Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Малашенкова И.К.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»;
ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» Федерального медико-биологического агентства России

Крынский С.А.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»;
ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы

Огурцов Д.П.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»;
ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» Федерального медико-биологического агентства России

Хайлов Н.А.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Филиппова Е.А.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Москвина С.Н.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Ушаков В.Л.

ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы;
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Московский инженерно-физический институт);
ФГОУ ВПО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»

Орлов В.А.

ФГБУ «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт»

Андрющенко А.В.

ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы;
ФГОУ ВПО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова»

Осипова Н.Г.

ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы

Сюняков Т.С.

ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы;
Республиканский специализированный научно-практический центр наркологии;
ФГБОУ ВО «Самарский государственный медицинский университет»

Савилов В.Б.

ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы

Карпенко О.А.

ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы

Курмышев М.В.

ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы

Костюк Г.П.

ГБУЗ города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения города Москвы

Дидковский Н.А.

ФГБУ «Федеральный научно-клинический центр физико-химической медицины» Федерального медико-биологического агентства России

Иммунологические и нейроанатомические маркеры динамики додементных когнитивных расстройств при нейрореабилитации

Авторы:

Малашенкова И.К., Крынский С.А., Огурцов Д.П., Хайлов Н.А., Филиппова Е.А., Москвина С.Н., Ушаков В.Л., Орлов В.А., Андрющенко А.В., Осипова Н.Г., Сюняков Т.С., Савилов В.Б., Карпенко О.А., Курмышев М.В., Костюк Г.П., Дидковский Н.А.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1589 раз


Как цитировать:

Малашенкова И.К., Крынский С.А., Огурцов Д.П., и др. Иммунологические и нейроанатомические маркеры динамики додементных когнитивных расстройств при нейрореабилитации. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2024;124(8):81‑91.
Malashenkova IK, Krynskiy SA, Ogurtsov DP, et al. Immunological and neuroanatomic markers of the clinical dynamics of MCI and pre-MCI. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2024;124(8):81‑91. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro202412408181

Рекомендуем статьи по данной теме:

Болезнь Альцгеймера (БА) — наиболее частая причина деменции у лиц старше 65 лет [1]. Развитию БА предшествуют додементные когнитивные расстройства (ДКР): легкое (додементное или преддементное) когнитивное снижение (pre-mild cognitive impairment, preMCI), а затем умеренное (мягкое) когнитивное снижение (mild cognitive impairment, MCI). MCI — гетерогенный клинический синдром с нарушением когнитивных функций (при относительно сохранной повседневной деятельности), отмечаемым самим больным или его близкими, но не достигающим деменции, что подтверждается нейропсихологическими тестами [2]. У пациентов с preMCI выраженность симптомов не достигает значений, характерных для MCI, в том числе по нейропсихологическим тестам. Надо отметить, что в русскоязычных публикациях и классификациях МКБ-10, МКБ-11 для MCI используется термин «умеренное когнитивное расстройство с уточнением монодоменного амнестического дефицита или мультидоменного дефицита (в нескольких когнитивных сферах) с ухудшением памяти», а для preMCI — «легкое когнитивное расстройство» [2]. Наибольший риск БА отмечается при амнестическом подтипе MCI (aMCI) — около 15% за год, однако в части случаев при aMCI когнитивные функции остаются стабильными и деменция не развивается [3, 4].

Очень важным направлением исследований в клинической нейронауке остается поиск маркеров риска прогрессирования когнитивных нарушений до уровня деменции. Наибольшее количество таких работ посвящено структурной магнитно-резонансной томографии (МРТ) и другим методам нейровизуализации, а также определению амилоида-β (Аβ) и тау-белка в ликворе и крови [5, 6]. Как маркеры прогрессирования при ДКР изучали нейропептиды, аминокислоты, их метаболиты, медиаторы иммунитета и воспаления [7—9]. На данный момент общепризнанных доступных методов раннего прогнозирования деменции при preMCI и MCI нет [10—12].

Структурная МРТ — неинвазивный и доступный метод оценки нейродегенерации при когнитивных расстройствах [11], который входит в клинические рекомендации Ассоциации болезни Альцгеймера Института старения США для диагностики БА [13] и рекомендован федеральными клиническими рекомендациями Минздрава России при ДКР. По данным МРТ, на начальных этапах атрофия затрагивает структуры медиальных височных долей коры больших полушарий, в первую очередь энторинальную кору и гиппокамп, затем — медиальную височную, парагиппокампальную, веретеновидную извилины и полюс височной доли. Далее в нейродегенеративный процесс вовлекаются и другие структуры лимбической системы: амигдала, обонятельные луковицы, поясная извилина. Уменьшение объема гиппокампа и миндалины приводит к расширению хориоидальной и гиппокамповой щелей, височных рогов желудочков, а по мере прогрессирования заболевания изменения распространяются на другие отделы мозга [14]. Для клинической практики востребованы маркеры МРТ, прогнозирующие прогрессирование симптомов на стадии ДКР, однако корреляция между исходными данными МРТ и прогрессированием когнитивного дефекта требует дальнейших исследований [11].

Патогенез БА очень сложен и до конца не расшифрован, важную роль в нем играют старение, пол и генетические факторы, включая склонность к воспалительной реакции и нарушениям иммунной регуляции. Развитию и прогрессированию нейродегенерации предшествует хроническое нейровоспаление вследствие отложения нейротоксичных агрегатов Aβ и нейрофибриллярных клубков фосфорилированного тау-белка в ЦНС и активации микроглии и астроцитов с высокой секрецией провоспалительных цитокинов и свободных радикалов. Нейровоспалению способствуют предшествующие травмы, нарушения кровоснабжения и системное воспаление [15]. В патогенезе БА участвуют митохондриальная и синаптическая дисфункции, нарушения аутофагии, эксайтотоксичность глутамата, накопление мутаций ДНК и аутоиммунные нарушения, которые могут провоцироваться и поддерживаться нарушением гематоэнцефалического барьера (ГЭБ) и глимфатической системы, а также инфекциями, дисбалансом микробиоты кишечника, легких и факторами окружающей среды [16]. Хроническое воздействие металлов, поллютантов и биотоксинов (вырабатываемых бактериями, грибками и вирусами) способствует ухудшению когнитивных функций и патофизиологическим нарушениям, связанным с БА [17]. Надо отметить, что все вышеперечисленные факторы нарушают функционирование иммунной системы, а ее дисфункция и системное воспаление способствуют развитию и поддержанию хронического нейровоспаления, а также прогрессированию ДКР [18]. В ряде работ показано, что при БА нарушены функции иммунной системы, которые ассоциированы с когнитивным снижением и клиническим статусом и в зависимости от стадии БА могут меняться с течением времени нелинейным образом [19, 20]. Исследования параметров иммунитета для прогнозирования риска развития БА немногочисленны. Так, показана возможность различения больных БА и здоровых на основании уровня провоспалительных цитокинов в моче [7]. Больные с MCI с самыми высокими значениями нейтрофилов и лимфоцитов крови имеют более высокий риск конверсии в БА [21]. Нами показано, что риск прогрессирования когнитивных расстройств при MCI ассоциирован с уменьшением уровня иммуноглобулина G (IgG) в динамике на фоне активации системного воспаления [8].

С учетом высокой значимости воспалительных процессов в патогенезе БА мы предположили, что междисциплинарный подход с включением в него исследований иммунитета позволит выделить значимые маркеры прогноза, отражающие ответ на нейрореабилитацию и риск прогрессирования когнитивной недостаточности при ДКР. Для анализа были выбраны ключевые маркеры воспаления, клеточного иммунитета и нейротрофического фактора мозгового происхождения (BDNF). BDNF играет важную роль в обучении, памяти, регуляции настроения, способствует нейро- и глиогенезу, регулирует синаптическую пластичность. Он может преодолевать ГЭБ, и, вероятно, возможен ретроградный транспорт BDNF с периферии в ЦНС. Предполагают, что BDNF — одна из ключевых молекул в нейроиммунных взаимодействиях при воспалительных заболеваниях [22]. BDNF секретируется активированными иммунными клетками крови, а также клетками глии ЦНС (микроглией и астроцитами), но его связь с нейровоспалением и нейродегенерацией изучена недостаточно [23].

Цель работы — изучение связи параметров иммунитета и системного воспаления с показателями структурной МРТ у пациентов с ДКР в динамике курса нейрокогнитивной реабилитации для поиска кандидатных маркеров ее эффективности.

Материал и методы

В основную группу вошли 49 пациентов с ДКР с мнестическими нарушениями (F06.77 и F06.78 по МКБ-10, 6D71 и 6D71 по МКБ-11), которые проходили курс реабилитации в Клинике памяти ГБУЗ ПКБ №1 ДЗМ (табл. 1).

Таблица 1. Социально-демографические и клинические характеристики пациентов с ДКР и добровольцев контрольной группы (m±стандартное отклонение)

Показатель

ДКР (n=49)

Контроль (n=19)

Возраст, годы

71,55±6,83

65,47±3,32

Пол, женский/мужской

46/3

16/3

Годы образования

14,8±2,3

14,4±2,8

Сахарный диабет 2-го типа, n

6

5

Гипертоническая болезнь II—III стадии, n

19

6

Критерии включения: возраст от 60 лет и старше, наличие дефицита функционирования в ведущих когнитивных сферах (память, восприятие, мышление, внимание) с жалобами на на снижение эпизодической памяти (на недавние события), трудности сосредоточения во время беседы, при чтении или освоении новых навыков, при выражении мыслей, эпизодически — при поиске пути домой. Также выявлялись опасения интеллектуального снижения и ухудшения памяти в будущем, нарастания трудности в обучении новому, ограничений в профессиональном развитии, замедления темпа и инициации нестандартной и сложной когнитивной деятельности, освоения сложных навыков, испытывали сложности при одновременном выполнении различных видов действий, что считается важными симптомами ДКР [24]. В группу контроля вошли 19 добровольцев сходного возраста, не имеющих когнитивных расстройств, с общим баллом по Монреальской когнитивной шкале (MoCA) ≥25, отсутствием выраженных иммуновоспалительных нарушений (уровень C-реактивного белка >5,0 г/мл и общего IgG >16,0 г/л).

Критерии исключения: депрессия, тревожное расстройство, эпилепсия, острые нарушения мозгового кровообращения, черепно-мозговая травма, тяжелые соматические и неврологические заболевания в стадии обострения/декомпенсации, деменция, острые и обострения хронических инфекционных заболеваний.

Перед включением в исследование пациенты и их родственники были ознакомлены с протоколом исследования и подписали форму добровольного информированного согласия. Исследование было одобрено локальным Этическим комитетом при ГБУЗ Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева» Департамента здравоохранения Москвы (протокол №6 от 11 августа 2023 г.).

Длительность курса реабилитации составляла 5 нед, продолжительность занятий — 100 ч. После этапа диагностики по стандартизированной программе Клиники памяти проводилась нейрореабилитация в очно-полудистанционном режиме в условиях ограничений из-за COVID-19: очно — 1 раз в неделю (когнитивный тренинг, психотерапия) и дистанционно — самостоятельное ежедневное выполнение заданий, направленных на поддержание и самореабилитацию когнитивных функций, в том числе с использованием специально разработанной программы «Ясный ум», доступной на портале Клиники памяти (Ясный-ум.рф). Реабилитационный этап включал групповые занятия, проводимые специалистами полипрофессиональной бригады. В каждую группу закрытого типа включали 8—9 человек с учетом возраста и профиля когнитивных функций. Первый модуль когнитивных тренировок, «психообразование», длился 1 нед. В течение последующих 2—6 нед проводились нейрокогнитивные тренировки по 60 мин 2 раза в день, занятия по адаптивным психическим тренировкам, психотерапия, лечебная гимнастика. Когнитивные тренинги были направлены на системное воздействие на высшие психические функции, а не восстановление определенного навыка. Они были объединены по модульному принципу: коррекция мышления и воображения; коррекция мнестической деятельности, нарушений памяти; коррекция внимания и восприятия; арт-терапия для пациентов с MCI; когнитивная разминка — коррекция праксиса и гнозиса. В каждом занятии предусматривались упражнения на все основные психические функции для восстановления зрительно-пространственного распознавания, мнестических, кинестетических, тактильных и соматогностических функций, внимания, целеполагания, контрольных функций. Тренировки проводились на основе принципа постепенного усложнения задач и многократной практики выполнения структурированных заданий. Проводилась психотерапия, включающая методы когнитивно-поведенческой, телесно-ориентированной, экзистенциальной психотерапии, терапии творческим самовыражением, нервно-мышечной релаксации и психодрамы, адаптированные для пациентов пожилого и старческого возраста с когнитивным снижением. В утренние часы с участниками проводились занятия в виде комплекса лечебных физических упражнений — «адаптивной физической культуры» оффлайн или онлайн [25].

Иммунологические исследования включали определение уровня иммуноглобулинов (Ig A, M, G), C-реактивного белка (CRP) и нейротрофина BDNF в сыворотке крови методом ИФА с использованием наборов производства ООО «ХЕМА», Россия, «R&D Systems», США. Уровень циркулирующих иммунных комплексов (ЦИК) определяли методом иммунного турбодиметрического анализа с использованием коммерческих наборов (ООО «ХЕМА», Россия). Показатели клеточного иммунитета исследовали методом проточной многоцветной цитометрии с моноклональными антителами к антигенам дифференцировки CD3, CD16, CD56, CD45, CD4, CD19, CD8, HLA-DR, CD127 («Becton Dickinson», США).

Структурное исследование головного мозга проводили на базе ГБУЗ «ПКБ №1 им. Н.А. Алексеева» ДЗМ с использованием T1-взвешенной последовательности (TR=12 мс, TE=5 мс, 200 сагиттальных срезов, FOV 256 мм, FA 180°, TI=300 мс, размер воксела 1×1×1 мм3) на МР-томографе (Toshiba 1,5) 1,5 Тл. По анатомическим зонам определяли морфометрические показатели на основе программ freesurfer v6.0 и fastsurfer. Все расчеты проводились на кластере из двух вычислительных блоков следующей конфигурации каждый: ЦПУ: Intel Xeon 6 ядер; ОЗУ 64 Гб; накопитель: 1 Тб графический процессор: 3 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti с 3584 ядрами Cuda, объем памяти 11 Гб, частота 1500 Мгц. Распараллеливание вычислений позволяет обрабатывать данные до 10 пациентов пакетом freesurfer v6.0 и до 10 пациентов fastsurfer одновременно.

Все пациенты и участники контрольной группы были включены в когортное обсервационное исследование, после курса реабилитации проводился постгоспитальный мониторинг — через 6 мес.

Для статистической обработки применяли программное обеспечение Excel («Microsoft», 2010), Statistica 10 («StatSoft», 2010). Нормальность распределения оценивали с помощью критерия Шапиро—Уилка. Результаты по группам представляли в виде средних со стандартными отклонениями (в случае клинических данных) или 95% доверительными интервалами. Для оценки достоверности различий по иммунологическим, морфометрическим, количественным социально-демографическим и клиническим параметрам использовали критерий Стьюдента при сравнениях между 2 группами и дисперсионный анализ (ANOVA) с последующими попарными сравнениями по критерию Стьюдента — при сравнениях между более чем 2 группами. Для оценки достоверности различий по качественным социально-демографическим и клиническим параметрам использовали точный критерий Фишера. Различия считали достоверными при p<0,05. Для поправки на множественную проверку гипотез использовали процедуру Беньямини—Хохберга. Для оценки корреляций использовали коэффициент корреляции Пирсона. Для оценки связи иммунологических показателей, клинических параметров и морфометрических показателей мозга с выраженностью когнитивных нарушений у пациентов с ДКР, обследованных в динамике, использовали метод множественной регрессии.

Результаты

Параметры иммунитета и системного воспаления при додементных когнитивных расстройствах

Исходно у 18 пациентов было существенное повышение уровня C-реактивного белка (в среднем до 14,64±5,15 мг/л, в контрольной группе 3,5±1,3 мг/л (p=0,03)) и основного защитного иммуноглобулина IgG (n=22). Нормальный уровень IgG (12,5—15,0 г/л) отмечен у 17 пациентов, невысокий (<12,5 г/л) — лишь у 10 (в среднем 10,55 г/л, в контрольной группе 13,51±1,10 мг/л). Содержание ЦИК было повышено у 31 пациента, составляя 194,6 условных единиц (У.Е.) и 96,3±18,2 У.Е. в контрольной группе (p<0,05). Только у 7 больных все эти показатели были в норме или на ее верхней границе, что отражает наличие системного воспаления при ДКР у большинства больных при отсутствии острых и обострения хронических инфекций.

Уровень BDNF у пациентов с ДКР был выше показателей контрольной группы — 1433±122 и 1160±90 пг/мл соответственно (p=0,006), что может отражать повышение потребности в трофических функциях на фоне воспалительного процесса. Обнаружено, что у пациентов с повышением BDNF (>1400 пг/мл, в среднем 1760±95 пг/мл, n=26), количество баллов по госпитальной шкале тревоги и депрессии (HADS) было выше (16,6±1,8 и 12,2±2,2 балла соответственно, p=0,005), чем у имевших нормальный его уровень (<1400 пг/мл, в среднем 1065±95 пг/мл, n=23).

Исследование клеточного иммунитета показало, что при ДКР было существенно повышено количество HLA-DR+ активированных естественных киллеров (NK-клеток), наблюдалась тенденция к более высокому содержанию NK, NK CD8+ и NKT-клеток (табл. 2).

Таблица 2. Содержание субпопуляций лимфоцитов у пациентов с ДКР (n=49) и в контрольной группе (n=19) (m±95% доверительный интервал)

Показатель (%)

ДКР

Контроль

T-лимфоциты общие (CD45+CD3+)

71,24±2,33

71,86±3,58

T-хелперы (CD45+ CD3+CD4+)

45,30±2,47

44,37±3,91

T-цитотоксические лимфоциты (CD45+CD3+CD8+)

22,26±2,23

25,00±3,45

Активированные T-клетки (CD45+CD3+HLA-DR+)

6,80±1,31

6,43±1,57

Активированные T-хелперы (CD45+CD3+CD4+HLA-DR+)

2,96±0,61

2,89±0,73

Активированные цитотоксические T-клетки (CD45+CD3+CD8+HLA-DR+)

3,52±0,79

3,29±0,89

B-лимфоциты (CD45+CD3CD19+)

11,85±1,39

11,78±1,64

NK-клетки (CD45+CD3-CD16+/CD56+) естественные киллеры

16,31±2,03

13,06±2,30

Активированные NK-клетки (CD45+CD3 HLA-DR+CD16+/CD56+)

0,63±0,12

p=2,2·107

pa=2,4·10–6

0,22±0,07

CD8 экспрессирующие NK-клетки (CD45+CD3-CD8+HLA-DR+CD16+/CD56+)

4,74±0,91

p=0,0241

pa>0,05

3,33±0,67

T-NK-клетки (CD45+CD3+CD16+/CD56+) T-клетки киллеры

7,52±1,51

5,81±1,57

Примечание. Здесь и в табл. 3: pa — уровень значимости после поправки на множественные сравнения.

При изучении связи показателей иммунитета с выраженностью когнитивных нарушений при ДКР было выявлено, что при уровне MoCA 22—24 количество CD3-CD19+ B-клеток достоверно ниже, чем при баллах MoCA <22 и >24 (рис. 1). Это снижение может отражать переход B-лимфоцитов в ткани и созревание их в плазматические клетки, продуцирующие иммуноглобулины. У пациентов с уровнем MoCA <22 было уменьшено содержание двойных позитивных T-клеток (CD3+CD4+CD8+) и CD3+CD4highCD8low T-клеток по сравнению с контрольной группой (рис. 2).

Рис. 1. Содержание CD3-CD19+ B-клеток у больных ДКР в зависимости от количества баллов по MoCA и в контрольной группе.

Здесь и на рис. 2: столбцы слева направо MoCA <22, MoCA 22—24, MoCA >24, контроль.

Рис. 2. Содержание CD3+CD4+CD8+ T-клеток и CD3+CD4+high CD8+low T-клеток у больных ДКР в зависимости от количества баллов по MoCA и в контрольной группе.

* — достоверные различия с контрольной группой.

Одна из функций CD3+CD4+CD8+ T-клеток, в частности CD3+CD4highCD8low T-клеток, — участие в системе цитотоксичности за счет высокой секреции перфоринов и гранзимов. Снижение их содержания может отражать нарушение противовирусной защиты.

Морфометрические изменения мозга и выраженность когнитивных нарушений при ДКР

Был проведен анализ морфометрических изменений мозга при ДКР в зависимости от степени когнитивных нарушений (табл. 3). Наиболее выраженные и обширные структурные изменения мозга, включавшие уменьшение объема правого гиппокампа, правой и левой амигдалы, других структур лимбической системы, а также увеличение объема правого зрительного перекреста и правого бокового желудочка, отмечались у пациентов с количеством баллов MoCA <22. В отличие от них у пациентов с показателями MoCA 22—24 балла имело место только снижение толщины коры в области правой и левой верхних теменных извилин. Таким образом, ряд морфометрических нарушений мозга был специфичен для пациентов с уровнем MoCA <22 баллов. Указанные показатели, по-видимому, могут иметь прогностическую значимость, требуется их изучение в динамике.

Таблица 3. Морфометрические изменения мозга у пациентов с ДКР в зависимости от показателей MoCA по сравнению с контрольной группой

Показатель

MoCA <22 (n=13)

MoCA 22—24 (n=15)

MoCA >24 (n=21)

Контроль (n=19)

Левая амигдала (объем), мм3

1076,1±130,6 p=0,0069

pa>0,05

1230,9±91,7

1261,9±86,3

1304,7±66,4

Зрительный перекрест (объем), мм3

226,5±18,4

p=0,0009

pa=0,0405

188,2±14,2

192,3±17,2

174,4±20,8

Правая амигдала (объем), мм3

1293,0±143,3 p=0,0017

pa=0,0383

1474,7±115,1

1535,0±68,9

1602,6±89,4

Правый гиппокамп (объем), мм3

3182,8±251,8

p=0,0047

pa>0,05

3451,0±211,1

3619,0± 80,1

3664,8±162,4

Правый боковой желудочек (объем), мм3

17 715±4540

p=0,0088

pa>0,05

16 652±4424

13 273±2820

10281±1787

Правая верхняя теменная извилина (толщина), мм

1,97±0,06

1,91±0,07

p=0,0061

pa>0,05

2,01±0,05

2,02±0,03

Левая верхняя теменная извилина (толщина), мм

1,98±0,06

1,95±0,04

p=0,0027

pa>0,05

2,01±0,04

2,05±0,03

Верхняя теменная извилина — область мозга, функции которой связаны с ориентацией в пространстве. Повреждения в этой зоне вызывают ухудшение результатов нейропсихологических тестов, требующих мысленной перестановки объектов в оперативной памяти, но не влияют на результаты тестов, требующих лишь извлечения информации из памяти. Возможно, специфичное снижение толщины коры в этой зоне у пациентов с результатами MoCA 22—24 балла указывает на наличие у них нарушений пространственной памяти, которые лишь частично отражает MoCA. В то же время данный результат не сохранял достоверность после коррекции на множественные сравнения, что указывает на необходимость его подтверждения в более крупных исследованиях.

Взаимосвязь морфометрических изменений мозга и уровня иммуноглобулина G при ДКР

С учетом полученных нами ранее данных о связи недостаточности гуморального иммунитета с прогрессированием додементных когнитивных нарушений [8] была проведена оценка связи структурных изменений мозга при ДКР с содержанием IgG. Выявлено, что у пациентов с показателями MoCA ≤24 и уровнем IgG <12,5 г/л отмечалось выраженное снижение средней толщины коры и среднего объема ряда зон мозга по сравнению с контрольной группой (табл. 4). У пациентов с такой же степенью снижения когнитивных функций (MoCA ≤24), но с нормальным и повышенным уровнем IgG (>12,5 г/л) (n=20) нейроанатомические изменения имели меньшие выраженность и достоверность (см. табл. 4).

Таблица 4. Морфометрические показатели мозга у пациентов с ДКР с количеством баллов MoCA ≤24 в зависимости от уровня общего иммуноглобулина G

Показатель

IgG <12,5 г/л (n=8)

IgG >12,5 г/л (n=20)

Контроль (n=19)

Ростральная часть правой средней лобной извилины (толщина), мм

2,07±0,02

p=0,0025

pa=0,034

2,14±0,06

2,15±0,04

Правая постцентральная извилина (толщина), мм

1,89±0,03

p=0,001

pa=0,023

1,86±0,10

p=0,019

2,01±0,06

Правая верхняя теменная извилина (толщина), мм

1,90±0,03

p=0,00009

pa=0,006

1,95±0,06

p=0,042

2,02±0,03

Правая нижняя теменная извилина (толщина), мм

1,99±0,06

p=0,003

pa=0,034

2,13±0,04

2,15±0,06

Правая боковая затылочная извилина (толщина), мм

1,98±0,05

p=0,003

pa=0,029

2,05±0,06

2,10±0,05

Левая нижняя височная извилина (толщина), мм

2,29±0,10

p=0,0018

pa=0,0306

2,53±0,07

2,55±0,07

Левая язычная извилина (толщина), мм

1,87±0,04

p=0,0004

pa=0,0136

1,99±0,05

2,01±0,05

Левый боковой желудочек (объем), мм3

19690±3898

p=0,0038

pa>0,05

18324±4089

p=0,01

11471±2170

Нижний рог левого бокового желудочка (объем), мм3

925±222

p=0,006

pa>0,05

914±291

p=0,02

495±111

Левая область прилежащего ядра (объем), мм3

424±37

p=0,006

pa>0,05

447±48

507±39

Правый боковой желудочек (объем), мм3

19 012±3409

p=0,00098

pa=0,0441

16 399±3873

p=0,014

10 281±1787

Правая область прилежащего ядра (объем), мм3

376±35

p=0,0013

pa=0,0293

429±40

480±44

После поправки на множественные сравнения все различия по толщине коры, а также по объему правого бокового желудочка и правой области прилежащего ядра сохраняли достоверность.

Результаты подтверждают протективную роль IgG в развитии нейродегенерации и возможность использования этого показателя гуморального звена иммунитета в качестве потенциального маркера морфометрических изменений мозга у пациентов с ДКР.

Выделение маркеров эффективности нейрокогнитивной реабилитации при ДКР

Оценка когнитивных функций пациентов до и через 6 мес после курса нейрокогнитивной реабилитации показала, что они улучшились у большинства пациентов с ДКР, что выражалось в достоверном увеличении среднего количества баллов MMSE (рис. 3) (см. также [26]).

Рис. 3. Результаты нейропсихологического тестирования больных ДКР до и после курса реабилитации.

* — достоверность различий p<0,05. Левый столбец — MCI начальная точка, правый столбец — MCI 6 мес.

В целом стабильное состояние и улучшение когнитивных функций отмечалось у 65% пациентов, в 35% случаев было некоторое снижение этих функций согласно результатам по нейропсихологической шкале MoCA.

Исходный уровень BDNF достоверно не влиял на соотношение числа пациентов с улучшением или ухудшением в данной выборке, возможно, необходим анализ влияния его уровня в зависимости от возраста и других патогенетически важных особенностей заболевания.

Для выделения маркеров эффективности комплекса нейрореабилитации нами была изучена связь социально-демографических, иммунологических показателей и морфометрических параметров мозга, выбранных с учетом их ассоциаций с клиническими показателями, со степенью когнитивных нарушений (количество баллов MoCA) через 6 мес наблюдения методом множественной регрессии. В анализ вошли 43 пациента, имевшие наиболее полные показатели обследования в динамике (табл. 5).

Таблица 5. Модель множественной регрессии, оценивающая связь иммунологических показателей, клинических параметров и морфометрических показателей мозга с выраженностью когнитивных нарушений у пациентов с ДКР, обследованных в динамике (количество баллов MoCA через 6 мес наблюдения)

Показатель

Стандартизированный коэффициент регрессии (β)

Стандартная ошибка β

Нестандартизированный коэффициент регрессии (B)

Стандартная ошибка B

t

p

Перехват

38,681

6,536

5,918

0,000001

Ig-G, г/л

0,201

0,113

0,319

0,180

1,777

0,084059

CD8+ NK-клетки (CD3-CD8+CD16+CD56+), %

0,322

0,144

0,388

0,173

2,237

0,031599

Возраст, годы

–0,588

0,114

–0,364

0,071

–5,138

0,000010

NK-клетки (CD3-CD16+CD56+), %

–0,265

0,141

–0,144

0,077

–1,885

0,067565

Правая амигдала (объем), мм3

0,287

0,112

0,005

0,002

2,563

0,014700

Результаты оценки мультиколлинеарности (наличие сильной корреляции между признаками) модели представлены в табл. 6. Оценка взаимных корреляций параметров, вошедших в регрессионную модель, показала, что во всех случаях коэффициент корреляции r составлял <0,7.

Таблица 6. Результаты оценки мультиколлинеарности регрессионной модели. Представлены взаимные коэффициенты корреляции параметров (r)

Показатель

Ig-G (г/л)

CD8+ NK-клетки (%)

Возраст (годы)

NK-клетки (%)

Правая амигдала, объем (мм3)

MoCA через 6 мес (баллы)

Ig-G, г/л

1,000

0,095

–0,130

0,106

0,200

0,338

CD8+ NK-клетки, %

0,095

1,000

0,244

0,629

0,013

0,034

Возраст, годы

–0,130

0,244

1,000

0,136

–0,104

–0,602

NK-клетки, %

0,106

0,629

0,136

1,000

0,044

–0,109

Правая амигдала (объем), мм3

0,200

0,013

–0,104

0,044

1,000

0,380

MoCA через 6 мес, баллы

0,338

0,034

–0,602

–0,109

0,380

1,000

На основе полученных результатов построена прогностическая модель, имевшая характеристики: R=0,76; R2=0,57; R2 с поправкой =0,51; F=9,57; p<1·10–5; стандартная ошибка оценки: 2,93 (рис. 4).

Рис. 4. Фактические значения количества баллов по MoCA через 6 мес наблюдения у больных с ДКР (ось абсцисс) и значения, предсказанные моделью множественной регрессии (ось ординат).

r — коэффициент корреляции.

Модель с высокой достоверностью объясняла более 50% вариантности изучаемого признака и с высокой точностью предсказывала фактическое количество баллов по MoCA через 6 мес после курса реабилитации.

Обсуждение

В работе впервые было выявлено повышение количества активированных NK-клеток (HLA-DR+ NK-клетки), а также связь содержания CD8+ NK-клеток с динамикой когнитивных нарушений при ДКР. NK-клетки играют важную роль в контроле вирусной и внутриклеточной инфекции, в активации адаптивного иммунитета и регуляции активности CD3+CD4+ T-хелперов. Роль субпопуляций NK-клеток, в том числе экспрессирующих молекулу HLA-DR главного комплекса гистосовместимости (MHC) класса II, при заболеваниях ЦНС изучена мало. Показано, что их более высокий уровень коррелирует с хорошим прогнозом при рассеянном склерозе и регулирует нейровоспаление [27]. Результаты работы дают основание предположить нейропротективное действие CD8+ NK-клеток при ДКР.

В рамках данной работы была впервые обнаружена ассоциация содержания CD3-CD19+ B-клеток со степенью выраженности снижения когнитивных функций пациентов с ДКР, а также связь уровня IgG, основного класса иммуноглобулинов человека, с нейроанатомическими изменениями у пациентов и с динамикой когнитивных нарушений. Предполагают, что снижение с возрастом защитной функции IgG уменьшает клиренс Aβ в ЦНС и способствует развитию БА [28]. Показано, что внутривенное введение IgG в течение 1—2 лет уменьшает содержание Aβ в ЦНС, а также достоверно уменьшает атрофию мозга по данным МРТ и вероятность конверсии aMCI в БА [29]. Ранее мы показали, что устойчивое в динамике снижение уровня IgG прогностически неблагоприятно при MCI [8]. Выявленные ассоциации невысокого уровня IgG со снижением толщины коры в зонах лобной, теменной долей и лимбической системы при ДКР с количеством баллов MoCA ≤24 подтверждают его возможную патогенетическую и прогностическую роль при ДКР. В частности, выявлена связь невысокого уровня IgG с изменениями прилежащего ядра — группы нейронов в вентральной части полосатого тела, имеющей обширные связи с амигдалой. Амигдала — одна из основных структур лимбической системы, участвует в эмоциональной регуляции поведения и имеет тесные нейронные связи с гиппокампом. Она играет важную роль в интеграции сигналов кортикальных нервных путей для оценки значимости сенсорных стимулов и формирования эмоционального ответа на них. Имеются данные о снижении объема амигдалы при ДКР [30], преимущественно правой, а также об ассоциации атрофических изменений этой области со снижением когнитивных функций [31]. Однако эти данные подтверждают не все работы, что отражает гетерогенность ее изменений [32]. В литературе отсутствуют работы, в которых объем амигдалы использовался бы для прогноза прогрессирования когнитивных нарушений при ДКР. В работе впервые выявлены предикторы для прогноза эффективности реабилитационных мероприятий — комплекс параметров иммунитета (IgG, CD3-CD16+CD56+ NK-клетки, CD3-CD8+CD16+CD56+ CD8-экспрессирующие NK-клетки) и морфометрических показателей мозга (объем правой амигдалы). Ограничением работы является небольшой размер групп пациентов. Планируются дальнейшие исследования для подтверждения полученных данных.

Заключение

В рамках данной работы впервые показана высокая значимость параметров иммунитета при их оценке в комплексе с социально-демографическими данными и морфометрическими показателями мозга в качестве потенциальных маркеров прогноза, отражающих ответ на нейрореабилитацию.

Работа проведена в рамках выполнения государственного задания НИЦ «Курчатовский институт» и частично — при поддержке ГБУЗ «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ «ПКБ №1 ДЗМ») в рамках исполнения государственного задания на тему «Нейрокогнитивный тренинг в структуре медицинской реабилитации пациентов с нейродегенеративными когнитивными нарушениями разной степени выраженности» (ЕГИСУ НИОКТР рег. №123031600063-1).

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Niu H, Alvarez-Alvarez I, Guillen-Grima F, et al. Prevalence and incidence of Alzheimer’s disease in Europe: A meta-analysis. Prevalencia e incidencia de la enfermedad de Alzheimer en Europa: metaanalisis. Neurologia. 2017;32(8):523-532.  https://doi.org/10.1016/j.nrleng.2016.02.009
  2. Dunne RA, Aarsland D, O’Brien JT, et al. Mild Cognitive Impairment: the Manchester consensus. Age and Ageing. 2021;50(1):72-80.  https://doi.org/10.1093/ageing/afaa228
  3. Mitchell AJ, Shiri-Feshki M. Rate of progression of mild cognitive impairment to dementia — meta-analysis of 41 robust inception cohort studies. Acta Psychiatr Scand. 2009;119:252-265.  https://doi.org/10.1111/j.1600-0447.2008.01326.x
  4. Костюк Г.П., Курмышев М.В., Андрющенко А.В. и др. Синдром мягкого когнитивного снижения. М.: Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Психиатрическая клиническая больница №1 им. Н.А. Алексеева Департамента здравоохранения города Москвы»; 2022. Ссылка активна на 07.02.24.  https://elibrary.ru/blkbgn
  5. Feng Q, Ding Z. MRI Radiomics Classification and Prediction in Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment: A Review. Curr Alzheimer Res. 2020;17(3):297-309.  https://doi.org/10.2174/1567205017666200303105016
  6. Mofrad SA, Lundervold AJ, Vik A, et al. Cognitive and MRI trajectories for prediction of Alzheimer’s disease. Sci Rep. 2021;11(1):2122. https://doi.org/10.1038/s41598-020-78095-7
  7. Saiyed N, Yilmaz A, Vishweswariah S, et al. Urinary Cytokines as Potential Biomarkers of Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease: A Pilot Study. J Alzheimers Dis Rep. 2023;7(1):649-657.  https://doi.org/10.3233/ADR-220081
  8. Малашенкова И.К., Крынский С.А., Хайлов Н.А. и др. Иммунологические варианты мягкого когнитивного снижения амнестического типа. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2020;120(10):60-68.  https://doi.org/10.17116/jnevro202012010160
  9. Munawara U, Catanzaro M, Xu W, et al. Hyperactivation of monocytes and macrophages in MCI patients contributes to the progression of Alzheimer’s disease. Immun Ageing. 2021;18(1):29.  https://doi.org/10.1186/s12979-021-00236-x
  10. Giau VV, Bagyinszky E, An SSA. Potential Fluid Biomarkers for the Diagnosis of Mild Cognitive Impairment. Int J Mol Sci. 2019;20(17):4149. https://doi.org/10.3390/ijms20174149
  11. Zhou Y, Song Z, Han X, et al. Prediction of Alzheimer’s Disease Progression Based on Magnetic Resonance Imaging. ACS Chem Neurosci. 2021;12(22):4209-4223. https://doi.org/10.1021/acschemneuro.1c00472
  12. Korolev IO, Symonds LL, Bozoki AC. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Predicting Progression from Mild Cognitive Impairment to Alzheimer’s Dementia Using Clinical, MRI, and Plasma Biomarkers via Probabilistic Pattern Classification. PLoS One. 2016;11(2):e0138866. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138866
  13. Albert MS, DeKosky ST, Dickson D, et al. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheimer’s Dement. 2011;7:270-279.  https://doi.org/10.1016/j.jalz.2011.03.008
  14. Chandra A, Dervenoulas G, Politis M. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Magnetic resonance imaging in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment. J Neurol. 2019;266(6):1293-1302. https://doi.org/10.1007/s00415-018-9016-3
  15. Mangalmurti A, Lukens JR. How neurons die in Alzheimer’s disease: Implications for neuroinflammation. Curr Opin Neurobiol. 2022;75:102575. https://doi.org/10.1016/j.conb.2022.102575
  16. Chatanaka MK, Sohaei D., Eleftherios P. Beyond the amyloid hypothesis: how current research implicates autoimmunity in Alzheimer’s disease pathogenesis. Critical Reviews in Clinical Laboratory Sciences. 2023;60:(6):398-426.  https://doi.org/10.1080/10408363.2023.2187342
  17. Vasefi M, Ghaboolian-Zare E, Abedelwahab H, et al. Environmental toxins and Alzheimer’s disease progression. Neurochem Int. 2020;141:104852. https://doi.org/10.1016/j.neuint.2020.104852
  18. Leng F, Edison P. Neuroinflammation and microglial activation in Alzheimer disease: where do we go from here? Nat Rev Neurol. 2021;17(3):157-172.  https://doi.org/10.1038/s41582-020-00435-y
  19. Munawara U, Catanzaro M, Xu W, et al. Hyperactivation of monocytes and macrophages in MCI patients contributes to the progression of Alzheimer’s disease. Immun Ageing. 2021;18(1):29.  https://doi.org/10.1186/s12979-021-00236-x
  20. Малашенкова И.К., Крынский С.А., Хайлов Н.А. и др. Адаптивный иммунитет, системное воспаление и уровень основных цитокинов у пациентов с болезнью Альцгеймера различных стадий и мягким когнитивным снижением амнестического типа. Аллергология и иммунология. 2018;19(4):206-214. Ссылка активна на 07.02.24.  https://elibrary.ru/zcjaol
  21. Tondo G, Aprile D, De Marchi F, et al. Investigating the Prognostic Role of Peripheral Inflammatory Markers in Mild Cognitive Impairment. J Clin Med. 2023;12(13):4298. https://doi.org/10.3390/jcm12134298
  22. Sochal M, Ditmer M, Gabryelska A, et al. The Role of Brain-Derived Neurotrophic Factor in Immune-Related Diseases: A Narrative Review. J Clin Med. 2022;11(20):6023. https://doi.org/10.3390/jcm11206023
  23. Nociti V, Romozzi M. The Role of BDNF in Multiple Sclerosis Neuroinflammation. Int J Mol Sci. 2023;24(9):8447. https://doi.org/10.3390/ijms24098447
  24. Бурыгина Л.А., Гаврилова С.И., Костюк Г.П. и др. Психосоциальная терапия и нейрокогнитивная реабилитация пациентов пожилого возраста с когнитивными расстройствами. Структурно-функциональная модель реабилитационной программы «Клиника памяти». М.: ООО «Издательский дом КДУ»; 2019.
  25. Курмышев М.В., Пак М.В., Савилов В.Б. Динамика когнитивных функций у лиц пожилого и старческого возраста по окончании комплексной программы нейрокогнитивной реабилитации. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(10):113-116.  https://doi.org/10.17116/jnevro2021121101113
  26. Malashenkova IK, Krynskiy SA, Ogurtsov DP, et al. Levels of chemokines and other inflammatory mediators in patients with mild cognitive impairment undergoing rehabilitation. Medical Immunology (Russia). 2023;25(5):1233-1240. https://doi.org/10.15789/1563-0625-LOC-2811
  27. McKinney EF, Cuthbertson I, Harris KM, et al. A CD8 + NK cell transcriptomic signature associated with clinical outcome in relapsing remitting multiple sclerosis. Nat Commun. 2021;12(1):635.  https://doi.org/10.1038/s41467-020-20594-2
  28. Marsh SE, Abud EM, Lakatos A, et al. The adaptive immune system restrains Alzheimer’s disease pathogenesis by modulating microglial function. Proc Natl Acad Sci USA. 2016;113(9):E1316-E1325. https://doi.org/10.1073/pnas.1525466113
  29. Kile S, Au W, Parise C, et al. IVIG treatment of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease: a randomised double-blinded exploratory study of the effect on brain atrophy, cognition and conversion to dementia. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2017;88(2):106-112.  https://doi.org/10.1136/jnnp-2015-311486
  30. Zanchi D, Giannakopoulos P, Borgwardt S, et al. Hippocampal and Amygdala Gray Matter Loss in Elderly Controls with Subtle Cognitive Decline. Front Aging Neurosci. 2017;9:50.  https://doi.org/10.3389/fnagi.2017.00050
  31. Qu H, Ge H, Wang L, et al. Volume changes of hippocampal and amygdala subfields in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Acta Neurol Belg. 2023;123(4):1381-1393. https://doi.org/10.1007/s13760-023-02235-9
  32. Luning W, Hengge X, Zhenfu W, et al. MRI measurement of hippocampus and amygdala in Alzheimer’s disease, vascular dementia and mild cognitive impairment. Neurobiol Aging. 2000;21:251.  https://doi.org/10.1016/S0197-4580(00)83469-7

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.