.1016/B978-0-444-52892-6.00008-8
  21. Kayabaş M. Experimental traumatic brain injury models in rats: Experimental traumatic brain injury // Rats. 2023. Vol. 1, N 1. P. 15–19.
  22. Kiening K.L., van Landeghem F.K.H., Shreiber S., et al. Decreased hemispheric Aquaporin-4 is linked to evolving brain edema following controlled cortical impact injury in rats // Neurosci Lett. 2002. Vol. 324, N 2. P. 105–108. doi: 10.1016/S0304-3940(02)00180-5
  23. Kim J.-T., Song K., Han S.W., et al. Modeling of the brain-lung axis using organoids in traumatic brain injury: an updated review // Cell Biosci. 2024. Vol. 14, N 1. ID 83. doi: 10.1186/s13578-024-01252-2
  24. Kumaria A. In vitro models as a platform to investigate traumatic brain injury // Altern Lab Anim. 2017. Vol. 45, N 4. P. 201–211. doi: 10.1177/026119291704500405
  25. Langenderfer M., Williams K., Douglas A., et al. An evaluation of measured and predicted air blast parameters from partially confined blast waves // Shock Waves. 2021. Vol. 31. P. 175–192. doi: 10.1007/s00193-021-00993-0
  26. Liaudanskaya V., Fiore N.J., Zhang Y., et al. Mitochondria dysregulation contributes to secondary neurodegeneration progression post-contusion injury in human 3D in vitro triculture brain tissue model // Cell Death Dis. 2023. Vol. 14, N 8. ID 496. doi: 10.1038/s41419-023-05980-0
  27. Lighthall J.W. Controlled cortical impact: a new experimental brain injury model // J Neurotrauma. 1988. Vol. 5, N 1. P. 1–15. doi: 10.1089/neu.1988.5.1
  28. Liu N., Li Y., Jiang Y., et al. Establishment and application of a novel in vitro model of microglial activation in traumatic brain injury // J Neuroscience. 2023. Vol. 43, N 2. P. 319–332. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1539-22.2022
  29. Long Y., Zou L., Liu H., et al. Altered expression of randomly selected genes in mouse hippocampus after traumatic brain injury // J Neurosci Res. 2003. Vol. 71, N 5. P. 710–720. doi: 10.1002/jnr.10524
  30. Ma X., Aravind A., Pfister B.J., et al. Animal models of traumatic brain injury and assessment of injury severity // Mol Neurobiol. 2019. Vol. 56. P. 5332–5345. doi: 10.1007/s12035-018-1454-5
  31. Marmarou A., Abd-Elfattah Foda A., van den Brink W., et al. A new model of diffuse brain injury in rats: Part I: Pathophysiology and biomechanics // J Neurosurg. 1994. Vol. 80, N 2. P. 291–300. doi: 10.3171/jns.1994.80.2.0291
  32. McAteer K.M., Turner R.J., Corrigan F. Animal models of chronic traumatic encephalopathy // Concussion. 2017. Vol. 2, N 2. ID CNC32. doi: 10.2217/cnc-2016-0031
  33. Morales D.M., Marklund N., Lebold D., et al. Experimental models of traumatic brain injury: do we really need to build a better mousetrap? // Neuroscience. 2005. Vol. 136, N 4. P. 971–989. doi: 10.1016/j.neuroscience.2005.08.030
  34. Namjoshi D.R., Good C., Cheng W.H., et al. Towards clinical management of traumatic brain injury: a review of models and mechanisms from a biomechanical perspective // Dis Models Mech. 2013. Vol. 6, N 6. P. 1325–1338. doi: 10.1242/dmm.011320
  35. Navarro V.M., Boehme N., Wasserman E.A., Harper M.M. Enhanced attention in rats following blast-induced traumatic brain injury // Heliyon. 2024. Vol. 10, N 4. ID e25661. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e25661
  36. Ommaya A.K., Yarnell P., Hirsch A.E., Harris E.H. Scaling of experimental data on cerebral concussion in sub-human primates to concussion threshold for man. В кн.: 11th Stapp Car Crash Conference. Vol. 6. 1967. doi: 10.4271/670906
  37. Risling M., Davidsson J. Experimental animal models for studies on the mechanisms of blast-induced neurotrauma // Front Neurol. 2012. Vol. 3. ID 30. doi: 10.3389/fneur.2012.00030
  38. Robinson B.D., Isbell C.L., Melge A.R., et al. Doxycycline prevents blood–brain barrier dysfunction and microvascular hyperpermeability after traumatic brain injury // Sci Rep. 2022. Vol. 12, N 1. ID 5415. doi: 10.1038/s41598-022-09394-4
  39. Salvador E., Burek M., Förster C.Y. Stretch and/or oxygen glucose deprivation (OGD) in an in vitro traumatic brain injury (TBI) model induces calcium alteration and inflammatory cascade // Front Cell Neurosci. 2015. Vol. 9. ID 323. doi: 10.3389/fncel.2015.00323
  40. Shapira Y., Shohami E., Sidi A., et al. Experimental closed head injury in rats: mechanical, pathophysiologic, and neurologic properties // Crit Care Med. 1988. Vol. 16, N 3. P. 258–265. doi: 10.1097/00003246-198803000-00010
  41. Shrirao A.B., Kung F.H., Omelchenko A., et al. Microfluidic platforms for the study of neuronal injury in vitro // Biotechnol Bioeng. 2018. Vol. 115, N 4. P. 815–830. doi: 10.1002/bit.26519
  42. Smith D.H., Chen X.-H., Xu B.-N., et al. Characterization of diffuse axonal pathology and selective hippocampal damage following inertial brain trauma in the pig // J Neuropathol Exp Neurol. 1997. Vol. 56, N 7. P. 822–834. doi: 10.1097/00005072-199756070-00009
  43. Umfress A., Chakraborti A., Sudarsana Devi S.P., et al. Cdk5 mediates rotational force-induced brain injury // Sci Rep. 2023. Vol. 13, N 1. ID 3394. doi: 10.1038/s41598-023-29322-4
  44. Viano D.C., Hamberger A., Bolouri H., Säljö A. Evaluation of three animal models for concussion and serious brain injury // Ann Biomed Eng. 2012. Vol. 40. P. 213–226. doi: 10.1007/s10439-011-0386-2
  45. Wang S., Eckstein K.N., Guertler C.A., et al. Post-mortem changes of anisotropic mechanical properties in the porcine brain assessed by MR elastography // Brain Multiphys. 2024. Vol. 6. ID 100091. doi: 10.1016/j.brain.2024.100091
  46. Witcher K.G., Dziadis J.E., Bray C.E., et al. Comparison between midline and lateral fluid percussion injury in mice reveals prolonged but divergent cortical neuroinflammation // Brain Res. 2020. Vol. 1746. ID 146987. doi: 10.1016/j.brainres.2020.146987
  47. Wojnarowicz M.W., Fisher A.M., Minaeva O., Goldstein L.E. Considerations for experimental animal models of concussion, traumatic brain injury, and chronic traumatic encephalopathy — these matters matter // Front Neurol. 2017. Vol. 8. ID 240. doi: 10.3389/fneur.2017.00240
  48. Wu T., Rifkin J.A., Rayfield A., et al. An interdisciplinary computational model for predicting traumatic brain injury: Linking biomechanics and functional neural networks // NeuroImage. 2022. Vol. 251. ID 119002. doi: 10.1016/j.neuroimage.2022.119002
  49. Youn D.H., Jung H., Tran N.M., et al. The therapeutic role of nanoparticle shape in traumatic brain injury: an in vitro comparative study // J Korean Neurosurg Soc. 2022. Vol. 65, N 2. P. 196–203. doi: 10.3340/jkns.2021.0185
  50. Zhao Q., Zhang J., Li H., et al. Models of traumatic brain injury-highlights and drawbacks // Front Neurol. 2023. Vol. 14. ID 1151660. doi: 10.3389/fneur.2023.1151660

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок. Схематическое изображение моделей черепно-мозговой травмы свободно падающего груза

Скачать (77KB)

© Эко-Вектор, 2024

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».