Email this article Interrelation of cognitive functions and neural networks with blood flow velocity through the internal jugular vein in patients with chronic cerebral ischemia
- Authors: Fokin V.F.1, Medvedev R.B.1, Ponomareva N.V.1, Konovalov R.N.1, Lagoda O.V.1, Krotenkova M.V.1, Tanashyan M.M.1
-
Affiliations:
- Research Center of Neurology
- Issue: Vol 40, No 4 (2021)
- Pages: 107-112
- Section: Современные технологии в неврологии
- URL: https://journals.eco-vector.com/RMMArep/article/view/83637
- DOI: https://doi.org/10.17816/rmmar83637
- ID: 83637
Cite item
Full Text
Abstract
Understanding age-related and functional changes in cerebral venous circulation is critical for the development of new preventive, diagnostic and therapeutic approaches to maintaining brain health in the elderly. Chronic cerebral ischemia is one of the widespread socially significant vascular diseases caused by a decrease in the level of blood circulation. To assess the role of venous outflow through the internal jugular veins in cognitive decline and neural networks in patients with chronic cerebral ischemia, 30 men and 40 women (average age 66.5 years), cognitive functions and organization of neural networks were studied at high and low levels of cerebral venous blood flow through the internal jugular veins. To assess the venous outflow, the systolic blood flow rate was measured by the internal jugular veins. A higher rate of venous outflow through internal jugular veins is associated with a more successful performance of the Luria test for verbal memory. A higher or lower blood flow rate affects the formation of neural networks of the brain. At a higher blood flow rate, the predominant areas of the resting neural networks (the passive mode network of the brain and the salient network) are localized in the frontal regions, at a low blood flow rate, the predominant neural network (frontal-parietal) is located in the left hemisphere. The state of faster and slower venous outflow forms neural networks using different neural formations that affect verbal memory. Reorganization of neural networks in this case, apparently, is the central mechanism responsible for cognitive decline in chronic cerebral ischemia (2 figs, 1 table, bibliography: 10 refs)
Full Text
Введение
В настоящее время растет понимание роли гемодинамики, влияющей на развитие когнитивных нарушений и деменцию в пожилом возрасте. Исследование влияния венозного кровообращения головы на когнитивные функции занимает относительно скромное место по сравнению с аналогичным изучением артериального крово снабжения. Этому есть несколько причин, которые проанализированы в ряде работ [1]. Тем не менее венозная циркуляция головного мозга с низким давлением, низкой скоростью и большим объемом крови также играет важную роль в поддержании гомеостаза в центральной нервной системе. Изучение венозного кровообращения по внутренним яремным венам (ВЯВ) возможно в большей мере, чем изучение артериального кровотока, позволяет интегрально оценить общую интенсивность церебрального кровообращения [2]. Это особенно полезно при оценке распределенных когнитивных функций, например связанных с памятью. Существенным является вопрос, каким образом при недостатке кровообращения наблюдается снижение когнитивных функций. Это может быть один и тот же центральный механизм, но работающий с разной степенью интенсивности, или это разные механизмы, связанные с разной констелляцией нервных центров. Известно, что потребность в кислороде в коре и подкорке различна, например когда когнитивное снижение связано с перестройкой нейросетей на более устойчивые к недостатку кислорода констелляции, однако качество выполнения когнитивных функций при этом может снижаться [3].
В целом, понимание возрастных и функциональных изменений венозного кровообращения головного мозга имеет решающее значение для разработки новых профилактических, диагностических и терапевтических подходов к сохранению здоровья мозга у пожилых людей [2]. Хроническая ишемия мозга (ХИМ) относится к числу широко распространенных социально значимых сосудистых заболеваний, обусловленных снижением кровообращения [4].
Изучение центральных механизмов регуляции когнитивных функций в последнее время все чаще осуществляется с помощью анализа нейросетей, выделяемых с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Критерием для объединения различных нейронных образований в нейросеть является принцип синхронизации blood oxygen level dependent (BOLD)-сигналов. фМРТ выделяет структуры, синхронизирующие свою активность при определенном функциональном состоянии. В состоянии покоя выделено большое количество нейросетей, играющих существенную роль в когнитивном процессе, наиболее известные: сеть пассивного режима работы мозга, салиентная и фронто-темпоральная сети.
Цель работы: выделение нейросетей покоя, связанных с разным уровнем венозного кровотока по ВЯВ и сопряженных с когнитивными функциями у больных ХИМ.
Методика
В обследовании участвовали 30 мужчин и 40 женщины с ХИМ в возрасте от 51 до 85 лет, средний возраст 66,5 ± 1,9 года. Пациенты отличались друг от друга в основном по количественным характеристикам нарушения памяти, работоспособности, раздражительности, проявлений стволовой симптоматики и т. д. Основные этиологические причины ХИМ: атеросклероз, артериальная гипертензия (включая гипертоническую болезнь), венозная недостаточность, диабетическая ангиопатия, а также васкулиты различной этиологии, заболевания крови и т. д. Критерии включения пациентов в исследование: соответствие I и II стадии дисциркуляторной энцефалопатии (стадии начальных проявлений и субкомпенсации); праворукость; оценка по шкале МоСа 26 и более баллов (при оценке менее 26 баллов для дальнейшей работы отбор пациентов, не нуждающихся в постоянной опеке со стороны окружающих в повседневной жизни) [5]. Критерии исключения: деменция (1 балл и более по клинически-рейтинговой шкале деменции (Clinical Dementia Rating Scale)); наличие в анамнезе острых нарушений мозгового кровообращения; черепно-мозговые травмы; тяжелая кардиальная, метаболическая (сахарный диабет 2-го типа) патология; почечная недостаточность; некомпенсированные нарушения функций щитовидной железы [6]. Современные представления о ХИМ изложены в ряде работ [7]. Все пациенты были правшами, методика определения латерализации описана ранее [8].
Для психометрического обследования проводили тест на вербальную память Лурии, адаптированный для больных с данным видом сосудистой патологии. Оценивали суммарное количество слов, которые запоминали пациенты при пяти повторениях последовательности из 10 слов [9].
Всем обследуемым проводилась фМРТ покоя головного мозга в последовательности Т2* для получения BOLD — сигнала на магнитно-резонансном томографе Siemens Magnetom Verio с величиной магнитной индукции 3,0 Тесла. Исследуемым предлагалась инструкция: максимально расслабиться, лежать спокойно с закрытыми глазами (для исключения стимулирования зрительного анализатора) и не думать ни о чем конкретном. Препроцессинг данных МРТ проводился в программе SPM12 в среде MATLAB. Для изучения коннективности использовалось приложение CONN-18b, находящееся в toolbox программы SPM-12.
С помощью фМРТ покоя исследовалась коннективность нейросетей мозга у пациентов в состоянии спокойного бодрствования. Проводилось сравнение коннективности в двух группах пациентов, отличающихся по характеристикам медленной электрической активности (биполярной разности уровня постоянного потенциала головного мозга в лобном и затылочном отведениях). Коннективность, существующая между двумя образованиями мозга, численно равна коэффициенту регрессии BOLD-сигналов в них. Вычислялась разность коннективностей в группах c хорошим и низким уровнями венозного оттока по стандартизированому коэффициенту регрессии с поправкой на множественность сравнений (false discovery rate (FDR)) [10].
Рис. 1. Взаимосвязь скоростей церебрального венозного оттока, артериального кровотока (a) и вербальной памятью (b) у больных ХИМ, где r — коэффициент корреляции; N — количество испытуемых; p — уровень значимости; F — коэффициент Фишера
Рис. 2. Статистически значимо преобладающие коннективности в группе с нормальным венозным оттоком по сравнению с группой с низкой скоростью венозного оттока (a) и в группе с низким венозным оттоком по сравнению с группой с нормальным венозным кровообращением (b). Остальные объяснения в тексте; a (1 — Default Mode medial prefrontal cortex (Default Mode MPFC, 2 — Frontal Medial Cortex (MedFC), 3 — Paracingulate Gyrus (PaCiG), 4 — Salience Network anterior cingulate cortex (Salience ACC), 5 — Cingulate Gyrus anterior (AC)); b (1 — Fronto-Parietal NetWork, lateral prefrontal cortex (Fronto- Parietal LPFC, 2 — Insular Cortex (IC), 3 — Heschl’s Gyrus (HG), 4 — Parietal Operculum (PO), 5 — Salience NetWork, supramarginal gyrus (Salience SMG), 6 — Temporooccipital part Middle Temporal Gyrus (toMTG))
Дуплексное сканирование. Оценивалась линейная и объемная скорость систолического и диастолического кровотока в средних мозговых и плечевых, правой и левой внутренних сонных артериях (ВСА), а также в ВЯВ. Цветовое дуплексное сканирование проводили на приборе Toshiba Viamo. Исследование характера, величины систолической линейной и объемной скорости кровотока и индекса периферического сопротивления в артериях проводилось по общепринятой методике с помощью линейного датчика с частотой 5,0–12,0 МГц. Также оценивалась систолическая и диастолическая скорости кровотока по ВЯВ.
Результаты
Венозный отток по ВЯВ синхронизирован с артериальным кровотоком по магистральным артериям головы. На рис. 1, a показана статистически значимая корреляция двух основных сосудистых систем артериального и венозного кровотока: ВСА и ВЯВ. На рис. 1, b показано, что лучший венозный отток связан с более успешным выполнением когнитивных функций, в частности с лучшей вербальной памятью, по сравнению с соответственно более низкой скоростью венозного оттока.
Средняя систолическая скорость кровотока по правой и левой ВЯВ в группе с низкой скоростью венозного оттока составляла 21,2 ± 1,1 см/с, а при высокой — почти в два раз больше (41,5 ± 2,4 см/с). При этом количество воспроизведенных слов в тесте Лурия составило 30,1 ± 1,0 слов при низкой скорости кровотока, а во второй группе с более высокой скоростью кровотока — 35 ± 1,3 слов. Теперь рассмотрим организацию нейросетей, преобладающих в группах с хорошей и плохой вербальной памятью. В группе пациентов с хорошей памятью преобладали коннективности, локализованные в лобной области, включая области сетей пассивного режима работы мозга и салиентную сеть. У испытуемых с плохим запоминанием основные коннективности сосредоточены в левом полушарии и связаны с лобно-теменной сетью (рис. 2).
Статистические характеристики коннективностей, представленных на рис. 2, a и b, приведены в таблице. Все выделенные коннективности статистически значимы с учетом FDR.
Таким образом, состояние более быстрого и более медленного венозного оттока формирует нейронные сети, использующие разные нейронные образования, которые оказывают влияние на вербальную память. Реорганизация нейронных сетей в этом случае, по-видимому, является тем центральным механизмом, который ответствен за когнитивное снижение при ХИМ.
Таблица. Статистические характеристики коннективностей, преобладающих при нормальном и сниженном венозном оттоке | |||
Преобладающие коннективности | Значения Т (26) | р (некорр.) | р (FDR) |
Коннективности к рис. 2, a | |||
MedFC (2) — Salience.ACC (4) | 4,03 | 0,0002 | 0,0309 |
MedFC (2) — PaCiG l (3) | 3,74 | 0,0005 | 0,0309 |
MedFC (2) — Default Mode MPFC (1) | 3,66 | 0,0006 | 0,0309 |
MedFC (2) — AC (5) | 3,36 | 0,0012 | 0,0497 |
Коннективности к рис. 2, b | |||
FrontoParietal.LPFC (1) — PO l (4) | –5,27 | 0,0000 | 0,0140 |
FrontoParietal.LPFC (1) — toMTG r (6) | –4,12 | 0,0002 | 0,0317 |
FrontoParietal.LPFC (1) — Salience.SMG (5) | –3,65 | 0,0006 | 0,0318 |
FrontoParietal.LPFC (1) — HG l (3) | –3,53 | 0,0008 | 0,0422 |
FrontoParietal.LPFC (1) — IC l (2) | –3,33 | 0,0013 | 0,4361 |
Примечание. Т — критерий Стьюдента; р (некорр.) — уровень значимости без поправки на FDR; р (FDR) — уровень значимости с поправкой на FDR. Остальные сокращения представлены в подрисуночных подписях к рис. 2 | |||
Выводы
- Средняя скорость венозного оттока по ВЯВ статистически значимо коррелирует со скоростью артериального кровоснабжения по внутренним сонным артериям.
- Более высокая скорость венозного оттока по ВЯВ сопряжена с более успешным выполнением теста Лурия на вербальную память.
- Высокая и низкая скорость кровотока влияет на формирование различных нейросетей мозга. При более высокой скорости кровотока преобладающие нейронные сети покоя (сеть пассивного режима работы мозга и салиентная сеть) локализованы в лобных отделах, при низкой скорости кровотока преобладающая нейросеть (лобно-теменная) локализована в левом полушарии.
Дополнительная информация
Источник финансирования. Финансирование данной работы не проводилось.
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Этическая экспертиза. Проведение исследований одобрено локальным этическим комитетом ФГБНУ «Научного центра неврологии».
Вклад авторов. Все авторы внесли существенный вклад в проведение исследований и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией.
About the authors
Vitaly F. Fokin
Research Center of Neurology
Email: fvf@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2915-9384
SPIN-code: 1208-3796
D.Sc. (Biology), Professor
Russian Federation, MoscowRoman B. Medvedev
Research Center of Neurology
Email: medvedev-roman@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3887-0418
Scopus Author ID: 54994882700
ResearcherId: B-5185-2012
Ph.D. (Medicine)
MoscowNatalia V. Ponomareva
Research Center of Neurology
Email: ponomare@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9771-0775
SPIN-code: 1307-3591
D.Sc. (Medicine)
Russian Federation, MoscowRodion N. Konovalov
Research Center of Neurology
Email: krn_74@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5539-245X
Scopus Author ID: 23497502900
ResearcherId: B-6834-2012
Ph.D. (Medicine)
Russian Federation, MoscowOlga V. Lagoda
Research Center of Neurology
Email: olga.lagoda@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7562-4991
Scopus Author ID: 6507370001
ResearcherId: C-5395-2012
Ph.D. (Medicine)
Russian Federation, MoscowMarina V. Krotenkova
Research Center of Neurology
Email: krotenkova_mrt@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3820-4554
Scopus Author ID: 23497494200
ResearcherId: B-5783-2012
D.Sc. (Medicine)
Russian Federation, MoscowMarine M. Tanashyan
Research Center of Neurology
Author for correspondence.
Email: m_tanashyan2004@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5883-8119
Scopus Author ID: 6506228066
ResearcherId: F-8483-2014
Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, M.D., D.Sc. (Medicine), Professor
Russian Federation, MoscowReferences
- Manvelov LS, Kadykov AV. Venous insufficiency of cerebral circulation. Nervous Diseases. 2007;(2):18–21. (In Russ.)
- Fulop GA, Tarantini S, Yabluchanskiy A, et al. Role of age-related alterations of the cerebral venous circulation in the pathogenesis of vascular cognitive impairment. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2019;316(5):H1124–H1140. doi: 10.1152/ajpheart.00776.2018
- Schiffner R, Bischoff SJ, Lehmann T, et al. Underlying mechanism of subcortical brain protection during hypoxia and reoxygenation in a sheep model – Influence of α1-adrenergic signalling. PLoS One. 2018;13(5): e0196363. doi: 10.1371/journal.pone.0196363
- Suslina ZA, Illarioshkin SN, Piradov MA. Neurology and neuroscience – development prognosis. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2007;1(1):5–9. (In Russ.)
- Tanashyan MM, Maksimova MYu, Domashenko MA. Dyscirculatory encephalopathy. Putevoditel’ vrachebnykh naznacheniу. Terapevticheskiу spravochnik. 2015;2:1–25. (In Russ.)
- Morris JC. Clinical dementia rating: a reliable and valid diagnostic and staging measure for dementia of the Alzheimer type. Int Psychogeriatr. 1997;9(Suppl 1):173–176; discussion 177–178. doi: 10.1017/s1041610297004870
- Batysheva TT, Artemova IYu, Vdovichenko TV, et al. Chronic cerebral ischemia: mechanisms of development and modern complex treatment. Spravochnik poliklinicheskogo vracha. 2004;3(4):51–56. (In Russ.)
- Fokin VF, Ponomareva NV. Cerebral asymmetry research technology. In: Piradov MA, Illarioshkin SN, Tanashyan MM, eds. Neurology of the XXI century. Diagnostic treatment and research technologies. A Guide for Physicians Modern Research Technologies in Neurology. Vol. 3. Moscow: ATMO Publisher; 2015: 350–375. (In Russ.)
- Luriya AR. General Psychology Lectures. Saint Petersburg: Piter Publisher; 2006. 320 p. (In Russ.)
- Whitfield-Gabrieli S, Nieto-Castanon A. Conn: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2012;2(3):125–141. DOI: 10.1089/ brain.2012.0073
Supplementary files
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).