Функциональная магнитно-резонансная томография в диагностике когнитивных нарушений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

К настоящему времени методы структурной магнитно-резонансной томографии (МРТ) прочно заняли свое достойное место в диагностике заболеваний, сопровождающихся нарушениями когнитивных функций. Они позволяют определить топическую локализацию очагов поражения головного мозга (ГМ), степень нарушения, а также вносят свою лепту в уточнение этиологии заболевания. Однако необходимо отметить, что возможности стандартной МРТ не абсолютны и далеко не всегда этот метод способен диагностировать специфические для того или иного заболевания изменения. Кроме того, не отмечается полного соответствия между наблюдающейся степенью поражения структуры отдельных участков ГМ и особенностями клинических проявлений нарушений высших корковых функций, что затрудняет использование обычной МРТ в прогностических целях расчета течения заболеваний. Активно развиваются новые методы нейровизуализации, основанные на магнитном резонансе. К ним, в частности, относится функциональная МРТ (фМРТ). Особенностью фМРТ является способность определять специфические отделы ГМ, участвующие в реализации тех или иных когнитивных функций. Зная топографо-анатомическую локализацию этих отделов у здоровых лиц, можно охарактеризовать изменения, наблюдающиеся при развитии нарушения высших корковых функций, что дает возможность понять структурно-функциональные основы тех или иных клинических эквивалентов, наблюдающихся при отдельных нозологических формах. Кроме того, подобный подход позволяет прогнозировать развитие течения заболевания, а также обладает серьезным потенциалом оценки реабилитационных возможностей. Получение подобных данных способствует улучшению построения диагностических моделей, оптимизирует лечебно-диагностический алгоритм. Целью исследования являются анализ и систематизация имеющихся в литературе данных по использованию фМРТ у пожилых пациентов с нарушениями когнитивных функций при цереброваскулярной патологии и болезни Альцгеймера.

Об авторах

Анна Мухаммеджановна Танташева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4149-0029

врач-невролог консультативно-диагностического центра Университетской клиники, лаборант-исследователь научно-исследовательской лаб. неврологии и нейрореабилитации

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Владимирович Воробьев

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России; ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4830-907X

д-р мед. наук, гл. науч. сотр. научно-исследовательской лаб. неврологии и нейрореабилитации, проф. каф. неврологии с клиникой, проф. каф. клинической лабораторной диагностики 

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Станислав Николаевич Янишевский

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6484-286X

д-р мед. наук, доц., зав. научно-исследовательской лаб. неврологии и нейрореабилитации, проф. каф. неврологии с клиникой

Россия, Санкт-Петербург

Александр Юрьевич Ефимцев

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru

д-р мед. наук, вед. науч. сотр. научно-исследовательской лаб. лучевой визуализации, доц. каф. лучевой диагностики и медицинской визуализации

Россия, Санкт-Петербург

Андрей Валерьевич Соколов

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России; ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова» Минобороны России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0685-5109

врач-рентгенолог отд-ния магнитно-резонансной томографии, зав. кабинетом магнитно-резонансной томографии

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Иван Константинович Терновых

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0074-4021

ассистент каф. неврологии с клиникой, мл. науч. сотр. научно-исследовательской лаб. неврологии и нейрореабилитации

Россия, Санкт-Петербург

Мария Сергеевна Антушева

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4456-0398

студентка Института медицинского образования

Россия, Санкт-Петербург

Камила Сериковна Сейтказина

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6772-7018

клин. ординатор каф. неврологии с клиникой

Россия, Санкт-Петербург

Кристина Максимовна Шубина

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр им. В.А. Алмазова» Минздрава России

Email: sergiognezdo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7336-3860

аспирант каф. неврологии с клиникой

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Яхно Н.Н., Захаров В.В., Локшина А.Б., и др. Деменции. М.: МЕДпресс-информ, 2011 [Iakhno NN, Zakharov VV, Lokshina AB, et al. Dementsii. Moscow: MEDpress-inform, 2011 (in Russian)].
  2. Апчел В.Я., Цыган В.Н. Память и внимание – интеграторы психики. СПб.: Логос, 2004 [Apchel VIa, Tsygan VN. Pamiat' i vnimanie – integratory psikhiki. Saint Petersburg: Logos, 2004 (in Russian)].
  3. Баулина М.Е. Нейропсихология. М.: ВЛАДОС, 2018 [Baulina ME. Neiropsikhologiia. Moscow: VLADOS, 2018 (in Russian)].
  4. Хомская Е.Д. Нейропсихология. СПб.: Питер, 2005 [Khomskaia ED. Neiropsikhologiia. Saint Petersburg: Piter, 2005 (in Russian)].
  5. Выготский Л.С. Развитие высших психических функций. М.: Изд-во Акад. пед. наук РСФСР, 1960 [Vygotskii LS. Razvitie vysshikh psikhicheskikh funktsii. Moscow: Izd-vo Akad. ped. nauk RSFSR, 1960 (in Russian)].
  6. Лурия А.Р. Высшие корковые функции человека. М.: Изд. МГУ, 1962 [Luriia AR. Vysshie korkovye funktsii cheloveka. Moscow: Izd. MGU, 1962 (in Russian)].
  7. Буккиева Т.А., Чегина Д.С., Ефимцев А.Ю., и др. Функциональная МРТ покоя. Общие вопросы и клиническое применение. Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2019;9(2):150-70 [Bukkieva TA, Chegina DS, Efimtsev AYu, et al. Functional resting MRI. General issues and clinical application. Russian Electronic Journal of Radiology. 2019;9(2):150-70 (in Russian)]. doi: 10.21569/2222-7415- 2019-9-2-150-170
  8. Кремнева Е.И., Синицын Д.О., Добрынина Л.А., и др. Функциональная МРТ покоя в неврологии и психиатрии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2022;122(2):5-14 [Kremneva EI, Sinitsyn DO, Dobrynina LA, et al. Resting state functional MRI in neurology and psychiatry. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2022;122(2):5-14 (in Russian)]. doi: 10.17116/jnevro20221220215
  9. Ogawa S, Lee TM, Kay AR, Tank DW. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proc Natl Acad Sci USA. 1990;87(24):9868-72. doi: 10.1073/pnas.87.24.9868
  10. Fleisher AS, Podraza KM, Bangen KJ, et al. Cerebral perfusion and oxygenation differences in Alzheimer's disease risk. Neurobiol Aging. 2009;30(11):1737-48. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2008.01.012
  11. Одинак М.М., Воробьев С.В., Фокин В.А., и др. Функциональная магнитно-резонансная томография как метод оценки состояния когнитивных функций. Вестник Российской военно-медицинской академии. 2011;4(36):7-13 [Odinak MM, Vorob'ev SV, Fokin VA, et al. Functional magnetic resonance imaging as a method of assessing the state of cognitive functions. Bulletin of the Russian Military Medical Academy. 2011;4 (36):7-13 (in Russian)].
  12. Селивёрстов Ю.А., Селивёрстова Е.В., Коновалов Р.Н., и др. Функциональная магнитно-резонансная томография покоя: возможности и будущее метода. Бюллетень Национального общества по изучению болезни Паркинсона и расстройств движений. 2014;1:16-9 [Seliverstov IuA, Seliverstova EV, Konovalov RN, et al. Funktsional'naia magnitno-rezonansnaia tomografiia pokoia: vozmozhnosti i budushchee metoda. Biulleten' Natsional'nogo obshchestva po izucheniiu bolezni Parkinsona i rasstroistv dvizhenii. 2014;1:16-9 (in Russian)].
  13. Дмитриев А.Ю., Дашьян В.Г. Функциональная магнитно-резонансная томография в нейрохирургии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(7):118-23 [Dmitriev AYu, Dash'yan VG. Functional magnetic resonance imaging in neurosurgery. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2021;12(7):118-23 (in Russian)]. doi: 10.17116/jnevro2021121071118
  14. Liu M, Wang Y, Zhang H, et al. Multiscale functional connectome abnormality predicts cognitive outcomes in subcortical ischemic vascular disease. Cereb Cortex. 2022;32(21):4641-66. doi: 10.1093/cercor/bhab507
  15. Grieder M, Wang DJJ, Dierks T, et al. Default Mode Network Complexity and Cognitive Decline in Mild Alzheimer's Disease. Front Neurosci. 2018;12:770. doi: 10.3389/fnins.2018.00770
  16. Andrews-Hanna JR. The brain's default network and its adaptive role in internal mentation. Neuroscientist. 2012;18(3):251-70. doi: 10.1177/1073858411403316
  17. Tuladhar AM, Snaphaan L, Shumskaya E, et al. Default Mode Network Connectivity in Stroke Patients. PLoS One. 2013;8(6):e66556. doi: 10.1371/journal.pone.0066556
  18. Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model. Trends Cogn Sci. 2011;15(10):483-506. doi: 10.1016/j.tics.2011.08.003
  19. Ma J, Liu F, Wang Y, et al. Frequency-dependent white-matter functional network changes associated with cognitive deficits in subcortical vascular cognitive impairment. Neuroimage Clin. 2022;36:103245. doi: 10.1016/j.nicl.2022.103245
  20. Dunet V, Deverdun J, Charroud C, et al. Cognitive Impairment and Basal Ganglia Functional Connectivity in Vascular Parkinsonism. AJNR Am J Neuroradiol. 2016;37(12):2310-36. doi: 10.3174/ajnr.A4889
  21. Ye Q, Bai F. Contribution of diffusion, perfusion and functional MRI to the disconnection hypothesis in subcortical vascular cognitive impairment. Stroke Vasc Neurol. 2018;3(3):131-3. doi: 10.1136/svn-2017-000080
  22. Wang C, Miao P, Liu J, et al. Validation of cerebral blood flow connectivity as imaging prognostic biomarker on subcortical stroke. J Neurochem. 2021;159(1):172-84. doi: 10.1111/jnc.15359
  23. Jung J, Laverick R, Nader K, et al. Altered hippocampal functional connectivity patterns in patients with cognitive impairments following ischaemic stroke: A resting-state fMRI study. Neuroimage Clin. 2021;32:102742. doi: 10.1016/j.nicl.2021.102742
  24. Wang T, Mantini D, Gillebert CR. The potential of real-time fMRI neurofeedback for stroke rehabilitation: A systematic review. Cortex. 2018;107:148-65. doi: 10.1016/j.cortex.2017.09.006
  25. Dodd KC, Nair VA, Prabhakaran V. Role of the Contralesional vs. Ipsilesional Hemisphere in Stroke Recovery. Front Hum Neurosci. 2017;11:469. doi: 10.3389/fnhum.2017.00469
  26. Crofts A, Kelly ME, Gibson CL. Imaging Functional Recovery Following Ischemic Stroke: Clinical and Preclinical fMRI Studies. J Neuroimaging. 2020;30(1):5-14. doi: 10.1111/jon.12668
  27. Griffanti L, Dipasquale O, Laganà MM, et al. Effective artifact removal in resting state fMRI data improves detection of DMN functional connectivity alteration in Alzheimer's disease. Front Hum Neurosci. 2015;9:449. doi: 10.3389/fnhum.2015.00449
  28. Liao ZL, Tan YF, Qiu YJ, et al. Interhemispheric functional connectivity for Alzheimer's disease and amnestic mild cognitive impairment based on the triple network model. J Zhejiang Univ Sci B. 2018;19(12):924-34. doi: 10.1631/jzus.B1800381
  29. Uddin LQ, Yeo BTT, Spreng RN. Towards a Universal Taxonomy of Macro-scale Functional Human Brain Networks. Brain Topogr. 2019;32(6):926-42. doi: 10.1007/s10548-019-00744-6
  30. Contreras JA, Avena-Koenigsberger A, Risacher SL, et al. Resting state network modularity along the prodromal late onset Alzheimer's disease continuum. Neuroimage Clin. 2019;22:101687. doi: 10.1016/j.nicl.2019.101687
  31. Hojjati SH, Ebrahimzadeh A, Babajani-Feremi A. Identification of the Early Stage of Alzheimer's Disease Using Structural MRI and Resting-State fMRI. Front Neurol. 2019;10:904. doi: 10.3389/fneur.2019.00904
  32. Millar PR, Ances BM, Gordon BA, et al. Evaluating resting-state BOLD variability in relation to biomarkers of preclinical Alzheimer's disease. Neurobiol Aging. 2020;96:233-45. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2020.08.007
  33. Liang L, Zhao L, Wei Y, et al. Structural and Functional Hippocampal Changes in Subjective Cognitive Decline From the Community. Front Aging Neurosci. 2020;12:64. doi: 10.3389/fnagi.2020.00064
  34. Kazemifar S, Manning KY, Rajakumar N, et al. Spontaneous low frequency BOLD signal variations from resting-state fMRI are decreased in Alzheimer disease. PLoS One. 2017;12(6):e0178529. doi: 10.1371/journal.pone.0178529
  35. Zhou Y, Yu F, Duong TQ, Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. White matter lesion load is associated with resting state functional MRI activity and amyloid PET but not FDG in mild cognitive impairment and early Alzheimer's disease patients. J Magn Reson Imaging. 2015;41(1):102-9. doi: 10.1002/jmri.24550

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Танташева А.М., Воробьев С.В., Янишевский С.Н., Ефимцев А.Ю., Соколов А.В., Терновых И.К., Антушева М.С., Сейтказина К.С., Шубина К.М. ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 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).