Preview

Медицинская визуализация

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Функциональная МРТ покоя головного мозга в предоперационном планировании. Обзор литературы

https://doi.org/10.24835/1607-0763-2018-5-6-13

Полный текст:

Аннотация

В настоящее время функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) позволяет планировать оперативное вмешательство с учетом топографии функционально значимых зон коры головного мозга и опухоли. Этот метод может дополнить стратегию хирургического лечения значимой клинической информацией. Как правило, для предоперационного планирования используется стимулзависимая фМРТ с двигательными и речевыми парадигмами. Результат исследования во многом зависит от способности пациента
выполнять задания парадигм, которые нарушаются при опухолях головного мозга. В попытке преодоления этой
про блемы используется метод фМРТ в состоянии покоя (рс-фМРТ, resting-state fMRI) с картированием функционально значимых зон. рс-фМРТ основана на измерении спонтанных колебаний BOLD сигнала (blood oxygen level-dependent), отражающего функциональное строение мозга. В отличие от стимулзависимой фМРТ рс-фМРТ предоставляет более полную информацию о функциональной архитектуре мозга и применяется в условиях, когда результаты стимулзависимой фМРТ могут быть ложноположительными или при отсутствии возможности ее выполнения. В совокупности оба ме тода существенно расширяют эффективность и специфичность предоперационного планирования.

Об авторах

А. С. Смирнов
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия

врач отделения рентгеновских и радиоизотопных методов

+7-926-905-55-61

125047 Москва, ул. 4-я Тверская-Ямская, д. 16. Отделение рентгеновских и изотопных методов диагностики



М. Г. Шараев
Сколковский институт науки и технологий, Москва
Россия
канд. физ.-мат. наук, научный сотрудник


Т. В. Мельникова-Пицхелаури
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия

канд. биол. наук, ведущий инженер отделения рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики



В. Ю. Жуков
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия
канд. мед. наук, врач VII нейрохирургического отделения


А. Е. Быканов
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия
канд. мед. наук, младший научный сотрудник 7 нейрохирургического отделения


Е. В. Шарова
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН
Россия
доктор биол. наук, заведующая лабораторией общей и клинической нейрофизиологии


Э. Л. Погосбекян
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия
мед. физик отделения рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики


А. М. Туркин
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия

канд. мед. наук, старший научный сотрудник отделения рентгеновских и радиоизотопных методов
диагностики



Л. М. Фадеева
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия
ведущий инженер отделения рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики


Д. И. Пицхелаури
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия
доктор мед. наук, заведующий 7 нейрохирургическим отделением


В. Н. Корниенко
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия

академик РАН, доктор мед. наук, профессор, научный консультант, отделение рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики



И. Н. Пронин
ФГАУ “Национальный медицинский исследовательский центр нейрохирургии имени академика Н.Н. Бурденко”
Россия

академик РАН, доктор мед. наук, профессор, заведующий отделением рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики, заместитель директора по науке



Список литературы

1. Keles G.E., Chang E.F., Lamborn K.R., Tihan T., Chang C.J., Chang S.M., Berger M.S. Volumetric extent of resection and residual contrast enhancement on initial surgery as predictors of outcome in adult patients with hemispheric anaplastic astrocytoma. J. Neurosurg. 2006; 105: 34–40. DOI: 10.3171/jns.2006.105.1.34.

2. Keles G.E., Lamborn K.R., Berger M.S. Low-grade hemispheric gliomas in adults: a critical review of extent of resection as a factor influencing outcome. J. Neurosurg. 2001; 95: 735–745. DOI: 10.3171/jns.2001.95.5.0735.

3. Lacroix M., Abi-Said D., Fourney D.R., Gokaslan Z.L., Shi W., DeMonte F., Lang F.F., McCutcheon I.E., Hassenbusch S.J., Holland E., Hess K., Michael C., Miller D., Sawaya R. A multivariate analysis of 416 patients with glioblastoma multiforme: prognosis, extent of resection, and survival. J. Neurosurg. 2001; 95: 190–198. DOI: 10.3171/jns.2001.95.2.0190.

4. McGirt M.J., Chaichana K.L., Gathinji M., Attenello F.J., Than K., Olivi A., Weingart J.D., Brem H., Quinones-Hinojosa A.R. Independent association of extent of resection with survival in patients with malignant brain astrocytoma. J. Neurosurg. 2009; 110: 156–162. DOI: 10.3171/2008.4.17536.

5. Sanai N., Mirzadeh Z., Berger M.S. Functional outcome after language mapping for glioma resection. N. Engl. J. Med. 2008; 358: 18–27. DOI: 10.1056/NEJMoa067819.

6. Matthews P.M., Honey G.D., Bullmore E.T. Applications of fMRI in translational medicine and clinical practice. Nat. Rev. Neurosci. 2006; 7: 732–744. DOI: 10.1038/nrn1929.

7. French C.C., Beaumont J.G. A critical review of EEG coherence studies of hemisphere function. Int. J. Psychophysiol. 1984; 1: 241–254.

8. Kiviniemi V., Kantola J.H., Jauhiainen J., Hyvärinen A., Tervonen O. Independent component analysis of nondeterministic fMRI signal sources. Neuroimage. 2003; 19: 253–260.

9. Locatelli T., Cursi M., Liberati D., Franceschi M., Comi G. EEG coherence in Alzheimer’s disease. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1998; 106: 229–237.

10. Smith S.M., Fox P.T., Miller K.L., Glahn D.C., Fox P.M., Mackay C.E., Filippini N., Watkins K.E., Toro R., Laird A.R., Beckmann C.F. Correspondence of the brain’s functional architecture during activation and rest. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009; 106: 13040–13045. DOI: 10.1073/pnas.0905267106.

11. Larson-Prior L.J., Zempel J.M., Nolan T.S., Prior F.W., Snyder A.Z., Raichle M.E. Cortical network functional connectivity in the descent to sleep. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009; 106: 4489–4494. DOI: 10.1073/pnas.0900924106.

12. Samann P.G., Tully C., Spoormaker V.I., Wetter T.C., Holsboer F., Wehrle R., Czisch M. Increased sleep pressure reduces resting state functional connectivity. MAGMA. 2010; 23: 375–389. DOI: 10.1007/s10334-010-0213-z.

13. Mhuircheartaigh R.N., Rosenorn-Lanng D., Wise R., Jbabdi S., Rogers R., Tracey I. Cortical and subcortical connectivity changes during decreasing levels of consciousness in humans: a functional magnetic resonance imaging study using propofol. J. Neurosci. 2010; 30: 9095–9102. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.5516-09.2010.

14. Gusnard D.A., Raichle M.E. Searching for a baseline: functional imaging and the resting humanbrain. Nat. Rev. Neurosci. 2001; 2: 685–694. DOI: 10.1038/35094500.

15. Shulman G.L., Fiez J.A., Corbetta M., Buckner R.L., Miezin F.M., Raichle M.E., Petersen S.E. Common blood flow changes across visual tasks. II. Decreases in cerebral cortex. J. Cogn. Neurosci. 1997; 9: 648–663. DOI: 10.1162/jocn.1997.9.5.648.

16. Greicius M.D., Krasnow B., Reiss A.L., Menon V. Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2003; 100: 253–258. DOI: 10.1073/pnas.0135058100.

17. Beckmann C.F., De Luca M., Devlin J.T., Smith S.M. Investigations into resting-state connectivity using independent component analysis. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 2005; 360: 1001–1013. DOI: 10.1098/rstb.2005.1634.

18. Damoiseaux J.S., Rombouts S.A., Barkhof F., Scheltens P., Stam C.J., Smith S.M., Beckmann C.F. Consistent resting-state networks across healthy subjects. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2006; 103: 13848–13853.

19. De Luca M., Beckmann C.F., De Stefano N., Matthews P.M., Smith S.M. fMRI resting state networks define distinct modes of long-distance interactions in the human brain. Neu-reimage. 2006; 29: 1359–1367. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2005.08.035.

20. Lee M.H., Hacker C.D., Snyder A.Z., Corbetta M., Zhang D., Leuthardt E.C., Shimony J.S. Clustering of resting state networks. PLoSOne. 2012; 7: e40370. DOI: 10.1371/journal.pone.0040370.

21. van den Heuvel M., Mandl R., Hulshoff Pol. H. Normalized cut group clustering of resting-state fMRI data. PLoSOne. 2008; 3: e2001. DOI: 10.1371/journal.pone.0002001.

22. Yeo B.T., Krienen F.M., Sepulcre J., Sabuncu M.R., Lashkari D., Hollinshead M., Roffman J.L., Smoller J.W., Zollei L., Polimeni J.R., Fischl B., Liu H., Buckner R.L. The organization of the human cerebral cortex estimated by intrinsic functional connectivity. J. Neurophysiol. 2011; 106: 1125–1165. DOI: 10.1152/jn.00338.2011.

23. Fox M.D., Snyder A.Z., Vincent J.L., Corbetta M., Van Essen D.C., Raichle M.E. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proc. Natl. Acad. Sci. USA2005; 102: 9673–9678. DOI: 10.1073/pnas.0504136102.

24. Golland Y., Golland P., Bentin S., Malach R. Data-driven clustering reveals a fundamental subdivision of the human cortex into two global systems. Neuropsychologia. 2008; 46: 540–553. DOI: 10.1016/j.neuropsychologia.2007.10.003.

25. Chai X.J., Castanon A.N., Ongur D., Whitfield- Gabrieli S.: Anticorrelations in resting state networks without global signal regression. Neuroimage. 2012; 59: 1420–1428. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2011.08.048.

26. Power J.D., Cohen A.L., Nelson S.M., Wig G.S., Barnes K.A., Church J.A., Vogel A.C., Laumann T.O., Miezin F.M., Schlaggar B.L., Petersen S.E. Functional network organization of the human brain. Neuron. 2011; 72: 665–678. DOI: 10.1016/j.neuron.2011.09.006.

27. Zhang Z., Liao W., Zuo X.N., Wang Z., Yuan C., Jiao Q., Chen H., Biswal B.B., Lu G., LiuY. Resting-state brain organization revealed by functional covariance networks. PLoSOne. 2011; 6: e28817. DOI: 10.1371/journal.pone.0028817.

28. Doucet G., Naveau M., Petit L., Delcroix N., Zago L., Crivello F., Jobard G., Tzourio-Mazoyer N., Mazoyer B., Mellet E., Joliot M. Brain activity at rest:a multiscale hierarchical functional organization. J. Neurophysiol. 2011; 105: 2753–2763. DOI: 10.1152/jn.00895.2010.

29. Jack A.I., Dawson A.J., Begany K.L., Leckie R.L., Barry K.P., Ciccia A.H., Snyder A.Z. fMRI reveals reciprocal inhibition between social and physical cognitive domains. Neuroimage. 2012; 66C: 385–401. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2012.10.061.

30. Spreng R.N. The fallacy of a ‘task-negative’ network. Front Psychol. 2012; 3: 145. DOI: 10.3389/fpsyg.2012.00145.

31. Biswal B., Yetkin F.Z., Haughton V.M., Hyde J.S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magn. Reson. Med. 1995; 34: 537–541.

32. Hacker C.D., Laumann T.O., Szrama N.P., Baldassarre A., Snyder A.Z., Leuthardt E.C., Corbetta M. Resting state network estimation in individual subjects. Neuroimage. 2013; 82: 616–633. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.108.

33. Lee M.H., Smyser C.D., Shimony J.S. Resting-state fMRI: a review of methods and clinical applications. Am. J. Neuroradiol. 2013; 34: 1866–1872. DOI: 10.3174/ajnr.A3263.

34. Tomasi D., Volkow N.D. Resting functional connectivity of language networks:characterization and reproducibility. Mol. Psychiatry. 2012; 17: 841–854. DOI: 10.1038/mp.2011.177.

35. Corbetta M., Shulman G.L. Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nat. Rev. Neurosci. 2002; 3: 201–215. DOI: 10.1038/nrn755.

36. Fox M.D., Corbetta M., Snyder A.Z., Vincent J.L., Raichle M.E. Spontaneous neuronal activity distinguishes human dorsal and ventral attention systems. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2006; 103: 10046–10051. DOI: 10.1073/pnas.0604187103.

37. Seeley W.W., Menon V., Schatzberg A.F., Keller J., Glover G.H., Kenna H., Reiss A.L., Greicius M.D. Dissociable intrinsic connectivity networks for salience processing and executive control. J. Neurosci. 2007; 27: 2349–2356. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.5587-06.2007.

38. Astafiev S.V., Shulman G.L., Corbetta M. Visuo-spatial reorienting signals in the humantem-poro-parietal junction are independent of response selection. Eur. J. Neurosci. 2006; 23: 591– 596. DOI: 10.1111/j.1460-9568.2005.04573.x.

39. Power J.D., Petersen S.E. Control-related systems in the human brain. Curr. Opin. Neurobiol. 2013; 23: 223–228. DOI: 10.1016/j.conb.2012.12.009.

40. Vincent J.L., Kahn I., Snyder A.Z., Raichle M.E., Buckner R.L. Evidence for a frontoparietal control system revealed by intrinsic functional connectivity. J. Neurophysiol. 2008; 100: 3328–3342. DOI: 10.1152/jn.90355.2008.

41. Dosenbach N.U., Visscher K.M., Palmer E.D., Miezin F.M., Wenger K.K., Kang H.C., Burgund E.D., Grimes A.L., Schlaggar B.L., Petersen S.E. A core system for the implementation of task sets. Neuron. 2006; 50: 799–812. DOI: 10.1016/j.neuron.2006.04.031.

42. Zhang D., Johnston J.M., Fox M.D., Leuthardt E.C., Grubb R.L., Chicoine M.R., Smyth M.D., Snyder A.Z., Raichle M.E., Shimony J.S. Preoperative sensorimotor mapping in brain tumor patients using spontaneous fluctuations in neuronal activity imaged with functional magnetic resonance imaging: initial experience. Neurosurgery. 2009; 65: 226–236. DOI: 10.1227/01.NEU.0000350868.95634.CA.

43. Zhang D., Snyder A.Z., Fox M.D., Sansbury M.W., Shimony J.S., Raichle M.E. Intrinsic functional relations between human cerebralcortex and thalamus. J. Neurophysiol. 2008; 100: 1740–1748. DOI: 10.1152/jn.90463.2008.

44. Quigley M., Cordes D., Wendt G., Turski P., Moritz C., Haughton V., Meyerand M.E. Effect of focal and nonfocal cerebral lesions on functional connectivity studied with MR imaging. Am. J. Neuroradiol. 2001; 22: 294–300.

45. Liu H., Buckner R.L., Talukdar T., Tanaka N., Madsen J.R., Stufflebeam S.M. Task-free presurgical mapping using functional magnetic resonance imaging intrinsic activity. J. Neurosurg. 2009; 111: 746–754. DOI: 10.3171/2008.10.JNS08846.

46. Otten M. L., Mikell C.B., Youngerman B.E., Liston C., Sisti M.B., Bruce J.N., Small S.A., Mc-Khann G.M. 2nd. Motor deficits correlate with resting state motor network connectivity in patients with brain tumours. Brain. 2012; 135: 1017–1026. DOI: 10.1093/brain/aws041.

47. Mitchell T.H., Hacker C.D., Breshears J.D., Szrama N.P., Sharma M., Bundy D.T., Pahwa M., Corbetta M., Snyder A.Z., Shimony J.S., Leuthardt E.C. A novel datadriven approach to preoperative mapping of functional cortex using resting-state functional magnetic resonance imaging. Neurosurgery. 2013; 73: 969–982. DOI: 10.1227/NEU.0000000000000141.


Для цитирования:


Смирнов А.С., Шараев М.Г., Мельникова-Пицхелаури Т.В., Жуков В.Ю., Быканов А.Е., Шарова Е.В., Погосбекян Э.Л., Туркин А.М., Фадеева Л.М., Пицхелаури Д.И., Корниенко В.Н., Пронин И.Н. Функциональная МРТ покоя головного мозга в предоперационном планировании. Обзор литературы. Медицинская визуализация. 2018;(5):6-13. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2018-5-6-13

For citation:


Smirnov A.S., Sharaev M.G., Melnikova-Pitskhelauri T.V., Zhukov V.Y., Bikanov A.E., Sharova E.V., Pogosbekyan E.L., Turkin A.M., Fadeeva L.M., Pitskhelauri D.V., Kornienko V.N., Pronin I.N. Resting state fMRI in pre-surgical brain mapping. Literature review. Medical Visualization. 2018;(5):6-13. (In Russ.) https://doi.org/10.24835/1607-0763-2018-5-6-13

Просмотров: 193


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