По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 616.8 DOI:10.33920/med-01-2105-03

Поражение подкорковых структур головного мозга при различных фенотипах рассеянного склероза и их прогностическая значимость

Мария Олеговна Попляк врач-невролог, СПБ ГБУЗ «Городская поликлиника № 102», 197341, Санкт-Петербург, пр. Королева, д. 5, mariiapopliak@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-4239-0361
Артем Геннадьевич Труфанов доктор медицинских наук, доцент кафедры нервных болезней, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6, trufanovart@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-2905-9287
Александр Васильевич Темный врач-ординатор, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6, crzdfop@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-8813-5708
Александр Юрьевич Ефимцев кандидат медицинских наук, доцент кафедры лучевой диагностики и медицинской визуализации, ФГБУ «НМИЦ им. В.А. Алмазова» Минздрава России, 197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2, atralf@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-2249-1405
Олег Борисович Чакчир кандидат фармацевтических наук, заведующий лабораторией нанобиотехнологий, АНО ВО «Университет при МПА ЕврАзЭС», 194044, г. Санкт-Петербург, ул. Смолячкова, д. 14/1, newnanobiotech@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-3853-9186
Алексей Владимирович Михеев кандидат медицинских наук, научный сотрудник лаборатории нанобиотехнологий, АНО ВО «Университет при МПА ЕврАзЭС», 194044, г. Санкт-Петербург, ул. Смолячкова, д.14/1, alexeimiheev331@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-3853-9186
Дмитрий Игоревич Скулябин кандидат медицинских наук, доцент кафедры нервных болезней, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6, dskulyabin@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-5379-2863
Евгения Викторовна Кузнецова преподаватель кафедры организации обеспечения медицинским имуществом войск (сил), ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, д. 6, evgecha-kuz@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-7612-792X
Геннадий Николаевич Бисага доктор медицинских наук, профессор кафедры нервных болезней, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, улица Академика Лебедева, д. 6, bisaga@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0002-1848-8775
Игорь Вячеславович Литвиненко доктор медицинских наук, начальник кафедры нервных болезней, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, улица Академика Лебедева, д. 6, litvinenkoiv@rambler.ru, https://orcid.org/0000-0001-8988-3011
Мирослав Михайлович Одинак член-корреспондент РАН, доктор медицинских наук, профессор кафедры нервных болезней, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С. М. Кирова», 194044, Санкт-Петербург, улица Академика Лебедева, д. 6, odinak@rambler.ru, https://orcid.org/0000-0002-7314-7711

Рассеянный склероз (РС) — хроническое воспалительное демиелинизирующее заболевание, поражающее центральную нервную систему у лиц преимущественно молодого возраста и приводящее к неизбежной инвалидизации. Цель исследования: определить степень вовлечения подкорковых образований в патологический процесс при рассеянном склерозе и оценить их прогностическую значимость. Обследовано 80 пациентов с рецидивирующим ремиттирующим (n=48) и вторично-прогрессирующим (n=32) фенотипами РС, группу контроля составили 20 здоровых человек соответствующего возраста и пола. Клиническая оценка проводилась по шкалам: EDSS, MSSS, MMSE, FAB, MoCA, SDMT, теста Бека и HADS. Всем пациентам было выполнено МРТ головного мозга и МР-морфометрия с помощью программы Freesurfer 6.0. У пациентов с рассеянным склерозом нейродегенеративный процесс представлен уменьшением объемов хвостатого ядра и скорлупы, увеличением объема 3-го и боковых желудочков, увеличением объема СМЖ, наличием «черных дыр». От длительности заболевания зависит объем 3-го и боковых желудочков, объем СМЖ (общая нейродегенерация). На степень инвалидизации (EDSS) влияют объемы хвостатого ядра, бледного шара, прилежащего ядра и ствола головного мозга. В свою очередь, на когнитивное снижение оказывают влияние объем таламуса, базальных ядер, ствола головного мозга, объем боковых желудочков и уменьшение объемов белого вещества и коры мозжечка. Таким образом, динамическая оценка и наблюдение за объемом подкорковых образований головного мозга с помощью проведение МР-морфометрии может выступать в роли прогностического фактора при переходе ремиттирующе-рецидивирующего фенотипа рассеянного склероза во вторично-прогрессирующий фенотип.

Литература:

1. Бархатова В.П., Завалишин И.А., Хайдаров Б. Т. Нейротрансмиттеры в механизмах связи между нервной и иммунной системами при рассеянном склерозе // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. — 1998. — № 11. — С. 51–54.

2. Гусев Е.И., Бойко А.Н. Рассеянный склероз: от изучения иммунопатогенеза к новым методам лечения. — М.: Губернская медицина, 2001. — 101 с.

3. Бисага Г.Н. Рассеянный склероз: от морфологии к патогенезу. — Санкт-Петербург, 2015. — 104 с.

4. Beecham, A. H., Patsopoulos, N. A., Xifara, D. K., Davis, M. F., Kemppinen, A., Cotsapas, C., Shah, T. S., Spencer, C., Booth, D., Goris, A., Oturai, A., Saarela, J., Fontaine, B., Hemmer, B., Martin, C., Zipp, F., D’Alfonso, S., Martinelli-Boneschi, F., Taylor, B., McCauley, J. L. International Multiple Sclerosis Genetics Consortium (IMSGC) (2013). Analysis of immune-related loci identifies 48 new susceptibility variants for multiple sclerosis. Nature genetics, 45 (11), 1353–1360. C:\Users\artem\Desktop\https://doi.org/10.1038/ng.2770.

5. Шмидт Т. Е., Яхно Н. Н. Рассеянный склероз: руководство для врачей. — М.: МЕДпресс-информ, 2017. — 280 с.

6. Compston, A., McDonald, I., Noseworthy, J., Lassmann, H., Miller, D. H., Smith, K. J., Wekerle, H., Confavreux, C. McAlpine’sMultiple Sclerosis: 4th Edition. — Elsevier, 2006; 982 p.

7. Kawachi, I., Lassmann, H. Neurodegeneration in multiple sclerosis and neuromyelitis optica (2017). J NeurolNeurosurg Psychiatry, 88 (2), 137–145. doi: 10.1136/jnnp-2016–313300. PMID: 27671902.

8. Friese, M. A., Schattling, B., Fugger, L. Mechanisms of neurodegeneration and axonal dysfunction in multiple sclerosis (2014). Nat Rev Neurol, 10 (4), 225–38. doi: 10.1038/nrneurol.2014.37. PMID: 24638138.

9. Lassmann, H. Multiple Sclerosis Pathology (2018). Cold Spring HarbPerspect Med, 8 (3), a028936. doi: 10.1101/cshperspect.a028936. PMID: 29358320. PMCID: PMC5830904.

10. Capone, F., Collorone, S., Cortese, R., Di Lazzaro, V., Moccia, M. Fatigue in multiple sclerosis: The role of thalamus (2020). MultScler, 26 (1), 6–16. doi: 10.1177/1352458519851247. PMID: 31138052.

11. Eshaghi, A., Marinescu, R. V., Young, A. L., Firth, N. C., Prados, F., Jorge Cardoso, M., Tur, C., De Angelis, F., Cawley, N., Brownlee, W. J., De Stefano, N., Laura Stromillo, M., Battaglini, M., Ruggieri, S., Gasperini, C., Filippi, M., Rocca, M. A., Rovira, A., Sastre-Garriga, J., Geurts, J.J. G., Vrenken, H., Wottschel, V., Leurs, C. E., Uitdehaag, B., Pirpamer, L., Enzinger, C., Ourselin, S., Gandini Wheeler-Kingshott, C. A., Chard, D., Thompson, A. J., Barkhof, F., Alexander, D. C., Ciccarelli, O. Progression of regional grey matter atrophy in multiple sclerosis. Brain (2018), 141 (6):1665–1677. doi: 10.1093/brain/awy088. PMID: 29741648. PMCID: PMC5995197.

12. Kurtzke, J. F. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an Expanded Disability Status Scale (EDSS) (1983). Neurology, 33: 1444–1452. doi:10.1212/wnl.33.11.1444. PMID: 6685237.

13. Roxburgh, R.H. S. R., Seaman, S. R., Masterman, T. et al. Multiple sclerosis severityscore: using disability and disease duration to rate disease severity (2005). Neurology, 64: 1144–1151. doi: 10.1212/01.wnl.0000156155.19270. F8. PMID:15824338.

14. Folstein, M. F., Folstein, S. E., McHugh, P. R. «Mini-mental state». A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician (1975). J Psychiatr Res, 12: 189–198. doi: 10.1016/0022–3956 (75) 90026–6. PMID: 1202204.

15. Dubois, B., Slachevsky, A., Litvan, I., Pillon, B. The FAB: a Frontal Assessment Battery at bedside (2000). Neurology, 55: 1621–1626. doi: 10.1212/ wnl.55.11.1621. PMID: 11113214.

16. Nasreddine, Z. S., Phillips, N. A., Bédirian, V. et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment (2005). J Am GeriatrSoc, 53: 695–699. doi: 10.1111/j.1532– 5415.2005.53221.x. PMID:15817019.

17. Langdon, D. W., Amato, M. P., Boringa, J. et al. Recommendations for a Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis (BICAMS) (2012). MultScler, 18: 891–898. doi: 10.1177/1352458511431076. PMID: 22190573.

18. Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M. et al. An inventory for measuring depression (1961). Arch Gen Psychiatry,4: 561–571. doi: 10.1001/archpsyc. 1961.01710120031004. PMID: 13688369.

19. Zigmond, A. S., Snaith, R. P. The hospital anxiety and depression scale (1983). Acta PsychiatrScand, 67: 361–370. doi: 10.1111/j.1600–0447.1983.tb09716.x. PMID: 6880820.

20. Assaf, Y., Pasternak, O. Diffusion Tensor Imaging (DTI) — based white matter mapping in brain research: a review (2008). J MolNeurosci, 34: 51–61. doi: 10.1007/s12031-007-0029-0. PMID: 18157658.

21. O’Donnell, L. J., Westin, C. F. An introduction to diffusion tensor image analysis (2011). NeurosurgClin N Am, 22: 185–196. doi: 10.1016/j.nec.2010.12.004. PMID: 21435570.

22. Alexander, A. L., Lee, J. E., Lazar, M., Field, A.S. Diffusion tensor imaging of the brain (2007). Neurotherapeutics, 4: 316–329. doi: 10.1016/j.nurt.2007.05.011. PMID: 17599699.

23. Fischl, B. FreeSurfer (2012). Neuroimage, 62: 774–781. doi: 10.1016/j.neuroimage. 2012.01.021. PMID: 22248573.

24. Fama, R., & Sullivan, E.V. Thalamic structures and associated cognitive functions: Relations with age and aging (2015). Neuroscience and biobehavioral reviews, 54: 29–37. doi: 10.1016/j. neubiorev. 2015. 03. 00. PMID: 25862940.

25. Matías-Guiu, J. A., Cortés-Martínez, A., Montero, P., et al. Identification of Cortical and Subcortical Correlates of Cognitive Performance in Multiple Sclerosis Using Voxel-Based Morphometry (2018). Front Neurol, 9:920. doi:10.3389/fneur.2018.00920. PMID: 30420834.

26. Minagar, A., Barnett, M. H., Benedict, R. H., et al. The thalamus and multiple sclerosis: modern views on pathologic, imaging, and clinical aspects (2013). Neurology, 80 (2):210–219.doi:10.1212/WNL.0b013e31827b910b. PMID:23296131.

27. Tao, G., Datta, S., He, R., Nelson, F., Wolinsky, J. S., Narayana, P.A. Deep gray matter atrophy in multiple sclerosis: a tensor based morphometry (2009). J Neurol Sci., 282 (1-2):39–46. doi:10.1016/j.jns.2008.12.035. PMID: 19168189.

1. Barkhatova V.P., Zavalishin I.A., Khaidarov B.T. Neirotransmittery v mekhanizmakh sviazi mezhdu nervnoi i immunnoi sistemami pri rasseiannom skleroze [Neurotransmitters in the communication mechanisms between the nervous and immune systems in multiple sclerosis]. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii imeni S.S. Korsakova [S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry]. 1998; 11: 51-54. (in Russian)

2. Gusev E.I., Boiko A.N. Rasseiannyi skleroz: ot izucheniia immunopatogeneza k novym metodam lecheniia [Multiple sclerosis: from the study of immunopathogenesis to new treatments]. M.: Provincial medicine. 2001, 101 p. (in Russian)

3. Bisaga G.N. Rasseiannyi skleroz: ot morfologii k patogenezuiu [Multiple sclerosis: from morphology to pathogenesis]. /G.N. Bisaga. Saint-Petersburg. 2015, 104 p. (in Russian)

4. Beecham, A. H., Patsopoulos, N. A., Xifara, D. K., Davis, M. F., Kemppinen, A., Cotsapas, C., Shah, T. S., Spencer, C., Booth, D., Goris, A., Oturai, A., Saarela, J., Fontaine, B., Hemmer, B., Martin, C., Zipp, F., D’Alfonso, S., Martinelli-Boneschi, F., Taylor, B., McCauley, J. L. International Multiple Sclerosis Genetics Consortium (IMSGC) (2013). Analysis of immune-related loci identifies 48 new susceptibility variants for multiple sclerosis. Nature genetics, 45(11), 1353–1360.https://doi.org/10.1038/ng.2770.

5. Shmidt, T.E., Iakhno N.N. Rasseiannyi skleroz: rukovodstvo dlia vrachei [Multiple Sclerosis: a guide for doctors]. M.: MEDpress-inform. 2017, 280 p. (in Russian)

6. Compston, A., McDonald, I., Noseworthy, J., Lassmann, H., Miller, D. H., Smith, K. J., Wekerle, H., Confavreux, C. McAlpine’sMultiple Sclerosis: 4th Edition. – Elsevier, 2006; 982 p.

7. Kawachi, I., Lassmann, H. Neurodegeneration in multiple sclerosis and neuromyelitis optica (2017). J NeurolNeurosurg Psychiatry, 88(2), 137-145. doi: 10.1136/jnnp-2016-313300. PMID: 27671902.

8. Friese, M. A., Schattling, B., Fugger, L. Mechanisms of neurodegeneration and axonal dysfunction in multiple sclerosis (2014). Nat Rev Neurol, 10(4), 225-38. doi: 10.1038/nrneurol.2014.37. PMID: 24638138.

9. Lassmann, H. Multiple Sclerosis Pathology (2018). Cold Spring HarbPerspect Med, 8(3), a028936. doi: 10.1101/cshperspect.a028936. PMID: 29358320. PMCID: PMC5830904.

10. Capone, F., Collorone, S., Cortese, R., Di Lazzaro, V., Moccia, M. Fatigue in multiple sclerosis: The role of thalamus (2020). MultScler, 26(1), 6-16. doi: 10.1177/1352458519851247. PMID: 31138052.

11. Eshaghi, A., Marinescu, R. V., Young, A. L., Firth, N. C., Prados, F., Jorge Cardoso, M., Tur, C., De Angelis, F., Cawley, N., Brownlee, W. J., De Stefano, N., Laura Stromillo, M., Battaglini, M., Ruggieri, S., Gasperini, C., Filippi, M., Rocca, M. A., Rovira, A., Sastre-Garriga, J., Geurts, J. J. G., Vrenken, H., Wottschel, V., Leurs, C. E., Uitdehaag, B., Pirpamer, L., Enzinger, C., Ourselin, S., Gandini Wheeler-Kingshott, C. A., Chard, D., Thompson, A. J., Barkhof, F., Alexander, D. C., Ciccarelli, O. Progression of regional grey matter atrophy in multiple sclerosis. Brain (2018), 141(6):1665-1677. doi: 10.1093/brain/awy088. PMID: 29741648. PMCID: PMC5995197.

12. Kurtzke, J.F. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an Expanded Disability Status Scale (EDSS) (1983). Neurology, 33: 1444–1452. doi:10.1212/wnl.33.11.1444. PMID: 6685237.

13. Roxburgh, R.H.S.R., Seaman, S.R., Masterman, T. et al. Multiple sclerosis severityscore: using disability and disease duration to rate disease severity (2005). Neurology, 64: 1144–1151. doi: 10.1212/01.wnl.0000156155.19270. F8. PMID:15824338.

14. Folstein, M.F., Folstein, S.E., McHugh, P.R. «Mini-mental state». A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician (1975). J Psychiatr Res, 12: 189–198. doi: 10.1016/0022-3956(75)90026-6. PMID: 1202204.

15. Dubois, B., Slachevsky, A., Litvan, I., Pillon, B. The FAB: a Frontal Assessment Battery at bedside (2000). Neurology, 55: 1621–1626. doi: 10.1212/ wnl.55.11.1621. PMID: 11113214.

16. Nasreddine, Z.S., Phillips, N.A., Bédirian, V. et al. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment (2005). J Am GeriatrSoc, 53: 695–699. doi: 10.1111/j.15325415.2005.53221.x. PMID:15817019.

17. Langdon, D.W., Amato, M.P., Boringa, J. et al. Recommendations for a Brief International Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis (BICAMS) (2012). MultScler, 18: 891–898. doi: 10.1177/1352458511431076. PMID: 22190573.

18. Beck, A.T., Ward, C.H., Mendelson, M. et al. An inventory for measuring depression (1961). Arch Gen Psychiatry,4: 561–571. doi: 10.1001/archpsyc. 1961.01710120031004. PMID: 13688369.

19. Zigmond, A.S., Snaith, R.P. The hospital anxiety and depression scale (1983). Acta PsychiatrScand, 67: 361–370. doi: 10.1111/j.1600-0447.1983.tb09716.x. PMID: 6880820.

20. Assaf, Y., Pasternak, O. Diffusion Tensor Imaging (DTI)-based white matter mapping in brain research: a review (2008). J MolNeurosci, 34: 51–61. doi: 10.1007/s12031-007-0029-0. PMID: 18157658.

21. O’Donnell, L.J., Westin, C.F. An introduction to diffusion tensor image analysis (2011). NeurosurgClin N Am, 22: 185–196. doi: 10.1016/j.nec.2010.12.004. PMID: 21435570.

22. Alexander, A.L., Lee, J.E., Lazar, M., Field, A.S. Diffusion tensor imaging of the brain (2007). Neurotherapeutics, 4: 316–329. doi: 10.1016/j.nurt.2007.05.011. PMID: 17599699.

23. Fischl, B. FreeSurfer (2012). Neuroimage, 62: 774–781. doi: 10.1016/j.neuroimage. 2012.01.021. PMID: 22248573.

24. Fama, R., & Sullivan, E. V. Thalamic structures and associated cognitive functions: Relations with age and aging (2015). Neuroscience and biobehavioral reviews, 54: 29–37. doi: 10.1016/j. neubiorev. 2015. 03. 00. PMID: 25862940.

25. Matías-Guiu, J. A., Cortés-Martínez, A., Montero, P., et al. Identification of Cortical and Subcortical Correlates of Cognitive Performance in Multiple Sclerosis Using Voxel-Based Morphometry (2018). Front Neurol, 9:920. doi:10.3389/fneur.2018.00920. PMID: 30420834.

26. Minagar, A., Barnett, M. H., Benedict, R. H., et al. The thalamus and multiple sclerosis: modern views on pathologic, imaging, and clinical aspects (2013). Neurology, 80(2):210–219.doi:10.1212/WNL.0b013e31827b910b. PMID:23296131.

27. Tao, G., Datta, S., He, R., Nelson, F., Wolinsky, J. S., Narayana, P. A. Deep gray matter atrophy in multiple sclerosis: a tensor based morphometry (2009). J Neurol Sci., 282(1-2):39 – 46. doi:10.1016/j.jns.2008.12.035. PMID: 19168189.

Рассеянный склероз (РС) — хроническое воспалительное демиелинизирующее заболевание, поражающее ЦНС и приводящее к инвалидизации. Женщины болеют чаще, и заболевание начинается раньше по сравнению с мужчинами. Заболевание распространено среди европейской расы. Повышенный риск развития заболевания у лиц, проживающих в северной части Европы, США, на Юге Канады, в Австралии, Новой Зеландии (более 50 случаев на 100 тыс. населения). Чаще заболевание развивается от 20 до 42 лет [1–3].

Развитию заболевания способствуют различные комбинации генетических, эпигенетических, экзогенных и эндогенных факторов, в результате взаимодействия которых запускается процесс демиелинизации и нейродегенерации. В различных этнических группах определяется примерно 110 различных полиморфизмов в 103 локусах за пределами генов MHC. Самое большое число положительных сцеплений приходится на область 3q21–24, 6p21 [4]. Среди экзогенных факторов рассматривают: недостаток витамина D3, потребление животных белков и жиров, вирус Эпштейна — Барр, герпес 6А, ретровирусы. К эндогенным факторам относят: эндокринные нарушения, изменение состава микробиома, уровня биотина, снижение активности дофаминергической системы. Большое значение вносит влияние экологических и социальных факторов. Многие исследования основываются на концепции взаимодействия между триггерами окружающей среды и факторами генетической чувствительности. Выявлена связь РС с увеличенным потреблением в животных белков и жиров, воздействием тяжелых металлов (особенно цинка, жиров триарилфосфата), с наличием в окружающей среде мышьяка, свинца, марганца, окиси углерода, алюминия, молибдена [5–6].

В настоящее время все большее внимание исследователей привлекает нейродегенеративная составляющая рассеянного склероза [7–8]. Одним из критериев наступления нейродегенеративной фазы течения заболевания является переход больного из ремиттирующего фенотипа заболевания во вторично-прогрессирующий фенотип, при котором уже наблюдается значительная инвалидизация больного и резкое сокращение возможностей лекарственной терапии [9].

Для Цитирования:
Мария Олеговна Попляк, Артем Геннадьевич Труфанов, Александр Васильевич Темный, Александр Юрьевич Ефимцев, Олег Борисович Чакчир, Алексей Владимирович Михеев, Дмитрий Игоревич Скулябин, Евгения Викторовна Кузнецова, Геннадий Николаевич Бисага, Игорь Вячеславович Литвиненко, Мирослав Михайлович Одинак, Поражение подкорковых структур головного мозга при различных фенотипах рассеянного склероза и их прогностическая значимость. Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2021;5.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: