Современные возможности диагностики и оценки прогрессирования сосудистых когнитивных расстройств с помощью нейровизуализации
В статье представлен современный взгляд на взаимосвязь сосудистых когнитивных расстройств (СКР) и патоморфологических изменений головного мозга. Проведены детальное описание и оценка различных методов нейровизуализации с определением достоинств и недостатков той или иной методики в определении наличия СКР. Описаны нейровизуализационные маркеры подтверждения наличия у пациентов цереброваскулярной недостаточности и наличия СКР как возможности наиболее раннего выявления поражения вещества головного мозга, которые могут служить основанием для диагностики данной патологии на доклинической стадии и формировать стратегии лечения и реабилитации.Чуканова А.С., Радионова Д.М., Чуканова Е.И., Багманян С.Д.
Ключевые слова
сосудистые когнитивные расстройства
нейровизуализация
церебральная микроангиопатия
болезнь мелких сосудов
Список литературы
1. Клинические рекомендации. Когнитивные расстройства у лиц пожилого и старческого возраста. Минздрав РФ, 2020.
2. Гусев Е.И., Чуканова Е.И., Чуканова А.С. Хроническая цереброваскулярная недостаточность (факторы риска, патогенез, клиника, лечение). Москва, 2018.
3. Чуканова Е.И., Чуканова А.С., Родиона Д.М., Багманян С.Д. Роль церебральной микроангиопатии (болезни мелких сосудов) в развитии сосудистых когнитивных нарушений. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2022;122(3-2):52–58.
4. Левин О.С. Диагностика и лечение когнитивных нарушений и деменции в клинической практике. М.: МЕДпресс-информ, 2019. 448 с.
5. Яхно Н.Н., Захаров В.В. Когнитивные и эмоционально-аффективные нарушения при дисциркуляторной энцефалопатии. Русский медицинский журнал. 2002;10(12–13):539–542.
6. Pantoni L., Garcia J.H., Gutierrez J.A. Cerebral white matter is highly vulnerable to ischemia. Stroke, 1996; 27: 1641–1647. doi: 10.1161/01.str.27.9.1641
7. American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5). Arlington, VA: American Psychiatric Publishing, 2013. doi: 10.1176/appi.books.9780890425596.
8. Petito C.K., Olarte J.P., Roberts B., et al. Selective glial vulnerability following transient global ischemia in rat brain. J Neuropathol Exp Neurol, 1998;57:231–238. doi: 10.1097/00005072-199803000-00004.
9. Dichgans M., Leys D. Vascular cognitive impairment. Circ Res. 2017;120:573–591. doi: 10.1161/CIRCRESAHA.116.308426
10. Pantoni L. Cerebral small vessel disease: from pathogenesis and clinical characteristics to therapeutic challenges. Lancet Neurol. 2010;9:689–701. doi: 10.1016/S1474-4422(10)70104-6
11. Sachdev P., Kalaria R., O’Brien J., et al. Diagnostic criteria for vascular cognitive disorders: a VASCOG statement. Alzheimer disease and associated disorders. 2014;28(3):206–218. doi: 10.1097/WAD.0000000000000034.
12. Skrobot O.A., Black S.E., Chen C., et al. Progress toward standardized diagnosis of vascular cognitive impairment: guidelines from the Vascular Impairment of Cognition Classification Consensus Study. Alzheimers Dement. 2018;14:280–292. doi: 10.1016/j.jalz.2017.09.007.
13. Van der Flier W.M., Skoog I., Schneider J.A., et al. Vascular cognitive impairment. Nature Reviews Disease Primers. 2018;4:18003. doi: 10.1038/nrdp.2018.3.
14. Wardlaw J.M., Smith E.E., Biessels G.J., et al. Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. Lancet Neurol. 2013;12:822–838. doi: 10.1016/S1474-4422(13)70124-8.
15. Debette S., Schilling S., Duperron M.-G., et al. Clinical significance of magnetic resonance imaging markers of vascular brain injury: a systematic review and meta-analysis. JAMA Neurol. 2019;76(1):81–94. doi: 10.1001/jamaneurol.2018.3122.
16. Charidimou A., Boulouis G., Roongpiboonsopit D., et al. Cortical superficial siderosis and recurrent intracerebral hemorrhage risk in cerebral amyloid angiopathy: large prospective cohort and preliminary meta-analysis. Int J Stroke. 2018;14:723–733. doi: 10.1177/1747493019830065.
17. Banerjee G., Wilson D., Jäger H.R., Werring D.J. Novel imaging techniques in cerebral small vessel diseases and vascular cognitive impairment. Biochim Biophys Acta.2016;1862:926–938. doi: 10.1016/j.bbadis.2015.12.010.
18. Hu H.-Y., Ou Y.-N., Shen X.-N., et al. White matter hyperintensities and risks of cognitive impairment and dementia: a systematic review and meta-analysis of 36 prospective studies. Neurosci Biobehav Rev. 2020;120:16–27. doi: 10.1016/j.neubiorev.2020.11.007.
19. Junque C., Pujol J., Vendrell P., et al. Leuko-araiosis on magnetic resonance imaging and speed of mental processing. Arch Neurol. 1990;47(2):151–156. doi: 10.1001/archneur.1990.00530020047013.
20. Fazekas F., Chawluk J.B., Alavi A., et al. MR signal abnormalities at 1.5 T in Alzheimer’s dementia and normal aging. Am J Roentgenology. 1987;149(2):351–356. doi: 10.2214/ajr.149.2.351.
21. Scheltens P., Erkinjunti T., Didier L., et al. White matter changes on CT and MRI: an overview of visual rating scales. European Task Force on Age-Related White Matter Changes. Eur Neurol. 1998;39(2):80–89. doi: 10.1159/000007921.
22. Scheltens P., Barkhof D., Leys J.P. et al. A semiquantative rating scale for the assessment of signal hyperintensities on magnetic resonance imaging. J Neurol Sci. 1993;114(1):7–12. doi: 10.1016/0022-510x(93)90041-v.
23. Kim K.W., MacFall J.R., Payne M.E. Classification of white matter lesions on magnetic resonance imaging in elderly persons. Biol Psychiatry. 2008;64(4):273–280. doi: 10.1016/j.biopsych.2008.03.024.
24. Fazekas F., Schmidt R., Scheltens P. Pathophysiologic mechanisms in the development of age-related white matter changes of the brain. Dement Geriatr Cogn Disord. 1998;9 Suppl 1:2–5. doi: 10.1159/000051182.
25. Lambert C., Benjamin P., Zeestraten E., et al. Longitudinal patterns of leukoaraiosis and brain atrophy in symptomatic small vessel disease. Brain. 2016;139(Pt 4):1136–1151. doi: 10.1093/brain/aww009.
26. Curnes J.T., Burger P.C., Djang W.T., Boyko O.B. MR imaging of compact white matter pathways. Am J Neuroradiol. 1988;9:1061–1068.
27. Cambron M., D’Haeseleer M., Laureys G., et al. White-matter astrocytes, axonal energy metabolism, and axonal degeneration in multiple sclerosis. J Cereb Blood Flow Metab. 2012;32:413–424. doi: 10.1038/jcbfm.2011.193.
28. Teipel S.J., Meindl T., Wagner M., et al. Longitudinal changes in fiber tract integrity in healthy aging and mild cognitive impairment: a DTI follow-up study. J Alzheimers Dis. 2010;22:507–522. doi: 10.3233/JAD-2010-100234.
29. Veluw S.J., van Reijmer Y.D., van der Kouwe A.J., et al. Histopathology of diffusion imaging abnormalities in cerebral amyloid angiopathy. Neurology. 2019;92:e933–e943. doi: 10.1212/WNL.0000000000007005.
30. Maillard P., Fletcher E., Lockhart S.N., et al. White matter hyperintensities and their penumbra lie along a continuum of injury in the aging brain. Stroke. 2014;45:1721–1726. doi: 10.1161/strokeaha.113.004084.
31. Damoiseaux J.S., Rombouts S.A.R.B., Barkhof F., et al. Consistent resting-state networks across healthy subjects. Proc Natl Acad Sci USA. 2006;103:13848–13853. doi: 10.1073/pnas.0601417103.
32. Sporns O. Contributions and challenges for network models in cognitive neuroscience. Nat Neurosci. 2014;17:652–660. doi: 10.1038/nn.3690.
33. Селиверстова Е.В., Селиверстов Ю.А., Коновалов Р.Н., Иллариошкин С.Н. Функциональная магнитно-резонансная томография покоя: новые возможности изучения физиологии и патологии мозга. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2013;7(4):39–41.
34. Kikinis R., Shenton M.E., Gerig G., et al. Routine quantitative analysis of brain and cerebrospinal fluid spaces with MR imaging. JMRI. 1992;2:619–629. doi: 10.1002/Jmri.1880020603.
35. Swartz S., Maquet P., Frith C., et al. Neural correlates of perceptual learning: A functional MRI study of visual texture discrimination. Proc Natl Acad Sci USA. 2002;99(26):17137–17142. doi: 10.1073/pnas.242414599.
36. Anbeek P., Vincken K.L., van Osch M.P., et al. Probabilistic segmentation of white matter lesions in MR imaging. Neuroimage. 2004;21(3):1037–1044. doi: 10.1016/j.neuroimage.2003.10.012.
37. Meier I.B., Manly J.J., Provenzano F.A., et al. White matter predictors of cognitive functioning in older adults. JINS. 2012;18(3):414–427. doi: 10.1017/S1355617712000227.
38. Haller S., Kövari E., Herrmann F.R., et al. Do brain T2/FLAIR white matter hyperintensities correspond to myelin loss in normal aging? A radiologic-neuropathologic correlation study. Acta Neuropatho. Commun. 2013;1:14. doi: 10.1186/2051-5960-1-14.
39. Soares J.M., Marques P., Alves V., Sousa N. A hitchhiker’s guide to diffusion tensor imaging. Front. Neurosci. 2013;7:31. doi: 10.3389/fnins.2013.00031.
40. Boot E.M., Mc van Leijsen E., Bergkamp M.I., et al. Structural network efficiency predicts cognitive decline in cerebral small vessel disease. Neuroimage Clin. 2020;27:102325. doi: 10.1016/j.nicl.2020.102325.
41. Baykara E., Gesierich B., Adam R., et al. A novel imaging marker for small vessel disease based on skeletonization of white matter tracts and diffusion histograms. Ann Neurol. 2016;80:581–592. doi: 10.1002/ana.24758.
42. Wang R., Liu N., Tao Y.-Y., et al. The application of rs-fMRI in vascular cognitive impairment. Front Neurol. 2020;11:951.95. doi: 10.3389/fneur.2020.00951.
43. Alsop D.C., Detre J.A., Golay X., et al. Recommended implementation of arterial spin-labeled perfusion MRI for clinical applications: a consensus of the ISMRM perfusion study group and the European consortium for ASL in dementia. Magnet Reson Med. 2015;73:102–116. doi: 10.1002/mrm.25197.
44. Spreng R.N., Sepulcre J., Turner G.R., et al. Intrinsic architecture underlying the relations among the default, dorsal attention, and frontoparietal control networks of the human brain. J. Cogn. Neurosci. 2013;25:74–86. doi: 10.1162/jocn_a_00281.
45. Spaniol J., Davidson P.S., Kim A.S., et al. Event-related fMRI studies of episodic encoding and retrieval: meta-analyses using activation likelihood estimation. Neuropsychologia. 2009;47:1765–1779. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2009.02.028.
46. Dey A.K., Stamenova V., Turner G., et al. Pathoconnectomics of cognitive impairment in small vessel disease: a systematic review. Alzheimers Dement. 2016;12:831–845. doi: 10.1016/j.jalz.2016.01.007.
47. Cheng H.L., Lin C.J., Soong B.W., et al. Impairments in cognitive function and brain connectivity in severe asymptomatic carotid stenosis. Stroke. 2012;43:2567–2573. doi: 10.1161/STROKEAHA.111.645614.
48. Schaefer A., Quinque E.M., Schroeter M.L., et al. Early small vessel disease affects frontoparietal and cerebellar hubs in close correlation with clinical symptoms - a resting-state fMRI study. J Cereb Blood Flow Metab. 2014;34:1091–1095. doi: 10.1038/jcbfm.2014.70.
49. Nordahl C.W., Ranganath C., Yonelinas A.P., et al. White matter changes compromise prefrontal cortex function in healthy elderly individuals. J. Cogn. Neurosci. 2006;18:418–429. doi: 10.1162/jocn.2006.18.3.418.
50. Venkatraman V.K., Aizenstein H., Guralnik J., et al. Executive control function, brain activation and white matter hyperintensities in older adults. Neuroimage. 2010;49:3436–3442. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.11.019.
51. Welker K.M., De Jesus R.O., Watson R.E., et al. Altered functional MR imaging language activation in elderly individuals with cerebral leukoaraiosis. Radiology. 2012;265:222–232. doi: 10.1148/radiol.12112052.
Об авторах / Для корреспонденции
Анна Сергеевна Чуканова, к.м.н., доцент кафедры неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики ИНН, Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова (Пироговский Университет), Москва, Россия; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0940-782XДарья Михайловна Коулибали, врач-невролог, Медси, Москва, Россия; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3724-6771
Елена Игоревна Чуканова, д.м.н., доцент, профессор кафедры неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики ИНН, Российский
национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова (Пироговский Университет), Москва, Россия;
chukanova-elena@yandex.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3291-9615 (автор, ответственный за переписку)
Сона Дживановна Багманян, врач-невролог, Федеральный центр мозга и нейротехнологий ФМБА России, Москва, Россия; ORCID:
https://orcid.org/0000-0002-9221-5230
Также по теме
