Pharmacological functional MRI technology: potential for use in neurology

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This review presents recent data on one of the most promising neuroimaging techniques, pharmacological functional magnetic resonance imaging (phFMRI). PhFMRI technologies are described as well as task-based approaches inducing neuronal activation in the areas of interest when evaluating the effects of neuroactive agents. We reviewed the potential use of phFMRI in various neurological disorders such as cerebrovascular disease and epilepsy, as well as in the management of metabolic disorders, cognitive impairment, pain syndrome, etc. Limitations of phFMRI and possible ways to address them in designing and conducting studies are presented. The potential uses of phFMRI for the objective assessment of the targeted effects of pharmacological agents are suggested.

About the authors

Anton A. Raskurazhev

Research Center of Neurology

Author for correspondence.
Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0003-0522-767X

Cand. Sci. (Med.), neurologist, senior researcher, 1st Neurological department, Head, Laboratory of neuropharmacological functional MRI, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Marine М. Tanashyan

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-5883-8119

Dr. Sci. (Med.), Professor, Corr. Member of the Russian Academy of Sciences, Deputy Director for research, Head, 1st Neurological department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Sofya N. Morozova

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-9093-344X

Cand. Sci. (Med.), researcher, Radiology department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Polina I. Kuznetsova

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-4626-6520

Cand. Sci. (Med.), neurologist, researcher, 1st Neurological department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Vladislav A. Annushkin

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-9120-2550

Cand. Sci. (Med.), neurologist, 1st Neurological department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Andrey S. Mazur

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0001-8960-721X

postgraduate student, 1st Neurological department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Anastasya A. Panina

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-8652-2947

postgraduate student, 1st Neurological department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Nikita E. Spryshkov

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-2934-5462

postgraduate student, 1st Neurological department, Institute of Clinical and Preventive Neurology

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

Mikhail A. Piradov

Research Center of Neurology

Email: raskurazhev@neurology.ru
ORCID iD: 0000-0002-6338-0392

Dr. Sci. (Med.), Professor, Full member of the Russian Academy of Sciences, Director

Russian Federation, 80 Volokolamskoye shosse, Moscow, 125367

References

  1. Dawson GR, Craig KJ, Dourish CT. Validation of experimental medicine methods in psychiatry: the P1vital approach and experience. Biochem Pharmacol. 2011;81(12):1435–1441. doi: 10.1016/j.bcp.2011.03.013
  2. Conn PJ, Roth BL. Opportunities and challenges of psychiatric drug discovery: roles for scientists in academic, industry, and government settings. Neuropsychopharmacology. 2008;33(9):2048–2060. doi: 10.1038/sj.npp.1301638
  3. Bandettini PA, Wong EC, Hinks RS, et al. Time course EPI of human brain function during task activation. Magn. Reson. Med. 1992;25(2):390–397. doi: 10.1002/mrm.1910250220
  4. Ogawa S, Tank DW, Menon R, et al. Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging. Proc Natl Acad Sci USA. 1992;89(13):5951–5955. doi: 10.1073/pnas.89.13.5951
  5. Kwong KK, Belliveau JW, Chesler DA, et al. Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation. Proc Natl Acad Sci U S A. 1992;89(12):5675–5679. doi: 10.1073/pnas.89.12.5675
  6. Jenkins BG. Pharmacologic magnetic resonance imaging (phMRI): imaging drug action in the brain. Neuroimage. 2012;62(2):1072–1085. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.075
  7. Chen YC, Galpern WR, Brownell AL, et al. Detection of dopaminergic neurotransmitter activity using pharmacologic MRI: correlation with PET, microdialysis, and behavioral data. Magn Reson Med. 1997;38(3):389–398. doi: 10.1002/mrm.1910380306
  8. Silva AC, Zhang W, Williams DS, Koretsky AP. Multi-slice MRI of rat brain perfusion during amphetamine stimulation using arterial spin labeling. Magn Reson Med. 1995;33(2):209–214. doi: 10.1002/mrm.1910330210
  9. Cuenod CA, Chang MCJ, Arai T, et al. Local brain response to cholinergic receptor stimulation detected by MRI. Proc Int Soc Magn Reson Med. 1993:S3;1387.
  10. Wandschneider B, Koepp MJ. Pharmaco fMRI: determining the functional anatomy of the effects of medication. Neuroimage Clin. 2016;12:691–697. doi: 10.1016/j.nicl.2016.10.002
  11. Upadhyay J, Anderson J, Baumgartner R, et al. Modulation of CNS pain circuitry by intravenous and sublingual doses of buprenorphine. Neuroimage. 2012;59(4):3762–3773. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.11.034
  12. Fanny M, Manuel T, Daniel HW, et al. Pharmacological manipulation of neurotransmitter activity induces disparate effects on cerebral blood flow and resting-state fluctuations. Imaging Neuroscience. 2024;2:1–18. doi: 10.1162/imag _a_00370
  13. Jenkins BG. Pharmacologic magnetic resonance imaging (phMRI): imaging drug action in the brain. Neuroimage. 2012;62(2):1072–1085. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.075
  14. Carmichael O, Schwarz AJ, Chatham CH, et al. The role of fMRI in drug development. Drug Discov Today. 2018;23(2):333–348. doi: 10.1016/j.drudis.2017.11.012
  15. Delaveau P, Jabourian M, Lemogne C, et al. Brain effects of antidepressants in major depression: a meta-analysis of emotional processing studies. J Affect Disord. 2011;130(1-2):66–74. doi: 10.1016/j.jad.2010.09.032
  16. van Wingen GA, Tendolkar I, Urner M, et al. Short-term antidepressant administration reduces default mode and task-positive network connectivity in healthy individuals during rest. Neuroimage. 2014;88:47–53. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.11.022
  17. Harris RE, Napadow V, Huggins JP, et al. Pregabalin rectifies aberrant brain chemistry, connectivity, and functional response in chronic pain patients. Anesthesiology. 2013;119(6):1453–1464. doi: 10.1097/ALN.0000000000000017
  18. Biswal B, Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn Reson Med. 1995;34(4):537–541. doi: 10.1002/mrm.1910340409
  19. Gaebler AJ, Fakour N, Stöhr F, et al. Functional connectivity signatures of NMDAR dysfunction in schizophrenia-integrating findings from imaging genetics and pharmaco-fMRI. Transl. Psychiatry. 2023;13(1):59. doi: 10.1038/s41398-023-02344-2
  20. Berginström N, Nordström P, Ekman U, et al. Pharmaco-fMRI in patients with traumatic brain injury: a randomized controlled trial with the monoaminergic stabilizer (-)-OSU6162. J Head Trauma Rehabil. 2019;34(3):189–198. doi: 10.1097/HTR.0000000000000440
  21. Танашян М.М., Лагода О.В., Федин П.А. и др. Современные подходы к лечению больных с хроническими сосудистыми заболеваниями головного мозга. Нервные болезни. 2010;(4):19–22. Tanashyan MM, Lagoda OV, Fedin PA, et al. Modern approaches to the treatment of patients with chronic vascular diseases of the brain. Nervnyye bolezni. 2010;(4):19–22.
  22. Танашян М.М., Бархатов Д.Ю., Глотова Н.А. и др. Эффективность нейропротекции у больных с хроническими цереброваскулярными заболеваниями. Вестник Российской военно-медицинской академии. 2011;3(35):181–187. Tanashyan MM, Barkhatov DYu, Glotova NA, et al. The effectiveness of neuroprotection in patients with chronic cerebrovascular diseases. Bulletin of the Russian Military Medical Academy, 2011;3(35):181–187.
  23. Танашян М.М., Коновалов Р.Н., Лагода О.В. Новые подходы к коррекции когнитивных нарушений при цереброваскулярных заболеваниях. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2018;12(3):30–39. doi: 10.25692/ACEN.2018.3.4 Tanashyan MM, Konovalov RN, Lagoda OV. New approaches to correction of cognitive impairments in cerebrovascular diseases. Annals of clinical and experimental Neurology. 2018;12(3):30–39. doi: 10.25692/ACEN.2018.3.4
  24. Tanashyan M, Morozova S, Raskurazhev A, Kuznetsova P. A prospective randomized, double-blind placebo-controlled study to evaluate the effectiveness of neuroprotective therapy using functional brain MRI in patients with post-covid chronic fatigue syndrome. Biomed Pharmacother. 2023;168:115723. doi: 10.1016/j.biopha.2023.115723
  25. Becerra L, Harter K, Gonzalez RG, Borsook D. Functional magnetic resonance imaging measures of the effects of morphine on central nervous system circuitry in opioid-naive healthy volunteers. Anesth Analg. 2006;103(1):208–216. doi: 10.1213/01.ane.0000221457.71536.e0
  26. Gear R, Becerra L, Upadhyay J, et al. Pain facilitation brain regions activated by nalbuphine are revealed by pharmacological fMRI. PLoS One. 2013;8(1):e50169. doi: 10.1371/journal.pone.0050169
  27. Edes AE, McKie S, Szabo E, et al. Increased activation of the pregenual anterior cingulate cortex to citalopram challenge in migraine: an fMRI study. BMC Neurol. 2019;19(1):237. doi: 10.1186/s12883-019-1478-0
  28. Vollmar C, O’Muircheartaigh J, Symms MR, et al. Altered microstructural connectivity in juvenile myoclonic epilepsy: the missing link. Neurology. 2012;78(20):1555–1559. doi: 10.1212/WNL.0b013e3182563b44
  29. Wandschneider B, Stretton J, Sidhu M, et al. Levetiracetam reduces abnormal network activations in temporal lobe epilepsy. Neurology. 2014;83(17):1508–1512. doi: 10.1212/WNL.0000000000000910
  30. De Ciantis A, Muti M, Piccolini C, et al. A functional MRI study of language disturbances in subjects with migraine headache during treatment with topiramate. Neurol Sci. 2008;29(Suppl 1):S141–143. doi: 10.1007/s10072-008-0906-5
  31. Jansen JF, Aldenkamp AP, Marian Majoie HJ, et al. Functional MRI reveals declined prefrontal cortex activation in patients with epilepsy on topiramate therapy. Epilepsy Behav. 2006;9(1):181–185. doi: 10.1016/j.yebeh.2006.05.004
  32. Szaflarski JP, Allendorfer JB. Topiramate and its effect on fMRI of language in patients with right or left temporal lobe epilepsy. Epilepsy Behav. 2012;24(1):74–80. doi: 10.1016/j.yebeh.2012.02.022
  33. Tang Y, Xia W, Yu X, et al. Altered cerebral activity associated with topiramate and its withdrawal in patients with epilepsy with language impairment: an fMRI study using the verb generation task. Epilepsy Behav. 2016;59:98–104. doi: 10.1016/j.yebeh.2016.03.013
  34. Yasuda CL, Centeno M, Vollmar C, et al. The effect of topiramate on cognitive fMRI. Epilepsy Res. 2013;105(1-2):250-255. doi: 10.1016/j.eplepsyres.2012.12.007
  35. Танашян М.М., Антонова К.В. Цереброметаболическое здоровье. В кн.: Управление метаболическим здоровьем. М.; 2025;II:117–148. Tanashyan MM, Antonova KV. Cerebrometabolic health. In: Management of metabolic health. Moscow; 2025;II:119–148. (In Russ.)
  36. Кремнева Е.И., Суслин А.С., Говорин A.Н. и др. фМРТ-картирование алиментарных функциональных зон головного мозга. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2015;9(1):32–36. doi: 10.17816/psaic156 Kremneva EI, Suslin AS, Govorin AN, et al. Mapping of the brain regions responsible for eating behavior regulation with functional MRI. Annals of clinical and experimental neurology. 2015;9(1):32–36. doi: 10.17816/psaic156
  37. Кузнецова П.И., Романцова Т.И., Логвинова О.В. и др. Функциональная МР-томография головного мозга на фоне медикаментозной коррекции ожирения. Ожирение и метаболизм. 2022;19(1):74–82. doi: 10.14341/omet12810 Kuznetsova PI, Romantsova TI, Logvinova OV, et al. Functional brain MRI in the setting of drug correction of obesity. Obesity and metabolism. 2022;19(1):74–82. doi: 10.14341/omet12810
  38. Farr OM, Tsoukas MA, Triantafyllou G, et al. Short-term administration of the GLP-1 analog liraglutide decreases circulating leptin and increases GIP levels and these changes are associated with alterations in CNS responses to food cues: a randomized, placebo-controlled, crossover study. Metabolism. 2016;65(7):945–953. doi: 10.1016/j.metabol.2016.03.009
  39. Cheng H, Zhang Z, Zhang B, et al. enhancement of impaired olfactory neural activation and cognitive capacity by liraglutide, but not dapagliflozin or acarbose, in patients with type 2 diabetes: a 16-week randomized parallel comparative study. Diabetes Care. 2022;45(5):1201–1210. doi: 10.2337/dc21-2064
  40. Goekoop R, Scheltens P, Barkhof F, et al. Cholinergic challenge in Alzheimer patients and mild cognitive impairment differentially affects hippocampal activation — a pharmacological fMRI study. Brain. 2006;129 (Pt 1):141–157. doi: 10.1093/brain/awh671
  41. Bourke JH, Wall MB. phMRI: methodological considerations for mitigating potential confounding factors. Front Neurosci. 2015;9:167. doi: 10.3389/fnins.2015.00167
  42. Glover GH, Li TQ, Ress D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magn Reson Med. 2000;44(1):162–167. doi: 10.1002/1522-2594(200007)44:1<162::aid-mrm23>3.0.co;2-e
  43. Murphy SE, Mackay CE. Using MRI to measure drug action: caveats and new directions. J Psychopharmacol. 2011;25(9):1168–1174. doi: 10.1177/0269881110372547
  44. Pattinson KT, Rogers R, Mayhew SD, et al. Pharmacological FMRI: measuring opioid effects on the BOLD response to hypercapnia. J Cereb. Blood Flow Metab. 2007;27(2):414–423. doi: 10.1038/sj.jcbfm.9600347
  45. Deakin JF, Lees J, McKie S, et al. Glutamate and the neural basis of the subjective effects of ketamine: a pharmaco-magnetic resonance imaging study. Arch Gen Psychiatry. 2008;65(2):154–164. doi: 10.1001/archgenpsychiatry.2007.37
  46. Anderson IM, Clark L, Elliott R, et al. 5-HT(2C) receptor activation by m-chlorophenylpiperazine detected in humans with fMRI. Neuroreport. 2002;13(12):1547–1551. doi: 10.1097/00001756-200208270-00012
  47. Cole DM, Smith SM, Beckmann CF. Advances and pitfalls in the analysis and interpretation of resting-state FMRI data. Front Syst Neurosci. 2010;4:8. doi: 10.3389/fnsys.2010.00008

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Results of within groupcomparison of brain activation during a cognitive paradigm before and after treatment. A — patients who received vascular and metabolic therapy for 10 days demonstrated a decrease in activation in the supramarginal and angular gyri and in the visual cortex; B — patients who received placebo demonstrated a decrease in activation only in the visual cortex. 1 — axial view; 2 — coronal view; 3 — sagittal view.

Download (763KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Within group comparison of brain activation in healthy subjects during visualization of a food paradigm (images of foods that look tasty and foods that do not look tasty) after intake of sugar and a sweetener. Brain slices show areas of different activation. After sugar intake, higher activation was observed in the supplementary motor and dorsolateral prefrontal cortex bilaterally. A — axial view; B — coronal view.

Download (324KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Raskurazhev A.A., Tanashyan M.М., Morozova S.N., Kuznetsova P.I., Annushkin V.A., Mazur A.S., Panina A.A., Spryshkov N.E., Piradov M.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».