Медицина/7. Клиническая медицина,

16. Лучевая диагностика

 

 

к.м.н. Гурская О.Е., к.м.н. Семич В.Н., к.м.н. Гурчин А.Ф.

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки

 Институт мозга человека им. Н.П.Бехтеревой РАН, Россия

Взаимосвязь между количественными электрофизиологическими и МР-диффузионными  критериями при последствиях диффузного аксонального повреждения мозга      

 

В изучении последствий диффузного аксонального повреждения мозга у пострадавших в результате тяжелой черепно-мозговой травмы все чаще используется сочетание функциональных и нейровизуализационных методов исследования (Bendlin B.B., 2008, Bruno M.A., 2011).      

Цель работы: у больных с разной степенью нарушения сознания и психоневрологическим дефицитом в результате диффузного аксонального повреждения мозга исследовать зависимость между мощностью медленно-волновой биоэлектрической активности и степенью интегрированности трактов белого вещества головного мозга.                      

Материалы и методы:

В изучаемую группу вошло 9 больных (средний возраст 28 ± 8 лет, мужчин - 5, женщин – 4) с последствиями тяжелой черепно-мозговой травмы (ТЧМТ) по типу диффузного аксонального повреждения I-III типов, имеющих различные по степени тяжести психо-неврологические нарушения в отдаленном периоде ТЧМТ. Согласно 8-уровневой шведской версии Шкалы Исходов Глазго (E. Svensson, 2002) двое из 9 обследованных больных имели умеренные нарушения жизнедеятельности (уровни E, F), остальные обследованные больные имели тяжелые нарушения (уровни В-1, С-3, D-3) жизнедеятельности.  Контрольную группу составили 13 испытуемых (средний возраст 33  ± 12 лет, мужчин - 10, женщин - 9), которые отбирались при условиях отсутствия перинатальной патологии, черепно-мозговой травмы в анамнезе, неврологических и психиатрических заболеваний, судорожных припадков, приема препаратов на момент обследования.        

У каждого больного проводились электроэнцефалографическое (ЭЭГ) и нейровизуализационное исследования. Исследования выполнены на магнитно-резонансном томографе Phillips Achieva 3 Т c использованием импульсной последовательности DTI-medium-EPI. Получены 64 диффузионно-тензорных изображения среднего разрешения со следующими показателями:  TR/TE 6728/60, 15 направлениями для измерения диффузии b=800сек/мм2, с матрицей 112*112 мм, с толщиной среза 2 мм, зазором (интервалом между срезами) 0 мм, полем обзора 224*224 мм и размерами изотропного вокселя 2*2*2 мм3.  Продолжительность сканирования составила 4-14 минут. Показатели фракционной анизотропии (ФА) рассчитывали у каждого больного билатерально в зонах интереса: в субкортикальном белом веществе (БВ) лобных, височных и затылочных долей, в заднем бедре внутренней капсулы (ЗБВК), ножках мозга, мосту, а также в колене, теле и валике мозолистого тела.   Области интереса устанавливали вручную в проекции изучаемых анатомических структур, и они включали количество пикселей, соответствующее размерам изучаемой анатомической структуры на данном срезе. Были получены усредненные значения фракционной анизотропии в зонах интереса со стандартным отклонением для группы больных. 19-канальную ЭЭГ у больных и здоровых испытуемых регистрировали по стандартной методике на компьютерном энцефалографе Нейрон-Спектр 3 (Нейрософт, Россия), электроды на скальпе располагались по схеме 10-20. Время фоновой записи без предъявления афферентных раздражителей составляло не менее 3 минут. При количественном анализе ЭЭГ с помощью спектрального анализа в качестве исходных данных выбирался безартефактный непрерывный отрезок фоновой записи ЭЭГ длительностью 180 секунд. Перед обработкой проводилась коррекция артефактов ЭЭГ. Рассчитывались спектры мощности ЭЭГ у больных и здоровых испытуемых контрольной группы.  При спектральном анализе ЭЭГ были рассчитаны абсолютные значения мощностей в дельта (δ) - 1.5-4 Гц, тета (θ) - 4-7.5 Гц, альфа (α) - 7.5-14 Гц, бета  (β) - 14-30 Гц диапазонах.     Для дальнейшего анализа были взяты абсолютные значения спектров мощности ЭЭГ в дельта диапазоне в 12 отведениях: лобных (Fp1, Fp2, F3, F4), центральных (С3, С4), теменных (Р3, Р4), височных (Т3, Т4) и затылочных (О1, О2) отведениях, а также относительный показатель  δ+θ/α+β в затылочных отведениях (О1, О2). Корреляционный анализ Спирмена использовался для исследования зависимости между показателем ФА в зонах интереса и следующими электрофизиологическими показателями: абсолютными значениями мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне в 12 отведениях: лобных (Fp1, Fp2, F3, F4), центральных (С3, С4), теменных (Р3, Р4), височных (Т3, Т4) и затылочных (О1, О2) отведениях, отношением  δ+θ/α+β в затылочных отведениях.    

Результаты:     

По сравнению с известными нормативными значениями у здоровых испытуемых (Zakharova N.E., 2010, Bhagat Y.A., 2004, Huang Li, 2006, Engelhardt D., 2009)  определялось снижение ФА в субкортикальном БВ и стволе головного мозга. ФА субкортикального БВ лобных долей была наименьшей по отношению к ФА  субкортикального БВ затылочных и височных долей.  В стволовых структурах наименьшие усредненные значения  ФА были выявлены в дорзальной трети ствола и валике мозолистого тела (таблица 1).

Сравнительная характеристика значений ФА в исследованных зонах интереса у больных  с последствиями

диффузного аксонального повреждения мозга

Таблица 1

 

Зоны интереса

Показатели ФА

Слева

Справа

Лобные доли (субкортикальное БВ)

0,237 ± 0,095

0,227 ± 0,114

Височные доли (субкортикальное БВ)

0,288 ± 0,105

0,320 ± 0,125

Затылочные доли (субкортикальное БВ) 

0,331 ± 0,116

0,301 ± 0,104

ЗБВК

0,511 ± 0,171

0,485 ± 0,165

Мозолистое

тело

Колено

0,420 ± 0,157

Тело

0,295 ± 0,125

Валик

0,327 ± 0,156

Ножки мозга

0,426 ± 0,168

0,433 ± 0,187

Мост

0,422 ± 0,164

0,408 ± 0,152

 

 

При количественном анализе ЭЭГ регистрировалось увеличение мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне, величины отношения δ+θ/α+β в затылочных отведениях у больных по сравнению с контрольной группой (таблица 2). 

Количественные показатели мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне, δ+θ/α+β отношения мощности спектров ЭЭГ  в группе больных и в контрольной группе

 

Таблица 2

Значения спектральной мощности ЭЭГ в дельта диапазоне, мкВ2

Отведения

 

Группа больных

Группа контроля

Fp1

102.59 ± 283.40

4.42 ± 1.88

Fp2

63.27 ± 157.40

4.11 ± 1.39

F3

52.83 ± 141.75

2.19 ± 0.85

F4

16.65 ± 30.18

2.03 ± 1.17

C3

28.51 ± 69.64

1.15 ± 0.48

C4

13.75 ± 28.45

1.10 ± 0.54

T3

32.85 ± 64.07

1.51 ± 0.78

T4

26.35 ± 54.72

1.66 ± 0.97

P3

13.69 ± 19.55

2.11 ± 0.89

P4

14.84 ± 29.59

2.57 ± 1.72

O1

15.54 ± 18.54

3.38 ± 1.85

O2

25.89 ± 44.57

3.07  ±1.03 

Отношение δ+θ/α+β мощности спектров ЭЭГ

O1

6.12 ± 7.91

0.18 ± 0.17

O2

8.34 ± 12.11

0.17 ± 0.12  

 

         При проведении корреляционного анализа Спирмена между значениями мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне и ФА в зонах интереса была выявлена статистически значимая обратная взаимосвязь между  абсолютными значениями мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне в передних  лобных Fp1, Fp2 (r=-0,547, p=0,018), височных Т3, Т4 (r=-0,564, p=0,014) отведениях и показателями ФA колена мозолистого тела у больных.  Также была выявлена  статистически значимая обратная взаимосвязь между  относительным показателем δ+θ/α+β в затылочных отведениях О1, О2  и значениями ФА колена мозолистого тела (r=-0,514, p=0,029). При анализе ФА валика мозолистого тела была обнаружена статически значимая обратная взаимосвязь с абсолютными значениями мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне (r=-0,539, p=0,020) в теменных отведениях. При проведении корреляционного анализа между значениями ФА субкортикального БВ лобных, височных и затылочных долей не было выявлено статистически значимой взаимосвязи со значениями мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне в соответствующих отведениях. Также не было выявлено статистически значимой взаимосвязи между значениями мощности спектров ЭЭГ в дельта диапазоне и значениями показателя ФА в теле мозолистого тела, ЗБВК, ножках моста, на уровне моста.         

Выводы:  В последних исследованиях стойкие нарушения сознания у больных в результате перенесенной ТЧМТ рассматривают как следствие деафферентации  коры головного мозга, обусловленное повреждением  продольных  кортико-кортикальных связей в нейросетях, объединяющих лобно-височную и теменно-затылочную кору (Laureys S., 2000, 2004, Nakayama N., 2006, Leon-Carrion J., 2008, Dong-yu Wua, 2011).  Мы предполагаем, что выявленная обратная взаимосвязь между ФА колена мозолистого тела и мощностью спектров ЭЭГ в дельта диапазоне обусловлена более компактным расположением тонкомиелинизированных комиссуральных волокон в составе колена мозолистого тела по сравнению с субкортикальным белым веществом, и их связями с продольными ассоциативными трактами, входящими в состав удаленных нейросетей, объединяющих передние и задние отделы коры головного мозга. В литературе описана более высокая чувствительность ФА тонкомиелинизированных комиссуральных волокон колена мозолистого тела к уменьшению объема субкортикального белого вещества по сравнению с ФА  толстомиелинизированных волокон тела и валика мозолистого тела (Kochunov P.M., 2007). В данной работе исследование субкортикального белого вещества ограничено фронтальной плоскостью измерений фракционной анизотропии, что затрудняет оценку продольных ассоциативных трактов. Выявленная  обратная взаимосвязь между  отношением δ+θ/α+β в затылочных областях и фракционной анизотропией колена мозолистого тела также может свидетельствовать в пользу более высокой чувствительности тонкомиелинизированных комиссуральных волокон колена мозолистого тела к повреждению продольных ассоциативных трактов в составе нейрональных сетей, объединяющих удаленные области коры головного мозга. Известно, что посттравматическая церебральная дисфункция и деафферентация коры головного мозга может характеризоваться увеличением мощности медленно-волновой активности на ЭЭГ (P. Gloor, 1977, Leon-Carrion J., 2008, Dong-yu Wua, 2011). Полученные данные подтверждают предположение, обсуждавшееся в более ранних исследованиях о том, что функциональная сохранность продольных кортико-кортикальных  нейросетей является одним из важных условий для сознательной деятельности. Выявленные в данном исследовании изменения количественных МР-диффузионных и электрофизиологических показателей имеют взаимообратную корреляцию и косвенно характеризуют степень повреждения ассоциативных трактов и дефферентации коры головного мозга. Показатели фракционной анизотропии колена и валика мозолистого тела оказались более чувствительными к изменениям спектральной мощности ЭЭГ в дельта диапазоне по сравнению с фракционной анизотропией других исследованных зон интереса.

 

 

Литература:

 

  1. B. B. Bendlin, M. L. Ries, M. Lazar et al. “Longitudinal changes in patients with traumatic brain injury assessed with diffusion-tensor and volumetric imaging”, Neuroimage, vol.42, pp. 503–514, 2008.
  2. M. A. Bruno, D. Fernandez-Espejo, R. Lehembre et al. “Multimodal neuroimaging in patients with disorders of consciousness showing “functional hemispherectomy” in  E. J. W. Van Someren et al. (Eds.), Progress in Brain Research, vol. 193, рp.323-333, 2011.
  3. Y. A. Bhagat, C. Beaulieu, “Diffusion anisotropy in subcortical white matter and cortical gray matter: changes with aging and the role of CSF-Suppression”, Journal of magnetic resonance imaging, vol. 20, pp. 216 –227, 2004.    
  4. Dong-yu Wua, Gui Cai , Richard D. Zorowitz , Ying Yuana, Jie Wanga, Wei-qun Song, “Measuring interconnection of the residual cortical functional islands in persistent vegetative state and minimal conscious state with EEG nonlinear analysis”, Clinical Neurophysiology, vol. 122, pp. 1956–1966, 2011.  
  5. E. Engelhardt, D. Madeira Moreira, J. Laks “Subcortical white matter and aging: fractional anisotropy”, Dementia & Neuropsychologia., vol. 3, pp. 228–233, 2009.
  6. P. Gloor, G. Ball, N. Schaul, “Brain lesions that produce delta waves in the EEG”, Neurology, vol. 27, pp. 326–333,1977.    
  7. Huang Li, Ling Xue-ying, Liu Si-run, “Diffusion tensor imaging on white matter in normal adults and elderly patients with hypertension”, Chin. Med. J., vol. 119, pp.1304–1307, 2006. 
  8. S. Laureys, M. E. Faymonville, A. Luxen, M. Lamy, G. Franck & P. Maquet, “Restoration of thalamocortical connectivity after recovery from persistent vegetative state”, The Lancet, vol. 355, pp.1790–1791, 2000.
  9. S. Laureys, A. M. Owen & N. D. Schiff, “Brain function in coma, vegetative state, and related disorders”, Lancet Neurology, vol.3, pp.537–546, 2004. 
  10. J. Leon-Carrion, J. F. Martin-Rodriguez, J. Damas-Lopez, Y. Barroso, J. M. Martin & M. R. Dominguez-Morales, “Brain function in the minimally conscious state: A quantitative neurophysiological study”, Clinical Neurophysiology, 119, 1506–1514, 2008
  11. N. Nakayama, A. Okumura, J. Shinoda, T. Nakashima & T. Iwama, “Relationship between regional cerebral metabolism and consciousness disturbance in traumatic diffuse brain injury without large focal lesions: An FDG-PET study with statistical parametric mapping analysis”, Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry, vol.77, pp.856–862, 2006.
  12. P. M. Kochunov, J. L. Thompson, L.G. Bartzokis et al., “Relationship between white matter fractional anisotropy and other indices of cerebral health in normal aging: Tract-based spatial statistics study of aging”, NeuroImage, vol.35, pp. 478–487, 2007.
  13. E. Svensson, J. E. Starmark, “Evaluation of individual and group changes in social outcome after aneurysmal subarachnoid haemorrhage: a long-term follow-up study”, J. Rehabil. Med., vol. 34, pp. 251–259, 2002. 
  14. N. E. Zakharova, A. A. Potapov, V. N. Kornienko, I. N. Pronin, L. M. Fadeeva, A. G. Gavrilov, A.V. Oshorov, K. M. Gorshkov, S.V. Takush, “Assessment of brain neural pathways in diffuse axonal injuries using diffusion-tensor magnetic resonance tomography”, Zh. Vopr. Neirokhir. Im. N. N. Burdenko, no. 2, pp.3–9, 2010.