Preview

Медицинская визуализация

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Количественная оценка проницаемости гематомиокардиального барьера для полиацетатных комплексов Gd при ишемической и воспалительной патологии миокарда

https://doi.org/10.24835/1607-0763-2019-1-72-86

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования: разработать и апробировать в клинике методику количественного расчета сосудистой проницаемости гистогематического барьера миокарда для контраста-парамагнетика на основе математической модели Гьедде-Рутланда-Патлака (ГРП) с оценкой роста содержания контраста в миокарде и его клиренса из крови по данным динамической МРТ.

Материал и методы. В основе модели накопления парамагнетика в поврежденном миокарде - принцип Гьедде-Рутланд-Патлака (1977). Если Смиок - содержание контраста в миокарде, Скровь - содержание в крови, а ккртьтрд - показатель скорости диффузии “кровь-миокард”, считая транспорт парамагнетика однонаправленным в течение первых минут после инъекции, то откладывая {(∫Cкровь(t)dt) / Cкровь} по оси X, а {Cмиок /Cкровь} -по оси Y, kкровь–миокард получается тогда как линейный наклон такого графика.

Были обследованы пациенты с острым инфарктом миокарда с успешным тромболизисом (n = 21) и впервые выявленной воспалительной патологией (n = 9). МРТ с парамагнитным контрастным усилением проводилась с помощью динамического протокола FFE1.7.ssfp330k МР-томографа Toshiba Titan Vantage. Динамика поглощения парамагнетика миокардом в ишемических региогнах фиксировалась при введении 2 мл 0,5 M раствора гадоверсетамида на 10 кг массы тела с помощью быстрого протокола в матрицу 256 х 256 элементов изображения, с показателями: время повторения TR = 3,4 мс, время эхо TE = 1,7 мс, время инверсии 176,0 мс, угол отклонения 40°, область сканирования 38 х 38 см, толщина среза 8-10 мм, матрица записи 192 х 192 или 256 х 256, при однократном усреднении, показателе длины эхо (echo train length) равном 1, собственно длительность записи группы из 4 срезов в средней трети левого желудочка 210-300 мс. Запись данных велась на протяжении до 12 мин с частотой 1 кадр в 30 с и затем обрабатывалась с помощью программы RadiAnt (Medixant, Познань, Польша), а также оригинальной программы динамического анализа на MATLAB и SCILAB с построением зависимостей содержания контраста в крови и миокарде от времени, графика ГРП и расчетом показателя kкровь-миокард

Результаты. Физиологический смысл показателя ккровь-миокард в том, что эта величина представляет собой клиренс крови по Gd-ДТПА в миокард, т.е. количество крови, очищаемое от парамагнетика за минуту единицей объема ткани миокарда. Показатель ккровь -миокард составил в зависимости от характера патологии: у пациентов с острым инфарктом миокарда с успешным тромболизистом и ЧКВ (n = 21) 3,09 ± 1,32 (2,3611,9) мл/мин/100 г ткани, тогда как у пациентов с воспалительными поражениями - хроническим миокардитом в стадии обострения или впервые выявленным острым миокардитом (n = 9) 1,78 ± 0,67 (0,50-2,42) мл/мин/100 г ткани. В норме ккровь-миокард слабо отличался от нулевых величин и составлял 0,09 ± 0,06 (<0,2) (мл/мин/100 г ткани). Использование динамического протокола позволило высокодостоверно дифференцировать ишемическое и воспалительное поражение.

Заключение. Динамическое МРТ-исследование сердца с парамагнитным контрастным усилением может быть успешно выполнено с помощью как высокопольного, так и среднепольного МР-томографа. Получаемые при математическом моделировании показатели диффузии парамагнетика в ткань ишемического повреждения и воспалительного некоронарогенного очага значительно различаются в зависимости от характера процесса и позволяют получить дополнительную объективную характеристику сосудистой проницаемости пораженного гематомиокардиального барьера.

Об авторах

В. Ю. Усов
НИИ кардиологии Томского национального исследовательского медицинского центра РАН; Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Россия

Усов Владимир Юрьевич - доктор медицинских наук, профессор, заведующий отделением рентгеновских и томографических методов диагностики НИИ кардиологии Томского НИМЦ РАН.

634012 Томск, ул. Киевская, 111, Тел.: 8-903-951-26-76



М. И. Бахметьева
Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Россия

Бахметьева Марина Игоревна - студентка механико-математического факультета



Н. В. Савелло
Компания Р-Фарм
Россия

Савелло Наталья Викторовна - заведующая отделом компании Р-Фарм.

Санкт-Петербург



А. Ю. Коваленко
НИИ кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр РАН
Россия

Коваленко Анастасия Юрьевна - студентка медико-биологического факультета



С. П. Ярошевский
НИИ кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр РАН
Россия
Ярошевский Сергей Петрович - младший научный сотрудник отделения рентгеновских и томографических методов диагностики


О. В. Мочула
НИИ кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр РАН
Россия
Мочула Ольга Витальевна - кандидат медицинских наук, младший научный сотрудник отделения рентгеновских и томографических методов диагностики


М. Л. Белянин
Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Россия
Белянин Максим Львович - кандидат химических наук, доцент кафедры органической химии и биотехнологий


Ю. Б. Лишманов
НИИ кардиологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр РАН; Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Россия

Лишманов Юрий Борисович - член-корреспондент РАН, доктор медицинских наук, профессор, руководитель научного направления НИИ кардиологии Томского НИМЦ РАН



О. И. Беличенко
НИИ спортивной медицины, Российский государственный университет физической культуры, спорта, молодежи и туризма
Россия

Беличенко Олег Игоревич - академик РАЕН, доктор медицинских наук, профессор, заместитель директора НИИ спортивной медицины, профессор кафедры.

Москва



Список литературы

1. Першина Е.С., Синицын В.Е., Мершина Е.А., Комарова М.А., Чабан А.С. Оценка диагностической значимости статической перфузии в ангиографическую фазу (КТА) и отсроченного контрастирования миокарда (DECT) при двухэнергетической компьютерной томографии (ДЭКТ) в визуализации рубцовых изменений миокарда. Cравнение с отсроченным контрастированием при МРТ. Медицинская визуализация. 2017; 4: 10-18. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-4-10-18.

2. Терновой С.К. Лучевые методы в неотложной медицине. Журнал им. Н.В. Склифосовского. Неотложная медицинская помощь. 2017; 6 (1): 8-12.

3. Юрпольская Л.А., Макаренко В.Н., Бокерия Л.А. МРТ сердца с контрастированием: альтернативный или необходимый диагностический модуль в кардиологической и кардиохирургической практике. Лучевая диагностика и терапия. 2015; 3 (6): 5-14.

4. Труфанов Г.Е., Железняк И.С., Рудь С.Д., Меньков И.А. МРТ в диагностике ишемической болезни сердца. СПб.: ВМА, 2012. 115 с.

5. Guo R., Chen Z., Herzka D.A., Luo J., Ding H. A threedimensional free-breathing sequence for simultaneous myocardial T1 and T2 mapping. Magn. Reson. Med. 2019; 81 (2): 1031-1043.

6. Tessa C., Del Meglio J., Lilli A., Diciotti S., Salvatori L., Giannelli M., Greiser A., Vignali C., Casolo G. T1 and T2 mapping in the identification of acute myocardial injury in patients with NSTEMI. Radiol. Med. 2018; 123 (12): 926-934. https://doi.org/10.1007/s11547-018-0931-2.

7. Yankeelov Th.E., Gore J.C. Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging in Oncology: Theory, Data Acquisition, Analysis, and Examples. Curr. Med. Imaging Rev. 2009; 3 (2): 91-107. https://doi.org/10.2174/157340507780619179.

8. Усов В.Ю., Белянин М.Л., Бородин О.Ю., Безлепкин А.И., Сорокина К.Н., Бахметьева Т.А., Карпова Г.В., Првулович М., Филимонов В.Д. Применение Mn-ди-этилентриаминпентаацетата (ДТПА) для парамагнитного контрастирования при магнитно-резонансной томографии - результаты доклинических исследований и сравнения с Gd-ДТПА. Медицинская визуализация. 2007; 4: 134-142.

9. Национальное руководство по радионуклидной диагностике: Под ред. Ю.Б. Лишманова, В.И. Чернова. Т 1. Томск: STT, 2010. 417 с.

10. Федотенков И.С., Терновой С.К. Скрининг кальциноза коронарных артерий методом мультиспиральной компьютерной томографии. Медицинская визуализация. 2017; 21 (4): 19-32. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2017-4-19-32

11. Варфоломеев С.Д., Гуревич К.Г. Биокинетика. М.: ФАИР-ПРЕСС, 1999. 720 c.

12. Gjedde A. Rapid steady-state analysis of blood-brain glucose transfer in rat. Acta Physiol. Scand. 1980; 108 (4): 331-339.

13. Rutland M.D. A single injection technique for subtraction of blood background in 131I-hippuran renograms. Br. J. Radiol. 1979; 52 (614): 134-137.

14. Fenstermacher J.D., Blasberg R.G., Patlak C.S. Methods for quantifying the transport of drugs across brain barrier systems. Pharmacol. Ther. 1981; 14 (2): 217-248.

15. Patlak C.S., Blasberg R.G. Graphical evaluation of blood-to-brain transfer constants from multiple-time uptake data. Generalizations. J. Cereb. Blood Flow. Metab. 1985; 5 (4): 584-590.

16. Батунер Л.М., Позин М.Е. Математические методы в химической технике. Л.: Химия, 1971.824 с.

17. Peters A.M. Graphical analysis of dynamic data: the Patlak-Rutland plot. Nucl. Med. Commun. 1994; 15 (9): 669-672.

18. Штерн Л.С. Непосредственная питательная среда органов и тканей, физиологические механизмы, определяющие ее состав и свойства. М.: Наука, 1960. 397 c.

19. Нечипай Э.А., Долгушин М.Б., Пронин И.Н., Бекя-шев А.Х., Кобякова Е.А., Фадеева Л.М., Шульц Е.И. Возможности МР-динамического контрастирования в дифференциальной диагностике первичных и вторичных опухолей головного мозга. Медицинская визуализация. 2015; 4: 18-30.

20. Bae J., Zhang J., Wadghiri Y.Z., Minhas A.S., Poptani H., Ge Y., Kim S.G. Measurement of blood-brain barrier permeability using dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging with reduced scan time. Magn. Reson. Med. 2018; 80 (4): 1686-1696. https://doi.org/10.1002/mrm.27145.

21. Ye Q., Wu J., Lu Y., Naganawa M., Gallezot J.D., Ma T., Liu Y, Tanoue L., Detterbeck F., Blasberg J., Chen M.K., Casey M., Carson R.E., Liu C. Improved discrimination between benign and malignant LDCT screening-detected lung nodules with dynamic over static 18F-FDG PET as a function of injected dose. Phys. Med. Biol. 2018; 63 (17): 175015. https://doi.org/10.1088/1361-6560/aad97f

22. Кармазановский Г.Г. Опухоли поджелудочной железы солидной структуры: протоколы лучевых исследований, дифференциальная диагностика (лекция, часть 1). Медицинская визуализация. 2016; 4: 54-63.

23. Кармазановский Г.Г. Опухоли поджелудочной железы солидной структуры: стадирование и резектабель-ность, критерии оценки прогрессирования опухолевого процесса после хирургического лечения (лекция, часть 2). Медицинская визуализация. 2016; 5: 43-49.

24. Pack N.A., DiBella E.V. Comparison of myocardial perfusion estimates from dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging with four quantitative analysis methods. Magn. Reson. Med. 2010; 64 (1): 125-137. https://doi.org/10.1002/mrm.22282.

25. Ishida M., Ichihara T, Nagata M., Ishida N., Takase S., Kurita T, Ito M., Takeda K., Sakuma H. Quantification of myocardial blood flow using model based analysis of first-pass perfusion MRI: extraction fraction of Gd-DTPA varies with myocardial blood flow in human myocardium. Magn. Reson. Med. 2011; 66 (5): 1391-1399. https://doi.org/10.1002/mrm.22936.

26. Heye A.K., Thrippleton M.J, Armitage P.A., Valdes Hernandez M.D.C., Makin S.D., Glatz A., Sakka E, Wardlaw JM. Tracer kinetic modelling for DCE-MRI quantification of subtle blood-brain barrier permeability. Neuroimage. 2016; 125: 446-455. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.10.018.

27. Усов В.Ю., Питерс А.М., Барышева Е.В., Бородин О.Ю., Майерс М.Д., Тюкалов Ю.И. Количественная оценка кровотока злокачественных опухолей костей и мягких тканей по данным динамической сцинтиграфии с 99mTc-МИБИ. Медицинская визуализация. 2003; 4: 114-123.

28. Арабидзе Г.Г. Иммунология атеросклероза: современные достижения и перспективы. Терапевт. 2018; 12: 4-25.

29. Шиляева Н.В., Щукин Ю.В., Лимарева Л.В., Данильченко О.П. Биомаркеры миокардиального стресса и фиброза в определении клинических исходов у пациентов с сердечной недостаточностью, перенесших инфаркт миокарда. Российский кардиологический журнал. 2018; 23 (1): 32-36.

30. Hackstein N., Heckrodt J., Rau W.S. Measurement of single-kidney glomerular filtration rate using a contrast-enhanced dynamic gradient-echo sequence and the Rutland-Patlak plot technique. J. Magn. Reson. Imaging. 2003; 18 (6): 714-725.


Для цитирования:


Усов В.Ю., Бахметьева М.И., Савелло Н.В., Коваленко А.Ю., Ярошевский С.П., Мочула О.В., Белянин М.Л., Лишманов Ю.Б., Беличенко О.И. Количественная оценка проницаемости гематомиокардиального барьера для полиацетатных комплексов Gd при ишемической и воспалительной патологии миокарда. Медицинская визуализация. 2019;(1):72-86. https://doi.org/10.24835/1607-0763-2019-1-72-86

For citation:


Ussov W.Y., Bakhmetyeva M.I., Savello N.V., Kovalenko A.Y., Yaroshevsky S.P., Mochula O.V., Belyanin M.L., Lishmanov Y.B., Belichenko O.I. Quantification of haematomyocardial barrier permeability for polyacetate complexes of Gd in ishaemic and inflammatory myocardial damage. Medical Visualization. 2019;(1):72-86. (In Russ.) https://doi.org/10.24835/1607-0763-2019-1-72-86

Просмотров: 114


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