Морфологические маркеры основных патогенетических вариантов ишемических инсультов при церебральном атеросклерозе


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Патоморфологические исследования позволяют верифицировать клинические данные, касающиеся диагностических признаков и предикторов ишемических инсультов. Немногочисленность таких исследований и противоречивость представленных в них результатов определили цель настоящего исследования – уточнение морфологических маркеров основных патогенетических вариантов ишемических инсультов при церебральном атеросклерозе.

Материалы и методы. Проведено патологоанатомическое исследование 114 случаев ишемического инсульта, а также гистологическое, электронно-микроскопическое и иммуногистохимическое исследование 20 атеросклеротических бляшек (АСБ) синуса внутренней сонной артерии, удаленных при каротидной эндартерэктомии.

Результаты. Установлено, что в большинстве случаев морфологическими маркерами инсультов при церебральном атеросклерозе являются определенная степень изолированного (≥70%) или тандемного (≥50%) атеростеноза, а также один или несколько малых или средних инфарктов в областях смежного кровоснабжения или глубоких участках полушария мозга, мозжечка и ствола. При обтурирующем атеротромбозе и артерио-артериальной эмболии 98% инсультов характеризовались развитием большого или среднего корково-подкоркового инфаркта в определенном сосудистом бассейне, наряду с наличием на стороне ишемического очага атеротромботической окклюзии или осложненной АСБ в сочетании с эмболической окклюзией дистально расположенного сосуда. Установлены высокая частота АСБ с нестабильной структурой, осложнившихся тромбозом, и сочетание 50% крупных инфарктов небольшой давности, обусловленных тромбозом, с «немыми» малыми организованными очагами ишемии в том же артериальном бассейне в результате стеноза. Выявлена прямая зависимость между выраженностью экспрессии фактора фон Виллебранда и морфологическими признаками активного течения каротидного атеросклероза (р<0,017), тогда как степень экспрессии других эндотелиальных веществ не коррелировала со структурными изменениями в АСБ.

Заключение. Показаны возможность дифференциальной диагностики различных патогенетических вариантов инсультов, связанных с атеросклеротическим сужением и осложненным поражением мозговых артерий, а также роль «немых» инфарктов, нестабильных АСБ и эндотелиального фактора фон Виллебранда как предикторов осложнений церебрального атеросклероза.

 

Об авторах

Павел Лазаревич Ануфриев

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: anufriev@neurology.ru
Россия, Москва

Маринэ Мовсесовна Танашян

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: anufriev@neurology.ru
Россия, Москва

Татьяна Сергеевна Гулевская

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: anufriev@neurology.ru
Россия, Москва

Анна Николаевна Евдокименко

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: anufriev@neurology.ru
Россия, Москва

Список литературы

  1. Суслина З.А., Гулевская Т.С., Максимова М.Ю., Моргунов В.А. Нарушения мозгового кровообращения: диагностика, лечение, профилактика. М., 2016. 536 с.
  2. Touboul P., Elbaz A., Koller C. et al. GÉNIC Investigators: Common carotid artery intima-media thickness and ischemic stroke subtypes: the GÉNIC case-control study. Circulation 2000; 102: 313–318. doi: 10.1161/01.CIR.102.3.313. PMID: 10899095.
  3. Ay H., Benner T., Arsava E.M. et al. A computerized algorithm for etiologic classification of ischemic stroke: The Causative Classification of Stroke System. Stroke 2007; 38: 2979–2984. doi: 10.1161/STROKEAHA.107.490896. PMID: 17901381.
  4. Amarenco P., Bogousslavsky J., Caplan L.R. et al. The ASCOD Phenotyping of Ischemic Stroke (Updated ASCO Phenotyping). Cerebrovasc Dis 2013; 36: 1–5. doi: 10.1159/000352050. PMID: 23899749.
  5. Gao S., Wang Y.J., Xu A.D. et al. Chinese ischemic stroke subclassification. Front Neurol 2011; 2: 1–5. doi: 10.3389/fneur.2011.00006. PMID: 21427797.
  6. Bogiatzi C., Wannarong T., McLeod A.I. et al. SPARKLE (Subtypes of Ischaemic Stroke Classification System), incorporating measurement of carotid plaque burden: a new validated tool for the classification of ischemic stroke subtypes. Neuroepidemiology 2014; 42: 243–251. doi: 10.1159/000362417. PMID: 24862944.
  7. Adams H.P., Bendixen B.H., Kappelle L.J. et al. Classification of subtype of acute ischemic stroke: definitions for use in a multicenter clinical trial. Stroke 1993; 24: 35–41. doi: 10.1161/01.STR.24.1.35. PMID: 7678184.
  8. Aird W.C. Phenotypic heterogeneity of the endothelium: I. Structure, function, and mechanisms. Circ Res 2007; 100 158–173. doi: 10.1161/01.RES.0000255691.76142.4a. PMID: 17272818.
  9. Танашян М.М., Раскуражев А.А., Шабалина А.А. и др. Биомаркеры церебрального атеросклероза: возможности ранней диагностики и прогнозирования индивидуального риска. Анналы клинической и экспериментальной неврологии 2015; 9(3): 20–25.
  10. Гулевская Т.С., Моргунов В.А. Патологическая анатомия нарушений мозгового кровообращения при атеросклерозе и артериальной гипертонии: руководство для врачей. М., 2009. 296 с.
  11. Momjian-Mayor I., Baron J.C. The pathophysiology of watershed infarction in internal carotid artery disease: review of cerebral perfusion studies. Stroke 2005; 36: 567–577. doi: 10.1161/01.STR.0000155727.82242.e1. PMID: 15692123.
  12. Caplan L.R., Wong K.S., Gao S., Hennerici M.G. Is hypoperfusion an important cause of strokes? If so, how? Cerebrovasc Dis 2006; 21: 145–153. doi: 10.1159/000090791. PMID: 16401883.
  13. Vermeer S., Prince N., den Heijer T. et al. Silent brain infarcts and the risk of dementia and cognitive decline. New Engl J Med 2003; 348: 1215–1222. doi: 10.1056/NEJMoa022066. PMID: 12660385.
  14. Adachi T., Kobayashi S., Yamaguchi S. Frequency and pathogenesis of silent subcortical brain infarction in acute first-ever ischemic stroke. Intern Med 2002; 41: 103–108. PMID: 11868595.
  15. Marnane M, Prendeville S, McDonnell C et al. Plaque inflammation and unstable morphology are associated with early stroke recurrence in symptomatic carotid stenosis. Stroke 2014; 45: 801–806. doi: 10.1161/STROKEAHA.113.003657. PMID: 24481971.
  16. Mono M.L., Karameshev A., Slotboom J. et al. Plaque characteristics of asymptomatic carotid stenosis and risk of stroke. Cerebrovasc Dis 2012; 34: 343–350. doi: 10.1159/000343227. PMID: 23154753.
  17. Salem M.K., Sayers R.D., Bown M.J. et al. Patients with recurrent ischaemic events from carotid artery disease have a large lipid core and low GSM. Eur J Vasc Endovasc Surg 2012; 43: 147–153. doi: 10.1016/j.ejvs.2011.11.008. PMID: 22154152.
  18. van Mourik J.A., Boertjes R., Huisveld I.A. et al. von Willebrand factor propeptide in vascular disorders: A tool to distinguish between acute and chronic endothelial cell perturbation. Blood 1999; 94: 179–185. PMID: 10381511.
  19. Blann A.D., McCollum C.N. von Willebrand factor, endothelial cell damage and atherosclerosis. Eur J Vasc Surg 1994; 8: 10–15. PMID: 8307205.
  20. Boffa M.C., Karochkine M., Berard M. Plasma thrombomodulin as a marker of endothelium damage. Nouv Rev Fr Hematol 1991; 33: 529–530. PMID: 1667951.
  21. Seigneur M., Dufourcq P., Conri C. et al. Plasma thrombomodulin – new approach of endothelial damage. Int Angiol 1993; 12: 85–93. PMID: 8207313.
  22. Ignarro L.J., Cirino G., Casini A., Napoli C. Nitric oxide as a signaling molecule in the vascular system: an overview. J Cardiovasc Pharmacol 1999; 34: 879–886. PMID: 10598133.
  23. Suslina ZA, Tanashyan MM, Domashenko MA et al. [Endothelial dysfunction in patients with ischemic stroke]. Annaly klinicheskoy i eksperimental'noy nevrologii. 2008; 2(1): 4-11. (In Russ.).
  24. Whincup PH, Danesh J, Walker M et al. Von Willebrand factor and coronary heart disease. Prospective study and meta-analysis. Eur. Heart J. 2002; 23(22): 1764-1770. PMID: 12419296.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Anufriev P.L., Tanashyan M.M., Gulevskaya Т.S., Evdokimenko A.N., 2018

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).