Воксельная морфометрия в оценке состояния головного мозга у пациенток после лечения рака молочной железы (Часть 1)

Актуальность. Рак молочной железы (РМЖ) является одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний среди женщин. Современные методы лечения, такие как химиотерапия, способны вызывать неблагоприятные последствия для центральной нервной системы, включая когнитивные нарушения, известные как «хемомозг». Методики визуализации головного мозга, такие как магнитно-резонансная морфометрия (МР-морфометрия), становятся важным инструментом для выявления этих изменений. Цель. Оценить изменения объемов различных структур головного мозга у пациенток, перенесших лечение РМЖ, с использованием метода воксельной морфометрии. Материалы и методы. В исследовании участвовали 86 пациенток (средний возраст 43,27 ± 4,38 года) после лечения РМЖ и 26 здоровых женщин-добровольцев (средний возраст 44 ± 5,68 года). Всем пациенткам проводилась МРТ головного мозга с использованием методики MPRAGE для исключения органической патологии и анализа объемных параметров структур мозга. Данные анализировались с помощью платформы VolBrain. Результаты. Морфометрический анализ выявил статистически значимое снижение объемов серого и белого вещества головного мозга у пациенток после химиотерапии по сравнению с контрольной группой. Это снижение сопровождалось жалобами на ухудшение когнитивных функций, включая снижение памяти и концентрации внимания, что коррелировало с уменьшением объема структур мозга. Заключение. Метод воксельной морфометрии позволяет выявлять минимальные изменения в структуре головного мозга у пациенток после лечения РМЖ. Полученные результаты подтверждают значительное влияние химиотерапии на центральную нервную систему и подчеркивают необходимость ранней диагностики и реабилитации когнитивных нарушений.

1. Cancer Today [Internet]. [cited 2024 Aug 13]. Available from: https://gco.iarc.who.int/today/en/dataviz/pie?mode=population&group_populations=0&cancers=20&populations=100_112_191_196_203_208_233_246_250_276_300_348_352_372_380_40_428_440_442_470_498_499_528_56_57_616_620_642_643_688_70_703_705_724_752_756_8_804_807_826

2. Merino Bonilla JA, Torres Tabanera M, Ros Mendoza LH. Breast cancer in the 21st century: from early detection to new therapies. Radiologia [Internet]. 2017 Sep 1 [cited 2024 Oct 11];59(5):368–79. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28712528/

3. Katsura C, Ogunmwonyi I, Kankam HKN, Saha S. Breast cancer: presentation, investigation and management. Br J Hosp Med (Lond) [Internet]. 2022 Feb 2 [cited 2024 Oct 11];83(2). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35243878/

4. Breast Cancer Treatment (PDQ®) — NCI [Internet]. [cited 2024 Oct 4]. Available from: https://www.cancer.gov/types/breast/hp/breast-treatment-pdq

5. Yang MY, Moon CJ. Neurotoxicity of cancer chemotherapy. Neural Regen Res [Internet]. 2013 Jun 6 [cited 2024 Aug 13];8(17):1606. Available from: https://pmc/articles/PMC4145960/

6. Fleming B, Edison P, Kenny L. Cognitive impairment after cancer treatment: mechanisms, clinical characterization, and management. BMJ [Internet]. 2023 [cited 2024 Apr 10];380. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36921926/

7. Rao V, Bhushan R, Kumari P, et al. Chemobrain: A review on mechanistic insight, targets and treatments. Adv Cancer Res [Internet]. 2022 Jan 1 [cited 2024 Apr 10];155:29–76. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35779876/

8. Onzi GR, D’Agustini N, Garcia SC, et al. Chemobrain in Breast Cancer: Mechanisms, Clinical Manifestations, and Potential Interventions. Drug Saf [Internet]. 2022 Jun 1 [cited 2024 Apr 10];45(6):601–21. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35606623/

9. Pinter NK, Fritz J V. Neuroimaging for the Neurologist: Clinical MRI and Future Trends. Neurol Clin [Internet]. 2020 Feb 1 [cited 2024 Aug 11];38(1):1–35. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31761054/

10. Yousaf T, Dervenoulas G, Politis M. Advances in MRI Methodology. Int Rev Neurobiol [Internet]. 2018 Jan 1 [cited 2024 Aug 11];141:31–76. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30314602/

11. Rhodes CJ. Magnetic resonance spectroscopy. Sci Prog [Internet]. 2017 Sep 1 [cited 2024 Jul 26];100(3):241–92. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28779760/

12. Simó M, Rifà-Ros X, Rodriguez-Fornells A, Bruna J. Chemobrain: a systematic review of structural and functional neuroimaging studies. Neurosci Biobehav Rev [Internet]. 2013 Sep [cited 2024 Aug 11];37(8):1311–21. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23660455/

13. Yao S, Zhang Q, Yao X, et al. Advances of neuroimaging in chemotherapy related cognitive impairment (CRCI) of patients with breast cancer. Breast Cancer Res Treat [Internet]. 2023 Aug 1 [cited 2024 Aug 11];201(1):15–26. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37329458/

14. Bukkieva T, Pospelova M, Efimtsev A, et al. Microstructural Properties of Brain White Matter Tracts in Breast Cancer Survivors: A Diffusion Tensor Imaging Study. Pathophysiology [Internet]. 2022 Dec 1 [cited 2024 Apr 10];29(4):595–609. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36278563/

15. Nikolaeva A, Pospelova M, Krasnikova V, et al. Elevated Levels of Serum Biomarkers Associated with Damage to the CNS Neurons and Endothelial Cells Are Linked with Changes in Brain Connectivity in Breast Cancer Patients with Vestibulo-Atactic Syndrome. Pathophysiology. 2023. Vol 30. Pages 260–274 [Internet]. 2023 Jun 15 [cited 2024 Apr 10];30(2):260–74. Available from: https://www.mdpi.com/1873-149X/30/2/22/htm

16. Goto M, Abe O, Hagiwara A, et al. Advantages of Using Both Voxel- and Surface-based Morphometry in Cortical Morphology Analysis: A Review of Various Applications. Magn Reson Med Sci [Internet]. 2022 [cited 2024 Aug 7];21(1):41–57. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35185061/

17. Nemoto K. [Understanding Voxel-Based Morphometry]. Brain Nerve [Internet]. 2017 May 1 [cited 2024 Aug 7];69(5):505–11. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28479527/

18. Huang H, Zheng S, Yang Z, et al. Voxel-based morphometry and a deep learning model for the diagnosis of early Alzheimer’s disease based on cerebral gray matter changes. Cereb Cortex [Internet]. 2023 Feb 1 [cited 2024 Aug 7];33(3):754–63. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35301516/

19. Sakurai K, Kaneda D, Morimoto S, et al. Voxel-Based and Surface-Based Morphometry Analysis in Patients with Pathologically Confirmed Argyrophilic Grain Disease and Alzheimer’s Disease. J Alzheimers Dis [Internet]. 2023 [cited 2024 Aug 7];93(1):379–87. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37005887/

20. Kotikalapudi R, Martin P, Marquetand J, et al. Systematic Assessment of Multispectral Voxel-Based Morphometry in Previously MRI-Negative Focal Epilepsy. AJNR Am J Neuroradiol [Internet]. 2018 Nov 1 [cited 2024 Aug 7];39(11):2014–21. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30337431/

21. Li C, Liu W, Guo F, et al. Voxel-based morphometry results in first-episode schizophrenia: a comparison of publicly available software packages. Brain Imaging Behav [Internet]. 2020 Dec 1 [cited 2024 Aug 7];14(6):2224–31. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31377989/

22. Shao H, Li N, Chen M, et al. A voxel-based morphometry investigation of brain structure variations in late-life depression with insomnia. Front Psychiatry [Internet]. 2023 [cited 2024 Aug 7];14. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37275990/

23. Kornelsen J, McIver T, Uddin MN, et al. Altered voxel-based and surface-based morphometry in inflammatory bowel disease. Brain Res Bull [Internet]. 2023 Oct 15 [cited 2024 Aug 7];203. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37797750/

24. Hatchard T, Penta S, Mioduzsewski O, et al. Increased gray matter following mindfulness-based stress reduction in breast cancer survivors with chronic neuropathic pain: preliminary evidence using voxel-based morphometry. Acta Neurol Belg [Internet]. 2022 Jun 1 [cited 2024 Aug 7];122(3):735–43. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35113361/

25. de Ruiter MB, Deardorff RL, Blommaert J, et al. Brain gray matter reduction and premature brain aging after breast cancer chemotherapy: a longitudinal multicenter data pooling analysis. Brain Imaging Behav [Internet]. 2023 Oct 1 [cited 2024 Aug 7];17(5):507–18. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37256494/

26. volBrain: an Automated MRI Brain Volumetric System [Internet]. [cited 2024 Aug 13]. Available from: https://volbrain.net/

27. Coupé P, Manjón JV, Fonov V, et al. Patch-based segmentation using expert priors: application to hippocampus and ventricle segmentation. Neuroimage [Internet]. 2011 Jan 15 [cited 2024 Aug 13];54(2):940–54. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/20851199/

28. Manjón JV, Coupé P. volBrain: An Online MRI Brain Volumetry System. Front Neuroinform [Internet]. 2016 Jul 27 [cited 2024 Aug 13];10(JUL). Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27512372/

29. Romero JE, Manjón JV, Tohka J, et al. NABS: non-local automatic brain hemisphere segmentation. Magn Reson Imaging [Internet]. 2015 May 1 [cited 2024 Aug 13];33(4):474–84. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25660644/

30. Manjón JV, Eskildsen SF, Coupé P, et al. Nonlocal intracranial cavity extraction. Int J Biomed Imaging [Internet]. 2014 [cited 2024 Aug 13];2014. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25328511/

31. Varma DR. Managing DICOM images: Tips and tricks for the radiologist. Indian J Radiol Imaging [Internet]. 2012 Feb 1 [cited 2024 Aug 13];22(1):4–13. Available from: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22623808/

32. Li X, Morgan PS, Ashburner J, et al. The first step for neuroimaging data analysis: DICOM to NIfTI conversion. J Neurosci Methods. 2016 May 1;264:47–56.