Нейровизуализационные методы диагностики болезни Альцгеймера и цереброваскулярных заболеваний, сопровождающихся когнитивными нарушениями

В статье приведены данные о современных методах нейровизуализационной диагностики болезни Альцгеймера и сосудистых когнитивных нарушений (КН). Методы структурной нейровизуализации позволяют выявить потенциально излечимые заболевания, приводящие к деменции, а также оценить выраженность и локализацию атрофических и цереброваскулярных изменений мозговой ткани. Особое внимание уделяется специфическим признакам болезни Альцгеймера: визуальной оценке срезов, применению различных оценочных шкал (GCA, МТА, Koedam). Рассмотрены сосудистые изменения, наиболее значимые для развития КН. Представлен новый подход к диагностике КН с учетом биомаркеров амилоидоза, таупатии, нейродегенерации и цереброваскулярного повреждения. Результаты собственных исследований с применением позитронно-эмиссионной, однофотонной эмиссионной компьютерной томографии, магнитно-резонансной спектроскопии и функциональной магнитно-резонансной томографии покоя позволяют рекомендовать эти методы для ранней диагностики КН различного генеза.

нейровизуализация, болезнь Альцгеймера, сосудистая деменция, сосудистые когнитивные нарушения, «смешанная» деменция

1. World Health Organization (WHO). First WHO Ministerial Conference on Global Action against Dementia: Meeting Report. Geneva: World Health Organization; 2015. 78 p.

2. Grinberg L, Nitrini R, Suemoto CK, et al. Prevalence of dementia subtypes in a developing country: A clinicopathological study. Clinics (Sao Paulo). 2013;68(8):1140-5. doi: 10.6061/clinics/2013(08)13

3. Zaccai J, Ince P, Brayne C. Population-based neuropathological studies of dementia: design, methods and areas of investigation – a systematic review. BMC Neurol. 2006;6(2):1-16. doi: 10.1186/1471-2377-6-2

4. Одинак ММ, Емелин АЮ, Лобзин ВЮ и др. Современные возможности нейровизуализации в дифференциальной диагностике когнитивных нарушения. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2012;4(2S):51-5. doi: 10.14412/2074-2711-2012-2509

5. Heiss WD, Rosenberg GA, Thiel A. Neuroimaging in vascular cognitive impairment: a state-of-the-art review. BMC Med. 2016;14(1):174. doi: 10.1186/s12916-016-0725-0

6. Staffaroni AM, Fanny MF, McDermott D. Neuroimaging in Dementia. Semin Neurol. 2017; 37(5):510-37. doi: 10.1055/s-0037-1608808

7. Jack CR, Albert MS, Knopman DS, et al. Introduction to the recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement. 2011;7(3):257-62. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.004

8. Емелин АЮ, Лобзин ВЮ, Железняк ИС, Бойков ИВ. Болезнь Альцгеймера: Учебное пособие. Санкт-Петербург; 2016. 76 с.

9. Harper L, Barkhof F, Fox NC, et al. Using visual rating to diagnose dementia: a critical evaluation of MRI atrophy scales. J Neurol Neurosurg Psychiatr. 2015;86(11):1225-33. doi: 10.1136/jnnp-2014-310090

10. Pasquier F, Leys D, Weerts JG, et al. Interand intraobserver reproducibility of cerebral atrophy assessment on MRI scans with hemispheric infarcts. Eur Neurol. 1997;36(5):268-72. doi: 10.1159/000117270

11. Scheltens P, Leys D, Barkhof F, et al. Atrophy of medial temporal lobes on MRI in “probable” Alzheimer's disease and normal ageing: diagnostic value and neuropsychological correlates. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1992;55(10):967-72. doi: 10.1136/jnnp.55.10.967

12. Koedam E, Lehmann M, van der Flier W, et al. Visual assessment of posterior atrophy development of a MRI rating scale. Eur Radiol. 2011;21(12):2618-25. doi: 10.1007/s00330-011-2205-4

13. Лобзин ВЮ, Киселев ВН, Фокин ВА и др. Применение магнитно-резонансной морфометрии в диагностике болезни Альцгеймера и сосудистых когнитивных нарушений. Вестник Российской Военно-медицинской академии. 2013;3(43):48-54.

14. Schmitter D, Roche A, Marechal B, et al. An evaluation of volume-based morphometry for prediction of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. NeuroImage: Clinical. 2015;7:7-17. doi: 10.1016/j.nicl.2014.11.001

15. Kantarci K. Magnetic Resonance Spectroscopy in Common Dementias. Neuroimag Clin N Am. 2013;23:393-406. doi: 10.1016/j.nic.2012.10.004

16. Park M, Moon W. Structural MR Imaging in the diagnosis of Alzheimer's disease and other neurodegenerative dementia: Current Imaging Approach and Future Perspectives. Korean J Radiol. 2016;17(6):827-45. doi: 10.3348/kjr.2016.17.6.827

17. Del Sole A, Malaspina S, Magenta Biasina A. Magnetic resonance imaging and positron emission tomography in the diagnosis of neurodegenerative dementias. Funct Neurol. 2016;31(4): 205-15. doi: 10.11138/FNeur/2016.31.4.205

18. Herholz K. Evaluation of a calibrated (18)F-FDG PET score as a biomarker for progression in Alzheimer disease and mild cognitive impairment. J Nucl Med. 2011;52(8): 1218-26. doi: 10.2967/jnumed.111.090902

19. Jack CR, Bennett DA, Blennow K. NIA-AA Research Framework: Toward a biological definition of Alzheimer's disease. Alzheimers. Dement. 2018;14(4):535-62. doi: 10.1016/j.jalz.2018.02.018

20. Емелин АЮ, Одинак ММ, Труфанов ГЕ и др. Возможности позитронной эмиссионной компьютерной томографии в дифференциальной диагностике деменций. Вестник Российской Военно-медицинской академии. 2010;4(32):46-51.

21. Лобзин ВЮ. Комплексная ранняя диагностика нарушений когнитивных функций. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2015;115(11):72-9.

22. Емелин АЮ. Новые критерии диагностики болезни Альцгеймера. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2011;3(4):5-8. doi: 10.14412/2074-2711-2011-337

23. Gietl AF, Warnock G, Riese F. Regional cerebral blood flow estimated by early PiB uptake is reduced in mild cognitive impairment and associated with age in an amyloid-dependent manner. Neurobiol Aging. 2015;36(4):1619- 28. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2014.12.036

24. Pontecorvo MJ, Devous MD, Navitsky M. Relationships between flortaucipir PET tau binding and amyloid burden, clinical diagnosis, age and cognition. Brain. 2017;140(3):748-63. doi: 10.1093/brain/aww334

25. Prvulovic D, Hampel H. Amyloid β (Aβ) and phosphor-tau (p-tau) as diagnostic biomarkers in Alzheimer’s disease. Clin Chem Lab Med. 2011;49(3):367-74. doi: 10.1515/CCLM.2011.087

26. Rosenberg GA, Wallin A, Wardlaw JM, et al. Consensus statement for diagnosis of subcortical small vessel disease. J Cereb Blood Flow Metab. 2016;36(1):6-25. doi: 10.1038/jcbfm.2015.172

27. Fazekas F, Chawluk J, Alavi A, et al. MR signal abnormalities at 1.5 T in Alzheimer's dementia and normal aging. AJR Am J Roentgenol. 1987;149(2):351-6. doi: 10.2214/ajr.149.2.351

28. Wardlaw JM, Smith EE, Biessels GE. Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration: a united approach. Lancet Neurol. 2013;12(8):822-38. doi: 10.1016/S1474-4422(13)70124-8

29. Ramirez J, Berezuk C, McNeely AA. Visible Virchow-Robin spaces on magnetic resonance imaging of Alzheimer’s disease patients and normal elderly from the Sunnybrook Dementia Study. J Alzheimers Dis. 2015;43(2): 415-24. doi: 10.3233/JAD-132528

30. Adams HH, Hilal S, Schwingenschuh P, et al. A priori collaboration in population imaging: The Uniform Neuro-Imaging of VirchowRobin Spaces Enlargement consortium. Alzheimers Dement (Amst). 2015;1(4):513-20. doi: 10.1016/j.dadm.2015.10.004

31. Kalimo H, Ruchoux M-M, Viitanen M, Kalaria RN. CADASIL: a common form of hereditary arteriopathy causing brain infarcts and dementia. Brain Pathol. 2002;12(3):371-84. doi: 10.1111/j.1750-3639.2002.tb00451.x

32. Lee DY, Fletcher E, Martinez O, et al. Regional pattern of white matter microstructural changes in normal aging, MCI, and AD. Neurology. 2009;73(21):1722-8. doi: 10.1212/WNL.0b013e3181c33afb