Что скрывается за лейкоареозом? Углубленное изучение методом мультивоксельной магнитно-резонансной спектроскопии

Цель: Изучить метаболические изменения у пациентов с лейкоареозом посредством мультивоксельной магнитно-резонансной спектроскопии (МРС), уделив особое внимание перивентрикулярному белому веществу, и проанализировать биохимические изменения, связанные с лейкоареозом, и их влияние на объем поражения.

Методы: В данном проспективном исследовании приняли участие 64 пациента (средний возраст: 66,40 ± 8,96 лет; 54 мужчины и 10 женщин), имевших в анамнезе лейкоареоз и направленных на МРТ, в ходе которой им проведена мультивоксельная МРС. Для сравнения мультивоксельную МРС также выполнили 128 здоровым участникам, соотносящихся по возрасту и полу (средний возраст: 61,98 ± 8,18 лет; 40 мужчин и 88 женщин) и вошедших в контрольную группу. Соотношения метаболитов NAA/Cr, NAA/Cho и Cho/Cr, проанализированные с помощью мультивоксельной МРС, коррелировали с объемом поражения, измеренным полуавтоматической программой.

Результаты: Соотношение NAA/Cr было достоверно ниже, а соотношение NAA/Cho достоверно выше в контрольной группе по сравнению с пациентами с лейкоареозом (p<0,0001); кроме того, соотношение Cho/Cr было достоверно выше в контроль- ><0,0001) ); кроме того, соотношение Cho/Cr было достоверно выше в контроль-ной группе по сравнению с пациентами с лейкоареозом (p<0,0034) . Это свидетельствует о том, что пациенты с лейкоареозом демонстрируют существенные метаболические различия по сравнению со здоровыми участниками. Кроме того, не наблюдалось корреляции между соотношением метаболитов и объемом поражения, что указывает на то, что выраженность гиперинтенсивности белого вещества не связана с метаболическими изменениями при лейкоареозе.

Заключение: Данное исследование расширяет понимание лейкоареоза и подчеркивает потенциал применения мультивоксельной МРС в качестве биомаркера для ранней диагностики лейкоареоза.

1. Wardlaw JM, Smith EE, Biessels GJ, et al; STandards for ReportIng Vascular changes on nEuroimaging (STRIVE v1). Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. Lancet Neurol. 2013;12(8):822–838. PMID: 23867200. PMCID: PMC3714437. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(13)70124-8

2. Debette S, Markus HS. The clinical importance of white matter hyperintensities on brain magnetic resonance imaging: systematic review and meta-analysis. BMJ. 2010;341:c3666. PMID: 20660506. PMCID: PMC2910261. https://doi.org/10.1136/bmj.c3666

3. Wardlaw JM, Valdés Hernández MC, Muñoz-Maniega S. What are white matter hyperintensities made of? Relevance to vascular cognitive impairment. J Am Heart Assoc. 2015;4(6):001140. Published correction appears in J Am Heart Assoc. 2016;5(1):e002006. PMID: 26104658. PMCID: PMC4599520. https://doi.org/10.1161/JAHA.114.001140

4. Ben Salem D, Walker PM, Bejot Y, et al. N-acetylaspartate/ creatine and choline/creatine ratios in the thalami, insular cortex and white matter as markers of hypertension and cognitive impairment in the elderly. Hypertens Res. 2008;31(10):1851–1857. PMID: 19015591. https://doi.org/10.1291/hypres.31.1851

5. Cudalbu C, Mlynárik V, Gruetter R. Handling macromolecule signals in the quantification of the neurochemical profile. J Alzheimers Dis. 2012;31 Suppl 3:S101–S115. PMID: 22543852. https://doi.org/10.3233/JAD-2012-120100

6. Waragai M, Moriya M, Nojo T. Decreased N-acetyl aspartate/myo-inositol ratio in the posterior cingulate cortex shown by magnetic resonance spectroscopy may be one of the risk markers of preclinical Alzheimer’s disease: a 7-year follow-up study. J Alzheimers Dis. 2017;60(4):1411–1427. PMID: 28968236. PMCID: PMC5676849. https://doi.org/10.3233/JAD-170450

7. Modrego PJ, Fayed N. Longitudinal magnetic resonance spectroscopy as marker of cognitive deterioration in mild cognitive impairment. Am J Alzheimers Dis Other Demen. 2011;26(8):631– 636. PMID: 22323830. PMCID: PMC10845573. https://doi.org/10.1177/1533317511433809

8. Viana-Baptista M, Bugalho P, Jordão C, et al. Cognitive function correlates with frontal white matter apparent diffusion coefficients in patients with leukoaraiosis. J Neurol. 2008;255(3):360– 366. PMID: 18338199. https://doi.org/10.1007/s00415-008-0661-9

9. Kim SJ, Kwon OD, Han EB, et al. Impact of number of medications and age on adherence to antihypertensive medications: a nationwide population-based study. Medicine (Baltimore). 2019;98(49):e17825. PMID: 31804305. PMCID: PMC6919523. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000017825

10. Maresova P, Javanmardi E, Barakovic S, et al. Consequences of chronic diseases and other limitations associated with old age - a scoping review. BMC Public Health. 2019;19(1):1431. PMID: 31675997. PMCID: PMC6823935. https://doi.org/10.1186/s12889-019-7762-5

11. Regitz-Zagrosek V. Sex and gender differences in health. Science & Society Series on Sex and Science. EMBO Rep. 2012;13(7):596–603. PMID: 22699937. PMCID: PMC3388783. https://doi.org/10.1038/embor.2012.87

12. Mauvais-Jarvis F. Sex differences in metabolic homeostasis, diabetes, and obesity. Biol Sex Differ. 2015;6:14. PMID: 26339468. PMCID: PMC4559072. https://doi.org/10.1186/s13293-015-0033-y

13. Lin Q, Huang WQ, Ma QL, et al. Incidence and risk factors of leukoaraiosis from 4683 hospitalized patients: a cross-sectional study. Medicine (Baltimore). 2017;96(39):e7682. PMID: 28953609. PMCID: PMC5626252. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000007682

14. Kara F, Joers JM, Deelchand DK, et al. 1H MR spectroscopy biomarkers of neuronal and synaptic function are associated with tau deposition in cognitively unimpaired older adults. Neurobiol Aging. 2022;112:16–26. PMID: 35038671. PMCID: PMC8976711. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2021.12.010

15. Barker PB, Lin DDM. In vivo proton MR spectroscopy of the human brain. Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. 2006;49(2):99–128. https://doi.org/10.1016/j.pnmrs.2006.06.002

16. Soares DP, Law M. Magnetic resonance spectroscopy of the brain: review of metabolites and clinical applications. Clin Radiol. 2009;64(1):12–21. PMID: 19070693. https://doi.org/10.1016/j.crad.2008.07.002

17. Govindaraju V, Young K, Maudsley AA. Proton NMR chemical shifts and coupling constants for brain metabolites. NMR Biomed. 2000;13(3):129–153. Published correction appears in NMR Biomed. 2015;28(7):923–924. PMID: 10861994. https://doi.org/10.1002/1099-1492(200005)13:33.0.co;2-v

18. Gouw AA, Seewann A, van der Flier WM, et al. Heterogeneity of small vessel disease: a systematic review of MRI and histopathology correlations. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2011;82(2):126–135. PMID: 20935330. https://doi.org/10.1136/jnnp.2009.204685

19. Valdés Hernández Mdel C, Morris Z, Dickie DA, et al. Close correlation between quantitative and qualitative assessments of white matter lesions. Neuroepidemiology. 2013;40(1):13–22. PMID: 23075702. https://doi.org/10.1159/000341859

20. Hilal S, Mok V, Youn YC, Wong A, Ikram MK, Chen CL. Prevalence, risk factors and consequences of cerebral small vessel diseases: data from three Asian countries. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2017;88(8):669–674. PMID: 28600443. https://doi.org/10.1136/jnnp-2016-315324

21. Guo J, Yao C, Chen H, et al. The relationship between Cho/ NAA and glioma metabolism: implementation for margin delineation of cerebral gliomas. Acta Neurochir (Wien). 2012;154(8):1361– 1370. PMID: 22729482. PMCID: PMC3407558. https://doi.org/10.1007/s00701-012-1418-x

22. Hund-Georgiadis M, Norris DG, Guthke T, von Cramon DY. Characterization of cerebral small vessel disease by proton spectroscopy and morphological magnetic resonance. Cerebrovasc Dis. 2001;12(2):82–90. PMID: 11490101. https://doi.org/10.1159/000047686

23. Kantarci K, Jack CR Jr, Xu YC, et al. Regional metabolic patterns in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: a 1H MRS study. Neurology. 2000;55(2):210–217. PMID: 10908893. PMCID: PMC2771162. https://doi.org/10.1212/wnl.55.2.210.