Preview

Медицинская визуализация

Расширенный поиск

Неинвазивное измерение метаболизма кислорода, часть 2: новые методики в ПЭТ и МРТ

https://doi.org/10.24835/1607-0763-1376

Аннотация

Метаболизм кислорода является ключевым фактором жизни живого организма. Статья является второй частью обзора методов измерения метаболизма кислорода.

Цель исследования: Дать представление о новых методиках измерения перфузии, основанных на МРТ и КТ, сравнить их точность с «золотым стандартом» - измерениями на основе ПЭТ с H215O, а также описать их роль в клинической практике.

Материалы и методы. Проанализировано более 200 работ из базы научных публикаций Pubmed по ключевым словам «perfusion, MRI, CT, ASL, oxygen metabolism», также изучались релевантные ссылки в данных публикациях, не содержащие указанных ключевых слов, либо содержащие их в иной формулировке.

Результаты. В рамках данного обзора была отобраны 42 публикации, описывающие КТ- и МР- перфузию с использованием контрастирующих препаратов и МР ASL перфузию. Приведены примеры использования описанных методик в фундаментальных исследованиях и прикладной медицине.

Заключение. Результаты, полученные с помощью новых неинвазивных методик молекулярной визуализации в большинстве случаев сопоставимы с данными ПЭТ с H215O, что позволяет шире применять МРТ и КТ исследования метаболизма кислорода в клинической практике.

Об авторах

А. А. Постнов
ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России; 125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д.16, Российская Федерация Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”; 115409 Москва, Каширское ш., 31, Российская Федерация 115230 Москва, Варшавское шоссе, д. 46, Российская Федерация Физический институт им. П.Н. Лебедева РАН; 119991 Москва, Ленинский пр-т, д. 53, Российская Федерация
Россия

Постнов Андрей Александрович – канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник отделения рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России; доцент Национального исследовательского ядерного университета “МИФИ”; научный сотрудник Физического института им. П.Н. Лебедева РАН, Москва.



Д. Б. Калаева
ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России; 125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д.16, Российская Федерация Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”; 115409 Москва, Каширское ш., 31, Российская Федерация
Россия

Калаева Диана Борисовна – медицинский физик отделения рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России; аспирант Национального исследовательского ядерного университета “МИФИ”, Москва



А. Б. Балахонов
ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России; 125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д.16, Российская Федерация
Россия

Балахонов Антон Борисович – ведущий инженер отделения рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России, Москва



И. Н. Пронин
ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России; 125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д.16, Российская Федерация

Пронин Игорь Николаевич – академик РАН, доктор мед. наук, профессор, заведующий отделением рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава России, Москва



Список литературы

1. Van Der Veldt A.A.M., Hendrikse N.H., Harms H.J. et al. Quantitative parametric perfusion images using 15O-labeled water and a clinical PET/CT scanner: Test-retest variability in lung cancer. J. Nucl. Med. 2010; 51 (11): 1684–1690. https://doi.org/10.2967/jnumed.110.079137

2. Rosen B.R., Belliveau J.W., Vevea J.M., Brady T.J. Perfusion imaging with NMR contrast agents. Magn. Reson. Med. 1990; 14 (2): 249–265. https://doi.org/10.1002/mrm.1910140211

3. Copen W.A., Lev M.H., Rapalino O. Brain Perfusion: Computed Tomography and Magnetic Resonance Techniques. Vol 135. 1st ed. Elsevier B.V.; 2016. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53485-9.00006-4

4. Wannamaker R., Buck B., Butcher K. Multimodal CT in Acute Stroke. Curr. Neurol. Neurosci Rep. 2019; 19 (9): 63. https://doi.org/10.1007/s11910-019-0978-z

5. Vilela P., Rowley H.A. Brain ischemia: CT and MRI techniques in acute ischemic stroke. Eur. J. Radiol. 2017; 96 (May): 162–172. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2017.08.014

6. Batalov A.I., Zakharova N.E., Pronin I.N. et al. 3D pCASL-perfusion in preoperative assessment of brain gliomas in large cohort of patients. Sci Rep. 2022; 12 (1): 2121. https://doi.org/10.1038/s41598-022-05992-4

7. Batalov A.I., Zakharova N.E., Chekhonin I. V. et al. Arterial Spin Labeling Perfusion in Determining the IDН1 Status and Ki-67 Index in Brain Gliomas. Diagnostics. 2022; 12 (6): 1–12. https://doi.org/10.3390/diagnostics12061444

8. Shults E.I., Pronin I.N., Batalov A.I., et al. CT-perfusion in assessment of the malignant gliomas hemodynamics. Med Vis. 2020; 24 (2): 105–118. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2020-2-105-118 (In Russian)

9. Ibaraki M., Ohmura T., Matsubara K., Kinoshita T. Reliability of CT perfusion-derived CBF in relation to hemodynamic compromise in patients with cerebrovascular steno-occlusive disease: A comparative study with 15O PET. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2015; 35 (8): 1280–1288. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2015.39

10. Lassen N., Indvar D. Brain regions involved in voluntary movements as revealed by radioisotopic mapping of CBF or CMR-glucose changes. Rev Neurol (Paris). 1990; 146 (10): 620–625.

11. Gur D., Good W.F., Wolfson S.K. et al. In vivo mapping of local cerebral blood flow by xenon-enhanced computed tomography. Science (80- ). 1982; 215 (4537): 1267–1268. https://doi.org/10.1126/science.7058347

12. Yonas H., Darby J.M., Marks E.C. et al. CBF measured by Xe-CT: Approach to analysis and normal values. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 1991; 11 (5): 716–725. https://doi.org/10.1038/jcbfm.1991.128

13. Kety S.S., Schmidt C.F. the Nitrous Oxide Method for the Quantitative Determination of Cerebral Blood Flow in Man: Theory, Procedure and Normal Values. J. Clin. Invest. 1948; 27 (4): 476–483. https://doi.org/10.1172/JCI101994

14. Mullins M.E. Stroke Imaging with Xenon-CT. Semin. Ultrasound, CT MRI. 2006; 27 (3): 219–220. https://doi.org/10.1053/j.sult.2006.02.006

15. Yonas H., Pindzola R.R., Johnson D.W. Xenon / Computed Tomography Cerebral Blood Flow and its use in Clinical Management. Neurosurg. Clin. N. Am. 1996; 7 (4): 605–616. https://doi.org/10.1016/S1042-3680(18)30349-8

16. Svedung Wettervik T., Engquist H., Hånell A. et al. Cerebral Blood Flow and Oxygen Delivery in Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage: Relation to Neurointensive Care Targets. Neurocrit. Care. 2022; 37 (1): 281–292. https://doi.org/10.1007/s12028-022-01496-1

17. Williams D.S., Detre J.A., Leigh J.S., Koretsky A.P. Magnetic resonance imaging of perfusion using spin inversion of arterial water. Proc. Natl. Acad. Sci U S A. 1992; 89 (1): 212–216. https://doi.org/10.1073/pnas.89.1.212

18. Fan A.P., Jahanian H., Holdsworth S.J., Zaharchuk G. Comparison of cerebral blood flow measurement with [15 O]-water positron emission tomography and arterial spin labeling magnetic resonance imaging: A systematic review. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2015; 36 (5): 842–861. https://doi.org/10.1177/0271678X16636393

19. De Vis J.B., Hendrikse J., Groenendaal F. et al. Impact of neonate haematocrit variability on the longitudinal relaxation time of blood: Implications for arterial spin labelling MRI. NeuroImage Clin. 2014; 4: 517–525. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2014.03.006

20. Steen R.G., Gronemeyer S.A., Kingsley P.B., Reddick W.E., Langston J.S., Taylor J.S. Precise and accurate measurement of proton T1 in human brain in vivo: Validation and preliminary clinical application. J. Magn. Reson. Imaging. 1994; 4 (5): 681–691. https://doi.org/10.1002/jmri.1880040511

21. Heijtel D.F.R., Mutsaerts H.J.M.M., Bakker E. et al. Accuracy and precision of pseudo-continuous arterial spin labeling perfusion during baseline and hypercapnia: A head-to-head comparison with 15O H2O positron emission tomography. Neuroimage. 2014; 92: 182–192. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2014.02.011

22. Puig O., Vestergaard M.B., Lindberg U. et al. Phase contrast mapping MRI measurements of global cerebral blood flow across different perfusion states – A direct comparison with 15O-H2O positron emission tomography using a hybrid PET/MR system. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2019; 39 (12): 2368–2378. https://doi.org/10.1177/0271678X18798762

23. Puig O., Henriksen O.M., Vestergaard M.B. et al. Comparison of simultaneous arterial spin labeling MRI and 15O-H2O PET measurements of regional cerebral blood flow in rest and altered perfusion states. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2020; 40 (8): 1621–1633. https://doi.org/10.1177/0271678X19874643

24. Zhang K., Herzog H., Mauler J. et al. Comparison of cerebral blood flow acquired by simultaneous [ 15O]water positron emission tomography and arterial spin labeling magnetic resonance imaging. J. Cereb Blood. Flow. Metab. 2014; 34 (8): 1373–1380. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2014.92

25. van Golen L.W., Kuijer J.P.A., Huisman M.C. et al. Quantification of Cerebral Blood Flow in Healthy Volunteers and Type 1 Diabetic Patients: Comparison of MRI Arterial Spin Labeling and [ 15 O ] H 2 O Positron Emission Tomography ( PET ). J. Magn. Reson. Imaging. 2014; 40: 1300–1309. https://doi.org/10.1002/jmri.24484

26. Puig O., Henriksen O.M., Andersen F.L. et al. Deep-learning-based attenuation correction in dynamic [15O]H2O studies using PET/MRI in healthy volunteers. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2021; 41 (12): 3314–3323. https://doi.org/10.1177/0271678X211029178

27. Fan A.P., Khalighi M.M., Guo J. et al. Identifying hypoperfusion in moyamoya disease with arterial spin labeling and an [15O]-Water positron emission tomography/magnetic resonance imaging normative database. Stroke. 2019; 50 (2): 373–380. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.118.023426

28. Zhao M.Y., Fan A.P., Chen D.Y.T., et al. Using arterial spin labeling to measure cerebrovascular reactivity in Moyamoya disease: Insights from simultaneous PET/MRI. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2022; 42 (8): 1493–1506. https://doi.org/10.1177/0271678X221083471

29. Itagaki H., Kokubo Y., Kawanami K. et al. Arterial spin labeling magnetic resonance imaging at short post-labeling delay reflects cerebral perfusion pressure verified by oxygen-15-positron emission tomography in cerebrovascular steno-occlusive disease. Acta Radiol. 2021; 62 (2): 225–233. https://doi.org/10.1177/0284185120917111

30. Besheli L.D., Ahmed A., Hamam O. et al. Arterial Spin Labeling technique and clinical applications of the intracranial compartment in stroke and stroke mimics – A case-based review. Neuroradiology. 2022; 35 (4): 437–453. https://doi.org/10.1177/19714009221098806

31. Soldozy S., Galindo J., Snyder H. et al. Clinical utility of arterial spin labeling imaging in disorders of the nervous system. Neurosurg. Focus. 2019; 47 (6): E5. https://doi.org/10.3171/2019.9.FOCUS19567

32. Dolui S., Fan A.P., Zhao M.Y. et al. Reliability of arterial spin labeling derived cerebral blood flow in periventricular white matter. Neuroimage: Reports. 2021; 1 (4): 100063. https://doi.org/10.1016/j.ynirp.2021.100063

33. Ssali T., Anazodo U.C., Thiessen J.D. et al. A noninvasive method for quantifying cerebral blood flow by hybrid PET/MRI. J. Nucl. Med. 2018; 59 (8): 1329–1334. https://doi.org/10.2967/jnumed.117.203414

34. Narciso L., Ssali T., Iida H., St Lawrence K. A non-invasive reference-based method for imaging the cerebral metabolic rate of oxygen by PET/MR: Theory and error analysis. Phys. Med. Biol. 2021; 66 (6). https://doi.org/10.1088/1361-6560/abe737

35. Siripongsatian D., Kunawudhi A., Promteangtrong C. et al. Alterations in 18F-FDG PET/MRI and 15O-Water PET Brain Findings in Patients with Neurological Symptoms after COVID-19 Vaccination: A Pilot Study. Clin. Nucl. Med. 2022; 47 (3): E230–E239. https://doi.org/10.1097/RLU.0000000000004041

36. Khalighi M.M., Deller T.W., Fan A.P., et al. Image-derived input function estimation on a TOF-enabled PET/MR for cerebral blood flow mapping. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2018; 38 (1): 126–135. https://doi.org/10.1177/0271678X17691784

37. Zhang B.L., Liu J., Lei Y. et al. An Epigenetic Mechanism of High Gdnf Transcription in Glioma Cells Revealed by Specific Sequence Methylation. Mol Neurobiol. 2015; 53 (7): 4352–4362. https://doi.org/10.1007/s12035-015-9365-1

38. Lan X., Younis M.H., Li K., Cai W. First clinical experience of 106 cm , long axial field-of-view ( LAFOV ) PET / CT: an elegant balance between standard axial (23 cm ) and total-body (194 cm ) systems. Eur. J. Nucl. Med. Mol. Imaging. 2021; 48: 3755–3759. https://doi.org/10.1007/s00259-021-05505-x

39. Gupta A., Chazen J.L., Hartman M. et al. Cerebrovascular Reserve and Stroke Risk in Patients With Carotid Stenosis or Occlusion A Systematic Review and Meta-Analysis. Stroke. 2012; 43: 2884–2891. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.112.663716

40. Ishii K., Kitagaki H., Kono M., Mon E. Decreased Medial Temporal Oxygen Metabolism in Alzheimer ’ s Disease Shown by PET. J. Nucl. Med. 1996; 37: 1159–1165.

41. Cho J., Lee J., An H. et al. Cerebral oxygen extraction fraction (OEF): Comparison of challenge-free gradient echo QSM+qBOLD (QQ) with 15O PET in healthy adults. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 2021; 41 (7): 1658–1668. https://doi.org/10.1177/0271678X20973951

42. Jiang D., Deng S., Franklin C.G. et al. Validation of T2-based oxygen extraction fraction measurement with 15O positron emission tomography. Magn. Reson. Med. 2021; 85 (1): 290–297. https://doi.org/10.1002/mrm.28410

43. Ogawa S., Lee T.M., Kay A.R., Tank D.W. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. Proc. Natl. Acad. Sci. 1990; 87: 9868–9872. https://doi.org/10.1073/pnas.87.24.9868

44. He X., Zhu M., Yablonskiy D.A. Validation of Oxygen Extraction Fraction Measurement by qBOLD Technique. Magn. Reson. Med. 2008; 60: 882–888. https://doi.org/10.1002/mrm.21719

45. Lu H., Xu F., Grgac K. et al. Calibration and Validation of TRUST MRI for the Estimation of Cerebral Blood Oxygenation. Magn Reson Med. 2012; 67: 42–49. https://doi.org/10.1002/mrm.22970

46. Wehrli F.W., Rodgers Z., Jain V. et al. Time-Resolved MRI Oximetry for Quantifying CMRO 2 and Vascular Reactivity. Acad Radiol. 2014; 21 (2): 207–214. https://doi.org/10.1016/j.acra.2013.11.001

47. Jain V., Langham M.C., Wehrli F.W. MRI estimation of global brain oxygen consumption rate. J Cereb Blood Flow Metab. 2010; 30 (9): 1598–1607. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2010.49

48. Li W., Xu F., Zhu D., Zijl P.C.M. Van. T2 -oximetry – based cerebral venous oxygenation mapping using Fourier-transform – based velocity-selective pulse trains. Magn Reson Med. 2022; 88 (3): 1292–1302. https://doi.org/10.1002/mrm.29300

49. Ponto L.L.B., Moser D.J., Menda Y. et al. Early Phase PIB-PET as a Surrogate for Global and Regional Cerebral Blood Flow Measures. J. Neuroimaging. 2019; 29 (1): 85–96. https://doi.org/10.1111/jon.12582


Рецензия

Для цитирования:


Постнов А.А., Калаева Д.Б., Балахонов А.Б., Пронин И.Н. Неинвазивное измерение метаболизма кислорода, часть 2: новые методики в ПЭТ и МРТ. Медицинская визуализация. 2024;28(2):145-152. https://doi.org/10.24835/1607-0763-1376

For citation:


Postnov A.A., Kalaeva D.B., Balakhonov A.B., Pronin I.N. Non-Invasive Measurement of Oxygen Metabolism. Part 2: New Techniques in PET and MRI. Medical Visualization. 2024;28(2):145-152. (In Russ.) https://doi.org/10.24835/1607-0763-1376

Просмотров: 400


ISSN 1607-0763 (Print)
ISSN 2408-9516 (Online)