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 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».