Значение дегенерации ядер таламуса при ремиттирующем и вторично-прогрессирующем рассеянном склерозе: результаты нейропсихологического и морфометрического исследования

Artem G. Trufanov1, Gennadiy N. Bisaga2, Dmitriy I. Skulyabin3, Alexandr V. Tyomniy3, Anton A. Yurin3, Maria O. Poplyak3, Iliya D. Poltavskiy3, Igor V. Litvinenko3, Miroslav M. Odinak3, Dmitriy A. Tarumov3
1ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова», Россия; 2ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова», Санкт-Петербург, Россия; 3ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова», Санкт-Петербург, Россия

Аннотация


Введение. Таламус является «передающим органом», который участвует в широком спектре неврологических функций. Функциональная уникальность и высокая чувствительность к повреждению при рассеянном склерозе (РС) в самых ранних стадиях заболевания делают таламус барометром диффузного повреждения головного мозга при РС.

Цель исследования — изучить структурные и функциональные изменения таламуса и его субрегионов методом магнитно-резонансной морфометрии и определить их клиническую значимость при различных типах течения РС.

Материалы и методы. Обследовано 68 пациентов с ремиттирующим (n = 40) и вторично-прогрессирующим (n = 28) типами течения РС, контроль составили 10 здоровых человек соответствующего возраста и пола. Неврологическая оценка пациентов проведена по шкалам инвалидизации (EDSS) и агрессивности РС (MSSS). Когнитивную и психическую сферы тестировали с использованием MMSE, FAB, MoCA, SDMT, теста Бека и HADS. Всем пациентам были выполнены МРТ головного мозга и проведена морфометрическая оценка полученных данных с помощью программы «Freesurfer 6.0».

Результаты. Объемы ядер подушки таламуса при ремиттирующем РС были снижены слева (М (переднее : заднее) = 186,6 : 149,4 мм3) в сравнении с контролем (229,5 : 187,5 мм3) и справа (219,5 : 187,1 мм3) в сравнении с контролем (261,6 : 240,5 мм3; p < 0,05). Размеры левых ядер таламуса были достоверно снижены при вторично прогрессирующем РС по сравнению с ремиттирующим РС и контролем. С EDSS коррелировали уменьшение объемов коленчатых тел слева (r = –0,48) и ядер подушки таламуса слева (r = 0,46–0,54). Стандартные нейропсихологические шкалы коррелировали с объемом медиадорсального медиального крупноклеточного ядра (r(MMSE : FAB : MoCA) = 0,51 : 0,45 : 0,59). Максимальная корреляция теста SDMT (письменный раздел) установлена с левым вентральным передним ядром (r = 0,71).

Заключение. Полученные данные свидетельствуют о высокой значимости атрофии ядер таламуса в прогрессировании инвалидизации и когнитивных нарушений при РС. Магнитно-резонансная морфометрия ядер таламуса может рассматриваться как важный маркер и предиктор прогрессирования РС.

Литература

Lassmann H., Brück W., Lucchinetti C.F. The immunopathology of multiple sclerosis: an overview. Brain Pathol 2007; 17: 210–218. DOI: 10.1111/j.1750- 3639.2007.00064.x. PMID: 17388952.
Lucchinetti C., Brück W., Parisi J. et al. Heterogeneity of multiple sclerosis lesions: implications for the pathogenesis of demyelination. Ann Neurol 2000; 47: 707–717. DOI: 10.1002/1531-8249(200006)47:6<707::aid-ana3>3.0.co;2-q. PMID:10852536.
Lucchinetti C.F., Popescu B.F., Bunyan R.F. et al. Inflammatory cortical demyelination in early multiple sclerosis. N Engl J Med 2011; 365: 2188–2197. DOI: 10.1056/NEJMoa1100648. PMID: 22150037.
Бойко А.Н., Бойко О.В., Гусев Е.И. Выбор оптимального препарата для патогенетического лечения рассеянного склероза: современное состояние проблемы (обзор литературы). Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова 2014; 114(10-2): 77–91.
Поздняков А.В., Бисага Г.Н., Гайкова О.Н. и др. Рассеянный склероз: от морфологии к патогенезу. СПб., 2015. 104 с.
Whitwell J.L., Jack C.R.Jr., Boeve B.F. et al. Voxel-based morphometry patterns of atrophy in FTLD with mutations in MAPT or PGRN. Neurology 2009; 72: 813–820. DOI: 10.1212/01.wnl.0000343851.46573.67. PMID: 19255408.
Tao G., Datta S., He R. et al. Deep gray matter atrophy in multiple sclerosis: a tensor based morphometry. J Neurol Sci 2009; 282: 39–46. DOI: 10.1016/j. jns.2008.12.035. PMID: 19168189.
Matías-Guiu J.A., Cortés-Martínez A., Montero P. et al. Identification of cortical and subcortical correlates of cognitive performance in multiple sclero- sis using voxel-based morphometry. Front Neurol 2018; 9: 920. DOI: 10.3389/ fneur.2018.00920. PMID: 30420834.
Bergsland N., Horakova D., Dwyer M.G. et al. Gray matter atrophy patterns in multiple sclerosis: a 10-year source-based morphometry study. Neuroimage Clin 2017; 17: 444–451. DOI: 10.1016/j.nicl.2017.11.002. PMID: 29159057.
Louapre C., Govindarajan S.T., Giannì C. et al. Heterogeneous pathological processes account for thalamic degeneration in multiple sclerosis: insights from 7 T imaging. MultScler 2018; 24: 1433–1444. DOI: 10.1177/1352458517726382. PMID: 28803512.
Minagar A., Barnett M.H., Benedict R.H.B. et al. The thalamus and multiple sclerosis: modern views on pathologic, imaging, and clinical aspects. Neu- rology 2013; 80: 210–219. DOI: 10.1212/WNL.0b013e31827b910b. PMID: 23296131.
Кротенкова И.А., Брюхов В.В., Переседова А.В., Кротенкова М.В. Атрофия центральной нервной системы при рассеянном склерозе: данные МРТ- морфометрии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвы- пуски 2014; 114(10): 50–56.
Кротенкова И.А., Брюхов В.В., Захарова М.Н. и др. Атрофия головного и спинного мозга у пациентов с ремиттирующим рассеянным склерозом: 3-летнее динамическое исследование. Лучевая диагностика и терапия 2017; (1): 35–39. DOI: 10.22328/2079-5343-2017-1-35-39.
Iglesias J.E., Insausti R., Lerma-Usabiaga G. et al. A probabilistic atlas of the human thalamic nuclei combining ex vivo MRI and histology. Neuroimage 2018; 183: 314–326. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.08.012. PMID: 30121337.
Thompson A.J., Banwell B.L., Barkhof F. et al. Diagnosis of multiple sclerosis: 2017 revisions of the McDonald criteria. Lancet Neurol 2018; 17: 162–173. DOI: 10.1016/S1474-4422(17)30470-2. PMID: 29275977.
Lublin F.D., Reingold S.C., Cohen J.A. et al. Defining the clinical course of multiple sclerosis: the 2013 revisions. Neurology 2014; 83: 278–86. DOI: 10.1212/WNL.0000000000000560. PMID: 24871874.
Kurtzke J.F. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an Expanded Disability Status Scale (EDSS). Neurology 1983; 33: 1444–1452. DOI: 10.1212/wnl.33.11.1444. PMID: 6685237.
Roxburgh R.H.S.R., Seaman S.R., Masterman T. et al. Multiple sclerosis severity score: using disability and disease duration to rate disease severity. Neurolo- gy 2005; 64: 1144–1151. DOI: 10.1212/01.WNL.0000156155.19270.F8. PMID: 15824338.
Beatty W.W., Goodkin D.E. Screening for cognitive impairment in multiple sclerosis: an evaluation of the Mini-Mental State Examination. Arch Neurol 1990; 47: 297–301. DOI: 10.1001/archneur.1990.00530030069018. PMID: 2310313.
Creavin S.T., Wisniewski S., Noel-Storr A.H. et al. Mini-Mental State Examination (MMSE) for the detection of dementia in clinically unevaluated people aged 65 and over in community and primary care populations. Cochrane Database Syst Rev 2016; (1): CD011145. DOI: 10.1002/14651858.CD011145.pub2. PMID: 26760674.
Benedict R.H.B., DeLuca J., Enzinger C. et al. Neuropsychology of multiple sclerosis: looking back and moving forward. J Int Neuropsychol Soc 2017; 23: 832–842. DOI: 10.1017/S1355617717000959. PMID: 29198279.
Charvet L.E., Taub E., Cersosimo B. et al. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) in multiple sclerosis: relation to clinical features. J Mult Scler 2015; 2: 135. DOI: 10.4172/2376-0389.1000135. PMID: 27791389.
Pirkhaefi A. Evaluation of cognitive abilities of different groups of sclerosis patients and its comparison with healthy people. PCP 2018; 6: 111–118. DOI: 10.292526.2.111.
Estiasari R., Fajrina Y., Lastri D.N. et al. Validity and reliability of Brief In- ternational Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis (BICAMS) in Indonesia and the correlation with quality of life. Neurol Res Int 2019; 2019: 4290352. DOI: 10.1155/2019/4290352. PMID: 31263596.
Greeke E.E., Chua A.S., Healy B.C. et al. Depression and fatigue in patients with multiple sclerosis. J Neurol Sci 2017; 380: 236–241. DOI: 10.1016/j. jns.2017.07.047. PMID: 28870578.
Jones S.M.W., Salem R., Amtmann D. Somatic symptoms of depression and anxiety in people with multiple sclerosis. Int J MS Care 2018; 20: 145–152. DOI: 10.7224/1537-2073.2017-069. PMID: 29896052.
Ntoskou K., Messinis L., Nasios G. et al. Cognitive and language deficits in multiple sclerosis: comparison of relapsing remitting and secondary progressive subtypes. Open Neurol J 2018; 12: 19–30. DOI: 10.2174/1874205X01812010019. PMID: 29576812.
Berman R.A., Wurtz R.H. Functional identification of a pulvinar path from superior colliculus to cortical area MT. J Neurosci 2010; 30: 6342–6354. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.6176-09.2010. PMID: 20445060.
Berman R.A., Wurtz R.H. Signals conveyed in the pulvinar pathway from superior colliculus to cortical area MT. J Neurosci 2011; 31: 373–384. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.4738-10.2011. PMID: 21228149.
Cappe C., Morel A., Barone P., Rouiller E.M. The thalamocortical projection systems in primate: an anatomical support for multisensory and sensorimo- tor interplay. Cereb Cortex 2009; 19: 2025–2037. DOI: 10.1093/cercor/bhn228. PMID: 19150924.
Arcaro M.J., Pinsk M.A., Chen J., Kastner S. Organizing principles of pulvino-cortical functional coupling in humans. Nat Commun 2018; 9: 5382. DOI: 10.1038/s41467-018-07725-6. PMID: 30568159.
Van der Werf Y.D., Witter M.P., Groenewegen H.J. The intralaminar and midline nuclei of the thalamus. Anatomical and functional evidence for partici- pation in processes of arousal and awareness. Brain Res Brain Res Rev 2002; 39: 107–140. DOI: 10.1016/s0165-0173(02)00181-9. PMID: 12423763.B



Ключевые слова

рассеянный склероз; прогрессирование; нейродегенерация; атрофия; магнитно-резонансная томография; магнитно-резонансная морфометрия; когнитивные нарушения; таламус; ядра подушки таламуса

Полный текст:

PDF

Литература

Lassmann H., Brück W., Lucchinetti C.F. The immunopathology of multiple sclerosis: an overview. Brain Pathol 2007; 17: 210–218. DOI: 10.1111/j.1750- 3639.2007.00064.x. PMID: 17388952.

Lucchinetti C., Brück W., Parisi J. et al. Heterogeneity of multiple sclerosis lesions: implications for the pathogenesis of demyelination. Ann Neurol 2000; 47: 707–717. DOI: 10.1002/1531-8249(200006)47:6<707::aid-ana3>3.0.co;2-q. PMID:10852536.

Lucchinetti C.F., Popescu B.F., Bunyan R.F. et al. Inflammatory cortical demyelination in early multiple sclerosis. N Engl J Med 2011; 365: 2188–2197. DOI: 10.1056/NEJMoa1100648. PMID: 22150037.

Boyko A.N., Boyko O.V., Gusev E.I. [The choice of the optimal drug for pathogenic treatment of multiple sclerosis: a current state of the problem (a review)]. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii im. S.S. Korsakova. 2014; 114(10-2): 77–91. (In Russ.)

Pozdnyakov A.V., Bisaga G.N., Gaikova O.N. et al. [Multiple sclerosis: from morphology to pathogenesis]. St. Petersburg, 2015. 104 p. (In Russ.)

Whitwell J.L., Jack C.R.Jr., Boeve B.F. et al. Voxel-based morphometry pat- terns of atrophy in FTLD with mutations in MAPT or PGRN. Neurology 2009; 72: 813–820. DOI: 10.1212/01.wnl.0000343851.46573.67. PMID: 19255408.

Tao G., Datta S., He R. et al. Deep gray matter atrophy in multiple sclerosis: a tensor based morphometry. J Neurol Sci 2009; 282: 39–46. DOI: 10.1016/j. jns.2008.12.035. PMID: 19168189.

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. Front Neurol 2018; 9: 920. DOI: 10.3389/ fneur.2018.00920. PMID: 30420834.

Bergsland N., Horakova D., Dwyer M.G. et al. Gray matter atrophy patterns in multiple sclerosis: a 10-year source-based morphometry study. Neuroimage Clin 2017; 17: 444–451. DOI: 10.1016/j.nicl.2017.11.002. PMID: 29159057.

Louapre C., Govindarajan S.T., Giannì C. et al. Heterogeneous pathological processes account for thalamic degeneration in multiple sclerosis: insights from 7 T imaging. MultScler 2018; 24: 1433–1444. DOI: 10.1177/1352458517726382. PMID: 28803512.

Minagar A., Barnett M.H., Benedict R.H.B. et al. The thalamus and mul- tiple sclerosis: modern views on pathologic, imaging, and clinical aspects. Neu- rology 2013; 80: 210–219. DOI: 10.1212/WNL.0b013e31827b910b. PMID: 23296131.

Krotenkova I.A., Bryukhov V.V., Peresedova A.V., Krotenkova M.V. [Cen- tral nervous system atrophy in multiple sclerosis: MRI morphometry data]. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii im. S.S. Korsakova. Spetzvypuski 2014; 114(10): 50–56. (In Russ.)

Krotenkova I.A., Bryukhov V.V., Zakharova M.N. et al. [Brain and spine at- rophy in relapsing remitting multiple sclerosis: a 3-year follow up study]. Luchevaya diagnostika i terapiya 2017; (1): 35–39. DOI: 10.22328/2079-5343-2017-1- 35-39. (In Russ.)

Iglesias J.E., Insausti R., Lerma-Usabiaga G. et al. A probabilistic atlas of the human thalamic nuclei combining ex vivo MRI and histology. Neuroimage 2018; 183: 314–326. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.08.012. PMID: 30121337.

Thompson A.J., Banwell B.L., Barkhof F. et al. Diagnosis of multiple sclero- sis: 2017 revisions of the McDonald criteria. Lancet Neurol 2018; 17: 162–173. DOI: 10.1016/S1474-4422(17)30470-2. PMID: 29275977.

Lublin F.D., Reingold S.C., Cohen J.A. et al. Defining the clinical course of multiple sclerosis: the 2013 revisions. Neurology 2014; 83: 278–86. DOI: 10.1212/WNL.0000000000000560. PMID: 24871874.

Kurtzke J.F. Rating neurologic impairment in multiple sclerosis: an Ex- panded Disability Status Scale (EDSS). Neurology 1983; 33: 1444–1452. DOI: 10.1212/wnl.33.11.1444. PMID: 6685237.

Roxburgh R.H.S.R., Seaman S.R., Masterman T. et al. Multiple sclerosis severity score: using disability and disease duration to rate disease severity. Neurolo- gy 2005; 64: 1144–1151. DOI: 10.1212/01.WNL.0000156155.19270.F8. PMID: 15824338.

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. J Psychiatr Res 1975; 12: 189–198. DOI: 10.1016/0022-3956(75)90026-6. PMID: 1202204.

Dubois B., Slachevsky A., Litvan I., Pillon B. The FAB: a Frontal As- sessment Battery at bedside. Neurology 2000; 55: 1621–1626. DOI: 10.1212/ wnl.55.11.1621. PMID: 11113214.

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

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

Beck A.T., Ward C.H., Mendelson M. et al. An inventory for measur- ing depression. Arch Gen Psychiatry 1961; 4: 561–571. DOI: 10.1001/arch- psyc.1961.01710120031004. PMID: 13688369.

Zigmond A.S., Snaith R.P. The hospital anxiety and depression scale. Acta Psychiatr Scand 1983; 67: 361–370. DOI: 10.1111/j.1600-0447.1983.tb09716.x. PMID: 6880820.

Assaf Y., Pasternak O. Diffusion Tensor Imaging (DTI)-based white mat- ter mapping in brain research: a review. J Mol Neurosci 2008; 34: 51–61. DOI: 10.1007/s12031-007-0029-0. PMID: 18157658.

O’Donnell L.J., Westin C.F. An introduction to diffusion tensor image ana- lysis. Neurosurg Clin N Am 2011; 22: 185–196. DOI: 10.1016/j.nec.2010.12.004. PMID: 21435570.

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

Fischl B. FreeSurfer. Neuroimage 2012; 62: 774–781. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2012.01.021. PMID: 22248573.

Culpepper L. Neuroanatomy and physiology of cognition. J. Clin. Psychiatry

; 76:e900. DOI: 10.4088/JCP.13086tx3c. PMID: 26231020.

Beatty W.W., Goodkin D.E. Screening for cognitive impairment in multiple sclerosis: an evaluation of the Mini-Mental State Examination. Arch Neurol 1990; 47: 297–301. DOI: 10.1001/archneur.1990.00530030069018. PMID: 2310313.

Creavin S.T., Wisniewski S., Noel-Storr A.H. et al. Mini-Mental State Exami- nation (MMSE) for the detection of dementia in clinically unevaluated people aged 65 and over in community and primary care populations. Cochrane Data- base Syst Rev 2016; (1): CD011145. DOI: 10.1002/14651858.CD011145.pub2. PMID: 26760674.

Benedict R.H.B., DeLuca J., Enzinger C. et al. Neuropsychology of multi- ple sclerosis: looking back and moving forward. J Int Neuropsychol Soc 2017; 23: 832–842. DOI: 10.1017/S1355617717000959. PMID: 29198279.

Charvet L.E., Taub E., Cersosimo B. et al. The Montreal Cognitive Assess- ment (MoCA) in multiple sclerosis: relation to clinical features. J Mult Scler 2015; 2: 135. DOI: 10.4172/2376-0389.1000135. PMID: 27791389.

Pirkhaefi A. Evaluation of cognitive abilities of different groups of sclerosis patients and its comparison with healthy people. PCP 2018; 6: 111–118. DOI: 10.292526.2.111.

Estiasari R., Fajrina Y., Lastri D.N. et al. Validity and reliability of Brief In- ternational Cognitive Assessment for Multiple Sclerosis (BICAMS) in Indonesia and the correlation with quality of life. Neurol Res Int 2019; 2019: 4290352. DOI: 10.1155/2019/4290352. PMID: 31263596.

Greeke E.E., Chua A.S., Healy B.C. et al. Depression and fatigue in pa- tients with multiple sclerosis. J Neurol Sci 2017; 380: 236–241. DOI: 10.1016/j. jns.2017.07.047. PMID: 28870578.

Jones S.M.W., Salem R., Amtmann D. Somatic symptoms of depression and anxiety in people with multiple sclerosis. Int J MS Care 2018; 20: 145–152. DOI: 10.7224/1537-2073.2017-069. PMID: 29896052.

Ntoskou K., Messinis L., Nasios G. et al. Cognitive and language deficits in multiple sclerosis: comparison of relapsing remitting and secondary progressive subtypes. Open Neurol J 2018; 12: 19–30. DOI: 10.2174/1874205X01812010019. PMID: 29576812.

Berman R.A., Wurtz R.H. Functional identification of a pulvinar path from superior colliculus to cortical area MT. J Neurosci 2010; 30: 6342–6354. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.6176-09.2010. PMID: 20445060.

Berman R.A., Wurtz R.H. Signals conveyed in the pulvinar pathway from superior colliculus to cortical area MT. J Neurosci 2011; 31: 373–384. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.4738-10.2011. PMID: 21228149.

Cappe C., Morel A., Barone P., Rouiller E.M. The thalamocortical projec- tion systems in primate: an anatomical support for multisensory and sensorimotor interplay. Cereb Cortex 2009; 19: 2025–2037. DOI: 10.1093/cercor/bhn228. PMID: 19150924.

Arcaro M.J., Pinsk M.A., Chen J., Kastner S. Organizing principles of pul- vino-cortical functional coupling in humans. Nat Commun 2018; 9: 5382. DOI: 10.1038/s41467-018-07725-6. PMID: 30568159.

Van der Werf Y.D., Witter M.P., Groenewegen H.J. The intralaminar and midline nuclei of the thalamus. Anatomical and functional evidence for participation in processes of arousal and awareness. Brain Res Brain Res Rev 2002; 39: 107–140. DOI: 10.1016/s0165-0173(02)00181-9. PMID: 12423763.




DOI: http://dx.doi.org/10.25692/ACEN.2020.3.3