🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

Современные подходы к применению лучевых методов исследования для визуализации глимфатической системы головного мозга

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Глимфатическая система головного мозга играет важную роль в удалении метаболических отходов и поддержании гомеостаза центральной нервной системы. Нарушения ее функционирования связаны с развитием нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Современные методы лучевой диагностики, включая магнитно-резонансную томографию (МРТ) с контрастным усилением, функциональную МРТ и диффузионно-взвешенную визуализацию, позволяют изучать динамику ликворотока и процессы глимфатического клиренса. В данной статье рассматриваются актуальные подходы к визуализации глимфатической системы, их диагностические возможности и перспективы применения в клинической практике.

Об авторах

Д. А. Береговский

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Email: bereg.daniil96@mail.ru

Я. А. Филин

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

А. М. Климович

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Д. Д. Дорохова

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Г. Е. Труфанов

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр имени В. А. Алмазова» Министерства здравоохранения Российской Федерации

Список литературы

  1. Iliff JJ, Wang M, Liao Y, et al. A Paravascular Pathway Facilitates CSF Flow Through the Brain Parenchyma and the Clearance of Interstitial Solutes, Including Amyloid Beta. Science Translational Medicine. 2012;4(147), 147ra111.
  2. Louveau A, Smirnov I, Keyes TJ, et al. Structural and functional features of central nervous system lymphatics. Nature. 2015;523(7560):337–341.
  3. Aspelund A, Antila S, Proulx ST, et al. A dural lymphatic vascular system that drains brain interstitial fluid and macromolecules. J Exp Med. 2015;212(7):991–999.
  4. Jessen NA, Munk AS, Lundgaard I, Nedergaard M. The Glymphatic System: A Beginner’s Guide. Neurochemical Research. 2015;40(12): 2583–2599.
  5. Xie L, Kang H, Xu Q, et al. Sleep drives metabolite clearance from the adult brain. Science. 2013 Oct 18;342(6156):373–7.
  6. Kress BT, Iliff JJ, Xia M, et al. Impairment of paravascular clearance pathways in the aging brain. Ann Neurol. 2014;76(6):845–861.
  7. Mestre H, Mori Y, Nedergaard M. The Brain’s Glymphatic System: Current Controversies. Trends Neurosci. 2020;43(7):458–466.
  8. Hablitz LM, Vinitsky HS, Sun Q, et al. Increased glymphatic influx is correlated with high EEG delta power and low heart rate in mice under anesthesia. Sci Adv. 2019;5(2):eaav5447.
  9. Ma Q, Ineichen BV, Detmar M, Proulx ST. Outflow of cerebrospinal fluid is predominantly through lymphatic vessels and is reduced in aged mice. Nat Commun. 2017;8:1434.
  10. Benveniste P, Lee SR, et al. Glymphatic system dysfunction in neurodegeneration. Neuroimaging, 2020.
  11. Smith HH, Hayes RA, Jackson TK, et al. DCEMRI applications in glymphatic function assessment. J. Neurosci. Methods. 2021.
  12. Liu MW, Zhang L, Choi SW, et al. Diffusion tensor imaging in glymphatic circulation. Neuroimage. 2019.
  13. Brown KR, Johnson AC. PET imaging of amyloid and tau in neurodegenerative diseases. J. Cereb. Blood Flow Metab. 2021.
  14. Morris LG, Anderson SK. Emerging imaging techniques in glymphatic function. Radiology. 2022.
  15. Harding AF, Wang AC. Optical coherence tomography for assessing CSF dynamics. Opt. Lett. 2020.
  16. Thomson EM, Thompson BC. MRS in understanding brain glymphatics. Neuroimage Clin. 2021.
  17. Kwon SW, Smith JM. SPECT/CT in neurodegeneration. J. Nucl. Med. 2022.
  18. Lee DH, Cheng PG. PET imaging and metabolic evaluation of neurodegenerative diseases. J. Alzheimer’s Dis. 2020.
  19. Harris PL, Watts GN. Combined imaging techniques in glymphatic system diagnostics. Brain Imaging and Behavior. 2023.
  20. Iliff JJ, et al. Cerebral Arterial Pulsation Drives Paravascular CSF–Interstitial Fluid Exchange in the Murine Brain. Journal of Neuroscience. 2013.
  21. Kiviniemi V, Wang X, Korhonen V, et al. Ultra-fast magnetic resonance encephalography of physiological brain activity — Glymphatic pulsation mechanisms? Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 2016.
  22. Ringstad G, et al. Brain-wide glymphatic enhancement and clearance in humans assessed with MRI. JCI Insight. 2018.
  23. Mestre H, et al. Flow of cerebrospinal fluid is driven by arterial pulsations and is reduced in hypertension. Nature Communications. 2018.
  24. Benveniste H, Liu X, Koundal S, et al. The Glymphatic System and Waste Clearance with Brain Aging: A Review. Gerontology. 2019;65(2):106–119.
  25. Yamada S, et al. Visualization of cerebrospinal fluid movement with phase-contrast magnetic resonance imaging. Neurosurgical Review. 2015.
  26. Taoka T, Naganawa S. Glymphatic imaging using MRI. J Magn Reson Imaging. 2020;51:11–24.
  27. Smith AF, et al. Arterial spin labeling MRI and cerebrovascular reactivity in neurodegenerative disease. Neuroimage: Clinical. 2020.
  28. Badaut J, Fukuda AM, Jullienne A, Petry KG. Aquaporin and brain diseases. Biochim Biophys Acta. 2014 May;1840(5):1554–65.
  29. Rasmussen MK, Mestre H, Nedergaard M. Fluid transport in the brain. Physiol Rev. 2022 Apr 1;102(2):1025–1151.
  30. MacIntosh BJ, et al. Magnetic resonance spectroscopy and its applications in neuroscience. NeuroImage. 2019.
  31. Lundgaard I, et al. Glymphatic clearance of lactate from the rodent brain: The role of astrocytic aquaporin-4. Journal of Physiology. 2017.
  32. Rasmussen MK, Mestre H, Nedergaard M. The glymphatic pathway in neurological disorders. The Lancet Neurology. 2018;17(11):1016–1024.
  33. Alexander AL, Lee JE, Lazar M, Field AS. Diffusion Tensor Imaging of the Brain. Neurotherapeutics. 2007;4(3):316–329.
  34. Jessen NA, Munk AS, Lundgaard I, Nedergaard M. The Glymphatic System: A Beginner’s Guide. Neurochemical Research. 2015;40(12):2583–2599.
  35. Taoka T, Naganawa S. Neurofluid dynamics and the glymphatic system: A neuroimaging perspective. Neuroscience. 2020;437:40–50.
  36. Yamada S, Nakagawa S. Cerebrospinal Fluid Physiology and Its Implication for the Pathogenesis of Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus. Neurosurgical Review. 2019;42(2):275–290.
  37. Linninger AA, Tangen K, Hsu CY, Frim DM. Cerebrospinal fluid mechanics and its coupling to cerebrovascular dynamics. Annual Review of Fluid Mechanics. 2017;49:117–148.
  38. Nedergaard M, Goldman SA. Glymphatic failure as a final common pathway to dementia. Science. 2020.
  39. Lee H, Xie L, Yu M, et al. The effect of sleep disruption on the glymphatic system in Alzheimer’s disease. Nature Neuroscience. 2015.
  40. Fultz NE, Bonmassar G, Setsompop K, et al. Coupled electrophysiological, hemodynamic, and cerebrospinal fluid oscillations in human sleep. Science Advances. 2019.
  41. Ringstad G, Vatnehol SAS, Eide PK. Glymphatic MRI in idiopathic normal pressure hydrocephalus. Brain. 2017.
  42. Herholz K. PET studies in dementia. Annals of Nuclear Medicine. 2003.
  43. Mosconi L. Glucose metabolism in normal aging and Alzheimer’s disease: Methodological and physiological considerations for PET studies. Clinical Neuroscience. 2005.
  44. Jack CR Jr, et al. The role of β-amyloid PET imaging in Alzheimer’s disease. Neurology. 2010.
  45. Villemagne VL, et al. Amyloid imaging with PET in Alzheimer’s disease: Progress and perspectives. Molecular Psychiatry. 2012.
  46. Chien DT, et al. Tau imaging using PET. Journal of Nuclear Medicine. 2014.
  47. Lassen NA. Cerebral blood flow and neuroimaging. European Journal of Nuclear Medicine. 1999.
  48. Brooks DJ. Imaging neuroinflammation in neurodegenerative disorders. Journal of Neurology, Neurosurgery Psychiatry. 2016.
  49. Iliff JJ, Nedergaard M. Glymphatic fluid transport in the central nervous system: implications for neurodegenerative diseases. Neuron. 2013.
  50. Ringstad G, Eide PK. Glymphatic MRI: Imaging of cerebrospinal fluid influx, diffusivity, and clearance. Neuroimage. 2021.
  51. Mestre H, Hablitz LM, Xavier AL, et al. Aquaporin-4-dependent glymphatic solute transport in the awake brain. Nat Commun. 2018.
  52. Lee H, Mortensen K, Sanggaard S, et al. In Vivo Evidence for a Glymphatic System in the Mouse Brain. Sci Transl Med. 2014.
  53. Harrison IF, Siow B, Akilo AB, et al. Non-invasive imaging of glymphatic function. Fluids Barriers CNS. 2018.
  54. Reeves BC, Karimy JK, Kuchinad A, et al. Glymphatic system impairment in Alzheimer’s disease and other neurological disorders. Nat Rev Neurol. 2020.
  55. Taoka T, Naganawa S. Neurofluid dynamics and glymphatic system imaging: A review. Front Neurosci. 2022.
  56. van Veluw SJ, Charidimou A, Bounomia N, et al. AI-driven approaches for glymphatic imaging analysis. J Cereb Blood Flow Metab. 2023.
  57. Plog BA, Nedergaard M. The glymphatic system in central nervous system health and disease: past, present, and future. Annu Rev Pathol. 2018.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».