Связь церебральной гипоперфузии и нарушений целостности белого вещества в зонах водоразделов у пациентов с постоянной формой фибрилляции предсердий

Цель. Проверить гипотезу об изменениях белого вещества, вызванных церебральной гипоперфузией, у пациентов с фибрилляцией предсердий (ФП) и представить статистические вычисления для расчета размера выборки в будущих исследованиях.

Материал и методы. В исследование были включены 30 пациентов с ФП, находящиеся на госпитализации, которым были проведены магнитно-резонансная томография (МРТ) со стандартными последовательностями и диффузионно-тензорная (ДТ) МРТ. Данные ДТ МРТ были проанализированы с помощью стандартного анализа области интереса (region of interest (ROI) analysis) в программном обеспечении Olea Sphere и с помощью наложения маски водоразделов в наборе инструментов FSL после нелинейного преобразования изображений в пространство Монреальского неврологического института (MNI space). Для сравнения характеристик диффузии в подгруппах использовался критерий Уилкоксона.

Результаты. Средний возраст участников составлял 73 года (69-78), у 18 (60%) пациентов имелись умеренно выраженные признаки церебральной микроангиопатии (степень 1 по визуальной шкале Fazekas). У 21 пациента была установлена пароксизмальная форма ФП. Анализ данных показал снижение целостности белого вещества в теменнозатылочных зонах водоразделов со статистически значимым увеличением средней диффузии (p=0,039) и незначимым снижением фракционной анизотропии (p=0,056). Ранговая величина эффекта в сравниваемых областях была либо небольшой (0,2), либо незначимой, а статистическая мощность находилась в диапазоне 0,05–1.

Заключение. Фибрилляция предсердий может иметь патофизиологически обоснованный механизм, влияющий на целостность белого вещества в зонах водоразделов.

1. Lippi G, Sanchis-Gomar F, Cervellin G. Global epidemiology of atrial fibrillation: An increasing epidemic and public health challenge. Int J Stroke. 2021;16(2):217-21. https://doi.org/10.1177/1747493019897870.

2. Masuda J, Yutani C, Ogata J, et al. Atheromatous embolism in the brain. Neurology. 1994;44(7):1231. https://doi.org/10.1212/WNL.44.7.1231.

3. Caplan LR, Hennerici M. Impaired Clearance of Emboli (Washout) Is an Important Link Between Hypoperfusion, Embolism, and Ischemic Stroke. Arch Neurol. 1998;55(11):1475. https://doi.org/10.1001/archneur.55.11.1475.

4. Gardarsdottir M, Sigurdsson S, Aspelund T, et al. Atrial fibrillation is associated with decreased total cerebral blood flow and brain perfusion. Europace. 2018;20(8):1252-1258. https://doi.org/10.1093/europace/eux220.

5. Mangla R, Kolar B, Almast J, Ekholm SE. Border Zone Infarcts: Pathophysiologic and Imaging Characteristics. RadioGraphics. 2011;31(5):1201-14. https://doi.org/10.1148/rg.315105014.

6. Shao IY, Power MC, Mosley T, et al. Association of Atrial Fibrillation With White Matter Disease. Stroke. 2019;50(4):989-91. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.118.023386.

7. Mayasi Y, Helenius J, McManus DD, et al. Atrial fibrillation is associated with anterior predominant white matter lesions in patients presenting with embolic stroke. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 2018;89(1):6-13. https://doi.org/10.1136/jnnp-2016-315457.

8. Stefansdottir H, Arnar DO, Aspelund T, et al. Atrial Fibrillation is Associated With Reduced Brain Volume and Cognitive Function Independent of Cerebral Infarcts. Stroke. 2013;44(4):1020-5. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.12.679381.

9. Tournier J-D, Smith R, Raffelt D, et al. MRtrix3: A fast, flexible and open software framework for medical image processing and visualisation. Neuroimage. 2019;202:116137. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116137.

10. Smith SM, Jenkinson M, Johansen-Berg H, et al. Tract-based spatial statistics: Voxelwise analysis of multi-subject diffusion data. Neuroimage. 2006;31(4):1487-505. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.02.024.

11. Smith SM. Fast robust automated brain extraction. Hum Brain Mapp. 2002;17(3):143-55. https://doi.org/10.1002/hbm.10062.

12. Jenkinson M, Beckmann CF, Behrens TEJ, et al. FSL. Neuroimage. 2012;62(2):782-90. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.09.015.

13. Schirmer MD, Giese A-K, Fotiadis P, et al. Spatial Signature of White Matter Hyperintensities in Stroke Patients. Front Neurol. 2019;10:1-10. https://doi.org/10.3389/fneur.2019.00208.

14. Oishi K, Faria AV, van Zijl PCM, Susumu M. MRI Atlas of Human White Matter-Academic Press. Elsevier B. V.; 2011. 266 p. ISBN: 9780123820822.

15. Ben-Shachar M, Lüdecke D, Makowski D. Effectsize: Estimation of Effect Size Indices and Standardized Parameters. J Open Source Softw. 2020;5(56):2815. https://doi.org/10.21105/joss.02815.

16. Mollan KR, Trumble IM, Reifeis SA, et al. Precise and accurate power of the rank-sum test for a continuous outcome. J Biopharm Stat. 2020;30(4):639-48. https://doi.org/10.1080/10543406.2020.1730866.

17. Pasi M, van Uden IWM, Tuladhar AM, et al. White Matter Microstructural Damage on Diffusion Tensor Imaging in Cerebral Small Vessel Disease. Stroke . 2016;47(6):1679-84. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.115.012065.

18. van der Zwan A, Hillen B. Review of the variability of the territories of the major cerebral arteries. Stroke. 1991;22(8):1078-84. https://doi.org/10.1161/01.STR.22.8.1078.