Изменения структурного коннектома головного мозга у пациенток с постмастэктомическим синдромом

Актуальность. После лечения рака молочной железы до 90 % пациенток страдают различными неврологическими и психическими расстройствами, такими как вертебробазилярная недостаточность, хронический болевой синдром, тревожность и депрессия. Эти нарушения могут вызывать структурные изменения проводящих путей белого вещества головного мозга, которые можно обнаружить с помощью диффузионно-тензорной магнитно-резонансной томографии (ДТ-МРТ).
Цель. Оценить структурные изменения в трактах белого вещества головного мозга у пациенток с постмастэктомическим синдромом с использованием ДТ-МРТ.
Материалы и методы. Исследование проводилось на томографе с силой индукции магнитного поля 3,0 Тл. Были обследованы 46 пациенток с неврологическими нарушениями в отдаленном послеоперационном периоде (более 6 месяцев) после радикальной мастэктомии, химиотерапев- тического и/или лучевого лечения рака молочной железы.
Результаты. По результатам межгруппового статистического анализа у всех 46 пациенток с постмастэктомическим синдромом наблюдались различия в количественной фракционной анизотропии в трактах белого вещества головного мозга по сравнению с контрольной группой (p < 0,01).
Заключение. Использование ДТ-МРТ у пациенток с постмастэктомическим синдромом позволяет выявить изменения проводящих путей белого вещества головного мозга, коррелирующие с неврологическими нарушениями и снижением качества жизни в этой когорте больных. Полученные результаты указывают на необходимость совершенствования лечебно-реабилитационных подходов у пациенток, получающих лечение по поводу рака молочной железы.

1. DeSantis CE, Bray F, Ferlay J, et al. International Variation in Female Breast Cancer Incidence and Mortality Rates. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2015; 24(10):1495–1506. DOI: 10.1158/1055-9965.EPI-15-0535.

2. Mutebi M, Anderson BO, Duggan C ,et al. Breast cancer treatment: A phased approach to implementation. Cancer. 2020; 126 Suppl 10:2365–2378. DOI: 10.1002/cncr.32910.

3. Velazquez Berumen A, Jimenez Moyao G, Rodriguez NM, et al. Defining priority medical devices for cancer management: a WHO initiative. Lancet Oncol. 2018; 19(12):e709-e719. DOI: 10.1016/S1470-2045(18)30658-2.

4. Fakhari S., Atashkhoei S., Pourfathi H., et al. Postmastectomy Pain Syndrome. International Journal of Women’s Health and Reproduction Sciences. 2017; 5(1):18–23. DOI: 10.15296/ijwhr.2017.04.

5. Тишакова В.Э., Филоненко Е.В., Чиссов В.И. и др. Физические методы реабилитации онкологических больных после комбинированного лечения рака молочной железы. Biomedical Photonics. 2017; 6(1):28–37. DOI: 10.24931/2413-9432-2017-6-1-28-37.

6. Степанова А.М., Мерзлякова А.М., Хуламханова М.М. и др. Постмастэктомический синдром: вторичная лимфедема верхних конечностей после комбинирован- ного лечения рака молочной железы (обзор литературы и собственные результаты). Современная онкология. 2018; 20(2):45–49. DOI: 10.26442/1815-1434_2018.2.45-49.

7. Wisotzky E, Hanrahan N, Lione TP, et al. Deconstructing Postmastectomy Syndrome: Implications for Physiatric Management. Phys Med Rehabil Clin N Am. 2017; 28(1):153–169. DOI: 10.1016/j.pmr.2016.09.003.

8. Beyaz SG, Ergönenç JŞ, Ergönenç T, et al. Postmastectomy Pain: A Cross-sectional Study of Prevalence, Pain Characteristics, and Effects on Quality of Life. Chin Med J (Engl). 2016; 129(1):66–71. DOI: 10.4103/0366-6999.172589.

9. Capuco A, Urits I, Orhurhu V, et al. Comprehensive Review of the Diagnosis, Treatment, and Management of Postmastectomy Pain Syndrome. Curr Pain Headache Rep. 2020; 24(8):41. DOI: 10.1007/s11916-020-00876-6.

10. Обманов И.В., Ярыгин М.Л., Шмырев, В.И. и др. Неврологические нарушения у больных раком молочной железы после хирургического лечения. Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2015; 115(8):42–44. DOI: 10.17116/jnevro20151158142-44.

11. Stubblefield MD, Keole N. Upper Body Pain and Functional Disorders in Patients With Breast Cancer. PM&R. 2014; (6):170–183. DOI: 10.1016/j.pmrj.2013.08.605.

12. Шихкеримов Р.К., Савин А.А., Вельшер Л.З. и др. Патология плечевого сосудисто-нервного пучка в клинических проявлениях постмастэктомического синдрома. Вестник Национального медико-хирургического центра им. Н. И. Пирогова. 2011; 6(4):86–90.

13. Fomberstein K, Qadri S, Ramani R. Functional MRI and pain. Curr Opin Anaesthesiol. 2013; 26(5):588–593. DOI: 10.1097/01.aco.0000433060.59939.fe.

14. Legrain V, Iannetti GD, Plaghki L, et al. The pain matrix reloaded: a salience detection system for the body. Prog Neurobiol. 2011; 93(1):111–124. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2010.10.005.

15. Baliki MN, Mansour AR, Baria AT, et al. Functional reorganization of the default mode network across chronic pain conditions. PLoS One. 2014; 9(9):e106133. DOI: 10.1371/journal.pone.0106133.

16. Магомедов М.М., Халитов И.А., Михайлова Б.И. и др. Психоэмоциональные проблемы больных постмастэктомическим синдромом. Современные проблемы науки и образования. 2009; 9:52–53.

17. Масляков В.В., Лёвина В.А., Накаева Е.Ю. Качество жизни и послеоперационная реабилитация больных раком молочной железы. Медицинский вестник Северного Кавказа. 2014; 9.1(33):26–29. DOI: 10.14300/mnnc.2014.09007.

18. Савин Л.А. Цереброваскулярные нарушения у больных с постмастэктомическим синдромом. Москва: Государственный медико-стоматологический университет РОСЗДРАВА, 2010.

19. Chung MK, Hanson JL, Adluru N, et al. Integrative Structural Brain Network Analysis in Diffusion Tensor Imaging. Brain Connectivity. 2017; 7(6):331–346. DOI: 10.1089/brain.2016.0481.

20. Trivedi R, Rathore RKS, Gupta RK. Review: Clinical application of diffusion tensor imaging. Indian J Radiol Imaging. 2008; 18(1):45–52. DOI:10.4103/0971-3026.38505.

21. O’Donnell LJ, Westin CF. An introduction to diffusion tensor image analysis. Neurosurg Clin N Am. 2011; 22(2):185–196, viii. DOI:10.1016/j.nec.2010.12.004.

22. Kovanlikaya I, Heier L, Kaplitt M. Treatment of chronic pain: diffusion tensor imaging identification of the ventroposterolateral nucleus confirmed with successful deep brain stimulation. Stereotact Funct Neurosurg. 2014; 92(6):365–371. DOI: 10.1159/000366002.

23. Zhang Y, Vakhtin AA, Jennings JS, et al. Diffusion tensor tractography of brainstem fibers and its application in pain. PLoS One. 2020; 15(2):e0213952. DOI: 10.1371/journal.pone.0213952.

24. Liao Y, Huang X, Wu Q, et al. Is depression a disconnection syndrome? Meta-analysis of diffusion tensor imaging studies in patients with MDD. J Psychiatry Neurosci. 2013; 38(1):49–56. DOI:10.1503/jpn.110180.

25. Jao CW, Soong BW, Huang CW, et al. Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging for Differentiating Multiple System Atrophy Cerebellar Type and Spinocerebellar Ataxia Type 3. Brain Sci. 2019; 9(12):354. DOI: 10.3390/brainsci9120354.

26. Ефимцев А.Ю., Фокин В.А., Труфанов А.Г. и др. Поражение миелинизированных волокон при болезни Паркинсона: возможности диффузионной тензорной магнитно-резонансной трактографии. Визуализация в медицине. 2016; 1(1):22–29.

27. Stouten-Kemperman MM, de Ruiter MB, Koppelmans V, et al. Neurotoxicity in breast cancer survivors ≥10 years post-treatment is dependent on treatment type. Brain Imaging and Behavior. 2015; 9(2):275–284. DOI: 10.1007/s11682-014-9305-0.

28. Kesler SR, Watson CL, Blayney DW. Brain network alterations and vulnerability to simulated neurodegeneration in breast cancer. Neurobiol Aging. 2015; 36(8):2429–2442. DOI: 10.1016/j.neurobiolaging.2015.04.015.

29. Li TY, Chen VC, Yeh DC, et al. Investigation of chemotherapy-induced brain structural alterations in breast cancer patients with generalized q-sampling MRI and graph theoretical analysis. BMC Cancer. 2018; 18(1):1211. DOI:10.1186/s12885-018-5113-z.

30. Yeh FC, Badre D, Verstynen T. Connectometry: A statistical approach harnessing the analytical potential of the local connectome. Neuroimage. 2016; 125:162–171. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2015.10.053.

31. Yeh FC, Verstynen TD, Wang Y, et al. Deterministic diffusion fiber tracking improved by quantitative anisotropy. PLoS One. 2013; 8(11):e80713. DOI: 10.1371/journal.pone.0080713.

32. Yeh FC, Panesar S, Barrios J, et al. Automatic Removal of False Connections in Diffusion MRI Tractography Using Topology-Informed Pruning (TIP). Neurotherapeutics. 2019; 16(1):52–58. DOI: 10.1007/s13311-018-0663-y.

33. Mo C, Lin H, Fu F, et al. Chemotherapy-induced changes of cerebral activity in resting-state functional magnetic resonance imaging and cerebral white matter in diffusion tensor imaging. Oncotarget. 2017; 8(46):81273–81284. DOI: 10.18632/oncotarget.18111.

34. Brownstone RM, Chopek JW. Reticulospinal Systems for Tuning Motor Commands. Front Neural Circuits. 2018; 12:30. DOI:10.3389/fncir.2018.00030.

35. Kwon HG, Hong JH, Hong CP, et al. Dentatorubrothalamic tract in human brain: diffusion tensor tractography study. Neuroradiology. 2011; 53(10):787–791. DOI: 10.1007/s00234-011-0878-7.

36. Petersen KJ, Reid JA, Chakravorti S, et al. Structural and functional connectivity of the nondecussating dentato-rubro-thalamic tract. Neuroimage. 2018; 176:364–371. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.04.074.

37. Morales H, Tomsick T. Middle cerebellar peduncles: Magnetic resonance imaging and pathophysiologic correlate. World J Radiol. 2015; 7(12):438–447. DOI:10.4329/wjr.v7.i12.438