Оценка фракционной анизотропии как способ выявления патологии артериальной системы мозга
- Авторы: Копылова В.С1, Бороновский С.Е1, Нарциссов Я.Р1
-
Учреждения:
- Частное учреждение «Научно-исследовательский институт цитохимии и молекулярной фармакологии»
- Выпуск: Том 17, № 5 (2019)
- Страницы: 47-52
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/1728-2918/article/view/113151
- DOI: https://doi.org/10.29296/24999490-2019-05-07
- ID: 113151
Цитировать
Полный текст



Аннотация
Введение. Правильное функционирование кровеносной системы позволяет обеспечить устойчивость работы мозга и предотвратить развитие патологических процессов. Особую роль в исследованиях сосудистой системы играет поиск прогностических маркеров, с помощью которых можно предсказать появление и неблагоприятное течение нейродегенеративных заболеваний. Некоторые из величин, указывающих на отклонения в кровоснабжении выделенных областей или органа в целом, относятся к топологическим характеристикам сосудистого дерева. Целью данной работы было выявление показателей геометрии сформированной сосудистой системы, способных указывать на возможность развития патологического процесса в рассматриваемом органе. Методы. В качестве экспериментального объекта в работе использовалась модель артериального дерева мозга крысы. Сосудистая сеть структурно разделялась на детерминированную и стохастическую части. К первой относятся основные артерии, формирующие Виллизиев круг; ко второй - более мелкие сосуды, реализующиеся в виде бинарного дерева. Далее оценивали параметры, характеризующие топологическую сложность сети, - суммарные углы бифуркации и фракционную анизотропию. Оценка фракционной анизотропии построенных артериальных систем проводилась стандартными методами с использованием средневзвешенной ковариационной матрицы. Результаты. Показано, что при построении модели артериальной системы с теоретически обоснованным показателем бифуркации 3,0 значение суммарного угла бифуркации не падает ниже экспериментально измеренного физиологического порогового значения (73°). Величина вычисленной фракционной анизотропии при этом составляет 0,014. С увеличением параметра бифуркации сосудистая сеть становится более изотропной, при этом сосуды с меньшими калибрами обладает более равномерной плотностью распределения. Заключение. На основании предельного суммарного угла бифуркации установлено пороговое значение фракционной анизотропии, определяющей нормальную по физиологическим критериям артериальную систему. Данный параметр предлагается использовать в качестве индикатора сосудистых патологий, поскольку экспериментальная оценка анизотропии выполняется с использованием результатов клинических исследований и не требует дополнительной ручной сегментации (в отличие от вычисления углов бифуркации).
Полный текст

Об авторах
В. С Копылова
Частное учреждение «Научно-исследовательский институт цитохимии и молекулярной фармакологии»
Email: kopilova.veronika@yandex.ru
С. Е Бороновский
Частное учреждение «Научно-исследовательский институт цитохимии и молекулярной фармакологии»кандидат физико-математических наук
Я. Р Нарциссов
Частное учреждение «Научно-исследовательский институт цитохимии и молекулярной фармакологии»кандидат физико-математических наук, доцент
Список литературы
- Sweeney M.D., Kisler K., Montagne A., Toga A.W., Zlokovic B.V The role of brain vasculature in neurodegenerative disorders. Nature neuroscience. 2018; 21 (10): 1318-31. https:// doi.org/10.1038/s41593-018-0234-x.
- Hu X., De Silva T.M., Chen J., Faraci FM. Cerebral Vascular Disease and Neurovascular Injury in Ischemic Stroke. Circulation research. 2017; 120 (3): 449-71. https://doi.org/10.1161/ CIRCRESAHA.116.308427.
- Li J.-J. Dynamics of the vascular system World Scientific Publishing Co. 2004; 272.
- Nartsissov Y.R. Geometries of vasculature bifurcation can affect the level of trophic damage during formation of a brain ischemic lesion. Biochemical Society transactions. 2017; 45 (5): 1097-103. https://doi.org/10.1042/ BST20160418
- Murray C.D. The Physiological Principle of Minimum Work: I. The Vascular System and the Cost of Blood Volume. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1926; 12 (3): 207-14.
- Zamir M. Optimality principles in arterial branching. J. of theoretical biology. 1976; 62 (1): 227-51.
- Gafiychuk V.V., Lubashevsky I.A. On the principles of the vascular network branching. J. of theoretical biology. 2001; 212 (1): 1-9. https:// doi.org/10.1006/jtbi.2001.2277.
- Stanton A.V, Wasan B., Cerutti A., Ford S., Marsh R., Sever P.P., Thom S.A., Hughes A.D. Vascular network changes in the retina with age and hypertension. J. of hypertension. 1995; 13 (12 Pt 2): 1724-8.
- Kochova P., Cimrman R., Janacek J., Witter K., Tonar Z. How to asses, visualize and compare the anisotropy of linear structures reconstructed from optical sections-A study based on histopathological quantification of human brain microvessels. Journal of theoretical biology. 2011; 286: 67-78. https://doi.org/10.1016/j. jtbi.2011.07.004.
- Kopylova VS., Boronovskiy S.E., Nartsissov Y.R. Fundamental principles of vascular network topology. Biochemical Society transactions. 2017; 45 (3): 839-44. https://doi.org/10.1042/ BST20160409.
- Iberall A.S. Anatomy and steady flow characteristics of the arterial system with an introduction to its pulsatile characteristics. Mathematical Biosciences. 1967; 1 (3): 375-95. https:// doi.org/10.1016/0025-5564(67)90009-0.
- Zamir M. On fractal properties of arterial trees. Journal of theoretical biology. 1999; 197 (4): 517-26. https://doi.org/10.1006/jtbi.1998.0892.
- Karch R., Neumann F, Neumann M., Schreiner W. Staged growth of optimized arterial model trees. Annals of biomedical engineering. 2000; 28 (5): 495-511.
- Sherman T.F. On connecting large vessels to small. The meaning of Murray's law. The J. of general physiology. 1981; 78 (4): 431-53.
- Williams H.R., Trask R.S., Weaver P.M., Bond I.P Minimum mass vascular networks in multifunctional materials. J. of the Royal Society, Interface. 2008; 5 (18): 55-65. https://doi. org/10.1098/rsif.2007.1022.
- Murray C.D. The physiological principle of minimum work applied to the angle of branching of arteries. The J. of general physiology. 1926; 9 (6): 835-41.
- Grinberg L., Anor T, Cheever E., Madsen J.R., Karniadakis G.E. Simulation of the human intracranial arterial tree. Philosophical transactions Series A, Mathematical, physical, and engineering sciences. 2009; 367 (1896): 2371-86. https://doi.org/10.1098/rsta.2008.0307.
- Kopylova V., Boronovskiy S., Nartsissov Y. Multiparametric topological analysis of recon structed rat brain arterial system. Physical biology. 2019; 16 (5): https://doi.org/10.1088/1478-3975/ab2704.
- Dryden I.L., Koloydenko A., Zhou D. Non-Euclidean statistics for covariance matrices, with applications to diffusion tensor imaging. Ann Appl Stat. 2009; 3 (3): 1102-23. https://doi. org/10.1214/09-A0AS249.
- Purandare N., Burns A., Daly K.J., Hardicre J., Morris J., Macfarlane G., McCollum C. Cerebral emboli as a potential cause of Alzheimer's disease and vascular dementia: case-control study. BMJ (Clinical research ed). 2006; 332 (7550): 1119-24. https://doi. org/10.1136/bmj.38814.696493.AE.
- Kopylova V., Boronovskiy S., Nartsissov Y. Fundamental constraints of vessels network architecture properties revealed by reconstruction of a rat brain vasculature. Mathematical Biosciences. 2019; 315: 108237. https://doi. org/10.1016/j.mbs.2019.108237.
- Schreiner W., Neumann M., Neumann F, Roedler S.M., End A., Buxbaum P., Muller M.R., Spieckermann P. The branching angles in computer-generated optimized models of arterial trees. The J. of general physiology. 1994; 103 (6): 975-89.
- Feigin V.L., Lawes C.M., Bennett D.A., Barker-Collo S.L., Parag V. Worldwide stroke incidence and early case fatality reported in 56 population-based studies: a systematic review. The Lancet Neurology. 2009; 8 (4): 355-69. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(09)70025-0.
- Hermann D.M., Popa-Wagner A., Kleinschnitz C., Doeppner TR. Animal models of ischemic stroke and their impact on drug discovery. Expert opinion on drug discovery. 2019; 14 (3): 315-26. https://doi.org/10.1080/17460441.2019.1573984.
Дополнительные файлы
