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.

Лариса Анатольевна Добрынина

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Елена Игоревна Кремнева

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Анастасия Александровна Гейнц

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Шлапакова П.С.

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Камила Витальевна Шамтиева

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Алла Анатольевна Шабалина

ФГНБУ «Научный центр неврологии»

Елена Владимировна Гнедовская

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Церебральная микроангиопатия

Авторы:

Добрынина Л.А., Кремнева Е.И., Гейнц А.А., Шлапакова П.С., Шамтиева К.В., Шабалина А.А., Гнедовская Е.В.

Подробнее об авторах

Прочитано: 2914 раз


Как цитировать:

Добрынина Л.А., Кремнева Е.И., Гейнц А.А., Шлапакова П.С., Шамтиева К.В., Шабалина А.А., Гнедовская Е.В. Церебральная микроангиопатия. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2025;125(7):15‑24.
Dobrynina LA, Kremneva EI, Geints AA, Shlapakova PS, Shamtieva KV, Shabalina AA, Gnedovskaya EV. Cerebral microangiopathy. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2025;125(7):15‑24. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro202512507115

Рекомендуем статьи по данной теме:
Субъек­тив­ные ког­ни­тив­ные расстройства при це­реб­раль­ной мик­ро­ан­ги­опа­тии. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2026;(5):63-73

Изучение патологии мелких сосудов (церебральная микроангиопатия, ЦМА, англ.: Cerebral small vessel disease) прошло путь почти двух столетий поиска причин их повреждения с развитием диффузно-очаговых изменений в мозге и их клинических эквивалентов — когнитивных, двигательных и иных. Представления о ЦМА расширялись с возможностями ее доказательной диагностики. Пройденные этапы сопоставлений клинических, морфологических и нейровизуализационных данных позволили установить ее главный фактор риска — артериальную гипертензию (АГ), основные механизмы повреждения сосудов и мозга, критерии прижизненной МРТ-диагностики заболевания и маркеры его прогрессирования.

Систематизация знаний о патологии мелких сосудов привела к признанию ее гетерогенности, верификации форм и созданию первой классификации на основе морфологических проявлений [1]. Эпидемиологические и морфологические исследования показали абсолютное преобладание в популяции спорадических возраст-зависимых форм. Среди них доминирующим является артериолосклероз — ЦМА, ассоциированная с АГ и другими сосудистыми факторами риска, за которой и закрепился термин ЦМА, менее частой является церебральная амилоидная ангиопатия (ЦАА), вызванная отложением β-амилоида в сосудах. К более редким относятся наследственные формы и некоторые другие.

Наиболее значимым итогом этапа клинико-морфологически-нейровизуализационных сопоставлений является представление международной группой экспертов в 2013 году критериев диагностики патологии мелких сосудов (STRIVE, 2013 г). Они включают МРТ-признаки ЦМА, условия их визуализации, терминологию, а также предложения о целесообразности использования их в качестве суррогатных маркеров клинических проявлений и эквивалентов морфологических находок, оценки риска прогрессирования заболеваний и их осложнений [2].

Критерии диагностики сосудистых изменений мозга STRIVE (2013 г.) предоставили возможность унифицированного подхода к проведению исследований во всем мире, что позволило консолидировать усилия исследователей в разных направлениях нейронаук. В настоящее время ЦМА рассматривается в качестве ведущей причины инвалидизации и смертности пациентов старшего и пожилого возраста вследствие развития инсульта, сосудистых когнитивных расстройств, нарушений ходьбы, индукции нейродегенерации. Создание критериев привело к многократному возрастанию интереса к изучению ЦМА и ее коморбидности с болезнью Альцгеймера (БА), разработке диагностических критериев разных форм ЦМА, поиску новых факторов риска, чувствительных маркеров прогрессирования заболевания, интенсификации и расширению направлений исследований, целью которых является поиск мишеней для лекарственного воздействия и разработка патогенетически обоснованной терапии в отношении разных форм патологии.

Современный вектор в изучении ЦМА требует от исследователей фундаментальных наук большей трансляционной направленности, а от клиницистов — серьезной информированности в быстро меняющихся методических возможностях изучения разных аспектов ЦМА. Вовлеченность все более широкого круга специалистов в изучение возраст-зависимой патологии мелких сосудов головного мозга обосновывает необходимость разработки единых требований к проведению исследований, стандартизацию используемых методов исследований, поиск релевантных моделей экспериментальных животных. По мнению H. Markus и соавт., отсутствие единых требований к методологии [3] является в настоящее время наиболее значимым ограничением эффективности проводимых исследований. С целью усовершенствования методологических аспектов клинических исследований в 2022 г. международной группой экспертов были предложены «Основы клинических исследований ЦМА» (англ.: Framework for Clinical Trials in Cerebral Small Vessel Disease, FINESSE), содержащие рекомендации по формированию критериев включения, выбору оптимальных клинических конечных точек (в том числе суррогатных), применению методов нейровизуализации и исследования циркулирующих маркеров, новых типов дизайна исследований, а также определению приоритетов терапевтических стратегий с использованием данных генетических исследований [3, 4]. Ожидаемо, что в ближайшие годы должны появиться согласительные методические руководства в отношении инновационных методов исследования, используемых при ЦМА.

Нейровизуализация в изучении ЦМА

Диагностика форм ЦМА

Принятие критериев STRIVE (2013, 2023) совершило прорыв в диагностике спектра ЦМА [2, 5]. Критерии относятся ко всей группе заболеваний с вовлечением мелких сосудов и не предполагают их дифференцирования, тогда как факторы риска, течение, прогноз, разработка подходов к лечению определяются видами/формами патологии. В настоящее время разработаны диагностические критерии ЦАА [6] и ее отличий от ЦМА при АГ [7]. Рекомендуемое различение этих двух форм на основании расположения микрокровоизлияний (МКР) — глубокие при ЦМА с АГ, а корковые при ЦАА, в значительной части случаев не выполнимо, поскольку МКР носят смешанный характер [8], что обосновывает необходимость дальнейшего совершенствования критериев. Еще более сложной и актуальной задачей является разработка критериев дифференциальной диагностики разных форм возраст-зависимой ЦМА, ассоциированной с АГ и другими факторами риска. В клинической практике гетерогенность такой наиболее распространенной формы ЦМА подтверждается значимым разнообразием тяжести клинических проявлений, темпе их прогрессирования в условиях контроля факторов риска у пациентов старшего возраста.

Один из принципов дифференциальной диагностики форм ЦМА был предложен группой исследователей ФГБНУ «НЦН». Он основан на кластеризации (группировании) МРТ-признаков ЦМА, оцененных по топографии и выраженности. Оценка каждого из МРТ-признаков проводилась по 4-балльной системе выраженности в разных долях полушарий головного мозга в трех зонах белого вещества, соответствующих особенностям кровоснабжения (короткие, средние и длинные кортикомедуллярные артерии и соответствующие им зоны юкстакортикального, глубокого и перивентрикулярного белого вещества), а также подкорковых структурах, стволе и мозжечке. В основу гипотезы легло допущение, что группирование разных признаков по их расположению и тяжести у пациентов сходного возраста и контроля факторов риска должно отражать формы заболеваний, имеющие различия в неучтенных факторах риска и, соответственно, доминирующих механизмах поражения сосудов и мозга.

Последующий иерархический кластерный анализ позволил выделить два больших кластера, которые были обозначены как МРТ-тип 1 и МРТ-тип 2. Они не имели различий в представленности основных факторов риска, но различались тяжестью и ведущими механизмами поражения сосудов и мозга — ишемией при МРТ-типе 1, повышенной проницаемостью гематоэнцефалического барьера (ГЭБ) и воспалением при МРТ-типе 2 [9, 10]. Накопление наблюдений и использование чувствительных методов дифференцирования отличий, в первую очередь молекулярно-генетических, позволит дифференцировать различные формы ЦМА по доминирующим механизмам и откроет перспективы для разработки патогенетического лечения.

Микроструктура неизмененного белого вещества при ЦМА

Возраст-зависимая ЦМА имеет длительный период асимптомного течения. Критическая суммация патологических изменений в стенке сосудов и визуально неизмененном белом веществе (НИБВ) приводит к формированию МРТ-признаков ЦМА — гиперинтенсивности белого вещества (ГИБВ), а в последующем — лакун и других.

Необходимость уточнения таких закономерностей для разработки превентивных подходов к прогрессированию ЦМА, привела в последнее десятилетие к интенсификации клинических исследований с оценкой микроструктуры НИБВ с помощью диффузионной МРТ (Д-МРТ) [11]. Первично использование сигнальных моделей Д-МРТ, основанных на расчете суммарной диффузии во всем вокселе изображения, позволило установить большую чувствительность таких метрик, как средняя диффузия (MD, англ.: mean diffusivity) и фракционная анизотропии (FA, англ.: fractional anisotropy) в оценке раннего повреждения белого вещества и его динамических изменений по сравнению с МРТ-признаками [12, 13]. Позднее были предложены сигнальные модели для оценки компонентов нейрона — аксона (аксиальная диффузия, англ.: axial diffusivity, AD) и миелина (радиальная диффузия, англ.: radial diffusivity, RD). Они подтвердили данные морфологиических исследований о преимущественном поражении миелина повышением RD и показали большую чувствительность в отражении прогрессирования когнитивных расстройств по сравнению с FA и MD [14]. Эквивалентность данных метрик компонентам нейрона была подтверждена на экспериментальных животных моделях и аутопсийном материале [15—17]. Дальнейшее совершенствование Д-МРТ с созданием биофизических (тканевых) моделей позволило получать in vivo-эквиваленты компонентов ткани мозга (компоненты нейрона, экстраклеточную воду, микрососуды) [18]. К настоящему времени исследования по данному направлению Д-МРТ при ЦМА единичны. Показатели биофизической модели NODDI (англ.: Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging — картирование ориентационной дисперсии пучка нейритов и их плотности) показали связь с результатами когнитивного тестирования при ЦМА [19, 20].

Нами в 2023—2024 гг. проведено первое в мире исследование по сопоставлению возможностей разных биофизических (тканевых) моделей в оценке тяжести поражения мозга при ЦМА [21] и когнитивных расстройств [22]. Несмотря на огромный потенциал данных методик, имеются существенные ограничения в их использовании в клинических исследованиях. Среди основных причин можно выделить технические особенности МР-томографов разных производителей, что ограничивает методическое единообразие исследований и сопоставление получаемых данных, сложность постпроцессинга и обработки, требующие высоких технических компетенций, а также то, что лишь небольшая часть моделей прошла валидацию на экспериментальных животных моделях.

Перспективными в оценке микроструктуры являются МРТ-методики оценки содержания железа для выявления маркеров вторичной нейродегенерации и содержания миелина. Они позволяют не только характеризовать основные текущие процессы, но и могут быть полезны для оценки ремиелинизации на фоне проведения терапевтического вмешательства [23—29].

Патофизиологические механизмы ЦМА

Современный этап в изучении ЦМА и ее форм тесно связан с расширением возможностей прижизненной МРТ-оценки ее основных патофизиологических механизмов — эндотелиальной дисфункции с повышенной проницаемостью ГЭБ и гипоксии/ишемии в проекции стено-окклюзированных мелких сосудов. В последние десятилетия разработаны МРТ-методики оценки поражения эндотелия и ремоделирования сосудов — проницаемости ГЭБ, цереброваскулярной реактивности, мозгового кровотока, пульсация сосудов и другие.

Кровоток и перфузия

Фазовоконтрастная МРТ (ФК-МРТ) — метод синхронизированного с сердечной деятельностью одновременного исследования кровотока в крупных артериях и венах головного мозга и их пульсативных свойств, циркуляции ЦСЖ. Метод наиболее полно характеризует круг патологических изменений при ЦМА, инициируемый повышением пульсативных свойств крупных сосудов со снижением их комплаенса, ремоделированием мелких сосудов с ограничением их реактивности, что приводит к дисбалансу гидросред мозга с повышением ударных свойств ЦСЖ и рефлюкса на уровне боковых желудочков [30]. Проведенное нами обследование пациентов с ЦМА позволило не только выстроить данный патологический каскад, но и доказать роль нарушений ликвородинамики в повреждении микроструктуры мозолистого тела и развитии когнитивных расстройств [31]. Огромную ценность в понимании патологических процессов могли бы привнести проспективные исследования с оценкой показателей ФК-МРТ в динамике. Возрастающие возможности в изучении механизмов ЦМА имеет ФК-МРТ на МРТ-томографах 7 Тл, способная визуализировать лентикулостриарные артерии и оценивать кровоток по ним, фиксировать ранние признаки патологических изменений [24, 32, 33].

Основным методом, используемым для оценки цереброваскулярной реактивности — способности изменять диаметр сосудов в ответ на стимулы, является BOLD-визуализация с применением гиперкапнической пробы [34]. В исследовании G. Blair и соавт. была продемонстрирована связь снижения цереброваскулярной реактивности в области белого вещества головного мозга с выраженностью МРТ-признаков ЦМА у пациентов с перенесенным лакунарным инсультом [35].

Перфузионные МРТ-методики, направленные на оценку прохождения крови по мозгу с целью обеспечения его метаболизма, наиболее активно разрабатываются среди всех других методов изучения патофизиологических механизмов ЦМА. Это обусловлено значением в развитии ЦМА эндотелиальной дисфункции и ремоделирования сосудов, изменяющих перфузию. Возрастающий интерес к ним объясняется и необходимостью разработки подходов к оценке эффективности нейроваскулярной сопряженности, лежащей, в том числе, в основе коморбидности ЦМА с БА. Среди них МРТ-метод бесконтрастной спиновой маркировки артериальной крови (англ.: Arterial Spin Labeling, ASL) является наиболее цитируемым. Он использует в качестве эндогенного индикатора воду артериальной крови [36]. В ряде исследований подтверждена чувствительность ASL к выявлению изменений объемной скорости церебрального кровотока (англ.: Cerebral Blood Flow, CBF) у пациентов с ЦМА [37, 38]. Метод активно совершенствуется, предлагаются методики, показывающие лучшие технические характеристики и более воспроизводимые результаты по сравнению в классическим ASL. К ним относятся непрерывная ASL (англ.: Continuous ASL, cASL), импульсная ASL (англ.: Pulsed ASL, pASL), псевдонепрерывная ASL (англ.: Pseudo-Continuous ASL, pcASL) [37, 39—42]. Однако лонгитюдные исследования на основе данных методик показывают противоречивые результаты по взаимоотношениям церебрального кровотока с объемом ГИБВ [43—46]. На данный момент валидацию проходят новые методики, ожидаемо имеющие лучшую точность в оценке церебрального кровотока, например, pcASL с временным кодированием, комбинированное применение ASL с BOLD-визуализацией для оценки нейроваскулярного взаимодействия и др. [47—50].

Глимфатическая система

Глимфатическая система очистки мозга описана недавно, но ожидаемо, что глимфатическая дисфункция будет в фокусе исследований, посвященных изучению ЦМА, поскольку расширенные периваскулярные пространства (ПВП), отек, изменение жесткости сосудистой стенки являются частью ее патологических изменений [51]. В настоящее время исследования глимфатической системы у людей для диагностики не проводятся. Научный интерес представляют исследования с интратекальным введением контрастного вещества и динамическим прослеживанием его распространения [52]. Среди неинвазивных методик обсуждается оценка индекса периваскулярного пространства диффузионно-тензорной МРТ (англ.: Diffusion Tensor Image Analysis Along the Perivascular Space, DTI-ALPS). Индекс рассчитывается рядом с телом бокового желудочка, на участке, где проекционные и ассоциативные волокна ортогональны периваскулярному пространству [53].

Проницаемость ГЭБ

Проницаемость ГЭБ при ЦМА оценивается МРТ Т1-динамическим контрастированием. По Т1-взвешенным изображениям до, во время и после введения контрастного вещества с помощью фармакокинетической модели низкой проницаемости (модель Патлака) рассчитываются количественные показатели проницаемости [24]. В исследованиях продемонстрировано, что повышение проницаемости ГЭБ при ЦМА встречается не только в ГИБВ, но и в НИБВ [54, 55], а также может служить прогностическим фактором снижения когнитивных функций в отсроченном периоде [56]. Проведенное нами исследование показало значимое повышение проницаемости ГЭБ у больных с контролируемой АГ, что стало основанием для предположения о наличии дополнительных факторов риска вне АГ, ассоциированных с этим механизмом [54]. Применение данного метода обосновано при изучении новых терапевтических подходов в лечении ЦМА [56].

Оценка метаболизма мозга

МРТ-методики оценки метаболических процессов в мозге, несмотря на свою высокую востребованность, не используются в клинической практике и крайне ограниченно применяются в научных исследованиях ЦМА. Это обусловлено высокими требованиями к техническому обеспечению аппарата и программ пред- и постобработки. МР-спектроскопия — метод количественной оценки большого числа метаболитов мозга при ЦМА чаще рассматривается как дополнительный научный метод. Оценивают его перспективность в сочетании с диффузионно-взвешенной спектроскопией, в отношении выявления маркеров глиальной реактивности в ответ на воспаление [57].

Разрабатывается МРТ-метод с переносом насыщения химического обмена (CEST, англ.: Chemical Exchange Saturation Transfer), направленный на оценку pH ткани и некоторых метаболитов, таких как миоинозитол (маркер пролиферации глиальных клеток) и глутамат [58].

Артериальная гипертензия и новые факторы риска

Длительное время АГ рассматривалась как единственный фактор риска развития патологии мелких сосудов, что в нашей стране нашло свое отражение в термине гипертоническая (ангио-) энцефалопатия [59, 60]. Успехи последних десятилетий в лечении АГ привели к снижению тяжелых форм заболевания с развитием острых нарушений мозгового кровообращения. В то же время исследователи во всем мире указывают на то, что частота ЦМА и связанные с нею когнитивные расстройства не снизилась [61—63]. Результаты МРТ-Т1-динамического контрастирования свидетельствуют о перманентности эндотелиальной дисфункции, то есть поддержании ведущего механизма ЦМА при контроле АГ.

Накопленные результаты указывают на патоморфоз ЦМА, произошедший на фоне приема антигипертензивных препаратов, направленных на улучшение кровотока и предотвращения ремоделирования, но не проницаемости сосудистой стенки. Это актуализирует поиск иных факторов риска или дополнительных условий для реализации классических.

Наиболее вероятным фактором риска развития ЦМА может быть повышенная чувствительность к соли. В настоящее время соль-чувствительность провозглашена ВОЗ независимым фактором риска сердечно-сосудистых заболеваний [64]. Ее изучение в отношении риска ЦМА крайне ограничены. Подтверждением ее значимости являются экспериментальные данные об ускоренном поражении мелких сосудов и мозга крыс со спонтанной гипертензией, склонных к инсульту (англ.: Spontaneously Hypertensive Stroke-Prone Rats, SHRSP) [65], а также клинические исследования, показавшие связь гипернатриемии с выраженностью МРТ-признаков ЦМА [66, 67]. Другим потенциальным фактором риска ЦМА может быть повышенная чувствительность к снижению биодоступности/дефициту оксида азота (NO). Такое предположение основывается на определяющем значении в развитии ЦМА эндотелиальной дисфункции, эквивалентом которой является недостаточность NO [68], связью полиморфизмов гена эндотелиальной синтазы NO (eNOS) с развитием немых инфарктов [69, 70], воспроизведение ЦМА на NO-дефицитарных мышах [71, 72].

Начиная с 2016 г. в ФГБНУ «Научный центр неврологии» разрабатываются подходы для определения индивидуальной чувствительности к соли и снижению биодоступности/дефициту NO. Для моделирования этих условий нами использовались эритроциты пациентов. Выбор был обусловлен значительным сходством эритроцитов со свойствами эндотелия — единого гликокаликса (слоя гликопротеидов и протеогликанов на эритроцитах и эндотелиоцитах, являющегося буфером натрия), аналогичных натриевых транспортеров мембран (Na+/K+-АТФазы и другие) [73, 74] и общей eNOS [75—77]. Прототипами будущих тестов чувствительности к соли были выбраны методики определения буферной емкости гликокаликса эритроцитов [73] и осморезистентности мембраны, отражающей функциональное состояние ее натриевых транспортеров [78—80]. Тест оценки индивидуальной чувствительности к дефициту/снижению биодоступности NO был разработан нами при учете ожидаемых изменений функциональных свойств эритроцитов при инкубации с L-аргинином — донатором NO.

Для каждого из показателей ROC-анализом были определены пороговые значения патологии [81, 82]. Валидность теста подтверждалась сопоставлением клинических и инструментальных данных двух групп пациентов — с превышением пороговых значений и соответствующих референсным величинам. Установлена связь в группах пациентов с превышением пороговых значений с когнитивным дефицитом и повышением проницаемости ГЭБ в сером и НИБВ по МРТ Т1 динамическому контрастированию [81, 82].

Полученные доказательства указывают на значимость данных факторов риска в развитии патологии и обосновывают внедрение тестов в рутинную практику. Актуальность их использования определяется высокой межиндивидуумной вариабельностью чувствительности к этим факторам и невозможности стандартизации рекомендаций, как это доступно для АГ с определением оптимальных уровней артериального давления.

Экспериментальные модели ЦМА

Экспериментальное моделирование у животных имеет высокую актуальность в изучении молекулярных, клеточных и иных аспектов прогрессирования ЦМА, а также в доклинических исследованиях методов ее лечения и профилактики. Разработанные к настоящему времени экспериментальные модели отражают отдельные признаки и механизмы ЦМА, но не воспроизводят патологических и клинических проявлений заболевания в целом [83, 84]. В связи с чем опыт использования экспериментальных моделей животных ЦМА нуждается в анализе и систематизации для выработки рекомендаций в отношении преимуществ тех или иных моделей. Следует учитывать и накапливающиеся свидетельства патоморфоза патологии с преобладанием форм с контролируемой мягкой АГ или отсутствием таковой, при которых ведущая роль в инициировании заболевания и его прогрессирования принадлежит повреждению ГЭБ с развитием нейровоспаления, а не ишемии вследствие тяжелого артериолосклероза [54, 85—87], а также наличие морфологических свидетельств высокой коморбидности ЦМА с БА [88].

Поиск наиболее релевантной экспериментальной модели ЦМА, по мнению ведущих экспертов в данной области, предполагает внедрение унифицированного протокола исследований, включающего выполнение МРТ с верификацией признаков ЦМА (STRIVE, 2013), Д-МРТ in vivo или ex vivo, оценку эндотелиальной дисфункции, проницаемости ГЭБ, нейровоспаления, гипоксии/ишемии, проведение когнитивного и двигательного тестирований [83]. Авторы указывают на необходимость совершенствования методов оценки когнитивных функций, их дополнения поведенческими тестированиями, исследованиями с самцами и самками и крупными видами с большим объемом белого вещества.

Одним из наиболее актуальных направлений исследований на экспериментальных моделях является оценка ключевых молекул механизмов заболевания и их соответствия таковым у человека. В большинстве исследований используют модели SHRSP и хронической гипоперфузии (модели двусторонних стенозов или двусторонней окклюзии общих сонных артерий. На этих моделях установлена однонаправленность отклонений провоспалительных цитокинов (интерлейкинов IL-1b и IL-6, фактор некроза опухоли-a) и матричных металлопротеиназ (ММР-9 и ММР-2) у грызунов и пациентов с ЦМА [89, 90]. Однако воспроизводимые этими моделями тяжелая АГ и диффузная гипоксия не в полной мере отражают особенности патогенеза современной ЦМА, ассоциированной с контролируемыми факторами сосудистого риска. Вероятно, что появившиеся модели эндотелиальной дисфункции могут иметь больший трансляционный потенциал воспроизведения современной ЦМА. Мыши с генетически обусловленным дефицитом эндотелиальной NO-синтазы (eNOS+/-) развивают характерные для ЦМА лакунарные инфаркты при мягкой АГ, повышенную проницаемость ГЭБ и гипоперфузию [71, 91]. С применением этой модели было продемонстрировано предшествующее поражению белого вещества головного мозга: повышение регуляция костного морфогенетического белка 4 (англ.: Bone Morphogenetic Protein 4, BMP4) в перицитах головного мозга [71], однако данных о поиске ключевых молекул ведущих механизмов на настоящий момент недостаточно.

Экспериментальные модели играют значительную роль в валидации новых МРТ-методик, обеспечивая доказательность интерпретации полученных результатов исследований у человека. На модели демиелинизирующей патологии, индуцированной купризоном, было продемонстрировано соответствие RD Д-МРТ демиелинизации [15], а пространственной памяти у здоровых самцов крыс линии Wistar — содержанию при МР-спектроскопии N-ацетиласпартата и глутамата в гиппокампе и глутамата в коре, что вызывает значительный интерес в рамках моделирования и изучения смешанных когнитивных расстройств [92].

В рамках доклинических исследований лекарственных стратегий ЦМА продолжаются исследования безопасности и эффективности ингибиторов фосфодиэстеразы III (цилостозол и др.), оказывающих нейропротективное и вазодилатирующее действие за счет повышения внутриклеточного уровня циклического аденозинмонофосфата и активности eNOS [93, 94]. В 2022 году продемонстрирована большая эффективность K-134 по сравнению с цилостазолом в регрессе постинсультного дефицита и выживаемости крыс линии SHRSP [95]. Продолжаются исследования оценки протективного действия на эндотелий антиоксидантов — витамина E и его аналогов, куркумина и D-лимонена [89, 96, 97].

Таким образом, сохраняется высокая актуальность экспериментальной животной модели, отражающей произошедший патоморфоз ЦМА на фоне антигипертензивной терапии. Представляет значительный потенциал использование моделей эндотелиальной дисфункции, ассоциированной с недостаточностью NO, для исследований молекулярно-генетических и клеточных механизмов, поиска и оценки эффективности и безопасности новых методов лечения патологии на современном этапе.

Молекулярно-генетические исследования при ЦМА

Мультифакториальность и гетерогенность спорадической возраст-зависимой ЦМА, высокая коморбидность с БА, отсутствие патогенетического лечения позволяют прогнозировать в ближайшие годы интенсификацию молекулярно-генетических исследований ЦМА для выявления новых фармакологических мишеней. Тенденцией последнего десятилетия стал поиск молекулярно-генетических детерминант ЦМА в рамках полногеномных исследований ассоциаций (англ.: Genome-Wide Association Studies, GWAS). Для десятков тысяч пациентов стандартно оцениваются сосудистые факторы риска, клинические и МРТ-данные, включая исследование микроструктуры НИБВ. Далее проводится NGS-секвенирование нуклеотидной последовательности генома и статистическая оценка влияния его малых полиморфизмов (однонуклеотидных замен, малых инсерций и делеций) на развитие ЦМА. Поскольку показано, что большинство значимых полиморфизмов расположено в некодирующих участках генома, обоснованно растет интерес к сопоставлению GWAS-значимых локусов с базами известных геномных локусов, влияющих на профиль экспрессии генов (англ.: Transcriptome-Wide Association Study, TWAS) и белков (англ.: Proteome-Wide Association Study, PWAS) [98].

Для всех МРТ-признаков возраст-зависимой ЦМА (STRIVE, 2013) уже проведено несколько независимых GWAS-исследований [99]. Значимые полиморфизмы расположены в проекции генов, активно экспрессирующихся в нейроваскулярной единице, особенно в эндотелии. Гены разделяют на три функциональных кластера: регуляция проницаемости ГЭБ, клеточные процессы старения и апоптоза, организация матрисомы и ее взаимодействие с клетками. Третий кластер в наименьшей степени ассоциирован с сосудистыми факторами риска. Для получения воспроизводимых GWAS-данных научные группы увеличивают мощность выборок [100], анализируют ЦМА-признаки изолированно на ранних [101] или выраженных стадиях [102]. Наиболее результативными оказываются экспериментальные исследования, учитывающие гетерогенность ЦМА на основе разделения на глубокую и перивентрикулярную ГИБВ [103], лобарные и глубокие МКР [104], расширенные ПВП в белом веществе и базальных ганглиях [105].

Накопленные для возраст-зависимой ЦМА GWAS-данные указывают на ее патогенетическую амбивалентность. Глубокая ГИБВ характеризуется наибольшей степенью наследуемости (до 80%) [106], при этом все значимые полиморфизмы сосредоточены в одном локусе (17q25.1) — от генов TRIM47 и TRIM65 (E3-убиквитинлигаз, антагонистически регулирующих провоспалительный ответ эндотелия) в обе стороны расходятся сотни убывающих по степени значимости полиморфизмов десятков генов [103]. Выключение 17q25.1 локуса ассоциировано с развитием опухолей, сосудистых мальформаций и нарушением развития ЦНС. В этом локусе расположен ген H3.3 гистона — ключевого участника эпигенетической регуляции на уровне организации хроматина, который накапливается в тканях с возрастом [107]. ГИБВ ассоциирована с пониженной экспрессией TRIM47 и повышенной экспрессией TRIM65 в мозговой ткани [101, 102, 108]. Необходимо изучение эпигенетической регуляции 17q25.1 локуса как основной генетической детерминанты глубокой ГИБВ. Для перивентрикулярной ГИБВ значимые полиморфизмы выявлены не только в 17q25.1 локусе, но и в десяти других локусах — среди них только четверть не ассоциирована с сосудистыми факторами риска и вовлечена в организацию матрисомы [103]. Примечательно, что перивентрикулярная ГИБВ имеет общие локусы с другими МР-проявлениями ЦМА, чья степень наследуемости не превышает 20—40%: с лакунарными очагами — 16q24 (ZCCHC14) [100], с глубокими МКР — 1q22 (PMF1) и 13q34 (COL4A2) [104], с расширенными ПВП в базальных ганглиях — 2p16 (EFEMP1) [105]. Наиболее воспроизводимым является общий локус 2q33.2 — значимые полиморфизмы в проекции генов ICA1L и NBEAL1 с повышением их экспрессии в мозговой ткани обнаружены для перивентрикулярной ГИБВ [103], расширенных ПВП в базальных ганглиях [105], изменений FA в НИБВ [101, 108], лакунарных очагов [100] и глубоких МКР [104]. ICA1L, NBEAL1 и ряд других ЦМА-значимых генов задействованы в работе аппарата Гольджи, поэтому в будущем необходимы исследования роли посттрансляционных модификаций и навигации белков в развитии ЦМА.

Степень наследуемости расширенных ПВП в глубоком белом веществе также достигает 80% [109], а их значимые полиморфизмы проецируются на гены, ассоциированные с наследственными лейкодистрофиями, организацией матрисомы и дифференцировкой эндотелия. Для лобарных МКР (степень наследуемости достигает 50%) все значимые полиморфизмы сосредоточены в гене APOE, ассоциированном с БА [104].

GWAS-профили показателей микроструктурного повреждения НИБВ (FA и MD) ассоциированы с нейропсихическими заболеваниями, самые значимые полиморфизмы расположены в генах VCAN и HBEGF, задействованных в контакте клеток с матрисомой. Для MD выявлены полиморфизмы на 17q21 локусе в гене MAPT (кодирует тау-белок и ассоциирован с таупатиями). При этом отмечается генерализованная активация экспрессии генов 17q21 локуса в сосудах и крови [101]. На мышиных моделях БА зафиксировано отложение фосфорилированного тау-белка вдоль ПВП мелких сосудов [110], его избытки поглощаются эндотелием с развитием клеточного старения и нарушением проницаемости ГЭБ, уменьшением диаметра мелких сосудов и развитием прерывистого кровотока [111]. Можно предположить, что генетический локус 17q21.31 может стать одним из ключевых звеньев развития смешанных когнитивных расстройств.

В будущем ожидается повышение доступности омиксных технологий для медицинских исследований — будет проведена оценка в контексте ЦМА для профиля кишечной микробиоты, эпигенетических факторов (метилирование ДНК, модификации гистонов, некодируюшие РНК), а также для протеомных профилей с учетом посттрансляционных модификаций. Мультиомиксный подход позволит учесть спектр изменений огромного множества биомолекул и сделает процесс выявления новых молекулярных мишеней, их валидации на животных моделях более динамичным и результативным.

Заключение

Широкая распространенность ЦМА и бремя связанных с нею когнитивных расстройств не снизились при контроле основных сосудистых факторов риска, но привели к патоморфозу патологии. Значительный прорыв в понимании гетерогенности ЦМА и диагностике ее форм, прижизненной МРТ-оценке микроструктуры мозга и патофизиологических механизмов его повреждения, достижения и возможности молекулярно-генетических исследований открывают перспективы изучения новых факторов риска, разработки новых подходов к лечению и его контроля. Сложность патологии и ограниченность подходов к ее профилактике обозначают необходимость консорциумного обсуждения и работы различных специалистов в области нейронаук для серьезных достижений в управлении патологией.

Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда №22-15-00183 (Продление).

The study was supported by a Russian Science Foundation Grant No. 22-15-00183 (Extension).

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Pantoni L. Cerebral small vessel disease: from pathogenesis and clinical characteristics to therapeutic challenges. Lancet Neurology. 2010;9(7):689-701.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(10)70104-6
  2. Wardlaw JM, Smith EE, Biessels GJ et al. STandards for ReportIng Vascular changes on nEuroimaging (STRIVE v1). Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. Lancet Neurology. 2013;12(8):822-38.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(13)70124-8
  3. Markus HS, van Der Flier WM, Smith EE, et al. Framework for Clinical Trials in Cerebral Small Vessel Disease (FINESSE): A Review. JAMA Neurology. 2022;79(11):1187-1198. https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2022.2262
  4. Smith EE, Markus HS. New Treatment Approaches to Modify the Course of Cerebral Small Vessel Diseases. Stroke. 2020;51(1):38-46.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.119.024150
  5. Duering M, Biessels GJ, Brodtmann A, et al. Neuroimaging standards for research into small vessel disease-advances since 2013. Lancet Neurology. 2023;22(7):602-618.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(23)00131-X
  6. Charidimou A, Boulouis G, Frosch MP, et al. The Boston criteria version 2.0 for cerebral amyloid angiopathy: a multicentre, retrospective, MRI-neuropathology diagnostic accuracy study. Lancet Neurology. 2022;21(8):714-725.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(22)00208-3
  7. Renard D. Cerebral microbleeds: a magnetic resonance imaging review of common and less common causes. European Journal of Neurology. 2018;25(3):441-450.  https://doi.org/10.1111/ene.13544
  8. Tsai HH, Pasi M, Tsai LK, et al. Microangiopathy underlying mixed-location intracerebral hemorrhages/microbleeds: A PiB-PET study. Neurology. 2019;92(8):e774-e781. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000006953
  9. Добрынина Л.А., Гнедовская Е.В., Забитова М.Р. и др. Кластеризация диагностических МРТ-признаков церебральной микроангиопатии и ее связь с маркерами воспаления и ангиогенеза. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2020;120(12-2):22-31.  https://doi.org/10.17116/jnevro202012012222
  10. Kremneva EI, Zabitova MR, Shamtieva KV, et al. Analysis of Distribution and Grouping of MRI Characteristics of Age-Related Cerebral Microangiopathy. Human Physiology. 2021;47:901-910.  https://doi.org/10.1134/S0362119721080119
  11. Muñoz Maniega S, Chappell FM, Valdés Hernández MC, et al. Integrity of normal-appearing white matter: Influence of age, visible lesion burden and hypertension in patients with small-vessel disease. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2017;37(2):644-656.  https://doi.org/10.1177/0271678X16635657
  12. Maillard P, Fletcher E, Harvey D, et al. White matter hyperintensity penumbra. Stroke. 2011;42(7):1917-22.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.110.609768
  13. Maniega SM, Valdés Hernández MC, Clayden JD, et al. White matter hyperintensities and normal-appearing white matter integrity in the aging brain. Neurobiology of Aging. 2015;36(2):909-18.  https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2014.07.048
  14. Lawrence AJ, Patel B, Morris RG, et al. Mechanisms of cognitive impairment in cerebral small vessel disease: multimodal MRI results from the St George’s cognition and neuroimaging in stroke (SCANS) study. PLoS One. 2013;8(4):e61014. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0061014
  15. Song SK, Yoshino J, Le TQ, et al. Demyelination increases radial diffusivity in corpus callosum of mouse brain. Neuroimage. 2005;26(1):132-40.  https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.01.028
  16. Sepehrband F, Clark KA, Ullmann JF, et al. Brain tissue compartment density estimated using diffusion-weighted MRI yields tissue parameters consistent with histology. Human Brain Mapping. 2015;36(9):3687-702.  https://doi.org/10.1002/hbm.22872
  17. Gouw AA, Seewann A, van der Flier WM, et al. Heterogeneity of small vessel disease: a systematic review of MRI and histopathology correlations. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. 2011;82(2):126-35.  https://doi.org/10.1136/jnnp.2009.204685
  18. Кремнева Е.И., Максимов И.И., Добрынина Л.А. и др. Оценка микроструктуры белого вещества головного мозга по данным диффузионной магнитно-резонансной томографии при церебральной микроангиопатии. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2020;14(1):33-43.  https://doi.org/10.25692/ACEN.2020.1.4
  19. Konieczny MJ, Dewenter A, Ter Telgte A, et al. Multi-shell Diffusion MRI Models for White Matter Characterization in Cerebral Small Vessel Disease. Neurology. 2021;96(5):e698-e708. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000011213
  20. Raghavan S, Przybelski SA, Reid RI, et al. White matter damage due to vascular, tau, and TDP-43 pathologies and its relevance to cognition. Acta Neuropathologica Communications. 2022;10(1):16.  https://doi.org/10.1186/s40478-022-01319-6
  21. Добрынина Л.А., Кремнева Е.И., Шамтиева К.В. и др. Нарушение микроструктурной целостности мозолистого тела по данным диффузионной МРТ как предиктор прогрессирования церебральной микроангиопатии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2023;123(11):95-104.  https://doi.org/10.17116/jnevro202312311195
  22. Dobrynina LA, Kremneva EI, Shamtieva KV, et al. Cognitive Impairment in Cerebral Small Vessel Disease Is Associated with Corpus Callosum Microstructure Changes Based on Diffusion MRI. Diagnostics (Basel). 2024;14(16):1838. https://doi.org/10.3390/diagnostics14161838
  23. Bauer CE, Zachariou V, Seago E, Gold BT. White Matter Hyperintensity Volume and Location: Associations With WM Microstructure, Brain Iron, and Cerebral Perfusion. Frontiers in Aging Neuroscience. 2021;13:617947. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.617947
  24. Van den Brink H, Doubal FN, Duering M. Advanced MRI in cerebral small vessel disease. International Journal of Stroke. 2023 Jan;18(1):28-35.  https://doi.org/10.1177/17474930221091879
  25. Duering M, Schmidt R. Remote changes after ischaemic infarcts: a distant target for therapy? Brain. 2017;140(7):1818-1820. https://doi.org/10.1093/brain/awx135
  26. Iannucci G, Dichgans M, Rovaris M, et al. Correlations between clinical findings and magnetization transfer imaging metrics of tissue damage in individuals with cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy. Stroke. 2001;32(3):643-8.  https://doi.org/10.1161/01.str.32.3.643
  27. Langkammer C, Krebs N, Goessler W, et al. Quantitative MR imaging of brain iron: a postmortem validation study. Radiology. 2010;257(2):455-62.  https://doi.org/10.1148/radiol.10100495
  28. Van Leijsen EMC, van Uden IWM, Ghafoorian M, et al. Nonlinear temporal dynamics of cerebral small vessel disease: The RUN DMC study. Neurology. 2017;89(15):1569-1577. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000004490
  29. Seiler S, Pirpamer L, Hofer E, et al. Magnetization transfer ratio relates to cognitive impairment in normal elderly. Frontiers in Aging Neuroscience. 2014;6:263.  https://doi.org/10.3389/fnagi.2014.00263
  30. Добрынина Л.А., Гаджиева З.Ш., Ахметзянов Б.М. и др. Роль нарушений артериального, венозного кровотока и ликворотока в формировании когнитивных расстройств при возрастзависимой церебральной микроангиопатии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2019;119(12-2):81-88.  https://doi.org/10.17116/jnevro201911912281
  31. Добрынина Л.А., Гаджиева З.Ш., Шамтиева К.В. и др. Связь нарушений кровотока и ликворотока с повреждением стратегических для когнитивных расстройств зон мозга при церебральной микроангиопатии. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2022;16(2):25-35.  https://doi.org/10.54101/ACEN.2022.2.3
  32. Kang CK, Park CA, Park CW, et al. Lenticulostriate arteries in chronic stroke patients visualised by 7 T magnetic resonance angiography. International Journal of Stroke. 2010;5(5):374-80.  https://doi.org/10.1111/j.1747-4949.2010.00464.x
  33. Sun C, Wu Y, Ling C, et al. Reduced blood flow velocity in lenticulostriate arteries of patients with CADASIL assessed by PC-MRA at 7T. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. 2022;93(4):451-452.  https://doi.org/10.1136/jnnp-2021-326258
  34. Liu P, De Vis JB, Lu H. Cerebrovascular reactivity (CVR) MRI with CO2 challenge: A technical review. Neuroimage. 2019;187:104-115.  https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.03.047
  35. Blair GW, Thrippleton MJ, Shi Y, et al. Intracranial hemodynamic relationships in patients with cerebral small vessel disease. Neurology. 2020;94(21):e2258-e2269. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000009483
  36. Essig M, Shiroishi MS, Nguyen TB, et al. Perfusion MRI: the five most frequently asked technical questions. American Journal of Roentgenology. 2013;200(1):24-34.  https://doi.org/10.2214/AJR.12.9543
  37. Jann K, Shao X, Ma SJ, et al. Evaluation of Cerebral Blood Flow Measured by 3D PCASL as Biomarker of Vascular Cognitive Impairment and Dementia (VCID) in a Cohort of Elderly Latinx Subjects at Risk of Small Vessel Disease. Frontiers in neuroscience. 2021;15:627627. https://doi.org/10.3389/fnins.2021.627627
  38. Sun Y, Cao W, Ding W, et al. Cerebral Blood Flow Alterations as Assessed by 3D ASL in Cognitive Impairment in Patients with Subcortical Vascular Cognitive Impairment: A Marker for Disease Severity. Frontiers in Aging Neuroscience. 2016;8:211.  https://doi.org/10.3389/fnagi.2016.00211
  39. Binnie LR, Pauls MMH, Benjamin P, et al. Test-retest reliability of arterial spin labelling for cerebral blood flow in older adults with small vessel disease. Translational Stroke Research. 2022;13(4):583-594.  https://doi.org/10.1007/s12975-021-00983-5
  40. Hernandez-Garcia L, Lahiri A, Schollenberger J. Recent progress in ASL. Neuroimage. 2019;187:3-16.  https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.12.095
  41. Thompson G, Mills SJ, Stivaros SM, Jackson A. Imaging of brain tumors: perfusion/permeability. Neuroimaging clinics of North America. 2010;20(3):337-53.  https://doi.org/10.1016/j.nic.2010.04.008
  42. Petersen ET, Zimine I, Ho YC, Golay X. Non-invasive measurement of perfusion: a critical review of arterial spin labelling techniques. The British Journal of Radiology. 2006;79(944):688-701.  https://doi.org/10.1259/bjr/67705974
  43. Badji A, Youwakim J, Cooper A, et al. Vascular cognitive impairment — Past, present, and future challenges. Ageing Research Reviews. 2023;90:102042. https://doi.org/10.1016/j.arr.2023.102042
  44. Gao YZ, Zhang JJ, Liu H, et al. Regional cerebral blood flow and cerebrovascular reactivity in Alzheimer’s disease and vascular dementia assessed by arterial spinlabeling magnetic resonance imaging. Current Neurovascular Research. 2013;10(1):49-53.  https://doi.org/10.2174/156720213804806016
  45. Schuff N, Matsumoto S, Kmiecik J, et al. Cerebral blood flow in ischemic vascular dementia and Alzheimer’s disease, measured by arterial spin-labeling magnetic resonance imaging. Alzheimer’s & Dementia. 2009;5(6):454-62.  https://doi.org/10.1016/j.jalz.2009.04.1233
  46. Ye Q, Bai F. Contribution of diffusion, perfusion and functional MRI to the disconnection hypothesis in subcortical vascular cognitive impairment. Stroke and Vascular Neurology. 2018;3(3):131-139.  https://doi.org/10.1136/svn-2017-000080
  47. Blicher JU, Stagg CJ, O’Shea J, et al. Visualization of altered neurovascular coupling in chronic stroke patients using multimodal functional MRI. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2012;32(11):2044-54.  https://doi.org/10.1038/jcbfm.2012.105
  48. Huang D, Guo Y, Guan X, et al. Recent advances in arterial spin labeling perfusion MRI in patients with vascular cognitive impairment. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2023;43(2):173-184.  https://doi.org/10.1177/0271678X221135353
  49. Liu X, Cheng R, Chen L, et al. Altered Neurovascular Coupling in Subcortical Ischemic Vascular Disease. Frontiers in Aging Neuroscience. 2021;13:598365. https://doi.org/10.3389/fnagi.2021.598365
  50. Promjunyakul NO, Lahna DL, Kaye JA, et al. Comparison of cerebral blood flow and structural penumbras in relation to white matter hyperintensities: A multi-modal magnetic resonance imaging study. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2016;36(9):1528-36.  https://doi.org/10.1177/0271678X16651268
  51. Mestre H, Kostrikov S, Mehta RI, Nedergaard M. Perivascular spaces, glymphatic dysfunction, and small vessel disease. Clinical Science. 2017;131(17):2257-2274. https://doi.org/10.1042/CS20160381
  52. Tang J, Zhang M, Liu N, et al. The Association Between Glymphatic System Dysfunction and Cognitive Impairment in Cerebral Small Vessel Disease. Frontiers in Aging Neuroscience. 2022;14:916633. https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.916633
  53. Taoka T, Masutani Y, Kawai H, et al. Evaluation of glymphatic system activity with the diffusion MR technique: diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) in Alzheimer’s disease cases. Japanese Journal of Radiology. 2017;35(4):172-178.  https://doi.org/10.1007/s11604-017-0617-z
  54. Добрынина Л.А., Шамтиева К.В., Кремнева Е.И., и др. Контролируемая артериальная гипертензия и повреждение гематоэнцефалического барьера у больных с возрастзависимой церебральной микроангиопатией и когнитивными нарушениями. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2022;122(11):74-79.  https://doi.org/10.17116/jnevro202212211174
  55. Topakian R, Barrick TR, Howe FA, Markus HS. Blood-brain barrier permeability is increased in normal-appearing white matter in patients with lacunar stroke and leucoaraiosis. Journal of Neurology, Neurosurgery and Psychiatry. 2010 ;81(2):192-7.  https://doi.org/10.1136/jnnp.2009.172072
  56. Wardlaw JM, Makin SJ, Valdés Hernández MC, et al. Blood-brain barrier failure as a core mechanism in cerebral small vessel disease and dementia: evidence from a cohort study. Alzheimer’s & Dementia. 2017;13(6):634-643.  https://doi.org/10.1016/j.jalz.2016.09.006
  57. Ercan E, Magro-Checa C, Valabregue R, et al. Glial and axonal changes in systemic lupus erythematosus measured with diffusion of intracellular metabolites. Brain. 2016;139(Pt 5):1447-57.  https://doi.org/10.1093/brain/aww031
  58. Zwanenburg JJM, van Osch MJP. Targeting Cerebral Small Vessel Disease With MRI. Stroke. 2017;48(11):3175-3182. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.117.016996
  59. Ганнушкина И.В., Лебедева Н.В. Гипертоническая энцефалопатия. М.: Медицина. 1987: 224. 
  60. Гулевская Т.С., Людковская И.Г. Артериальная гипертония и патология белого вещества головного мозга. Архив патологии. 1992;54(2):53-59. 
  61. Williamson JD, Pajewski NM, Auchus AP, et al. Effect of Intensive vs Standard Blood Pressure Control on Probable Dementia: A Randomized Clinical Trial. JAMA. 2019;321(6):553-561.  https://doi.org/10.1001/jama.2018.21442
  62. Su C, Wu H, Yang X, et al. The relation between antihypertensive treatment and progression of cerebral small vessel disease: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Medicine (Baltimore). 2021;100(30):e26749. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000026749
  63. Weber R, Weimar C, Blatchford J, et al. Telmisartan on top of antihypertensive treatment does not prevent progression of cerebral white matter lesions in the prevention regimen for effectively avoiding second strokes (PRoFESS) MRI substudy. Stroke. 2012;43(9):2336-42.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.111.648576
  64. World Health Organization. Guideline: Sodium Intake for Adults and Children. Geneva: World Health Organization; 2012.
  65. Schreiber S, Bueche CZ, Garz C, et al. Blood brain barrier breakdown as the starting point of cerebral small vessel disease? — New insights from a rat model. Experimental & Translational Stroke Medicine. 2013;5(1):4.  https://doi.org/10.1186/2040-7378-5-4
  66. Heye AK, Thrippleton MJ, Chappell FM, et al. Blood pressure and sodium: Association with MRI markers in cerebral small vessel disease. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2016;36(1):264-74.  https://doi.org/10.1038/jcbfm.2015.64
  67. Makin SDJ, Mubki GF, Doubal FN, et al. Small Vessel Disease and Dietary Salt Intake: Cross-Sectional Study and Systematic Review. Journal of Stroke & Cerebrovascular Diseases. 2017;26(12):3020-3028. https://doi.org/10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2017.08.004
  68. Wardlaw JM, Smith C, Dichgans M. Mechanisms of sporadic cerebral small vessel disease: insights from neuroimaging. Lancet Neurology. 2013;12(5):483-97.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(13)70060-7
  69. Hassan A, Gormley K, O’Sullivan M, et al. Endothelial nitric oxide gene haplotypes and risk of cerebral small-vessel disease. Stroke. 2004;35(3):654-9.  https://doi.org/10.1161/01.STR.0000117238.75736.53
  70. Song J, Kim OJ, Kim HS, et al. Endothelial nitric oxide synthase gene polymorphisms and the risk of silent brain infarction. International Journal of Molecular Medicine. 2010;25(5):819-23.  https://doi.org/10.3892/ijmm_00000410
  71. Liao FF, Lin G, Chen X, et al. Endothelial Nitric Oxide Synthase-Deficient Mice: A Model of Spontaneous Cerebral Small-Vessel Disease. American Journal of Pathology. 2021;191(11):1932-1945. https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2021.02.022
  72. Katusic ZS, d’Uscio LV, He T. Emerging Roles of Endothelial Nitric Oxide in Preservation of Cognitive Health. Stroke. 2023;54(3):686-696.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.122.041444
  73. Oberleithner H, Wilhelmi M. Determination of erythrocyte sodium sensitivity in man. Pflugers Archiv. 2013;465(10):1459-66.  https://doi.org/10.1007/s00424-013-1289-x
  74. Постнов Ю.В., Орлов С.Н. Первичная гипертензия как патология клеточных мембран. М.: Медицина; 1987.
  75. Cortese-Krott MM, Kelm M. Endothelial nitric oxide synthase in red blood cells: key to a new erythrocrine function? Redox Biology. 2014 ;2:251-8.  https://doi.org/10.1016/j.redox.2013.12.027
  76. Gladwin MT. Endothelium Seeing Red: Should We Redefine eNOS as the Endothelial and Erythrocytic NOS? Circulation. 2021;144(11):890-892.  https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.121.055679
  77. Simmonds MJ, Detterich JA, Connes P. Nitric oxide, vasodilation and the red blood cell. Biorheology. 2014;51(2-3):121-34.  https://doi.org/10.3233/BIR-140653
  78. Меньшиков В. В. Лабораторные методы исследования в клинике. М.: Медицина. 1987:368. 
  79. Oberleithner H, Peters W, Kusche-Vihrog K, et al. Salt overload damages the glycocalyx sodium barrier of vascular endothelium. Pflugers Archiv. 2011;462(4):519-28.  https://doi.org/10.1007/s00424-011-0999-1
  80. Kusche-Vihrog K, Jeggle P, Oberleithner H. The role of ENaC in vascular endothelium. Pflugers Archiv. 2014;466(5):851-9.  https://doi.org/10.1007/s00424-013-1356-3
  81. Добрынина Л.А., Шабалина А.А., Шамтиева К.В., и др. Доступность оксида азота при церебральной микроангиопатии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2023;123(8-2):47-54.  https://doi.org/10.17116/jnevro202312308247
  82. Добрынина Л.А., Шабалина А.А., Шамтиева К.В., и др. Соль-чувствительность и осморезистентность — факторы риска возраст-зависимой церебральной микроангиопатии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(3):77-85.  https://doi.org/10.17116/jnevro202112103177
  83. Hainsworth AH, Allan SM, Boltze J, et al. Translational models for vascular cognitive impairment: a review including larger species. BMC Medicine. 2017;15(1):16.  https://doi.org/10.1186/s12916-017-0793-9
  84. Hainsworth AH, Markus HS. Do in vivo experimental models reflect human cerebral small vessel disease? A systematic review. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2008;28(12):1877-91.  https://doi.org/10.1038/jcbfm.2008.91
  85. Hainsworth AH, Markus HS, Schneider JA. Cerebral Small Vessel Disease, Hypertension, and Vascular Contributions to Cognitive Impairment and Dementia. Hypertension. 2024 Jan;81(1):75-86.  https://doi.org/10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.19943
  86. Wardlaw JM, Sandercock PA, Dennis MS, Starr J. Is breakdown of the blood-brain barrier responsible for lacunar stroke, leukoaraiosis, and dementia? Stroke. 2003;34(3):806-12.  https://doi.org/10.1161/01.STR.0000058480.77236.B3
  87. Wong SM, Jansen JFA, Zhang CE, et al. Blood-brain barrier impairment and hypoperfusion are linked in cerebral small vessel disease. Neurology. 2019;92(15):e1669-e1677. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000007263
  88. Liu Y, Braidy N, Poljak A, et al. Cerebral small vessel disease and the risk of Alzheimer’s disease: A systematic review. Ageing Research Reviews. 2018;47:41-48.  https://doi.org/10.1016/j.arr.2018.06.002
  89. Mustapha M, Nassir CMNCM, Aminuddin N, et al. Cerebral Small Vessel Disease (CSVD) — Lessons From the Animal Models. Frontiers In Physiology. 2019;10:1317. https://doi.org/10.3389/fphys.2019.01317
  90. Cuadrado-Godia E, Dwivedi P, Sharma S, et al. Cerebral Small Vessel Disease: A Review Focusing on Pathophysiology, Biomarkers, and Machine Learning Strategies. Journal of stroke. 2018;20(3):302-320.  https://doi.org/10.5853/jos.2017.02922
  91. Tan XL, Xue YQ, Ma T, et al. Partial eNOS deficiency causes spontaneous thrombotic cerebral infarction, amyloid angiopathy and cognitive impairment. Molecular Neurodegeneration. 2015;10:24.  https://doi.org/10.1186/s13024-015-0020-0
  92. Duarte JMN. Concentrations of glutamate and N-acetylaspartate detected by magnetic resonance spectroscopy in the rat hippocampus correlate with hippocampal-dependent spatial memory performance. Frontiers in Molecular Neuroscience. 2024;17:1458070. https://doi.org/10.3389/fnmol.2024.1458070
  93. Lee JH, Park SY, Shin YW, et al. Neuroprotection by cilostazol, a phosphodiesterase type 3 inhibitor, against apoptotic white matter changes in rat after chronic cerebral hypoperfusion. Brain Research. 2006;1082(1):182-91.  https://doi.org/10.1016/j.brainres.2006.01.088
  94. Omote Y, Deguchi K, Kono S, et al. Neurovascular protection of cilostazol in stroke-prone spontaneous hypertensive rats associated with angiogenesis and pericyte proliferation. Journal of Neuroscience Research. 2014;92(3):369-74.  https://doi.org/10.1002/jnr.23327
  95. Yoshida H, Itoh S, Ferdousi F, Isoda H. Post-stroke treatment with K-134, a phosphodiesterase 3 inhibitor, improves stroke outcomes in the stroke-prone spontaneously hypertensive rat model-A comparative evaluation of antiplatelet drugs. Journal of Pharmacological Sciences. 2022;148(2):229-237.  https://doi.org/10.1016/j.jphs.2021.12.001
  96. Lan C, Chen X, Zhang Y, et al. Curcumin prevents strokes in stroke-prone spontaneously hypertensive rats by improving vascular endothelial function. BMC Cardiovascular Disorders. 2018;18(1):43.  https://doi.org/10.1186/s12872-018-0768-6
  97. Wang X, Li G, Shen W. Protective effects of D-Limonene against transient cerebral ischemia in stroke-prone spontaneously hypertensive rats. Experimental and Therapeutic Medicine. 2018;15(1):699-706.  https://doi.org/10.3892/etm.2017.5509
  98. Tak YG, Farnham PJ. Making sense of GWAS: using epigenomics and genome engineering to understand the functional relevance of SNPs in non-coding regions of the human genome. Epigenetics & Chromatin. 2015;8:57.  https://doi.org/10.1186/s13072-015-0050-4
  99. Bhagat R, Marini S, Romero JR. Genetic considerations in cerebral small vessel diseases. Frontiers in Neurology. 2023;14:1080168. https://doi.org/10.3389/fneur.2023.1080168
  100. Traylor M, Persyn E, Tomppo L, et al. Genetic basis of lacunar stroke: a pooled analysis of individual patient data and genome-wide association studies. Lancet Neurology. 2021;20(5):351-361.  https://doi.org/10.1016/S1474-4422(21)00031-4
  101. Persyn E, Hanscombe KB, Howson JMM, et al. Genome-wide association study of MRI markers of cerebral small vessel disease in 42,310 participants. Nature Communications. 2020;11(1):2175. https://doi.org/10.1038/s41467-020-15932-3
  102. Mishra A, Duplaà C, Vojinovic D, et al. Gene-mapping study of extremes of cerebral small vessel disease reveals TRIM47 as a strong candidate. Brain. 2022;145(6):1992-2007. https://doi.org/10.1093/brain/awab432
  103. Armstrong NJ, Mather KA, Sargurupremraj M, et al. Common Genetic Variation Indicates Separate Causes for Periventricular and Deep White Matter Hyperintensities. Stroke. 2020;51(7):2111-2121. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.119.027544
  104. Chung J, Marini S, Pera J, et al. Genome-wide association study of cerebral small vessel disease reveals established and novel loci. Brain. 2019;142(10):3176-3189. https://doi.org/10.1093/brain/awz233
  105. Duperron MG, Knol MJ, Le Grand Q, et al. Genomics of perivascular space burden unravels early mechanisms of cerebral small vessel disease. Nature Medicine. 2023;29(4):950-962.  https://doi.org/10.1038/s41591-023-02268-w
  106. Sachdev PS, Thalamuthu A, Mather KA, et al. White Matter Hyperintensities Are Under Strong Genetic Influence. Stroke. 2016;47(6):1422-8.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.116.012532
  107. Tvardovskiy A, Schwämmle V, Kempf SJ, et al. Accumulation of histone variant H3.3 with age is associated with profound changes in the histone methylation landscape. Nucleic Acids Research. 2017;45(16):9272-9289. https://doi.org/10.1093/nar/gkx696
  108. Sargurupremraj M, Suzuki H, Jian X, et al. Cerebral small vessel disease genomics and its implications across the lifespan. Nature Communications. 2020;11(1):6285. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19111-2
  109. Duperron MG, Tzourio C, Sargurupremraj M, et al. Burden of Dilated Perivascular Spaces, an Emerging Marker of Cerebral Small Vessel Disease, Is Highly Heritable. Stroke. 2018;49(2):282-287.  https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.117.019309
  110. Vilor-Tejedor N, Ciampa I, Operto G, et al. Perivascular spaces are associated with tau pathophysiology and synaptic dysfunction in early Alzheimer’s continuum. Alzheimer’s Research & Therapy. 2021;13(1):135.  https://doi.org/10.1186/s13195-021-00878-5
  111. Hussong SA, Banh AQ, Van Skike CE, et al. Soluble pathogenic tau enters brain vascular endothelial cells and drives cellular senescence and brain microvascular dysfunction in a mouse model of tauopathy. Nature Communications. 2023;14(1):2367. https://doi.org/10.1038/s41467-023-37840-y

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.