CC BY
46
Научный обзор DOI: 10.24412/2226-0757-2023-13002
МРТ-диагностика болезни Альцгеймера
A.A. Лясковик, Р. II. Коновалов, Е.Ю. Федотова, М.В. Кротенкова
Магнитно-резонансная томография представляет собой доступный и высокоинформативный метод исследования различных патологических процессов центральной нервной системы, в том числе нейродегенеративных деменций, наиболее распространенной формой которых является болезнь Альцгеймера. В обзоре рассмотрены основные рутинные методы оценки атрофических изменений головного мозга при болезни Альцгеймера, которые могут широко применяться в клинической практике, а также современные и новейшие разработки для визуализации микроструктурных изменений и различных нейропатологических процессов, происходящих при этом заболевании. Ключевые слова: болезнь Альцгеймера, нейровизуализация, магнитно-резонансная томография, нейродегенера-ция, умеренные когнитивные расстройства.
В 2015 г. в мире насчитывалось приблизительно 47 млн. пациентов с деменцией, и, согласно прогнозам, если текущая распространенность деменции останется прежней, к 2050 г. их будет примерно 130 млн. [1]. Существуют разные причины, которые могут приводить к развитию клинической картины деменции. Наиболее частой причиной деменции у лиц пожилого возраста является болезнь Альцгеймера (БА) - нейродегенеративное заболевание, характеризующееся постепенным малозаметным началом в пресенильном или старческом возрасте, неуклонным прогрессированием расстройств памяти и когнитивных функций, приводящих к деменции с формированием характерного комплекса нейропатологических, нейровизуали-зационных и биохимических признаков. Главной причиной возникновения БА на данный момент считается накопление внеклеточных р-амилоидных бляшек (А(3-42) и внутриклеточная аккумуляция фосфорилированного тау-белка, что в совокупности приводит к снижению количества синап-тических связей и гибели нейронов. Однако истинная роль А|3 в развитии БА остается спорной. По одним данным, накопление Ар приводит к гибели нервных клеток и в итоге к деменции, по другим данным, Ар выступает, наоборот, как протективный фактор из-за его антибактериального, анти-оксидантного и нейротрофического действия в центральной нервной системе. Накопления Ар и тау-белка ассоциированы с окислительным стрессом, нарушением гемато-энцефалического барьера и активацией воспалительных реакций, что в конечном счете приводит к повреждению нейронов и последующей нейродегенерации [2, 3].
ФГБНУ "Научный центр неврологии", Москва. Алина Анатольевна Лясковик - аспирант отдела лучевой диагностики.
Родион Николаевич Коновалов - канд. мед. наук, ст. науч. сотр. отдела лучевой диагностики. Екатерина Юрьевна Федотова - докт. мед. наук, рук. 5-го неврологического отделения. Марина Викторовна Кротенкова - докт. мед. наук, рук. отдела лучевой диагностики.
Контактная информация: Лясковик Алина Анатольевна, lyaskovik@neurology.ru
Потребность в дифференциальной диагностике БА в ряду сходных по фенотипу заболеваний и необходимость ранней идентификации случаев заболевания обусловливают продолжающийся поиск биомаркеров, характерных для БА, в том числе среди нейровизуализационных подходов. Важное значение имеют методы с использованием лиган-
Рис. 1. Визуальная оценочная шкала МТА.
дов, в частности позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) с лигандами к амилоиду, позволяющая визуализировать нерастворенные внеклеточные формы Aß - основные составляющие амилоидных бляшек. Также продолжается разработка лигандов для ПЭТ к тау-белку. Широко обсуждается применение ПЭТ с 18Р-фтордезоксиглюкозой, отражающей метаболизм глюкозы в тканях, которая может использоваться в дифференциальной диагностике БА, например, с деменцией с тельцами Леви [4, 5]. Однако ПЭТ-исследования в мире и в России относительно малодоступны, в связи с чем рассматриваются возможности магнитно-резонансной томографии (МРТ) в диагностике БА как самого распространенного метода нейровизуализации.
Для оценки атрофии вещества мозга чаще всего используются 3 визуальные шкалы, которые могут применяться в рутинной практике: шкала глобальной кортикальной атрофии (Global Cortical Atrophy scale, GCA), шкала медиальной темпоральной атрофии (Medial Temporal Atrophy scale, MTA) и шкала Koedam, оценивающая атрофию теменных долей полушарий большого мозга (рис. 1,2- изображения из архива отдела лучевой диагностики ФГБНУ "Научный центр неврологии").
Шкала GCA отражает общую атрофию вещества головного мозга, встречающуюся как при патологических состояниях, так и при нормальном старении. Она была предложена в 1997 г. французским неврологом F. Pasquier для оценки церебральной атрофии у пациентов, перенесших инсульт [6]. В исследовании 2021 г., в котором оценивалась эффективность применения визуальных шкал, был сделан вывод, что для диагностического поиска причин деменции шкала GCA не может использоваться в качестве единственного метода ввиду своей неспецифичности [7].
Шкала МТА впервые была представлена в 1992 г. Р. Scheltens et al., которые предложили полуколичественную оценку уменьшения объема височных долей полушарий большого мозга и гиппокампов [8]. У пациентов с БА степень по шкале МТА достоверно коррелировала с баллами по MMSE (Mini-Mental State Examination - краткая шкала оценки психического статуса). Исследование показало, что с помощью шкалы МТА можно достаточно быстро оценить изменения височных долей при использовании обычной структурной МРТ. В 2009 г. было проведено сравнительное исследование, описывающее чувствительность и специфичность шкалы МТА при наиболее частых деменциях: БА, деменции с тельцами Леви и сосудистой деменции. Наибольшую чувствительность (91%) и специфичность (94%) данная шкала показала при диагностике БА по сравнению с другими нозологиями [9].
Еще одним важным инструментом оценки атрофии вещества головного мозга является шкала Koedam, оценивающая изменения теменных долей [10]. Визуальная оценка теменной атрофии оказалась быстрым и воспроизводимым методом в клинических условиях. Как и шкала
Рис. 2. Визуальная оценочная шкала теменной атрофии Koedam.
МТА, шкала Koedam более специфична для БА в сравнении с другими причинами деменций, но менее надежна в связи с вариабельностью анатомии. Тем не менее шкала Koedam показала большую эффективность в оценке атрофии при деменциях у молодых пациентов.
Для оценки характерных и прогрессирующих изменений кортикального и субкортикального серого вещества головного мозга используется особый метод структурной МРТ - воксель-ориентированная морфометрия (ВОМ) в режиме T1 MPRAGE (magnetization prepared rapid gradient echo - подготовленное намагничивание, быстрое получение с градиентным эхом) с тонкими срезами [11]. Вок-сель-ориентированная морфометрия включает в себя пространственную нормализацию изображений с высоким разрешением от всех обследуемых в одном и том же стереотаксическом пространстве и последующее повок-сельное сравнение локального объема серого вещества между группами субъектов. Одно из первых исследований БА с помощью ВОМ было проведено в 2003 г. [12]. Было обследовано 14 пациентов с БА и 14 здоровых добровольцев. У пациентов с БА было выявлено достоверное уменьшение объема серого вещества как в медиальной, так и в латеральной височных областях, наиболее выраженное в парагиппокампальной извилине, в задних отделах левой нижней височной извилины. В 2015 г. был проведен уже обобщающий метаанализ, включивший 30 исследований с данными в общей сложности 960 пациентов и 1195 здоровых добровольцев. Метаанализ показал, что у пациентов с БА наблюдается региональное уменьшение объема серого вещества в лимбических областях (левая парагиппокам-пальная извилина и левая задняя поясная извилина). Кроме того, имело место уменьшение объема серого вещества
в правой фузиформной извилине и правой верхней лобной извилине, медиальных отделах орбитофронтальной коры [13]. Российскими исследователями также проведен ряд работ, подтверждающих атрофические изменения при БА гиппокампа и его субрегионов, миндалины, хвостатого ядра, энторинальной зоны, фузиформной, нижней теменной и средней височной извилин, атакже медиальной и латеральной орбитофронтальных областей [14-17].
В нескольких исследованиях с применением ВОМ было продемонстрировано прогрессирование атрофии при БА, соответствующее стадиям распространения нейродегене-рации по Брааку [18-22]. Согласно предложенной схеме, на стадиях I и II вовлекается трансэнторинальная область, расположенная вдоль латеральной границы энторинальной коры и являющаяся посредником между энторинальным аллокортексом и височным неокортексом. На этих стадиях изменения головного мозга не проявляются клинически. Стадии III и IV характеризуются тяжелым поражением как энторинальной, так и трансэнторинальной областей, сопровождающимся умеренными изменениями в гиппокам-пе и фактическим отсутствием изменений в областях нео-кортекса. На этих стадиях при клинической оценке могут выявляться когнитивные нарушения. Стадии V и VI характеризуются вовлечением ассоциативных областей неокор-текса. Эти стадии клинически соответствуют выраженным когнитивным нарушениям при БА [23].
Помимо серого вещества при БА исследуются МРТ-из-менения белого вещества головного мозга. Диффузионно-тензорные изображения (ДТИ) чувствительны к изменениям микроструктуры белого вещества, таким как потеря миелина и мембран аксонов, которые ограничивают случайное движение молекул воды в ткани. Основными показателями ДТИ являются средняя диффузия (СД) - аналог измеряемого коэффициента диффузии, фракционная анизотропия (ФА), аксиальная и радиальная диффузия. Согласно данным метаанализа от 2010 г., при БА на стадии деменции, как и на стадии умеренных когнитивных расстройств (УКР), наблюдается снижение показателей ФА и повышение значений СД, однако исследуемые анатомические области были крайне гетерогенны [24].
В других исследованиях было выявлено снижение ФА в задних отделах левой поясной извилины при БА и на стадии деменции, и на стадии УКР в отличие от здоровых добровольцев. Поясной пучок является важным элементом лимбической системы, соединяющим гиппокамп и поясную кору. При прогрессировании БА дегенерация поясного пучка стойко нарастает, и при анализе полученных данных была выявлена четкая закономерность изменений значений ФА с переходом УКР в деменцию при БА. Нижний лобно-затылочный пучок, ответственный за зрительно-пространственную обработку и функцию памяти, также демонстрировал снижение показателей ФА при БА на стадии деменции, однако данные, касающиеся БА на стадии УКР,
были противоречивы: одни исследователи выявляли снижение показателей на ранней стадии, другие же высказывали мнение, что нижний лобно-затылочный пучок, обеспечивающий связь частей неокортекса, может быть поражен только при тяжелом течении БА [25, 26].
В метаанализе от 2021 г. обсуждаются конкретные зоны интереса и зависимость их показателей от степени прогрессирования заболевания [27]. В этом метаанализе выявлено значительное снижение ФА у пациентов с БА с деменцией по сравнению с пациентами с БА с УКР, зоны интереса в основном располагались в мозолистом теле, гиппокампе, поясной извилине, поясном пучке, крючко-видном пучке, верхнем продольном пучке, нижнем лоб-но-затылочном пучке и нижнем продольном пучке. Как известно, самым крупным трактом белого вещества является мозолистое тело (клюв, колено, валик и тело), что делает его наиболее доступным для изучения с помощью метода ДТИ. Основываясь на сниженных показателях ФА, авторы предложили колено и валик как наиболее характерные индикаторы для БА на стадии УКР, а также легкой и средней степени выраженности деменции.
В российской работе исследовались различия в показателях ДТИ между когнитивными нарушениями дегенеративного генеза при БА и смешанного генеза - при БА и церебральной микроангиопатии. Отмечены более выраженные нарушения при смешанной патологии в области средней таламической лучистости, верхних и нижних продольных пучках и колене мозолистого тела [28].
В работе J. Schumacher et al. от 2022 г. с помощью трак-тографии были обнаружены изменения путей от холинер-гического базального ядра Мейнерта, которое считается одной из основных мишеней нейродегенерации при БА. Выявленные изменения коррелировали с ВОМ-объемом этого небольшого ядра и с клиническими показателями когнитивной дисфункции [29].
Еще одним объектом исследования с помощью ДТИ может стать глимфатическая система головного мозга. Глимфатическая система - это недавно открытая система элиминации в головном мозге, которая обеспечивает движение цереброспинальной жидкости по периваскулярным пространствам. Эта система способствует устранению растворимых белков, включая ß-амилоид и метаболиты, а также способствует распределению глюкозы, липидов, аминокислот и нейромодуляторов [30]. Инновационный неинвазивный метод ДТИ с оценкой периваскуляр-ных пространств (diffusion tensor image analysis along the perivascular space, DTI-ALPS) позволяет оценить состояние глимфатической системы, в том числе в условиях повышенного содержания ß-амилоида. Поскольку метод был описан совсем недавно, опубликованных работ по этой теме пока немного. Суть метода заключается в оценке движения молекул воды в направлении периваскулярных пространств с помощью ДТИ: на уровне тел боковых желудочков медул-
лярные вены расположены перпендикулярно по отношению к латеральной стенке желудочков - периваскулярные пространства расположены в той же плоскости в направлении справа налево. В данной зоне проекционные волокна проходят в краниокаудальном направлении, а верхний продольный пучок, представляющий ассоциативные волокна, проходит в переднезаднем направлении на уровне подкорковых структур. Следовательно, в этой области периваскулярные пространства расположены перпендикулярно проекционным волокнам и верхнему продольному пучку. Такая структура позволяет проводить практически независимый анализ коэффициента диффузии в направлении перива-скулярных пространств, поскольку основные тракты не идут параллельно их направлению. В исследовании Т. Taoka et al. было выявлено значимое снижение значений DTI-ALPS в зоне интереса у пациентов с когнитивными расстройствами, а также установлена положительная корреляция между показателями диффузии воды и степенью выраженности когнитивных нарушений [31]. В работе С.Е. Steward et al. было обследовано 3 группы пациентов: 10 здоровых добровольцев без когнитивных нарушений, 10 пациентов с БА на стадии УКР и 16 пациентов с БА на стадии деменции. Были обнаружены значимые корреляции между индексом DTI-ALPS в правом полушарии большого мозга и баллами шкал, оценивающих когнитивные функции. Также были обнаружены различия в значениях индекса DTI-ALPS справа между здоровыми добровольцами и группами БА (р < 0,026) и УКР (р < 0,025) с поправкой на возраст, пол и носительство аллеля е4 АроЕ, предрасполагающего к развитию БА. Значимые различия в коэффициенте диффузии между здоровыми участниками и группой БА были обнаружены в проекционных волокнах только справа (р = 0,028). Однако авторы не смогли объяснить отсутствие аналогичных корреляций в левом полушарии большого мозга, несмотря на то что ROI (region of interest - область интереса) были расставлены идентично [32].
В то же время разрабатываются и исследуются возможности применения различных других, кроме указанных выше, диффузионных индексов, характеризующих микроструктурные изменения белого вещества при нейродеге-нерации [33].
В целом, технология ДТИ проявляет особую чувствительность к движению, что может приводить к артефактам, искажающим результаты. Сравнительно длительное время сканирования может увеличивать вероятность таких ошибок, это указывает на то, что данный метод не особенно хорошо подходит для практического клинического использования. Также следует обратить внимание на этап постобработки изображений: нарушение ее технологии и этапов может значительно искажать полученные данные [34].
Еще одной важной методикой, применимой к визуализации деменций, является нейромеланинчувствительная МРТ. Существует предположение, что нарушение соче-
танного метаболизма ацетилхолина, норадреналина и дофамина играет важную роль в возникновении когнитивных расстройств. Голубое пятно является одним из основных источников норадренергических проекций в головном мозге, участвующих в регуляции широкого спектра когнитивных функций, таких как рабочая память, обучение и внимание, консолидация памяти, бодрствование, REM-coh (rapid eye movement - сон с быстрым движением глаз), модуляция боли, локальный кровоток и иммунологические процессы в головном мозге. Структурные и функциональные изменения в голубом пятне, приводящие к дефициту норадреналина, имеют место при некоторых нейродегене-ративных заболеваниях, таких как БА, деменция с тельцами Леви и болезнь Паркинсона. Нейромеланинчувствительная МРТ может обнаруживать нейромеланин - побочный продукт метаболизма норадреналина - в голубом пятне in vivo. Одним из методов исследования голубого пятна является определение коэффициента контрастности (contrast ratio), который высчитывается по формуле (SLC - SpT)/SpT, где SLC - это интенсивность MP-сигнала от голубого пятна (locus coeruleus), a SPT - интенсивность сигнала от покрышки моста (pontine tegmentum) [35]. Недавние исследования показали, что целостность голубого пятна в пожилом возрасте связана с памятью, а интенсивность его МР-сигнала коррелирует с вербальным интеллектом у пожилых людей [36, 37]. Также есть данные, что концентрация нейромела-нина в голубом пятне у пациентов с БА на стадии УКР и деменции значимо ниже по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы [38, 39].
Несмотря на то что железо (Fe2+ и Fe3+) является неотъемлемым участником гомеостаза во всех тканях организма из-за его роли в окислительном метаболизме и активации ряда биологических процессов, его избыточное накопление ассоциируется с патологическими состояниями. На данный момент до конца не известно, является ли это причиной или следствием нейродегенеративного каскада, однако предполагается, что мониторинг пространственного распределения и временной динамики отложения железа может дать важную информацию для понимания патогенеза нейродегенеративных заболеваний. Методом, позволяющим количественно оценить депозиты железа, является количественное картирование восприимчивости (quantitative susceptibility mapping, QSM) на основе изображений с градиентным эхо (Т2* GRE) со множественными эхосигналами (multi ТЕ). Поскольку QSM является новой методикой, данных, отражающих изменения при БА, накоплено пока немного. В исследовании J. Acosta-Cabronero et al. было отмечено повышенное содержание железа в подкорковых ядрах (наиболее выраженное в скорлупе), а также серого и белого вещества в теменно-затылочных областях у пациентов с БА по сравнению со здоровыми добровольцами [40]. При этом в исследовании I.Y. Rao et al.
сообщается о депонировании железа также в гиппокампе, височных и теменных долях, скорлупе и бледном шаре [5].
Магнитно-резонансная спектроскопия является методикой, отражающей наличие и концентрацию определенных метаболитов в исследуемых тканях в норме и при различных патологических состояниях, в том числе при БА. Согласно данным метаанализа Т. Song et al., при проведении MP-спектроскопии у пациентов с БА отмечается снижение уровня N-ацетиласпартата (нейронального маркера) и повышение уровня мио-инозитола (маркера нейроглии). В этой методике в качестве наиболее значимой области интереса для ранней диагностики БА (в том числе на стадии УКР) и для мониторирования терапевтического ответа ожидаемо рассматривается гиппокамп [41].
Таким образом, комплексная оценка МРТ-изменений серого и белого вещества при БА с помощью различных модальностей нейровизуализации на сегодняшний день уже является неотъемлемым инструментом врачей лучевой диагностики. Представляется, что некоторые разрабатываемые в настоящее время инновационные подходы потенциально смогут предложить диагностические МРТ-маркеры ранних стадий нейродегенеративных изменений головного мозга при БА, которые откроют дорогу к превентивной и нозомодифицирующей терапии.
Список литературы
1. Prince MJ, Wu F, Guo Y, Gutierrez Robledo LM, O'Donnell M, Sullivan R, Yusuf S. The burden of disease in older people and implications for health policy and practice. The Lancet 2015 Feb;385(9967):549-62.
2. Small SA, Duff K. Linking Abeta and tau in late-onset Alzheimer's disease: a dual pathway hypothesis. Neuron 2008 Nov;60(4):534-42.
3. Jokar S, Khazaei S, Behnammanesh H, Shamloo A, Erfani M, Bei-ki D, Bavi 0. Recent advances in the design and applications of amyloid-|3 peptide aggregation inhibitors for Alzheimer's disease therapy. Biophysical Reviews 2019 Nov 12. doi: 10.1007/s12551-019-00606-2. Online ahead of print.
4. Marcus С, Mena E, Subramaniam RM. Brain PET in the diagnosis of Alzheimer's disease. Clinical Nuclear Medicine 2014 Oct;39(10):e413-22;quize423-6.
5. Rao IY, Hanson LR, Johnson JC, Rosenbloom MH, Frey WH 2nd. Brain glucose hypometabolism and iron accumulation in different brain regions in Alzheimer's and Parkinson's diseases. Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) 2022 Apr; 15(5):551.
6. Pasquier F, Leys D, Weerts JG, Mounier-Vehier F, Barkhof F, Scheltens P. Inter- and intraobserver reproducibility of cerebral atrophy assessment on MRI scans with hemispheric infarcts. European Neurology 1996;36(5):268-72.
7. Kaushik S, Vani K, Chumber S, Anand KS, Dhamija RK. Evaluation of MR visual rating scales in major forms of dementia. Journal of Neurosciences in Rural Practice 2021; 12(1): 16-23.
8. Scheltens P, Leys D, Barkhof F, Huglo D, Weinstein HC, Vermersch P, Kuiper M, Steinling M, Wolters EC, Valk J. Atrophy of medial temporal lobes on MRI in "probable" Alzheimer's disease and normal ageing: diagnostic value and neuropsychological correlates. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry 1992 C)ct;55(10):967-72.
9. Burton EJ, Barber R, Mukaetova-Ladinska EB, Robson J, Perry RH, Jaros E, Kalaria RN, O'Brien JT. Medial temporal lobe atrophy on MRI differentiates Alzheimer's disease from dementia with Lewy bodies and vascular cognitive impairment: a prospec-
tive study with pathological verification of diagnosis. Brain 2009 Jan;132(Pt 1):195-203.
10. Koedam EL, Lehmann M, van der Flier WM, Scheltens P, Pijnen-burg YA, Fox N, Barkhof F, Wattjes MP. Visual assessment of posterior atrophy development of a MRI rating scale. European Radiology 2011 Dec;21(12):2618-25.
11. Frisoni GB, Testa C, Zorzan A, Sabattoli F, Beltramello A, Soinin-en H, Laakso MP. Detection of grey matter loss in mild Alzheimer's disease with voxel based morphometry. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry 2002;73(6):657-64.
12. Busatto GF, Garrido GE, Almeida OP, Castro CC, Camargo CH, Cid CG, Buchpiguel CA, Furuie S, Bottino CM. A voxel-based morphometry study of temporal lobe gray matter reductions in Alzheimer's disease. Neurobiology of Aging 2003 Mar-Apr;24(2):221 -31.
13. Wang WY, Yu JT, Liu X Yin RH, Wang HF, Wang J, Tan L, Radua J, Tan L. Voxel-based meta-analysis of grey matter changes in Alzheimer's disease. Translational Neurodegeneration 2015 Mar;4:6.
14. Дамулина A.M., Коновалов PH., Кадыков A.C. Значение вок-сель-ориентированной морфометрии в изучении умеренных когнитивных расстройств. Анналы клинической и экспериментальной неврологии 2015;9(3):42-8.
15. Яхно Н.Н., Коберская Н.Н., Перепелов В.А., Смирнов Д.С., Солодовников В.И., Труфанов М.И., Гридин В.Н. Магнитно-резонансная морфометрия гиппокампов и нейропсихологические показатели у пациентов с болезнью Альцгеймера. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика 2019; 11(4):28-32.
16. Артемов М.В., Станжевский А.А. Применение магнитной резонансной морфометрии и позитронной эмиссионной томографии в диагностике болезни Альцгеймера. Визуализация в медицине 2020;2(3):22-7.
17. Ананьева Н.И., Андреев Е.В., Саломатина Т.А., Ахмерова Л.Р., Ежова Р.В., Незнанов Н.Г., Залуцкая Н.М. МР-морфометрия субполей и субрегионов гиппокампа в норме и при ряде психических заболеваний. Лучевая диагностика и терапия 2019;2:50-8.
18. Ohnishi Т, Matsuda Н, Tabira Т, Asada Т, Uno М. Changes in brain morphology in Alzheimer disease and normal aging: is Alzheimer disease an exaggerated aging process? American Journal of Neuroradiology 2001 Oct;22(9):1680-5.
19. Matsuda H, Mizumura S, Nemoto K, Yamashita F, Imabayashi E, Sato N, Asada T. Automatic voxel-based morphometry of structural MRI by SPM8 plus diffeomorphic anatomic registration through exponentiated lie algebra improves the diagnosis of probable Alzheimer disease. American Journal of Neuroradiology 2012 Jun;33(6):1109-14.
20. Chetelat G, Desgranges B, de la Sayette V, Viader F, Berkouk K, Landeau B, Lalevee C, Le Doze F, Dupuy B, Hannequin D, Baron JC, Eustache F. Dissociating atrophy and hypometabolism impact on episodic memory in mild cognitive impairment. Brain 2003 Sep; 126(Pt 9): 1955-67.
21. Schmidt-Wilcke T, PoljanskyS, HierlmeierS, Hausner J, Ibach B. Memory performance correlates with gray matter density in the ento-/perirhinal cortex and posterior hippocampus in patients with mild cognitive impairment and healthy controls - a voxel based morphometry study. Neuroimage 2009;47(4): 1914-20.
22. Matsuda H. Voxel-based morphometry of brain MRI in normal aging and Alzheimer's disease. Aging and Disease 2013 Feb;4( 1 ):29-37.
23. Braak H, Braak E. Staging of Alzheimer's disease-related neurofibrillary changes. Neurobiology of Aging 1995;16(3):271-8; discussion 278-84.
24. Sexton CE, Kalu UG, Filippini N, Mackay CE, Ebmeier KP. A me-ta-analysis of diffusion tensor imaging in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Neurobiology of Aging 2011 Dec;32(12):2322.e5-18.
25. Teipel SJ, Walter M, Likitjaroen Y, Schonknecht P, Gruber O. Diffusion tensor imaging in Alzheimer's disease and affective disorders. European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience 2014 Sep;264(6):467-83.
26. Gold ВТ, Johnson NF, Powell DK, Smith CD. White matter integrity and vulnerability to Alzheimer's disease: preliminary findings and future directions. Biochimica et Biophysica Acta 2012 Mar;1822(3):416-22.
27. Qin L, Guo Z, McClure MA, Mu Q. White matter changes from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease: a meta-analysis. Acta Neurologica Belgica 2021; 121 (6): 1435-47.
28. Перепелов В.А., Солодовников В.И., Синицын В.Е., Пере-пелова Е.М., Коберская Н.Н., Гридин В.Н., Яхно Н.Н. Применение диффузионно-тензорной визуализации для оценки микроструктурной целостности вещества головного мозга у пациентов с болезнью Альцгеймера. Вестник рентгенологии и радиологии 2018;99(6):295-304.
29. Schumacher J, Ray NJ, Hamilton CA, Donaghy PC, Firbank M, Roberts G, Allan L, Durcan R, Barnett N, O'Brien JT, Taylor JP, Thomas AJ. Cholinergic white matter pathways in dementia with Lewy bodies and Alzheimer's disease. Brain 2022; 145(5): 1773-84.
30. Nedergaard M. Neuroscience. Garbage truck of the brain. Science (NewYork, N.Y) 2013 Jun;340(6140):1529-30.
31. Taoka T, Masutani Y, Kawai H, Nakane T, Matsuoka K, Yasuno F, Kishimoto T, Naganawa S. Evaluation of glymphatic system activity with the diffusion MR technique: diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) in Alzheimer's disease cases. Japanese Journal of Radiology 2017 Apr;35(4): 172-8.
32. Steward CE, Venkatraman VK, Lui E, Malpas CB, Ellis KA, Cyar-to EV, Vivash L, O'Brien TJ, Velakoulis D, Ames D, MastersCL, Lautenschlager NT, Bammer R, Desmond PM. Assessment of the DTI-ALPS parameter along the perivascular space in older adults at risk of dementia. Journal of Neuroimaging 2021 May;31 (3):569-78.
33. Kamagata K, Andica C, Kato A, Saito Y, Uchida W, Hatano T, Luk-ies M, OgawaT, Takeshige-Amano H, AkashiT, Hagiwara A, Fujita S, Aoki S. Diffusion magnetic resonance imaging-based biomarkers for neurodegenerative diseases. International Journal of Molecular Sciences 2021 May;22(10):5216.
34. Chandra A, Dervenoulas G, Politis M; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Magnetic resonance imaging in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Journal of Neurology 2019 Jun;266(6):1293-302.
35. Shibata E, Sasaki M, Tohyama K, Kanbara Y, Otsuka K, Ehara S, Sakai A. Age-related changes in locus ceruleus on neuromelanin magnetic resonance imaging at 3 Tesla. Magnetic Resonance in Medical Sciences 2006;5(4):197-200.
36. Hammerer D, Callaghan MF, Hopkins A, Kosciessa J, Betts M, Cardenas-Bianco A, Kanowski M, Weiskopf N, Dayan P, Dolan RJ, Duzel E. Locus coeruleus integrity in old age is selectively related to memories linked with salient negative events. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA 2018 Feb;115(9):2228-33.
37. Clewett DV, Huang R, Velasco R, LeeTH, Mather M. Locus coeruleus activity strengthens prioritized memories under arousal. Journal of Neuroscience 2018;38(6): 1558-74.
38. Takahashi J, Shibata T, Sasaki M, Kudo M, Yanezawa H, Obara S, Kudo K, Ito K, Yamashita F, Terayama Y Detection of changes in the locus coeruleus in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: high-resolution fast spin-echo T1-weighted imaging. Geriatrics & Gerontology International 2015 Mar;15(3):334-40.
39. Hou R, BeardmoreR, HolmesC, Osmond C, DarekarA. Acase-con-trol study of the locus coeruleus degeneration in Alzheimer's disease. European Neuropsychopharmacology 2021 Feb;43:153-9.
40. Acosta-Cabronero J, Williams GB, Cardenas-Bianco A, Arnold RJ, Lupson V, Nestor PJ. In vivo quantitative susceptibility mapping (QSM) in Alzheimer's disease. PLoS One 2013;8(11 ):e81093.
41. Song T, Song X, Zhu C, Patrick R, Skurla M, Santangelo I, Green M, Harper D, Ren B, Forester BP, Ongiir D, Du F. Mitochondrial dysfunction, oxidative stress, neuroinflammation, and metabolic alterations in the progression of Alzheimer's disease: a meta-analysis of in vivo magnetic resonance spectroscopy studies. Ageing Research Reviews 2021 Dec;72:101503. J
Diagnostics of Alzheimer's Disease using Magnetic Resonance Imaging
A.A. Lyaskovik, R.X. Konovalov, E. Yu. Fedotova, and M. V. Krotenkova
Magnetic resonance imaging is an accessible and highly informative method for studying various pathological processes in the central nervous system, including neurodegenerative dementias. Alzheimer's disease is the most common neurodegenerative dementia. The review examines the basic routine methods for assessing atrophic brain changes in Alzheimer's disease, which can be widely used in clinical practice, as well as modern and latest developments in visualization of microstructural changes and various neuropathological processes associated with this disease.
Keywords: Alzheimer's disease, neuroimaging, magnetic resonance imaging, neurodegeneration, mild cognitive impairment.
