Вікові зміни великих півкуль головного мозку чоловіків та жінок: морфометричне дослідження магнітно-резонансних томограм

Наталія Мар’єнко

Розуміння відмінностей у старінні головного мозку чоловіків та жінок і різної чутливості морфометричних параметрів до вікових змін має важливе значення для розробки алгоритмів і протоколів для об’єктивної та кількісної оцінки будови головного мозку в клінічній практиці. Метою цього дослідження було визначити прості і застосовні морфометричні параметри для кількісної оцінки вікових змін у великих півкулях головного мозку та виявити специфічні особливості цих змін при старінні головного мозку у чоловіків і жінок. Були досліджені двовимірні магнітно-резонансні томограми головного мозку 100 осіб у віці від 18 до 86 років без підтвердженої патології нервової системи. До вибірки увійшли 44 чоловіка та 56 жінок. Дослідження головного мозку кожного учасника включало аналіз п'яти томографічних зрізів, у тому числі чотирьох у фронтальній площині (корональні зрізи) і одного у горизонтальній площині (аксіальний зріз). Морфометрія включала визначення значень периметра та площі. Було використано два підходи до вимірювання: один включав визначення периметра та площі відповідно до видимої поверхні півкуль головного мозку, а інший включав вимірювання цих показників відповідно до усієї поверхні півкуль, включно із поверхнею, прихованою в борознах. На основі отриманих значень периметра та площі були розраховані похідні індекси, у тому числі відношення периметра до площі, фактори форми та співвідношення периметрів і площ. Дослідження показало, що з віком у чоловіків спостерігаються більш виражені зміни абсолютних значень площі перерізу, що відповідає тканині мозку в цілому. Проте вікова динаміка відносних величин у чоловіків і жінок достовірно не відрізнялася. Виявлено, що співвідношення двох площ перерізу мозку, з урахуванням вмісту борозн та без нього, виявилося параметром, найчутливішим до вікових змін як у чоловіків, так і у жінок. Це співвідношення може слугувати додатковим морфометричним параметром для дослідження структури головного мозку з діагностичною метою

старіння; морфометрія; статеві відмінності; томографія

[1] MacDonald ME, Pike GB. MRI of healthy brain ageing: A review. NMR Biomed. 2021;34(9):e4564. DOI: 10.1002/nbm.4564

[2] 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):1293–2. DOI: 10.1007/s00415-018-9016-3

[3] Dubal DB. Sex difference in Alzheimer's disease: An updated, balanced and emerging perspective on differing vulnerabilities. Handbook of Clin Neurol. 2020;175:261–73. DOI: 10.1016/B978-0-444-64123-6.00018-7

[4] Zalewska T, Pawelec P, Ziabska K, Ziemka-Nalecz M. Sexual dimorphism in neurodegenerative diseases and in brain ischemia. Biomolecules. 2023; 13(1):26. DOI: 10.3390/biom13010026

[5] Boiagina O, Vovk O. Method of the morphometric analysis of the corpus callosum form on the basis of MR-images and applicable to its natural preparations. Inter Collegas. 2019;6(3):150–54. DOI: 10.35339/ic.6.3.150-154

[6] Slobodian O, Kryvetskyi V, Khmara T. Morphometric characteristics of the ventricular brain systems in the elderly age. Clin Anat Oper Surg. 2020;19(4):15–19. DOI: 10.24061/1727-0847.19.4.2020.45

[7] Brennan D, Wu T, Fan J. Morphometrical brain markers of sex difference. Cereb Cortex. 2021;31(8):3641–49. DOI: 10.1093/cercor/bhab037

[8] Podgórski P, Bladowska J, Sasiadek M, Zimny A. Novel volumetric and surface-based magnetic resonance indices of the aging brain – does male and female brain age in the same way? Front Neurol. 2021;12:645729. DOI: 10.3389/fneur.2021.645729

[9] Sang F, Chen Y, Chen K, Dang M, Gao S, Zhang Z. Sex differences in cortical morphometry and white matter microstructure during brain aging and their relationships to cognition. Cereb Cortex. 2021;31(11):5253–62. DOI: 10.1093/cercor/bhab155

[10] Stickel AM, Tarraf W, González KA, Ivanovic V, Morlett Paredes A, Zeng D, et al. Characterizing age- and sex-related differences in brain structure among middle-aged and older Hispanic/Latino adults in the study of Latinos- investigation of neurocognitive aging magnetic resonance imaging (SOL-INCA MRI). Neurobiol Aging. 2023;126:58–66. DOI: 10.1016/j.neurobiolaging.2023.02.007

[11] Wang Y, Xu Q, Luo J, Hu M, Zuo C. Effects of age and sex on subcortical volumes. Front Aging Neurosci. 2019;11:259. DOI: 10.3389/fnagi.2019.00259

[12] Sambuco N. Sex differences in the aging brain? A voxel-based morphometry analysis of the hippocampus and the amygdala. Neuroreport. 2021;32(16):1320–24. DOI: 10.1097/WNR.0000000000001728

[13] Maryenko N, Stepanenko O. Atrophic age-related changes in cerebral hemispheres: Euclidean geometry based morphometry of MRI brain scans. Acta Morphol Anthropol. 2023;30(3-4):40–52. DOI: 10.7546/AMA.30.3-4.2023.06

[14] King RD, George AT, Jeon T, Hynan LS, Youn TS, Kennedy DN, et al. Characterization of atrophic changes in the cerebral cortex using fractal dimensional analysis. Brain Imaging Behav. 2009;3:154–66. DOI: 10.1007/s11682-008-9057-9

[15] Underwood EE. Quantitative stereology. 2^nd ed. Reading: Addison-Wesley Publishing Company; 1970. 274 p.

[16] The World Medical Association. Declaration of Helsinki: Ethical Principles for Medical Research Involving Human Subjects [Internet]. [cited 2023 Dec 21]. Available from: https://www.wma.net/what-we-do/medical-ethics/declaration-of-helsinki/

[17] Yamada S, Otani T, Ii S, Kawano H, Nozaki K, Wada S, et al. Aging-related volume changes in the brain and cerebrospinal fluid using artificial intelligence-automated segmentation. Eur Radiol. 2023;33:7099–12. DOI: 10.1007/s00330-023-09632-x

[18] Nerland S, Stokkan TS, Jørgensen KN, Wortinger LA, Richard G, Beck D, et al. A comparison of intracranial volume estimation methods and their cross-sectional and longitudinal associations with age. Hum Brain Mapp. 2022;43(15):4620–39. DOI: 10.1002/hbm.25978

[19] Maryenko N, Stepanenko O. Quantitative characterization of age-related atrophic changes in cerebral hemispheres: A novel “contour smoothing” fractal analysis method. Transl Res Anat. 2023;33(8):100263. DOI:10.1016/j.tria.2023.100263

[20] Wierenga LM, Doucet GE, Dima D, Agartz I, Aghajani M, Akudjedu TN, et al. Greater male than female variability in regional brain structure across the lifespan. Hum Brain Mapp. 2022;43(1):470–99. DOI: 10.1002/hbm.25204

[21] Forde NJ, Jeyachandra J, Joseph M, Jacobs GR, Dickie E, Satterthwaite TD, et al. Sex differences in variability of brain structure across the lifespan. Cereb Cortex. 2020;30(10):5420–30. DOI: 10.1093/cercor/bhaa123

[22] Cieri F, Yang Z, Cordes D, Caldwell JZK, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Sex differences of brain functional topography revealed in normal aging and Alzheimer's disease cohort. J Alzheimers Dis. 2021;80(3):979–84. DOI: 10.3233/JAD-201596

[23] Yang Z, Cieri F, Kinney JW, Cummings JL, Cordes D, Caldwell JZK, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Brain functional topology differs by sex in cognitively normal older adults. Cereb Cortex Commun. 2022;3(3):tgac023. DOI: 10.1093/texcom/tgac023

[24] Lee BH, Richard JE, de Leon RG, Yagi S, Galea LAM. Sex differences in cognition across aging. Curr Top Behav Neurosci. 2023;62:235–84. DOI: 10.1007/7854_2022_309

[25] Wolfova K, Creese B, Aarsland D, Ismail Z, Corbett A, Ballard C, et al. Gender/sex differences in the association of mild behavioral impairment with cognitive aging. J Alzheimers Dis. 2022;88(1):345–55. DOI: 10.3233/JAD-220040

[26] Gurvich C, Thomas N, Kulkarni J. Sex differences in cognition and aging and the influence of sex hormones. Handbook of Clin Neurol. 2020;175:103–15. DOI: 10.1016/B978-0-444-64123-6.00008-4

[27] Tian Q, Mitchell BA, Erus G, Davatzikos C, Moaddel R, Resnick SM, Ferrucci L. Sex differences in plasma lipid profiles of accelerated brain aging. Neurobiol Aging. 2023;129:178–84. DOI: 10.1016/j.neurobiolaging.2023.05.013

[28] Reas ET, Hagler DJ, Zhong AJ, Lee RR, Dale AM, McEvoy LK. Brain microstructure mediates sex-specific patterns of cognitive aging. Aging. 2021;13(3):3218–38. DOI: 10.18632/aging.202561