Нейровизуализационные особенности строения головного мозга у детей с детским церебральным параличом, полученные методом магнитно-резонансной трактографии

Цель. Количественная оценка степени нарушений развития проводящих путей головного мозга у детей со спастическими формами детского церебрального паралича (ДЦП) методами магнитно-резонансной (МР) трактографии для определения тяжести заболевания, а также оценка динамики эффективности лечения.
Материалы и методы. Обследованы 46 детей 4–7 лет (средний возраст (5,4 ± 1,1) лет), из них 14 девочек (33%) и 32 мальчика (66%). Пациенты разделены на две группы. Исследуемую группу составили 23 пациента со спастическими формами ДЦП. В контрольную группу вошли 23 ребенка без неврологического дефицита. Исследование головного мозга проводилось на МР-томографе Siemens Essenza 1,5 Т (Siemens, Германия) и включало метод МР-трактографии. Были рассчитаны и обработаны: количество волокон, средний показатель фракционной анизотропии, коэффициент диффузии, коэффициент миелинизации основных проводящих путей головного мозга.
Результаты. Выявлена достоверная разница указанных выше показателей между пациентами исследуемой и контрольной групп. У детей с ДЦП отмечалось снижение абсолютного количества волокон в области центральных и заднего сегментов мозолистого тела, кортикоспинальных трактов и левого нижнего продольного пучка. Также определялось снижение показателя фракционной анизотропии волокон в области 2–5-го сегментов мозолистого тела, правого кортикоспинального тракта; повышение коэффициента диффузии в области 2, 4, 5-го сегментов и левого кортикоспинального тракта; снижение коэффициента миелинизации во всех исследуемых трактах, за исключением верхних продольных пучков. Выявлена положительная корреляция между  выраженностью моторного дефицита и коэффициентом миелинизации в области переднего сегмента мозолистого тела и нижних продольных пучков.
Заключение. МР-трактография является информативным методом объективной оценки организации проводящих путей головного мозга, уровня и степени поражения моторных трактов. Наиболее информативными характеристиками организации проводящих путей являются абсолютное количество волокон в тракте, показатель фракционной анизотропии, а также расчетный показатель – коэффициент миелинизации. Некоторые из выявленных изменений коррелировали с выраженностью моторного дефицита, что позволяет рассматривать их как потенциальные предикторы реабилитационного прогноза.

1. Appleton R.E., Gupta R. Cerebral palsy: not always what it seems. Arch. Dis. Child. 2019; 104 (8): 809–814. DOI: 10.1136/archdischild-2018-315633.

2. Michael-Asalu A., Taylor G., Campbell H., Lelea L.-L., Kirby R.S. Cerebral palsy. Advances in Pediatrics. 2019; 66: 189–208. DOI: 10.1016/j.yapd.2019.04.002é.

3. Stavsky M., Mor O., Mastrolia S.A., Greenbaum S., Than N.G., Erez O. Cerebral palsy – trends in epidemiology and recent development in prenatal mechanisms of disease, treatment, and prevention. Front. Pediatr. 2017; 5: 21. DOI: 10.3389/fped.2017.00021.

4. Morgan C., Fahey M., Roy B., Novak I. Diagnosing cerebral palsy in full-term infants: cerebral palsy in infants. Journal of Paediatrics and Child Health. 2018; 54 (10): 1159–1164. DOI: 10.1111/jpc.14177.

5. Dan B., Mayston M., Paneth N., Rosenbloom L. Cerebral palsy. London; Somerset: Mac Keith Press John Wiley & Sons, Incorporated, 2015: 241–250.

6. Staudt M. Imaging cerebral palsy. In: Handbook of clinical neurology. Elsevier; 2013: 177–181.

7. Mailleux L., Franki I., Emsell L., Peedima M.-L., Fehrenbach A., Feys H., Ortibus E. The relationship between neuroimaging and motor outcome in children with cerebral palsy: A systematic review – Part B diffusion imaging and tractography. Research in Developmental Disabilities. 2020 Feb.; 97: 103569. DOI: 10.1016/j.ridd.2019.103569.

8. Ganepola T., Nagy Z., Ghosh A., Papadopoulo T., Alexander D.C., Sereno M.I. Using diffusion MRI to discriminate areas of cortical grey matter. NeuroImage. 2018; 182: 456–468. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2017.12.046.

9. Cho H.K., Jang S.H., Lee E., Kim S.Y., Kim S., Kwon Y.H., Son S.M. Diffusion tensor imaging –demonstrated differences between hemiplegic and diplegic cerebral palsy with symmetric periventricular leukomalacia. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2013; 34 (3): 650–654. DOI: 10.3174/ajnr.A3272.

10. Palisano R., Rosenbaum P., Walter S., Russell D., Wood E., Galuppi B. Development and reliability of a system to classify grossmotor function in children with cerebral palsy. Dev. Med. Child Neurol. 1997; 39 (4): 214–223 DOI: 10.1111/j.1469-8749.1997.tb07414.x.

11. Hofer S., Frahm J. Topography of the human corpus callosum revisited – comprehensive fiber tractography using diffusion tensor magnetic resonance imaging. NeuroImage. 2006; 32 (3): 989–994. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2006.05.044.

12. Basser P.J., Pajevic S., Pierpaoli C., Duda J., Aldroubi A. In vivo fiber tractography using DT-MRI data. Magn. Reson. Med. 2000; 44 (4): 625–632. DOI: 10.1002/1522-2594(200010)44:4<625::aid-mrm17>3.0.co;2-o.

13. Johnston M.V., Hoon A.H. Cerebral palsy. NMM. 2006; 8 (4): 435–450. DOI: 10.1385/NMM:8:4:435.

14. Franki I., Mailleux L., Emsell L., Peedima M-L., Fehrenbach A., Feys H., Ortibus E. The relationship between neuroimaging and motor outcome in children with cerebral palsy: A systematic review – Part A. Structural imaging. Research in Developmental Disabilities. 2020 May; 100: 103606. DOI: 10.1016/j.ridd.2020.103606.

15. Nemanich S.T., Mueller B.A., Gillick B.T. Neurite orientation dispersion and density imaging quantifies corticospinal tract microstructural organization in children with unilateral cerebral palsy. Hum. Brain Mapp. 2019; 40 (17): 4888–4900. DOI:10.1002/hbm.24744.

16. Зыкин П.А., Ялфимов А.Н., Александров Т.А., Краснощекова Е.И., Ткаченко Л.А., Середа В.М., Насыров Р.А. Особенности развития мозолистого тела мозга детей по данным МРТ. Педиатр. 2018; 9 (1): 37–48. DOI: 10.17816/PED9137-48.