По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 616.8 DOI:10.33920/med-01-2202-05

Влияние накопления железа в базальных ганглиях на функцию серого вещества головного мозга при болезни Паркинсона

Буряк Андрей Борисович врач-невролог неврологического отделения № 2, Северо-Западный государственный медицинский университет имени И. И. Мечникова, федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова» Министерства обороны Российской Федерации, Санкт-Петербург, Россия, Е-mail: buriak.md@gmail.com, https://orcid.org/0000-0001-7099-1311
Труфанов Артем Геннадьевич д-р мед. наук, доцент кафедры нервных болезней имени М. И. Аствацатурова, Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова, Санкт-Петербург, Россия, +7 (911) 244‑47‑48, Е-mail: trufanovart@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-2905-9287
Юрин Антон Александрович канд. мед. наук, преподаватель кафедры нервных болезней имени М. И. Аствацатурова, Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова, Санкт-Петербург, Россия, Е-mail: yurinant@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-3758-9747
Власова Ирина Александровна врач-невролог Центральной поликлиники, Северо-Западный окружной научно-клинический центр имени Л. Г. Соколова, Санкт-Петербург, Росси, Е-mail: a629100@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-5796-9814
Ефимцев Александр Юрьевич канд. мед. наук, доцент кафедры лучевой диагностики и медицинской визуализации, ФГБУ «НМИЦ имени В. А. Алмазова» Минздрава России, 197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, д. 2, Е-mail: atralf@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-2249-1405
Чакчир Олег Борисович канд. фарм. наук, заведующий лабораторией нанобиотехнологий, АНО ВО «Университет при МПА ЕврАзЭС», 194044, г. Санкт-Петербург, ул. Смолячкова, д. 14/1, Е-mail: newnanobiotech@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-3853-9186
Михеев Алексей Владимирович канд. мед наук, научный сотрудник лаборатории нанобиотехнологий, АНО ВО «Университет при МПА ЕврАзЭС», 194044, г. Санкт-Петербург, ул. Смолячкова, д. 14/1, Е-mail: alexeimiheev331@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-3853-9186
Кузнецова Евгения Викторовна преподаватель кафедры организации обеспечения медицинским имуществом войск (сил), Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова, Санкт-Петербург, Россия, Е-mail: evgecha-kuz@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-7612-792X
Одинак Мирослав Михайлович д-р мед. наук, член-корреспондент РАН, профессор кафедры нервных болезней имени М. И. Аствацатурова, Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова, Санкт-Петербург, Россия, Е-mail: https://orcid.org/0000-0002-7314-7711
Литвиненко Игорь Вячеславович д-р мед. наук, профессор, начальник кафедры нервных болезней имени М. И. Аствацатурова, Военно-медицинская академия имени С. М. Кирова, Санкт-Петербург, Россия, Е-mail: litvinenkoiv@rambler.ru, https://orcid.org/0000-0001-8988-3011

Нашей целью было оценить влияние накопления железа в базальных ганглиях на функциональность структур серого вещества ГМ на II и III стадиях БП с помощью совместного применения протоколов SWI и ДТ-МРТ. Обследован 91 пациент с БП со II (n = 40) и III (n = 51) стадиями по Хен — Яру. Пациентам проводилось сканирование головного мозга на МР-томографе Magnetom TrioATim 3,0 Тесла (SIEMENS, Германия) с применением протоколов SWI и ДТ-МРТ. Области интереса с обеих сторон: ЧС, КЯ, БШ, головка ХЯ, скорлупа и ЗЯ мозжечка. Количественное определение степени отложения железа проводилось с помощью программы SPIN (signal processing in NMR) Software. Уровень ФА оценивался в отделах коры больших полушарий и подкорковых ядрах. Получение количественных переменных производилось с использованием атласа AAL2 в программной среде DSI Studio. Статистическая обработка проводилась в среде Statistica 12 (StatSoft, США). Для определения корреляционных связей применялся критерий Спирмена. Наиболее значимыми областями коры головного мозга, продемонстрировавшими значимое число корреляций со структурами экстрапирамидной системы у пациентов с II стадией БП, оказались левая средняя лобная извилина, левая средняя затылочная извилины и правая нижняя височная извилина. III стадия БП характеризовалась более разнонаправленными корреляциями депонирования железа в базальных ганглиях и уровнем ФА серого вещества головного мозга. Установлено, что в прогрессировании заболевания имеет важное значение накопление железа в базальных ганглиях, что подтверждает тезис о роли ферроптоза в генезе нейродегенеративных заболеваний. Таким образом, совместное применение SWI и ДТ-МРТ расширяет возможности исследования патогенеза БП.

Литература:

1. Левин О. С., Федорова Н. В. Болезнь Паркинсона. М.: МЕДпресс-информ, 2015: 384 [Levin O. S., Fedorova N. V. Parkinson’s disease. Moscow: MEDpress-inform, 2015: 384 (in Russ.)].

2. Li J., Cao F., Yin H. L., Huang Z. J., Lin Z. T., Mao N., Sun B., Wang G. Ferroptosis: past, present and future. Cell Death Dis. 2020; 11 (2): 88. DOI: 10.1038/s41419-020-2298-2.

3. Haacke E. M., Xu Y., Cheng Y. C., Reichenbach J. R. Susceptibility weighted imaging (SWI). Magn Reson Med. 2004; 52 (3): 612–618. DOI: 10.1002/mrm.20198.

4. Wang Z., Luo X. G., Gao C. Utility of susceptibility-weighted imaging in Parkinson’s disease and atypical Parkinsonian disorders. Transl Neurodegener. 2016; 5: 17. DOI: 10.1186/s40035-016-0064-2.

5. Lhermitte J., Kraus W. M., McAlpine D. On the occurrence of abnormal deposits of iron in the brain in parkinsonism with special reference to its localization. J Neurol Psychopathol. 1924; 5 (19): 195–208. DOI: 10.1136/jnnp.s1–5.19.195.

6. Zhang J., Zhang Y., Wang J., Cai P., Luo C., Qian Z., Dai Y., Feng H. Characterizing iron deposition in Parkinson’s disease using susceptibility-weighted imaging: an in vivo MR study. Brain Res. 2010; 1330: 124–130. DOI: 10.1016/j.brainres.2010.03.036.

7. Zhang W., Sun S. G., Jiang Y. H., Qiao X., Sun X., Wu Y. Determination of brain iron content in patients with Parkinson’s disease using magnetic susceptibility imaging. Neurosci Bull. 2009; 25 (6): 353–360. DOI: 10.1007/s12264-009-0225-8.

8. Wu S. F., Zhu Z. F., Kong Y., Zhang H. P., Zhou G. Q., Jiang Q. T., Meng X. P. Assessment of cerebral iron content in patients with Parkinson’s disease by the susceptibility-weighted MRI. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2014; 18 (18): 2605–2608.

9. Qiao P. F., Shi F., Jiang M. F., Gao Y., Niu G. M. Application of high-field magnetic resonance imaging in Parkinson’s disease. Exp Ther Med. 2017; 13 (5): 1665–1670. DOI: 10.3892/etm.2016.3551.

10. Haacke E. M., Tang J., Neelavalli J., Cheng Y. C. Susceptibility mapping as a means to visualize veins and quantify oxygen saturation. J Magn Reson Imaging. 2010; 32 (3): 663–676. DOI: 10.1002/jmri.22276.

11. Tang J., Liu S., Neelavalli J., Cheng Y. C., Buch S., Haacke E. M. Improving susceptibility mapping using a threshold-based K-space/image domain iterative reconstruction approach. Magn Reson Med. 2013; 69 (5): 1396–1407. DOI: 10.1002/mrm.24384.

12. Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., Mazoyer B., Joliot M. Automated anatomical labeling of activations in SPM using a macroscopic anatomical parcellation of the MNI MRI single-subject brain. Neuroimage. 2002; 15 (1): 273–289. DOI: 10.1006/nimg.2001.0978.

13. Rolls E. T., Joliot M., Tzourio-Mazoyer N. Implementation of a new parcellation of the orbitofrontal cortex in the automated anatomical labeling atlas. Neuroimage. 2015; 122: 1–5. DOI: 10.1016/j. neuroimage.2015.07.075.

14. Wen J., Yu T., Liu L., Hu Z., Yan J., Li Y., Li X. Evaluating the roles of left middle frontal gyrus in word production using electrocorticography. Neurocase. 2017; 23 (5-6): 263–269. DOI: 10.1080/13554794.2017.1387275.

15. Japee S., Holiday K., Satyshur M. D., Mukai I., Ungerleider L. G. A role of right middle frontal gyrus in reorienting of attention: a case study. Front Syst Neurosci. 2015; 9: 23. DOI: 10.3389/fnsys.2015.00023.

16. Grill-Spector K., Kourtzi Z., Kanwisher N. The lateral occipital complex and its role in object recognition. Vision Research. 2001; 41 (10–11): 1409–1422. DOI: 10.1016/s0042–6989 (01) 00073–6.

17. Efimtsev A., Fokin V., Sokolov A., Voronkov L., Trufanov A. Morphometric Basis of Depression in Parkinson’s Disease and the Possibility of Its Prediction. In: Ślȩzak D., Tan A. H., Peters J. F., Schwabe L. (eds) Brain Informatics and Health (BIH 2014). Lecture Notes in Computer Science., vol. 8609. Springer, Cham., 2014. DOI: 10.1007/978-3-319-09891-3_33.

18. Carlson N. R. Physiology of Behavior 11th Edition. Pearson. 2012; pp. 83; 268; 273–275.

19. Reed, C. L., Caselli, R. J. The nature of tactile agnosia: a case study. Neuropsychologia. 1994; 32 (5): 527–539. DOI: 10.1016/0028–3932 (94) 90142–2.

20. Silani G., Lamm C., Ruff C. C., Singer T. Right supramarginal gyrus is crucial to overcome emotional egocentricity bias in social judgments. J Neurosci. 2013; 33 (39): 15466–15476. DOI: 10.1523/ JNEUROSCI.1488–13.2013.

21. Brownsett S. L., Wise R. J. The contribution of the parietal lobes to speaking and writing. Cereb Cortex. 2010; 20 (3): 517–523. DOI: 10.1093/cercor/bhp120.

22. Seghier M. L. The angular gyrus: multiple function ad multiple subdivisions. Neuroscientist. 2012; 19 (1): 43–61. DOI: 10.1177/1073858412440596.

23. Arsalidou M., Taylor M.J. Is 2+2 = 4? Meta-analyses of brain areas needed for numbers and calculations. NeuroImage. 2011; 54 (3): 2382–2393. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2010.10.009.

24. Crockford D. N., Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., el-Guebaly N. Cue-induced brain activity in pathological gamblers. Biol Psychiatry. 2005; 58 (10): 787–795. DOI: 10.1016/j.biopsych.2005.04.037.

1. Levin O. S., Fedorova N. V. Bolezn Parkinsona [Parkinson’s disease]. Moscow: MEDpress-inform, 2015:384 (In Russ.)

2. Li J., Cao F., Yin H. L., Huang Z. J., Lin Z. T., Mao N., Sun B., Wang G. Ferroptosis: past, present and future. Cell Death Dis. 2020; 11 (2): 88. DOI: 10.1038/s41419-020-2298-2.

3. Haacke E. M., Xu Y., Cheng Y. C., Reichenbach J. R. Susceptibility weighted imaging (SWI). Magn Reson Med. 2004; 52 (3): 612–618. DOI: 10.1002/mrm.20198.

4. Wang Z., Luo X. G., Gao C. Utility of susceptibility-weighted imaging in Parkinson’s disease and atypical Parkinsonian disorders. Transl Neurodegener. 2016; 5: 17. DOI: 10.1186/s40035-016-0064-2.

5. Lhermitte J., Kraus W. M., McAlpine D. On the occurrence of abnormal deposits of iron in the brain in parkinsonism with special reference to its localization. J Neurol Psychopathol. 1924; 5 (19): 195–208. DOI: 10.1136/jnnp.s1–5.19.195.

6. Zhang J., Zhang Y., Wang J., Cai P., Luo C., Qian Z., Dai Y., Feng H. Characterizing iron deposition in Parkinson's disease using susceptibility-weighted imaging: an in vivo MR study. Brain Res. 2010; 1330: 124–130. DOI: 10.1016/j.brainres.2010.03.036.

7. Zhang W., Sun S. G., Jiang Y. H., Qiao X., Sun X., Wu Y. Determination of brain iron content in patients with Parkinson’s disease using magnetic susceptibility imaging. Neurosci Bull. 2009; 25 (6): 353–360. DOI: 10.1007/s12264-009-0225-8.

8. Wu S. F., Zhu Z. F., Kong Y., Zhang H. P., Zhou G. Q., Jiang Q. T., Meng X. P. Assessment of cerebral iron content in patients with Parkinson's disease by the susceptibility-weighted MRI. Eur Rev Med Pharmacol Sci. 2014; 18 (18): 2605–2608.

9. Qiao P. F., Shi F., Jiang M. F., Gao Y., Niu G. M. Application of high-field magnetic resonance imaging in Parkinson's disease. Exp Ther Med. 2017; 13 (5): 1665–1670. DOI: 10.3892/etm.2016.3551.

10. Haacke E. M., Tang J., Neelavalli J., Cheng Y. C. Susceptibility mapping as a means to visualize veins and quantify oxygen saturation. J Magn Reson Imaging. 2010; 32 (3): 663–676. DOI: 10.1002/jmri.22276.

11. Tang J., Liu S., Neelavalli J., Cheng Y. C., Buch S., Haacke E. M. Improving susceptibility mapping using a threshold-based K-space/image domain iterative reconstruction approach. Magn Reson Med. 2013; 69 (5): 1396–1407. DOI: 10.1002/mrm.24384.

12. Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., Mazoyer B., Joliot M. Automated anatomical labeling of activations in SPM using a macroscopic anatomical parcellation of the MNI MRI single-subject brain. Neuroimage. 2002; 15 (1): 273–289. DOI: 10.1006/nimg.2001.0978.

13. Rolls E. T., Joliot M., Tzourio-Mazoyer N. Implementation of a new parcellation of the orbitofrontal cortex in the automated anatomical labeling atlas. Neuroimage. 2015; 122: 1–5. DOI: 10.1016/j. neuroimage.2015.07.075.

14. Wen J., Yu T., Liu L., Hu Z., Yan J., Li Y., Li X. Evaluating the roles of left middle frontal gyrus in word production using electrocorticography. Neurocase. 2017; 23 (5-6): 263–269. DOI: 10.1080/13554794.2017.1387275.

15. Japee S., Holiday K., Satyshur M. D., Mukai I., Ungerleider L. G. A role of right middle frontal gyrus in reorienting of attention: a case study. Front Syst Neurosci. 2015; 9: 23. DOI: 10.3389/fnsys.2015.00023.

16. Grill-Spector K., Kourtzi Z., Kanwisher N. The lateral occipital complex and its role in object recognition. Vision Research. 2001; 41 (10–11): 1409–1422. DOI: 10.1016/s0042–6989 (01) 00073–6.

17. Efimtsev A., Fokin V., Sokolov A., Voronkov L., Trufanov A. Morphometric Basis of Depression in Parkinson’s Disease and the Possibility of Its Prediction. In: Ślȩzak D., Tan A. H., Peters J. F., Schwabe L. (eds) Brain Informatics and Health (BIH 2014). Lecture Notes in Computer Science., vol. 8609. Springer, Cham., 2014. DOI: 10.1007/978-3-319-09891-3_33.

18. Carlson N. R. Physiology of Behavior 11th Edition. Pearson. 2012; pp. 83; 268; 273–275.

19. Reed, C. L., Caselli, R. J. The nature of tactile agnosia: a case study. Neuropsychologia. 1994; 32 (5): 527–539. DOI: 10.1016/0028–3932 (94) 90142–2.

20. Silani G., Lamm C., Ruff C. C., Singer T. Right supramarginal gyrus is crucial to overcome emotional egocentricity bias in social judgments. J Neurosci. 2013; 33 (39): 15466–15476. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1488–13.2013.

21. Brownsett S. L., Wise R. J. The contribution of the parietal lobes to speaking and writing. Cereb Cortex. 2010; 20 (3): 517–523. DOI: 10.1093/cercor/bhp120.

22. Seghier M. L. The angular gyrus: multiple function ad multiple subdivisions. Neuroscientist. 2012; 19 (1): 43–61. DOI: 10.1177/1073858412440596.

23. Arsalidou M., Taylor M. J. Is 2+2=4? Meta-analyses of brain areas needed for numbers and calculations. NeuroImage. 2011; 54 (3): 2382–2393. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2010.10.009.

24. Crockford D. N., Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., el-Guebaly N. Cue-induced brain activity in pathological gamblers. Biol Psychiatry. 2005; 58 (10): 787–795. DOI: 10.1016/j.biopsych.2005.04.037.

Болезнь Паркинсона (БП) — хроническое прогрессирующее заболевание, в патогенезе которого решающую роль играет патологическое отложение белка альфа-синуклеина в нейронах головного мозга (ГМ), приводящее к их повреждению и гибели. Наряду с различными формами мультисистемных атрофий, деменции с тельцами Леви и рядом других нейродегенеративных заболеваний БП относится к синуклеинопатиям [1].

Помимо патологического отложения альфа-синуклеина, в патогенезе БП принимает участие ряд факторов, одним из которых является оксидативный стресс. Непосредственное повреждение нейронов посредством образования свободных радикалов может быть ключевым звеном развития заболевания. Гидроксильный радикал — один из наиболее реакционноспособных и короткоживущих из всех активных форм кислорода, может вызывать перекисное окисление липидов, а также окислять углеводы, аминокислоты и нуклеиновые кислоты. Образование гидроксильного радикала происходит в ходе реакции Фентона при окислении Fe2+ до Fe3+ с участием перекиси водорода. Двухвалентное железо является высокореакционноспособным металлом, и его присутствие может опосредованно приводить к повреждению нейронов центральной нервной системы (ЦНС) [2].

Одним из экспериментальных методов визуализации распределения железа в ГМ является Susceptibility Weighted Imaging (SWI) — импульсная последовательность магнитно-резонансной томографии (МРТ), подробно описанная E. Haacke et al. в 2004 г., которая представляет собой способ формирования изображений, взвешенных по магнитной восприимчивости [3]. В основе конечного SWI-изображения лежит объединение исходного амплитудного изображения с «фазовой маской», получаемой из фазовых изображений. Таким путем достигается повышенная контрастность между тканями, а вещества с парамагнитными свойствами (включая железо) на SWI-изображениях будут иметь значительно более низкий сигнал [4]. Другой высокотехнологичный метод нейровизуализации — диффузионно-тензорная МРТ (ДТ-МРТ) (и МР-трактография), позволяющая оценивать уровень фракционной анизотропии (ФА) белого и серого вещества ГМ. Данный параметр характеризует целостность проводящих структур ЦНС, и по нему косвенно можно судить о сохранности функции изучаемых компонентов.

Для Цитирования:
Буряк Андрей Борисович, Труфанов Артем Геннадьевич, Юрин Антон Александрович, Власова Ирина Александровна, Ефимцев Александр Юрьевич, Чакчир Олег Борисович, Михеев Алексей Владимирович, Кузнецова Евгения Викторовна, Одинак Мирослав Михайлович, Литвиненко Игорь Вячеславович, Влияние накопления железа в базальных ганглиях на функцию серого вещества головного мозга при болезни Паркинсона. Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2022;2.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: