Опыт применения МРТ-морфометрии при болезни Гентингтона


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для одного из наиболее значимых наследственных нейродегенеративных заболеваний – болезни Гентингтона (БГ) – характерна церебральная атрофия, характер которой нуждается в уточнении. Технология МРТ-морфометрии позволяет количественно оценить атрофию различных областей головного мозга, что позволяет рассматривать его как потенциальный биомаркер нейродегенерации. Мы применили у 24 пациентов с БГ, 10 доклинических носителей мутации и 9 здоровых лиц две разновидности метода МРТ-морфометрии – сравнение мозговых объемов в целом и подсчет объемов заранее заданных областей интереса. При сравнении мозговых объемов в целом у пациентов с БГ хвостатое ядро и скорлупа с двух сторон, преи постцентральная извилины были достоверно меньше, чем у лиц из группы контроля, в то время как при сравнении заданных регионов интереса уменьшение объема у больных затронуло хвостатое ядро, бледный шар и скорлупу с двух сторон. У клинически здоровых носителей мутантного гена бледный шар, скорлупа, пре- и постцентральная извилины билатерально оказались достоверно больше, чем у пациентов, а бледный шар слева – меньше, чем в контроле. Выявлены большее поражение доминантной стороны у пациентов и у носителей гена БГ, а также отрицательные корреляции объемов подкорковых и корковых структур с тяжестью мутации, двигательными и когнитивными нарушениями.

Об авторах

Е. Н. Юдина

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: snillario@gmail.com
Россия, Москва

Родион Николаевич Коновалов

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: snillario@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5539-245X

к.м.н., с.н.с. отд. лучевой диагностики

Россия, 125367, Москва, Волоколамское шоссе, д. 80

Наталья Юрьевна Абрамычева

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: snillario@gmail.com
Россия, Москва

Сергей Анатольевич Клюшников

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: snillario@gmail.com
Россия, Москва

Сергей Николаевич Иллариошкин

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: snillario@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2704-6282

д.м.н., проф., член-корр. РАН, зам. директора по научной работе, рук. отдела исследований мозга

Россия, Москва

Список литературы

  1. Колесниченко Ю.А, Машин В.В., Иллариошкин С.Н., Зайц Р.Дж. Воксел-ориентированная морфометрия: новый метод оценки локальных вторичных атрофических изменений головного мозга. Анн. клин. эксперимент. неврол. 2007; 4: 35–42.
  2. Aylward E., Mills J., Liu D. et al. Association between age and striatal volume stratified by CAG repeat length in prodromal Huntington disease. PLOS Currents Huntington Dis. 2011; 11.
  3. Draganski B., Bhatia K.P. Brain structure in movement disorders: a neuroimaging perspective. Cur. Opin. Neurol. 2010; 23: 413–419.
  4. Henley S., Ridgway G.R., Scahill R.I. et al. Pitfalls in the use of voxelbased morphometry as a biomarker: examples from Huntington disease. Am. J. Neuroradiol. 2010; 31: 711–719.
  5. Henley S., Wild E., Hobbs N. et al. Relationship between CAG repeat length and brain volume in premanifest and early Huntigton’s disease. J. Neurol. 2009; 256: 203–212.
  6. Ille R., Schäfer A., Scharmüller W. et al. Emotion recognition and experience in Huntington disease: a voxel-based morphometry study. J. Psychiatry Neurosci. 2011; 36: 6–10.
  7. Kassubek J., Pinkhardt E.H., Dietmaier A. et al. Fully automated atlas-based MR imaging volumetry in Huntington disease, compared with manual volumetry. Am. J. Neuroradiol. 2011; 32: 1328–1332.
  8. Kassubek J., Juengling F.D., Kioschies T. et al. Topography of cerebral atrophy in early Huntington’s disease: a voxel based morphometric MRI study. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry 2004; 75: 213–220.
  9. Klöppel S., Chu C., Tan G.C. et al. Automatic detection of preclinical neurodegeneration. Neurology 2009; 72: 426–431.
  10. Lambrecqa V., Langboura N., Guehla D. et al. Evolution of brain gray matter loss in Huntington’s disease: a meta-analysis. Eur. J. Neurol. 2013; 20: 315–321.
  11. Muhlau M., Gaser C., Wohlschager A. et al. Striatal atrophy in Huntington’s disease is leftward biased. In: World Congress on Huntington’s disease. Dresden, 2007: 120.
  12. Rosas H.D., Salat D.H., Lee S. et al. Complexity and heterogeneity: what drives the ever changing brain in Huntigton’s disease? Ann. NY Acad. Sci. 2008; 1147: 196.
  13. Stoffers D., Sheldon S., Kuperman J.M. et al. Contrasting gray and white matter changes in preclinical Huntington disease. Neurology 2010; 74: 1208–1216.
  14. Tabrizi S.J., Langbehn D.R., Leavitt B.R. et al. TRACK-HD investigators. Biological and clinical manifestations of Huntington’s disease in the longitudinal TRACK-HD study: cross-sectional analysis of baseline data. Lancet Neurol. 2009; 8: 791–801.
  15. Tabrizi S.J., Reilmann R., Roos R.A. et al. Potential endpoints for clinical trials in premanifest and early Huntington’s disease in the TRACK-HD study: analysis of 24 month observational data. Lancet Neurol. 2012; 11: 42–53.
  16. Tabrizi S.J., Scahill R.I., Durr A. et al. Biological and clinical changes in premanifest and early stage Huntington’s disease in the TRACK-HD study: the 12-month longitudinal analysis. Lancet Neurol. 2011; 10: 31–42.
  17. Whitwell J.L., Josephs K.A. Voxel-based morphometry and its application to movement disorders. Parkinsonism Relat. Disord. 2007; 13: 406–416.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Yudina E.N., Konovalov R.N., Abramycheva N.Y., Klyushnikov S.A., Illarioshkin S.N., 2013

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 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».