Медицинская литература. Новинки

 

 

 

 

 

 

Магнитно-резонансная морфометрия головного мозга у детей с детальной оценкой височных долей

Вы можете загрузить полный текст статьи в формате pdf

Введение. Постоянное совершенствование методов нейровизуализации и количественного анализа изображений способствует расширению наших знаний об анатомии головного мозга. В настоящее время методика магнитно-резонансной морфометрии позволяет проводить анализ структурных изменений головного мозга на разных уровнях – от крупных областей до отдельных извилин. Несмотря на значимость, количество исследований, посвященных изучению структурных изменений у детей в процессе нормального онтогенеза, остается ограниченным. В раннем детстве, когда происходит интенсивное развитие мозга, височные доли подвергаются значительным структурным изменениям. Исследование этих изменений у детей может расширить наше понимание в определении нормального развития нервной системы и помочь в выявлении патологий, связанных с неврологическими расстройствами, такими как эпилепсия и нейродегенеративные заболевания.Цель исследования: провести морфометрический анализ структур височных долей головного мозга у неврологически здоровых детей с целью выявления возрастных и половых различий.Материал и методы. В исследование включили 49 детей в возрасте от 6 мес до 18 лет. Наблюдения были разделены на 2 возрастные группы: первая группа – от 0 до 7 лет (17 человек), вторая группа – от 7 до 18 лет (32 человека). Для анализа была проведена автоматическая МР-морфометрия с использованием программного обеспечения FreeSurfer, в ходе которой определялись морфометрические показатели: объем для каждой структуры височных долей, площадь поверхности и толщина коры.Результаты. В ходе исследования были обнаружены возрастные изменения в объеме, площади и толщине различных структур височной доли у детей. Несмотря на отсутствие статистически значимых гендерных различий в морфометрических показателях этих структур, наблюдалась тенденция к увеличению относительных размеров (рассчитанных относительно внутричерепного объема) у мальчиков по сравнению с девочками. Данные результаты свидетельствуют о сложной и разнонаправленной динамике развития височной доли в процессе взросления, проявляющейся в симметричных и асимметричных изменениях.Заключение. Данное исследование демонстрирует эффективность МР-морфометрии для оценки развития структур височных долей у неврологически здоровых детей. Представленные морфометрические показатели могут быть использованы в качестве референсных значений при изучении детей с нейродегенеративными заболеваниями, позволяя выявлять отклонения от нормы.

Ключевые слова:
магнитно-резонансная томография, магнитно-резонансная морфометрия, височная доля, дети, старение, рост и развитие, головной мозг, magnetic resonance imaging, voxel-based morphometry, temporal lobe, children, aging, growth and development, brain

Литература:
1.Bartzokis G., Beckson M., Lu P.H. et al. Age-related changes in frontal and temporal lobe volumes in men: a magnetic resonance imaging study. Arch. Gen. Psychiatry. 2001; 58 (5): 461–465. https://doi.org/10.1001/archpsyc.58.5.461
2.Giedd J.N., Castellanos F.X., Rajapakse J.C. et al. Sexual dimorphism of the developing human brain. Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry. 1997; 21 (8): 1185–1201. https://doi.org/10.1016/s0278-5846(97)00158-9
3.Lenroot R.K., Gogtay N., Greenstein D.K. et al. Sexual dimorphism of brain developmental trajectories during childhood and adolescence. Neuroimage. 2007; 36 (4): 1065–1073. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.03.053
4.Sowell E.R., Trauner D.A., Gamst A., Jernigan T.L. Development of cortical and subcortical brain structures in childhood and adolescence: a structural MRI study. Dev. Med. Child. Neurol. 2002; 44 (1): 4–16. https://doi.org/10.1017/s0012162201001591
5.Wilke M., Schmithorst V.J., Holland S.K. Assessment of spatial normalization of whole-brain magnetic resonance images in children. Hum. Brain. Mapp. 2002; 17 (1): 48–60. https://doi.org/10.1002/hbm.10053
6.Мамажонов З.А. Анатомо-топографические особенности височной доли мозга в постнатальном онтогенезе. Экономика и социум. 2020; 73 (6): 867–872.
7.Воронова Н.В., Климова Н.М., Менджерицкий А.М. Анатомия центральной нервной системы: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по направлению и специальности “Психология”. М.: Аспект Пресс, 2005. 128 с.
8.Giedd J.N., Blumenthal J., Jeffries N.O. et al. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study. Nat. Neurosci. 1999; 2 (10): 861–863. https://doi.org/10.1038/13158
9.Jernigan T.L., Tallal P. Late childhood changes in brain morphology observable with MRI. Dev. Med. Child. Neurol. 1990; 32 (5): 379–385. https://doi.org/10.1111/j.1469-8749.1990.tb16956.x
10.Pfefferbaum A., Mathalon D.H., Sullivan E.V. et al. A quantitative magnetic resonance imaging study of changes in brain morphology from infancy to late adulthood. Arch. Neurol. 1994; 51 (9): 874–887. https://doi.org/10.1001/archneur.1994.00540210046012
11.Tanaka C., Matsui M., Uematsu A. et al. Developmental trajectories of the fronto–temporal lobes from infancy to early adulthood in healthy individuals. Dev. Neurosci. 2012; 34 (6): 477–487. https://doi.org/10.1159/000345152
12.Vijayakumar N., Allen N.B., Youssef G. et al. Brain development during adolescence: A mixed-longitudinal investigation of cortical thickness, surface area, and volume. Hum. Brain. Mapp. 2016; 37 (6): 2027–2038. https://doi.org/10.1002/hbm.23154
13.Sowell E.R., Thompson P.M., Holmes C.J. et al. Localizing age-related changes in brain structure between childhood and adolescence using statistical parametric mapping. Neuroimage. 1999; 9 (6, Pt 1): 587–597. https://doi.org/10.1006/nimg.1999.0436
14.Rakic P., Ayoub A.E., Breunig J.J., Dominguez M.H. Decision by division: making cortical maps. Trends Neurosci. 2009; 32 (5): 291–301. https://doi.org/10.1016/j.tins.2009.01.007
15.Mills K.L., Goddings A.L., Herting M.M. et al. Structural brain development between childhood and adulthood: Convergence across four longitudinal samples. Neuroimage. 2016; 141: 273–281. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.07.044
16.Gogtay N., Giedd J.N., Lusk L. et al. Dynamic mapping of human cortical development during childhood through early adulthood. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2004; 101 (21): 8174–8179. https://doi.org/10.1073/pnas.0402680101
17.Martin A., Chao L.L. Semantic memory and the brain: structure and processes. Curr. Opin. Neurobiol. 2001; 11 (2): 194–201. https://doi.org/10.1016/s0959-4388(00)00196-3
18.Calvert G.A. Crossmodal processing in the human brain: insights from functional neuroimaging studies. Cereb. Cortex. 2001; 11 (12): 1110–1123. https://doi.org/10.1093/cercor/11.12.1110
19.Utsunomiya H., Takano K., Okazaki M., Mitsudome A. Development of the temporal lobe in infants and children: analysis by MR-based volumetry. Am. J. Neuroradiol. 1999; 20 (4): 717–723.
20.Backhausen L.L., Herting M.M., Tamnes C.K., Vetter N.C. Best Practices in Structural Neuroimaging of Neurodevelopmental Disorders. Neuropsychol. Rev. 2022; 32 (2): 400–418. https://doi.org/10.1007/s11065-021-09496-2
21.Fjell A.M., Walhovd K.B. Structural brain changes in aging: courses, causes and cognitive consequences. Rev. Neurosci. 2010; 21 (3): 187–221. https://doi.org/10.1515/revneuro.2010.21.3.187
22.Heinen R., Bouvy W.H., Mendrik A.M. et al. Robustness of Automated Methods for Brain Volume Measurements across Different MRI Field Strengths. PLoS One. 2016; 11 (10): e0165719. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0165719
23.Fischl B. FreeSurfer. Neuroimage. 2012; 62 (2): 774–781. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2012.01.021
24.Fischl B., Salat D.H., Busa E. et al. Whole brain segmentation: automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain. Neuron. 2002; 33 (3): 341–355. https://doi.org/10.1016/s0896-6273(02)00569-x
25.Fischl B., Sereno M.I., Dale A.M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 1999; 9 (2): 195–207. https://doi.org/10.1006/nimg.1998.0396
26.Klein A., Tourville J. 101 Labeled Brain Images and a Consistent Human Cortical Labeling Protocol. Front. Neurosci. 2012; 6. https://doi.org/10.3389/fnins.2012.00171
27.Iglesias J.E., Augustinack J.C., Nguyen K. et al. A computational atlas of the hippocampal formation using ex vivo, ultra-high resolution MRI: Application to adaptive segmentation of in vivo MRI. Neuroimage. 2015; 115: 117–137. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.04.042
28.The jamovi project. jamovi. Version 2.5—. Available from: https://www.jamovi.org
29.Microsoft Corporation. Microsoft Excel. Version 16.88. —. Available from: https://www.microsoft.com
30.Herting M.M., Johnson C., Mills K.L. et al. Development of subcortical volumes across adolescence in males and females: A multisample study of longitudinal changes. Neuroimage. 2018; 172: 194–205. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.01.020
31.Tamnes C.K., Herting M.M., Goddings A.L. et al. Development of the Cerebral Cortex across Adolescence: A Multisample Study of Inter-Related Longitudinal Changes in Cortical Volume, Surface Area, and Thickness. J. Neurosci. 2017; 37 (12): 3402–3412. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3302-16.2017
32.Ананьева Н.И., Андреев Е.В., Саломатина Т.А. и др. МР-морфометрия субполей и субрегионов гиппокампа в норме и при ряде психических заболеваний. Лучевая диагностика и терапия. 2019; 2: 50–58. https://doi.org/10.22328/2079-5343-2019-10-2-50-58
33.Anand K.S., Dhikav V. Hippocampus in health and disease: An overview. Ann. Indian Acad. Neurol. 2012; 15 (4): 239–246. https://doi.org/10.4103/0972-2327.104323
34.Brain Development Cooperative Group. Total and regional brain volumes in a population-based normative sample from 4 to 18 years: the NIH MRI Study of Normal Brain Development. Cereb. Cortex. 2012; 22 (1): 1–12. https://doi.org/10.1093/cercor/bhr018
35.Потемкина Е.Г., Саломатина Т.А., Андреев Е.В. и др. Применение МР-морфометрии в эпилептологии: достижения и перспективы. Вопросы нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко. 2023; 87 (3): 113–119. https://doi.org/10.17116/neiro202387031113
36.Dong H.M., Castellanos F.X., Yang N. et al. Charting brain growth in tandem with brain templates at school age. Sci. Bull. (Beijing). 2020; 65 (22): 1924–1934. https://doi.org/10.1016/j.scib.2020.07.027

Features of voxel-based morphometry in children: focusing on the temporal lobes

Introduction. Advances in neuroimaging and quantitative image analysis have enhanced our understanding of cerebral anatomy. Voxel-based morphometry (VBM) enables precise evaluation of structural brain changes. Early childhood is a critical period of rapid brain maturation. Research focusing on structural changes of the temporal lobes in children during normal ontogeny remains limited. Investigating these structural changes could improve diagnostics for neurological disorders such as epilepsy and neurodegenerative conditions. Investigating these structural changes in children may deepen our understanding of normal nervous system development and improve diagnostics for neurological disorders such as epilepsy and neurodegenerative diseases.Aim. To perform morphometric analysis of temporal lobes structures in neurologically healthy children and analyze age- and gender-related variations.Methods. VBM was performed using FreeSurfer software, determining morphometric parameters volume (mm3), area (mm2), and thickness (mm) for each structure of the temporal lobes. The study included 49 MRI data from children aged between 6 months and 18 years. All participants were divided into two age groups: from 0 to 7 years (17 individuals) and from 7 to 18 years (32 individuals).Results. Age-related differences in the volume, surface area, and thickness were observed across temporal lobes regions in children. While no statistically significant gender differences in the morphometric parameters of these structures were observed, boys exhibited a tendency for greater relative sizes (normalized to intracranial volume) compared to girls. These results indicate a complex and dynamic developmental pattern of the temporal lobes, with evidence of both symmetric and asymmetric changes.Conclusion. MRI morphometry is shown to be an effective method for assessing temporal lobes development in neurologically healthy children in this study. The morphometric data presented here can serve as reference points for identifying deviations from normal development in children with neurodegenerative disorders.

Keywords:
магнитно-резонансная томография, магнитно-резонансная морфометрия, височная доля, дети, старение, рост и развитие, головной мозг, magnetic resonance imaging, voxel-based morphometry, temporal lobe, children, aging, growth and development, brain