Выпуск 24-3, 2025

Оригинальная статья

https://doi.org/10.38025/2078-1962-2025-24-3-66-76

Функциональная магнитно-резонансная томография в прогнозировании результатов реабилитации после инсульта: экспериментальное клиническое исследование

Посмотреть статью (PDF файл для скачивания)



XML файл для скачивания

ORCIDПогонченкова И.В.1, ORCIDКостенко Е.В.1,2, ORCIDКашежев А.Г.1, ORCID Петрова Л.В.1,*

1 Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины им С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы, Москва, Россия
2 Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова, Москва, Россия


РЕЗЮМЕ

ВВЕДЕНИЕ.  Определение реабилитационного потенциала (РП) после ишемического инсульта (ИИ) является важным аспектом для прогноза восстановления нарушенных функций и выбора реабилитационных мероприятий. В настоящее время не существует универсального и достоверного метода определения реабилитационного потенциала. Имеющиеся протоколы предназначены для определения прогноза в основном в остром периоде ИИ и не обладают достаточной специфичностью и чувствительностью. В качестве одного из возможных методов определения реабилитационного потенциала может рассматриваться функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ).

ЦЕЛЬ.  Определение возможности использования фМРТ в качестве предиктора функционального восстановления после перенесенного ИИ.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ.  В исследовании приняли участие 34 пациента (возраст составил 62,0 [58,0; 65,0] года) в ранний восстановительный период ИИ с геми- или монопарезом от 2 до 4 баллов по MRC, проходившие медицинскую реабилитацию (МР) на базе ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины им. С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы» в течение 12 дней. Всем пациентам проводилась кинезиотерапия и физиотерапевтическое лечение. Для анализа динамики функциональных нарушений использовали шкалы MRCS, MAS, FMA-UE, NHPT, FAT, ARAT, BBT, TUG, Тинетти, BBS, RMI, BI. Всем пациентам была проведена фМРТ с простой двигательной задачей для каждой конечности с целью определения степени активации зон коры головного мозга.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ.  По завершении курса МР выявлена статистически значимая динамика по шкалам Тинетти, NHPT, BBT, BBS, FMA-UE, RMI и BI, TUG, ARAT, FAT, MRCS (р < 0,01). Динамика функционального восстановления у пациентов с высокой степенью активации коры головного мозга показала лучшие результаты по FMA UE без достоверных различий с пациентами с низкой активацией коры. Выявлены отличия в активности отдельных зон головного мозга при выполнении элементарного моторного задания. Увеличение активности в пораженном полушарии во время выполнения простого задания паретичной конечностью демонстрировало тенденцию к лучшему восстановлению функции, хотя и не достигало статистической значимости (p = 0,056). У пациентов с низкой степенью активации пораженного полушария при выполнении движений паретичной рукой дополнительно активировалось ипсилатеральное полушарие мозжечка.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.  Результаты исследования не позволяют с уверенностью утверждать о надежности фМРТ для прогнозирования функционального восстановления. Необходимо дальнейшее изучение фМРТ для оценки эффективности применения метода в клинической практике.

РЕГИСТРАЦИЯ:  Идентификатор Clinicaltrials.gov № NCT05944666; зарегистрировано 06.07.2023.


КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: функциональная МРТ, нейрореабилитация, реабилитационный потенциал, двигательная реабилитация, медицинская реабилитация, нейровизуализация

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ:

Погонченкова И.В., Костенко Е.В., Кашежев А.Г., Петрова Л.В. Функциональная магнитно-резонансная томография в прогнозировании результатов реабилитации после инсульта: экспериментальное клиническое исследование. Вестник восстановительной медицины. 2025; 24(3):66–76. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2025-24-3-66-76 [Pogonchenkova I.V., Kostenko E.V., Kashezhev A.G., Petrova L.V. Functional Magnetic Resonance Imaging in Predicting Post-Stroke Rehabilitation Outcomes: a Pilot Clinical Study. Bulletin of Rehabilitation Medicine. 2025; 24(3):66–76. https://doi.org/10.38025/2078-1962-2025-24-3-66-76 (In Russ.).] 

ДЛЯ КОРРЕСПОНДЕНЦИИ:

Петрова Людмила Владимировна, Е-mail: ludmila.v.petrova@yandex.ru, nauka-org@mail.ru


Список литературы:

  1. World Stroke Organization. Global Stroke Fact Sheet 2022. Available at: https://www.dropbox.com/scl/fi/tiqrhvs06s58yamxa053x/World-Stroke- Organization-WSO-Global-Stroke-Fact-Sheet-2022.pdf?rlkey=pbndaqvaadzpij099dwe6psx5&e=1&dl=0 (Accessed 14.04.2025).

  2. GBD 2021 Stroke Risk Factor Collaborators. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2021: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021. Lancet Neurol. 2024; 23(10): 973–1003. https://doi.org/10.1016/s1474-4422(24)00369-7

  3. Martin S.S., Aday A.W., Almarzooq Z.I., et al. American Heart Association Council on Epidemiology and Prevention Statistics Committee; Stroke Statistics Subcommittee. 2024 heart disease and stroke statistics: a report of US and global data from the American Heart Association. Circulation. 2024; 149: e347–913. https://doi.org/10.1161/cir.0000000000001209

  4. Игнатьева В.И., Вознюк И.А., Шамалов Н.А. и др. Социально-экономическое бремя инсульта в Российской Федерации. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2023; 123(8–2): 5–15. [Ignatyeva V.I., Voznyuk I.A., Shamalov N.A., et al. Socio-economic burden of stroke in the Russian Federation. Journal of Neurology and Psychiatry. 2023; 123(8–2): 5–15. https://doi.org/10.17116/jnevro20231230825 https://doi.org/10.17116/jnevro20231230825 (In Russ.).]

  5. Lu W.Z., Lin H.A., Bai C.H., Lin S.F. Posterior circulation acute stroke prognosis early CT scores in predicting functional outcomes: A meta-analysis. PLoS One. 2021; 16(2): e0246906. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246906

  6. Liu Y., Yu Y., Ouyang J., et. al. Functional Outcome Prediction in Acute Ischemic Stroke Using a Fused Imaging and Clinical Deep Learning Model. Stroke. 2023; 54(9): 2316–2327. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.123.044072

  7. Gaviria E., Muñoz-Moreno E., Pérez-Delgado M.M., et al. Neuroimaging biomarkers for predicting stroke outcomes: a systematic review. Health Sci Rep. 2024; 7(7): e2221. https://doi.org/10.1002/hsr2.2221

  8. Crofts A., Kelly M.E., Gibson C.L. Imaging functional recovery following ischemic stroke: clinical and preclinical fMRI studies. J Neuroimaging. 2020; 30(1): 5–14. https://doi.org/10.1111/jon.12668

  9. Favre I., Zeffiro T.A., Detante O., et al. Upper limb recovery after stroke is associated with ipsilesional primary motor cortical activity: a meta-analysis. Stroke. 2014; 45(4): 1077–1083. https://doi.org/10.1161/strokeaha.113.003168

  10. Zhang Z. Resting-state functional abnormalities in ischemic stroke: a meta-analysis of fMRI studies. Brain Imaging Behav. 2024; 18(6): 1569–1581. https://doi.org/10.1007/s11682-024-00919-1

  11. Chi N.F., Ku H.L., Chen D.Y., et al. Cerebral motor functional connectivity at the acute stage: an outcome predictor of ischemic stroke. Sci Rep. 2018; 8(1): 16803. https://doi.org/10.1038/s41598-018-35192-y

  12. Puig J., Blasco G., Alberich-Bayarri A., et al. Resting-state functional connectivity MRI and outcome after acute stroke. Stroke. 2018; 49(10): 2353–2360. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.118.021319

  13. Du J., Yang F., Zhang Z., et al. Early functional MRI activation predicts motor outcome after ischemic stroke: a longitudinal, multimodal study. Brain Imaging Behav. 2018; 12(6): 1804–1813. https://doi.org/10.1007/s11682-018-9851-y

  14. Nowak D.A., Grefkes C., Dafotakis M., et al. Effects of low-frequency repetitive transcranial magnetic stimulation of the contralesional primary motor cortex on movement kinematics and neural activity in subcortical stroke. Arch Neurol. 2008; 65(6): 741–747. https://doi.org/10.1001/archneur.65.6.741

  15. Rehme A.K., Eickhoff S.B., Rottschy C., et al. Activation likelihood estimation meta-analysis of motor-related neural activity after stroke. Neuroimage. 2012; 59(3): 2771–2782. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.10.023

  16. Tang Q., Li G., Liu T., et al. Modulation of interhemispheric activation balance in motor-related areas of stroke patients with motor recovery: systematic review and meta-analysis of fMRI studies. Neurosci Biobehav Rev. 2015; 57: 392–400. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2015.09.003

  17. Richards L.G., Stewart K.C., Woodbury M.L., et al. Movement-dependent stroke recovery: a systematic review and meta-analysis of TMS and fMRI evidence. Neuropsychologia. 2008; 46(1): 3–11. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2007.08.013

  18. Hannanu F.A., Zeffiro T.A., Lamalle L., et al. Parietal operculum and motor cortex activities predict motor recovery in moderate to severe stroke. Neuroimage Clin. 2017; 14: 518–529. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2017.01.023

  19. Grefkes C., Nowak D.A., Eickhoff S.B., et al. Cortical connectivity after subcortical stroke assessed with functional MRI and dynamic causal modeling. Ann Neurol. 2008; 63(2): 236–246. https://doi.org/10.1002/ana.21228

  20. Zhao J., Zhang T., Xu J., et al. Functional MRI evaluation of brain function reorganization in cerebral stroke patients after constraint-induced movement therapy. Neural Regen Res. 2012; 7(15): 1158–1163. https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-5374.2012.15.006

  21. Ghaleh R., Rahimibarghani S., Shirzad N., et al. The role of baseline functional MRI as a predictor of post-stroke rehabilitation efficacy in patients with moderate to severe upper extremity dysfunction. J Behav Brain Sci. 2022; 12(12): 658–669. https://doi.org/10.4236/jbbs.2022.1212039

  22. Wilson S.M., Schneck S.M. Neuroplasticity in post-stroke aphasia: a systematic review and meta-analysis of functional imaging studies of reorganization of language processing. Neurobiol Lang. 2021; 2(1): 22–82. https://doi.org/10.1162/nol_a_00025

  23. Zhang Z. Network abnormalities in ischemic stroke: a meta-analysis of resting-state functional connectivity. Brain Topogr. 2025; 38(2): 19. https://doi.org/10.1007/s10548-024-01096-6

  24. Christidi F., Orgianelis I., Merkouris E., et al. A comprehensive review on the role of resting-state functional magnetic resonance imaging in predicting post-stroke motor and sensory outcomes. Neurology International. 2024; 16(1): 189–201. https://doi.org/10.3390/neurolint16010012

  25. Rehme A.K., Eickhoff S.B., Wang L.E., et al. Dynamic causal modeling of cortical activity from the acute to the chronic stage after stroke. Neuroimage. 2011; 55(3): 1147–1158. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.01.014

  26. Grefkes C., Ward N.S. Cortical reorganization after stroke: how much and how functional? Brain. 2014; 137(10): 2639–2652. https://doi.org/10.1177/1073858413491147

  27. Calautti C., Baron J.C. Functional neuroimaging studies of motor recovery after stroke in adults: a review. Stroke. 2003; 34(6): 1553–1566. https://doi.org/10.1161/01.str.0000071761.36075.a6

  28. Cheng S., Xin R., Zhao Y., et al. Evaluation of fMRI activation in post-stroke patients with movement disorders after repetitive transcranial magnetic stimulation: a scoping review. Front Neurol. 2023; 14: 1192545. https://doi.org/10.3389/fneur.2023.1192545

  29. Gorgolewski K.J., Auer T., Calhoun V.D., et al. The brain imaging data structure, a format for organizing and describing outputs of neuroimaging experiments. Sci Data. 2016; 3: 160044. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.44

  30. BIDS Specification. Available at: https://bids.neuroimaging.io (Accessed 18.03.2025).

  31. Esteban O., Markiewicz C.J., Blair R.W., et al. fMRIPrep: a robust preprocessing pipeline for functional MRI. Nat Methods. 2019; 16(1): 111–116. https://doi.org/10.1038/s41592-018-0235-4

  32. Esteban O., Markiewicz C.J., Finc K., et al. Analysis of task-based functional MRI data preprocessed with fMRIPrep. bioRxiv. 2020; 15(7): 2186–2202. https://doi.org/10.1038/s41596-020-0327-3

  33. fMRIPrep Documentation. Available at: https://fmriprep.org (Accessed 18.03.2025).




Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

©
Эта статья открытого доступа по лицензии CC BY 4.0. Издательство: ФГБУ «НМИЦ РК» Минздрава России.