Магнитно-резонансная томография стареющего мозга

1.

Какие когнитивные способности снижаются в старости?

Здоровые пожилые люди демонстрируют снижение подвижных когнитивных способностей, требующих быстрой обработки и интеграции новой информации, таких как внимание и память. Этот тип нормального возрастного снижения когнитивных способностей был приписан, по крайней мере частично, микроструктурной деградации связей белого вещества между распределенными областями серого вещества (Madden D., et.al., 2017). 

Что показывает магнитно-резонансная томография мозга пожилого человека? 

Объемные исследования с помощью МРТ показывают более выраженное возрастное уменьшение объема в лобных долях, чем в других областях мозга, связанное или нет с аналогичными изменениями височных долей (Raz N, et.al., 1997). Аналогично, исследования старения также показали, что объемы серого и белого вещества не изменяются с одинаковой скоростью на протяжении жизни. Объем серого вещества уменьшается в течение зрелого возраста и в старости с более или менее линейной скоростью. Напротив, объемы белого вещества на самом деле могут немного увеличиваться до пятого десятилетия жизни, после чего происходит их резкое снижение (Guttman C, et.al., 1998). Это также справедливо для основных секторов височной доли, включая гиппокамп и миндалевидное тело. Уменьшение серого вещества наиболее сильно связано с возрастом в лобных долях, за которыми следуют теменная и височная доли. 

Что показывает диффузионно-тензорное изображение мозга при старении?

Диффузионно-тензорное изображение (DTI) - высокочувствительный, но довольно неспецифический маркер патологии нервной системы и микроструктурной архитектуры белого вещества и обычно считается маркером ее целостности. Такой показатель, как фракционная анизотропия (FA), по-видимому, является наиболее чувствительным параметром визуализации для определения возрастного повреждения белого вещества, причем, аксональное повреждение может быть особенно важным при возрастном снижении когнитивных функций.  DTI-FA показал более низкие значения анизотропии в передней области (подкорковое белое вещество\ и колено), но не в задней области (подкорковый белое вещество и валик) у пожилых здоровых субъектов по сравнению с выборкой молодых людей. Подобные результаты могут отражать потерю целостности передних (фронтальных) волокон белого вещества у пожилых людей. Эти волокна составляют важные внутри- и межполушарные тракты, компоненты нейронных сетей, которые обеспечивают когнитивную, моторную и сенсорную интеграцию, а также правильное поведение. Иными словами, определенные популяции волокон в префронтальной области наиболее уязвимы к возрастной дегенерации. Потеря целостности передних сегментов систем волокон с возрастом представляет собой процесс разъединения, который может лежать в основе клинических проявлений лобной доли, обнаруженных у пожилых людей (Salat D, et.al., 2005). 

2.

Какой метод магнитно-резонансной томографии может выявить признаки старения мозга? 

В норме когнитивное старение связано с микроструктурной деградацией трактов (пучков волокон) белого вещества, которые соединяют регионы серого вещества, оцененной с помощью диффузионно-взвешенной визуализации (DWI). Однако относительно низкое пространственное разрешение стандартной DWI ограничило изучение возрастных различий в свойствах более мелких, плотно изогнутых волокон белого вещества, а также относительно более сложной микроструктуры серого вещества. Эти проблемы можно решить с помощью многокадровой DWI с высоким разрешением, которая позволяет достичь пространственного разрешения менее 1 мм 3 на клинических 3Tесла МРТ-сканерах. Микроструктуру белого вещества мозга (например, плотность аксонов, состояние и степень сохранности миелиновой оболочки) и связность (т. е. количество структурных связей между областями серого вещества мозга) можно оценить не инвазивно с помощью диффузионно-взвешенной визуализации, которая представляет собой метод магнитно-резонансной томографии, чувствительный к движению или диффузии молекул воды в нервной ткани. Оценки микроструктуры мозга чаще всего получают с помощью модели тензорной диффузионной визуализации (DTI), которая измеряет степень ограниченной диффузии воды (т. е. фракционную анизотропию, FA) и скорость диффузии воды (т. е. среднюю диффузионную способность, MD) в каждом вокселе. DTI хорошо подходит для изучения микроструктуры белого вещества мозга (WM), даже с использованием стандартных данных DWI, поскольку микроструктурные свойства этих больших, высоко выровненных пучков волокон ограничивают молекулярное движение воды таким образом, что первичное направление диффузии воды проходит параллельно, а не перпендикулярно длине пути WM, что приводит к высокой FA и низкой MD (Beaulieu C, 2002). С возрастом диффузия воды становится менее ограниченной, поскольку микроструктура WM начинает ухудшаться (например, аксональное сокращение, потеря миелиновой оболочки), что приводит к диффузии в нескольких направлениях и более низкому FA/более высокому MD (Bennett IJ, & Madden DJ, 2014). DTI также иногда применялась для изучения микроструктуры серого вещества мозга (GM) и того, как она меняется при старении (Assaf Y, 2019). Данные DWI высокого разрешения могут обеспечить более точные тензорные оценки микроструктуры GM при старении, позволяя подгонять тензор в пределах меньших вокселей и, следовательно, меньших подмножеств ткани GM, а также за счет уменьшения эффектов частичного объема (т. е. вокселей, которые включают как ткань WM, так и GM или загрязнены спинномозговой жидкостью. Возрастные различия в структурной связности можно оценить с помощью теории графов, которая представляет собой математическую модель, разделяющую мозг на сети, состоящие из отдельных регионов GM (узлов) и связей WM между ними (ребра) (Hall Z, et.al., 2022). Затем структурная связность измеряется как сумма количества связей WM (т. е. линий тока на основе диффузионного тензорного изображения) между парами узлов GM. По сравнению со стандартными данными DWI данные DWI с высоким разрешением могут распределять окончание линий тока по всей кортикальной ленте более равномерно и отслеживать поверхностные волокна WM (т. е. u-волокна) с малым диаметром и высокой кривизной более точно (Guevara M, et.al., 2020).  Оценка этих более тонкозернистых анатомических свойств важна, поскольку микроструктура и объем некоторых поверхностных областей белого вещества, по-видимому, меньше подвержены влиянию старения, чем свойства протяженных глубоких трактов WM.

Как меняются в процессе старения структурные связи между узлами? 

Увеличение возраста связано с уменьшением количества структурных связей между узлами в пределах отдельных сетей и между узлами из разных сетей, что позволяет предположить, что эти сети становятся структурно разделенными при старении (Madden D., et.al., 2020).  При старении более низкая производительность памяти коррелирует как со структурной связностью WM медиальной височной доли, так и с микроструктурой GМ гиппокампа, выявленных с использованием DWI высокого разрешения (Granger S., et.al., 2022).

В каких структурах мозга в процессе старения можно выявить повышенное присутствие железа с помощью диффузионного тензорного изображения? 

Из многих изменений в мозге, которые происходят с возрастом, является повышенное присутствие железа, заметное в выборочных глубоких структурах серого вещества. Обнаружение и измерение отложений железа In Vivo возможно с помощью магнитно-резонансной томографии из-за влияния железа на интенсивность сигнала. В процессе исследования DTI собирается серия диффузионно-взвешенных изображений (DWI), и хотя обычно они не рассматриваются как основная зависимая переменная в научных исследованиях, они используются клинически и показывают поразительную заметность бледного шара и скорлупы, вызванную потерей сигнала в этих структурах, предположительно из-за накопления железа с возрастом. Эти отложения железа могут, в свою очередь, влиять на показатели DTI, особенно глубоких структур серого вещества (Pfefferbaum A., et.al., 2011).

3.

Как меняется серое и белое вещество мозга в процессе старения?

Данные структурной магнитно-резонансной томографии с высоким разрешением имеют более высокие корреляции между возрастом и средней способности к диффузии серого вещества, но меньшие корреляции между возрастом и структурной связностью (Merenstein J., et.al., 2023). 

Литература

Assaf Y (2019). Imaging laminar structures in the gray matter with diffusion MRI. Neuroimage, 197(1), 677–688. 

Beaulieu C (2002). The basis of anisotropic water diffusion in the nervous system - A technical review. NMR in Biomedicine, 15(7–8), 435–455

Bennett IJ, & Madden DJ (2014). Disconnected aging: cerebral white matter integrity and age-related differences in cognition. Neuroscience, 276(1), 187–205.

Granger SJ, Colon-Perez L, Larson MS, Phelan M, Keator DB, Janecek JT, Sathishkumar MT, Smith AP, McMillan L, Greenia D, Corrada MM, Kawas CH, & Yassa MA (2022). Hippocampal dentate gyrus integrity revealed with ultrahigh resolution diffusion imaging predicts memory performance in older adults. Hippocampus, 32(9), 627–638

Guevara M, Guevara P, Román C, & Mangin J-F (2020). Superficial white matter: A review on the dMRI analysis methods and applications. Neuroimage, 212(1), 116673.

Hall Z, Chien B, Zhao Y, Risacher SL, Saykin AJ, Wu YC, & Wen Q (2022). Tau deposition and structural connectivity demonstrate differential association patterns with neurocognitive tests. Brain Imaging and Behavior, 16(2), 702–714

Madden DJ, Parks EL, Tallman CW, Boylan MA, Hoagey DA, Cocjin SB, Packard LE, Johnson MA, Chou Y. h., Potter GG, Chen N. k., Siciliano RE, Monge ZA, Honig JA, & Diaz MT (2017). Sources of disconnection in neurocognitive aging: cerebral white-matter integrity, resting-state functional connectivity, and white-matter hyperintensity volume. Neurobiology of Aging, 54(1), 199–213.

Madden DJ, Jain S, Monge ZA, Cook AD, Lee A, Huang H, Howard CM, & Cohen JR (2020). Influence of structural and functional brain connectivity on age-related differences in fluid cognition. Neurobiology of Aging, 96(1), 205–222.

Merenstein J., et.al. High-Resolution Multi-Shot Diffusion Imaging of Structural Networks in Healthy Neurocognitive Aging. Neuroimage. 2023. Jul 15; 275: 120191

Pfefferbaum A., et.al. Diffusion tensor imaging of deep gray matter brain structures: Effects of age and iron concentration. Neurobiol Aging. Author manuscript; available in PMC 2011 Mar 11.