Обоснование пороговых значений вентрикулокраниальных коэффициентов для российской популяции: ретроспективное исследование на основании данных взрослых субъектов

Введение: Сохраняется высокая значимость диагностики, лечения и профилактики нейродегенеративных состояний и деменции. Одним из наиболее распространенных анатомических проявлений состояний, сопровождающихся когнитивными нарушениями, является вентрикуломегалия, для оценки которой используются вентрикулокраниальные коэффициенты. Современное развитие информационных технологий позволяет оценить распределение значений коэффициентов в широкой популяции и уточнить нормальные значения данных коэффициентов для пациентов различных возрастных групп в зависимости от их пола.

Цель: С помощью современных технологий искусственного интеллекта оценить общепринятые показатели вентрикуломегалии в популяции как факторы риска различных нейродегенеративных процессов, определить нормальные значения вентрикулокраниальных коэффициентов в зависимости от пола и возраста субъектов исследования.

Материалы и методы: Проведено ретроспективное описательное эпидемиологическое исследование за период одного календарного года – с февраля 2024 по февраль 2025 г. на территории г. Москвы. Проанализированы результаты компьютерной томографии головного мозга 121 973 субъектов, из них 59 079 (48,4%) мужчин, женщин – 62 885 (51,6%). Анализ выполнялся в автоматизированном режиме и включал оценку таких показателей, как ВКК1, ВКК2, ВКК3 и ширины III желудочка головного мозга.

Статистика: Для представления результатов были использованы методы описательной статистики с указанием следующих характеристик: число непропущенных значений (N), минимальное значение (Min), максимальное значение (Max), арифметическое среднее (M), стандартное отклонение (SD), 95% доверительный интервал (ДИ) для среднего, медиана (Me), 1-й и 3-й квартили (Q1, Q3). Для численных данных использовался дисперсионный анализ (ANOVA). Для выявления параметров, имеющих статистически значимую ассоциацию с колебаниями вычисляемых коэффициентов, был использован регрессионный анализ.

Результаты: С возрастом медиана ВКК1 в смешанной группе (мужчины и женщины) возрастает с 25,0% до 31,0%, ВКК2 – с 9,0% до 17,0%, ВКК3 – с 4,0% до 9,0%, ширины III желудочка – с 5 до 11 мм. Повышение возраста на 1 год оказывает значимое влияние на изменение данных индексов во всех группах, например, по показателю ВКК1 происходит увеличение на 0,15 единиц на каждый 1 год увеличения возраста субъекта. Динамика показателей ВКК1, ВКК2, ВКК3 схожа для мужчин и женщин. Показатель ширины III желудочка у мужчин возрастает на 10% интенсивнее, чем в группе субъектов женского пола. Согласно данным регрессионного анализа, все четыре оцениваемых показателя в среднем статистически значимо выше у мужчин, чем у женщин того же возраста (p<0,001, доверительные интервалы: ВКК1 1,63; 2,0; ВКК2 1,3; 1,78; ВКК3 0,41; 1,33; «ширина III желудочка» 0,95; 1,16). Средние значения ВКК1 в группе долгожителей составляют более 0,3 для обоих полов.

Обсуждение: Значения вышеперечисленных морфометрических показателей варьируют в зависимости от конкретной популяции, однако при достаточном количестве выборки отмечается их половой диморфизм и увеличение нормальных значений, коррелирующее с возрастом субъектов исследования. Эталонные значения исследованных морфометрических коэффициентов не могут быть идентичны для лиц разного пола и возраста. У здоровых лиц пожилого возраста значения коэффициентов неизбежно будут выше, чем у молодых, у мужчин – выше, чем у женщин равной возрастной группы. Отклонения реальной величины морфометрических показателей от ранее принятых нормативов особенно критичны в старшей возрастной группе и в большей степени для лиц мужского пола.

Заключение: У мужчин всех возрастных групп значения ВКК1, ВКК2, ВКК3 и ширины III желудочка статистически значимо больше, чем у женщин той же возрастной группы. С возрастом значения ВКК1, ВКК2, ВКК3 увеличиваются синхронно у лиц обоих полов, а показатель ширины III желудочка у мужчин возрастает ускоренными темпами по сравнению с женщинами (различие составляет порядка 10%). Предложены новые уточненные нормальные значения вентрикулокраниальных коэффициентов для различных возрастных групп в зависимости от пола в российской популяции.

1. Jalbert J., Daiello L., Lapane K. Dementia of the Alzheimer Type // Epidemiol Rev. 2008. Vol. 30, No. 1. Р. 15–34. doi: 10.1093/epirev/mxn008.

2. Barnes D.E., Yaffe K. The projected effect of risk factor reduction on Alzheimer’s disease prevalence // Lancet Neurol. 2011. Sep; Vol. 10, No. 9. Р. 819–828. doi: 10.1016/S1474-4422(11)70072-2.

3. Breijyeh Z., Karaman R. Comprehensive Review on Alzheimer’s Disease: Causes and Treatment // Molecules. 2020. Vol. 25. Р. 5789. https://doi.org/10.3390/molecules25245789.

4. Revi M. Alzheimer’s Disease Therapeutic Approaches // Adv. Exp. Med. Biol. 2020. Vol. 1195. Р. 105–116. doi: 10.1007/978-3-030-32633-3_15.

5. Todd K.L., Brighton T., Norton E.S. et al. for the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (2018) Ventricular and Periventricular Anomalies in the Aging and Cognitively Impaired Brain // Front. Aging Neurosci. 2017. Vol. 9. Р. 445. doi: 10.3389/fnagi.2017.00445.

6. Ахметзянов Б.М., Кремнева Е.И., Морозова С.Н. и др. Возможности магнитно-резонансной томографии в оценке ликворной системы в норме и при различных заболеваниях нервной системы // REJR. 2018. Т. 8, № 1. С. 145–166.

7. Богомякова О.Б., Валова Г.С., Станкевич Ю.А. и др. Оценка расстройств гемо- и ликвородинамики при идиопатической нормотензивной гидроцефалии по дан- ным МРТ: проспективное исследование // Лучевая диагностика и терапия. 2024. Т. 15, № 4. С. 57–66.

8. Лобзин В.Ю., Киселев В.Н., Фокин В.А. и др. Применение магнитно-резонансной морфометрии в диагностике болезни Альцгеймера и сосудистых когнитивных нарушений // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2013. № 3 (43). С. 48–54.

9. Shook B.A., Lennington J.B., Acabchuk R.L. et al. Ventriculomegaly associated with ependymal gliosis and declines in barrier integrity in the aging human and mouse brain // Aging Cell. 2014. Vol. 2. Р. 340–350. doi: 10.1111/acel.12184.

10. Madsen S.K., Gutman B.A., Joshi S.H. et al. Mapping ventricular expansion onto cortical gray matter in older adults // Neurobiol. Aging. 2015. Vol. 36. Р. S32– S41. doi: 10.1016/s0006-3223(03)00953-3.

11. Пурас Ю.В., Григорьева Е.В. Методы нейровизуализации в диагностике черепно-мозговой травмы. Часть 1. Компьютерная и магнитно-резонансная томография // Нейрохирургия. 2014. Т. 2. С. 7–16.

12. Brix M.K., Westman E., Simmons A. et al. The Evans’ Index revisited: New cut-off levels for use in radiological assessment of ventricular enlargement in the elderly // Eur. J. Radiol. 2017. Oct; Vol. 95. Р. 28–32. doi: 10.1016/j.ejrad.2017.07.013.

13. Jaraj D., Rabiei K., Marlow T. et al. Estimated ventricle size using Evans index: reference values from a population-based sample // Eur. J. Neurol. 2017. Vol. 24, No. 3. P. 468–474.

14. Мурашко М.А., Ваньков В.В., Панин А.И. и др. Внедрение технологий искусственного интеллекта в здравоохранении России: итоги 2024 г. // Национальное здравоохранение. 2025. Т. 6, № 3. С. 6–19.

15. Хоружая А.Н., Арзамасов К.М., Коденко М.Р. и др. Диагностика внутричерепных кровоизлияний по данным компьютерной томографии головного мозга с помо- щью искусственного интеллекта // Digital Diagnostics. 2025. Т. 6, № 2. С. 214–228.

16. Zhou X., Xia J. Application of Evans Index in Normal Pressure Hydrocephalus Patients: A Mini Review // Front. Aging Neurosci. 2022. Jan 11; Vol. 13. Р. 783092. doi: 10.3389/fnagi.2021.783092.

17. Espay A.J., Da Prat G.A., Dwivedi A.K. et al. Deconstructing normal pressure hydrocephalus: Ventriculomegaly as early sign of neurodegeneration // Ann. Neurol. 2017. Oct; Vol. 82, No. 4. Р. 503–513. doi: 10.1002/ana.25046.

18. Ambarki K., Israelsson H., Wahlin A. et al. Brain ventricular size in healthy elderly: comparison between Evans index and volume measurement // Neurosurgery. 2010. Vol. 67. Р. 94–99. doi: 10.1227/01.NEU.0000370939.30003.D1.

19. Del B.O., Mera R.M., Gladstone D. et al. Inverse relationship between the evans index and cognitive performance in non-disabled, stroke-free, community-dwelling older adults. A population-based study // Clin. Neurol. Neurosurg. 2018. Vol. 169. Р. 139–143. 10.1016/j.clineuro.2018.03.021.

20. Yamada S., Ishikawa M., Yamamoto K. Optimal diagnostic indices for idiopathic normal pressure hydrocephalus based on the 3D quantitative volumetric analysis for the cerebral ventricle and subarachnoid space // AJNR Am. J. Neuroradiol. 2015. Vol. 362. Р. 2262–2269. doi: 10.3174/ajnr.A4440.

21. Brix M.K., Westman E., Simmons A. et al. The Evans’ Index revisited: new cut-off levels for use in radiological assessment of ventricular enlargement in the elderly // Eur. J. Radiol. 2017. Vol. 95. Р. 28–32. doi: 10.1016/j.ejrad.2017.07.013.

22. Curra A., Pierelli F., Gasbarrone R. et al. The ventricular system enlarges abnormally in the seventies, earlier in men, and first in the frontal horn: a study based on more than 3,000 scans // Aging Neurosci. 2019. Vol. 11. Р. 294. doi: 10.3389/fnagi.2019.00294.

23. Ghorbanlou M., Moradi F., Kazemi-Galougahi M.H., Abdollahi M. In search of subcortical and cortical morphologic alterations of a normal brain through aging: an investigation by computed tomography scan // Anat. Cell Biol. 2024. Mar 31; Vol. 57, No. 1. Р. 45–60. doi: 10.5115/acb.23.219.

24. Dzefi-Tettey K., Edzie E.K.M., Gorleku P.N. et al. Evans index among adult Ghanaians on normal head computerized tomography scan // Heliyon. 2021. May 7; Vol. 7, No. 5. e06982. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06982.

25. Alomar S.A., Ghoneim A.H. Normative parameters of the Evans Index using Computer Tomography in the Saudi population // Neurosciences (Riyadh). 2024. May; Vol. 29, No. 2. Р. 122–127. doi: 10.17712/nsj.2024.2.20230097.

26. Arun Kumar S., Kumari S.M., Anand M.V. et al. Evaluation of Evan’s index in South Indian population using computed tomography // Int. J. Anat. Radiol. Surg. 2017. Vol. 6, No. 3. Р. RO28–RO31.

27. Hamidu A.U., Olarinoye-Akorede S.A., Ekott D.S. et al. Computerized tomographic study of normal Evans index in adult Nigerians // J. Neurosci Rural. Pract. 2015. Jan; Vol. 6, No. 1. Р. 55–58. doi: 10.4103/0976-3147.143195.

28. Pradhan A., Chalise U., Shrestha A., Dhungana S. Study of Normal Values of Evan’s Index on Brain CT Scan in Individuals attending Nepal Medical College Teaching Hospital, Kathmandu, Nepal // Nepal Medical College Journal. 2021. Vol. 23, No. 1. Р. 41–47. https://doi.org/10.3126/nmcj.v23i1.36227.