Quantitative MRI as marker of the effectiveness of steroid treatment in patients with Duchenne muscular dystrophy

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Due to development of new methods for the treatment of Duchenne muscular dystrophy (DMD), aimed at suppressing inflammatory activity in skeletal muscles, there is a necessity for objective instrumental methods for assessing the effectiveness of the therapy. This method could be selective excitation of the water T2 signal.

Aim of the study: to determine the possibility of applying the method of selective excitation of water T2 signal as a quantitative biomarker of the effectiveness of steroid treatment in patients with DMD at different stages of the disease. The study involved 34 DMD boys, who were divided into three groups: ambulant patients taking steroid treatment (n = 14), steroid-naive ambulant patients (n = 10), steroid-naive non-ambulant patients (n = 10) and a control group (n = 10). MRI of the pelvic girdle, thighs and lower legs with multi-slice-multi-echo (MSME) sequences has been done for all subjects. Calculation of the water T2 values has been done by the three-exponential method.

Results: There was a significant difference (p < 0.01) between the three study groups, the highest inflammatory activity was determined in the steroid-naive patients and signal intensity was 39.4 ± 1.0 ms for the pelvic girdle muscles, 37.3 ± 1.1 ms for the thighs muscles and 38.1 ± 1.8 ms for the legs muscles. Thus, using of the technique of selectively determination of the signal from water on T2 weighted images can be quantitative biomarker of inflammatory activity and the effectiveness of steroid treatment in patients with Duchenne muscular dystrophy in different stages

About the authors

Vasiliy M. Suslov

St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: vms.92@mail.ru

Assistant, Department of Rehabilitation

Russian Federation, 2, Litovskay street, Saint-Peterburg, 194100

Alexander V. Pozdnyakov

St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: pozdnyakovalex@yandex.ru

MD, PhD, Dr Med Sci, Professor, Head of the Department of Radiology Diagnostic

Russian Federation, 2, Litovskay street, Saint-Peterburg, 194100

Dmitry O. Ivanov

St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: doivanov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0060-4168

MD, PhD, Dr Med Sci, Professor, Rector

Russian Federation, 2, Litovskay street, Saint-Peterburg, 194100

Dmitry I. Rudenko

St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: dmrud_h2@mail.ru

MD, PhD, Dr Med Sci, Docent, Assistant, Department of Rehabilitation

Russian Federation, 2, Litovskay street, Saint-Peterburg, 194100

Galina A. Suslova

St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: docgas@mail.ru

MD, PhD, Dr Med Sci, Professor, Head of the Department of Rehabilitation

Russian Federation, 2, Litovskay street, Saint-Peterburg, 194100

Aleksandra D. Suslova

St. Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation; Children’s Center for Reconstructive Medicine and Rehabilitation No 3

Email: fifa379@mail.ru

student, Pediatric Faculty, Assistant, Department of Rehabilitation; nurse

Russian Federation, 2, Litovskay street, Saint-Peterburg, 194100; 5, Bryantseva str., Saint-Peterburg, 195269

References

  1. Azzabou N, Loureiro de Sousa P, Caldas E, Carlier PG. Validation of a generic approach to muscle water T2 determination at 3T in fat-infiltrated skeletal muscle. J Magn Reson Imaging. 2015;41(3):645-653. https://doi.org/10.1002/jmri.24613.
  2. Birnkrant DJ, Bushby K, Bann CM, et al. Diagnosis and management of Duchenne muscular dystrophy, part 1: diagnosis, and neuromuscular, rehabilitation, endocrine, and gastrointestinal and nutritional management. Lancet Neurol. 2018;17(3):251-267. https://doi.org/10.1016/S1474- 4422(18)30024-3.
  3. Burrow KL, Coovert DD, Klein CJ, et al. Dystrophin expression and somatic reversion in prednisone-treated and untreated Duchenne dystrophy. CIDD Study Group. Neurology. 1991;41(5):661-666. https://doi.org/10.1212/wnl.41.5.661.
  4. Carlier PG. Global T2 versus water T2 in NMR imaging of fatty infiltrated muscles: different methodology, different information and different implications. Neuromuscul Disord. 2014;24(5):390-392. https://doi.org/10.1016/j.nmd.2014.02.009.
  5. Carlier PG, Azzabou N, de Sousa PL, et al. Skeletal muscle quantitative nuclear magnetic resonance imaging follow-up of adult Pompe patients. J Inherit Metab Dis. 2015;38(3):565-572. https://doi.org/10.1007/s10545-015-9825-9.
  6. Carlier PG, Marty B, Scheidegger O, et al. Skeletal Muscle Quantitative Nuclear Magnetic Resonance Imaging and Spectroscopy as an Outcome Measure for Clinical Trials. J Neuromuscul Dis. 2016;3(1):1-28. https://doi.org/10.3233/JND-160145.
  7. Godi C., Ambrosi A., Nicastro F. Longitudinal MRI quantification of muscle degeneration in Duchenne muscular dystrophy. Ann Clin Transl Neurol. 2016Aug;3(8):607-622. https://doi.org/10.1002/acn3.319.
  8. Cruz-Guzman Odel R, Rodriguez-Cruz M, Escobar Cedillo RE. Systemic Inflammation in Duchenne Muscular Dystrophy: Association with Muscle Function and Nutritional Status. Biomed Res Int. 2015;2015:891972. https://doi.org/10.1155/2015/891972.
  9. Deconinck N, Dan B. Pathophysiology of duchenne muscular dystrophy: current hypotheses. Pediatr Neurol. 2007;36(1):1-7. https://doi.org/10.1016/j.pediatrneurol.2006.09.016.
  10. Emery AE. The muscular dystrophies. Lancet. 2002; 359(9307):687-695. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(02)07815-7.
  11. Giordano C, Mojumdar K, Liang F, et al. Toll-like receptor 4 ablation in mdx mice reveals innate immunity as a therapeutic target in Duchenne muscular dystrophy. Hum Mol Genet. 2015;24(8):2147-2162. https://doi.org/10.1093/hmg/ddu735.
  12. Hollingsworth KG, de Sousa PL, Straub V, Carlier PG. Towards harmonization of protocols for MRI outcome measures in skeletal muscle studies: consensus recommendations from two TREAT-NMD NMR workshops, 2 May 2010, Stockholm, Sweden, 1-2 October 2009, Paris, France. Neuromuscul Disord. 2012;22 Suppl 2: S54-67. https://doi.org/10.1016/j.nmd.2012.06.005.
  13. Hollingsworth KG. Quantitative MRI in muscular dystrophy: An indispensable trial endpoint? Neurology. 2014;83(11):956-957. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000000785.
  14. Mankodi A, Azzabou N, Bulea T, et al. Skeletal muscle water T2 as a biomarker of disease status and exercise effects in patients with Duchenne muscular dystrophy. Neuromuscul Disord. 2017;27(8):705-714. https://doi.org/10.1016/j.nmd.2017.04.008.
  15. Miyatake S, Shimizu-Motohashi Y, Takeda S, Aoki Y. Anti-inflammatory drugs for Duchenne muscular dystrophy: focus on skeletal muscle-releasing factors. Drug Des Devel Ther. 2016;10:2745-2758. https://doi.org/10.2147/DDDT.S110163.
  16. Mojumdar K, Liang F, Giordano C, et al. Inflammatory monocytes promote progression of Duchenne muscular dystrophy and can be therapeutically targeted via CCR2. EMBO Mol Med. 2014;6(11):1476-1492. https://doi.org/10.15252/emmm.201403967.
  17. Muntoni F, Torelli S, Ferlini A. Dystrophin and mutations: one gene, several proteins, multiple phenotypes. Lancet Neurol. 2003;2(12):731-740. https://doi.org/10.1016/s1474-4422(03)00585-4.
  18. Rosenberg AS, Puig M, Nagaraju K, et al. Immune-mediated pathology in Duchenne muscular dystrophy. Sci Transl Med. 2015;7(299):299rv294. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aaa7322.
  19. Strober JB. Therapeutics in duchenne muscular dystrophy. NeuroRx. 2006;3(2):225-234. https://doi.org/10.1016/j.nurx.2006.01.005.
  20. Sussman M. Duchenne muscular dystrophy. J Am Acad Orthop Surg. 2002;10(2):138-151.
  21. Villalta SA, Nguyen HX, Deng B, et al. Shifts in macrophage phenotypes and macrophage competition for arginine metabolism affect the severity of muscle pathology in muscular dystrophy. Hum Mol Genet. 2009;18(3):482-496. https://doi.org/10.1093/hmg/ddn376.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Average values of the water Т2 signal intensity (milliseconds) in the skeletal muscles of the pelvic girdle in DMD patients and healthy volunteers

Download (157KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Average values of the water Т2 signal intensity (milliseconds) in the skeletal muscles of the thighs in DMD patients and healthy volunteers

Download (252KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Average values of the water Т2 signal intensity (milliseconds) in the skeletal muscles of the legs in DMD patients and healthy volunteers

Download (197KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2019 Suslov V.M., Pozdnyakov A.V., Ivanov D.O., Rudenko D.I., Suslova G.A., Suslova A.D.

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».