ОСОБЕННОСТИ ЦЕРЕБРАЛЬНОГО МЕТАБОЛИЗМА ГЛЮКОЗЫ У БОЛЬНЫХ С СОСУДИСТОЙ ДЕМЕНЦИЕЙ (ПО ДАННЫМ ПОЗИТРОННО-ЭМИССИОННОЙ ТОМОГРАФИИ)

Сосудистые деменции составляют 5–10% всех известных случаев деменции. При этом для нее не существует надежного диагностического маркера, основанного на применении методов нейровизуализации, как, например, паттерны нарушений церебрального метаболизма при болезни Альцгеймера и некоторых других видов деменции по данным позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ). Целью данного исследования было изучение особенностей церебрального метаболизма у больных сосудистой деменцией по данным ПЭТ и сравнение их с наблюдающимися при нормальном старении возрастными изменениями. Обследовано две группы: группа больных сосудистой деменцией и контрольная группа «возрастной нормы», сопоставимая по возрасту. При сосудистой деменции выявлялся неоднородный рисунок гипометаболизма, различавшийся у разных больных. Вместе с тем сравнение с контрольной группой обнаружило при сосудистой деменции больший объем гипометаболизма и статистически значимое снижение церебрального метаболизма глюкозы в ассоциативной теменной, лобной и поясной коре.

1. Медведев С.В., Скворцова Т.Ю., Красикова Р.Н. ПЭТ в России: позитронно-эмиссионная томография в клинике и физиологии. СПб., 2008. 318 с. [Medvedev S.V., Skvorcova T.Yu., Krasikova R.N. PEHT v Rossii: pozitronno-ehmissionnaya tomografiya v klinike i fiziologii. Saint-Petersburg, 2008. 318 р. (In Russ.)].

2. Joubert S., Gour N., Guedj E. et al. Early-onset and lateonset Alzheimer’s disease are associated with distinct patterns of memory impairment. Cortex, 2015, Vol. 74, рр. 217–232. doi: 10.1016/j.cortex.2015.10.014.

3. Jagust W.J., Landau S.M., Koeppe R.A. et al. The Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative 2 PET Core. Alzheimers Dement., 2015, Vol. 11(7), рр. 757–771. doi: 10.1016/j.jalz.2015.05.001.

4. Cerami C., Della Rosa P.A., Magnani G. et al. Brain metabolic maps in Mild Cognitive Impairment predict heterogeneity of progression to dementia. Neuroimage Clin., 2014, Vol. 7, рр. 187–194, doi: 10.1016/j.nicl.2014.12.004.

5. Mielke R., Heiss W.D. Positron emission tomography for diagnosis of Alzheimer’s disease and vascular dementia. J. Neural. Transm. Suppl. 1998, Vol. 53, рр. 237–250.

6. Kerrouche N., Herholz K., Mielke R. et al., 18FDG PET in vascular dementia: differentiation from Alzheimer’s disease using voxel– based multivariate analysis. J. Cereb. Blood Flow Metab., 2006, Vol. 26(9), рр. 1213–1221.

7. Park S.Y., Yoon H., Lee N. et al. Analysis of Cerebral Blood Flow with Single Photon Emission Computed Tomography in Mild Subcortical Ischemic Vascular Dementia. Nucl. Med. Mol. Imaging, 2014, Vol. 48 (4), рр. 272–277.

8. Катаева Г.В., Коротков А.Д., Мельничук К.В. Паттерны относи- тельных оценок регионарного мозгового кровотока и скорости метаболизма глюкозы в здоровом мозге человека // Медицинская визуализация. 2007. № 2. С. 84–92. [Kataeva G.V., Korotkov A.D., Mel’nichuk K.V. Patterny otnositel’nyh ocenok regionarnogo mozgovogo krovotoka i skorosti metabolizma glyukozy v zdorovom mozge cheloveka. Medicinskaya vizualizaciya, 2007, No. 2, рр. 84–92 (In Russ.)].

9. Катаева Г.В. Устойчивые паттерны распределений регионального мозгового кровотока и скорости метаболизма глюкозы в головном мозге человека: автореф. дис… канд. биол. наук. СПб., 2008. [Kataeva G.V. Ustojchivye patterny raspredelenij regional’nogo mozgovogo krovotoka i skorosti metabolizma glyukozy v golovnom mozge cheloveka: avtoref. dis… kand. biol. nauk. Saint-Petersburg, 2008 (In Russ.)].

10. Гомзина Н.А., Васильев Д.А., Красикова Р.Н. Оптимизация роботизированного синтеза 2-[18F]фтор-2-дезокси-D-глюкозы на основе щелочного гидролиза. Радиохимия. 2002. Т. 44 (6). C. 527–532. [Gomzina N.A., Vasil’ev D.A., Krasikova R.N. Optimizaciya robotizirovannogo sinteza 2-[18F]ftor-2-dezoksi-Dglyukozy na osnove shchelochnogo gidroliza. Radiohimiya, 2002, Vol. 44(6), рр. 527–532 (In Russ.)].

11. Talairach J., Tournoux P. Co-planar Stereotactic Atlas of the Human Brain: 3-Dimensional Proportional System: An Approach to Cerebral Imaging. N. Y.: Thieme, 1988.

12. Statistical Parametric Mapping. http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/ (18.01.2016).

13. WFU PickAtlas. http://www.nitrc.org/projects/wfu_pickatlas/ (18.01.2016).

14. Foster N.L., Wang A.Y., Tasdizen T. et al. Realizing the potential of positron emission tomography with 18F-fluorodeoxyglucose to improve the treatment of Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement., 2008, Vol. 4(1), рр. 29–36. doi: 10.1016/j.jalz.2007.10.004.

15. Rasmussen J.M., Lakatos A., van Erp T.G. et al. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Empirical derivation of the reference region for computing diagnostic sensitive ¹ fluorodeoxyglucose ratios in Alzheimer’s disease based on the ADNI sample. Biochem Biophys Acta, 2012, Vol. 1822 (3), рр. 457–466. doi: 10.1016/j.bbadis.2011.09.008.

16. Yakushev I., Landvogt C., Buchholz H.G. et al. Choice of reference area in studies of Alzheimer’s disease using positron emission tomography with fluorodeoxyglucose-F18. Psychiatry Res., 2008, Vol. 164(2), рр. 143–153. doi: 10.1016/j.pscychresns.2007.11.004.

17. Mielke R., Herholz K., Grond M. et al. Severity of vascular dementia is related to volume of metabolically impaired tissue. Arch Neurol., 1992, Vol. 49(9), рр. 909–913.

18. Липовецкий Б.М., Катаева Г.В. Дифференцированная оценка регионарной перфузии мозга у больных с цереброваскулярным заболеваниям в сопоставлении с дальнейшим течением. Медицинская визуализация. 2012. № 4. С. 91–95. [Lipoveckij B.M., Kataeva G.V. Differencirovannaya ocenka regionarnoj perfuzii mozga u bol’nyh s cerebrovaskulyarnym zabolevaniyam v sopostavlenii s dal’nejshim techeniem. Medicinskaya vizualizaciya, 2012, Nо. 4, рр. 91–95 (In Russ.)].

19. Knopman D.S., Jack C.R., Wiste H.J. et al. 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography, aging, and apolipoprotein E genotype in cognitively normal persons. Neurobiol Aging., 2014, Vol. 35(9), рр. 2096–2106. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2014.03.006.

20. Yoshizawa H., Gazes Y, Stern Y et al. Characterizing the normative profile of 18F–FDG PET brain imaging: sex difference, aging effect, and cognitive reserve. Psychiatry Res., 2014, Vol. 221(1), рр. 78– 85. doi: 10.1016/j.pscychresns.2013.10.009.

21. Kalpouzos G., Chételat G., Baron J.C. et al. Voxel-based mapping of brain gray matter volume and glucose metabolism profiles in normal aging. Neurobiol. Aging., 2009, Vol. 30(1). рр. 112–124.