medvisМедицинская визуализацияMedical Visualization1607-07632408-9516RDS-Media Ltd.10.24835/1607-0763-1073medvis-1073Research ArticleГОЛОВАHEADСравнение границ субталамического ядра по данным МРТ с высоким пространственным разрешением и интраоперационной микроэлектродной регистрацииComparison of subthalamic nucleus borders determined by high-resolution MRI and microelectrode recordinghttps://orcid.org/0000-0002-1821-6323АсриянцС. В.AsriyantsS. V.

Асриянц Светлана Валерьевна – врач-нейрохирургТел.: +7-903-173-64-08

125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д. 16

Svetlana V. Asriyants – neurosurgeonPhone: +7-903-173-64-08

125047, Moscow, 4rd Tverskaya-Yamskaya str., 16

sasriyanc@nsi.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2120-0146ТомскийА. А.TomskiyA. A.

Томский Алексей Алексеевич – канд. мед. наук, руководитель группы функциональной нейрохирургии

125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д. 16

Alexey A. Tomskiy – Cand. of Sci. (Med.), the chief of the group of the functional neurosurgery

125047, Moscow, 4rd Tverskaya-Yamskaya str., 16

https://orcid.org/0000-0002-6412-8148ГамалеяА. А.GamaleyaA. A.

Гамалея Анна Александровна – невролог

125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д. 16

Anna A. Gamaleya – neurologist

125047, Moscow, 4rd Tverskaya-Yamskaya str., 16

https://orcid.org/0000-0003-3885-2578СедовА. С.SedovA. S.

Седов Алексей Сергеевич – канд. биол. наук, заведующий лабораторией клеточной нейрофизиологии человека

119991 Москва, ул. Косыгина, 4

Alexey S. Sedov – Cand. of Sci. (Biol.), the chief of human cell neurophysiology laboratory

119991, Moscow, Kosygina str., 4

ПронинИ. Н.ProninI. N.

Пронин Игорь Николаевич – академик РАН, доктор мед. наук, профессор, заместитель директора по научной работе, заведующий отделением рентгеновских и радиоизотопных методов диагностики

125047 Москва, 4-я Тверская-Ямская ул., д. 16

Igor N. Pronin – Full Мember of the Russian Academy of Sciences, Doct. of Sci. (Med.), Professor, Head of Neuroradiology department, Deputy Director

125047, Moscow, 4rd Tverskaya-Yamskaya str., 16

ФГАУ “НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко” Минздрава РоссииРоссияN.N. Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery of the Ministry of Health of the Russian FederationRussian FederationФГБУН “Федеральный исследовательский центр химической физики им. Н.Н. Семенова РАН”РоссияFederal State Budgetary Institution of Science “Semenov Federal Research Center of Chemical Physics” RASRussian Federation2022150520222621017Copyright © Асриянц С.В., Томский А.А., Гамалея А.А., Седов А.С., Пронин И.Н., 20222022Асриянц С.В., Томский А.А., Гамалея А.А., Седов А.С., Пронин И.Н.Asriyants S.V., Tomskiy A.A., Gamaleya A.A., Sedov A.S., Pronin I.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://medvis.rdsmedia.ru/jour/article/view/1073

Введение. Электростимуляция субталамического ядра (STN) считается общепризнанным эффективным и безопасным методом лечения развернутых стадий болезни Паркинсона. Классическим методом интраоперационной верификации цели является сочетание микроэлектродной регистрации (МЭР) с интраоперационной стимуляцией. Появление высокопольных томографов, новых последовательностей и способов компьютерной обработки полученных изображений ставит вопрос о возможности проведения операции, основываясь только на данных нейровизуализации без использования интраоперационной верификации структуры-мишени.Цель исследования: анализ сопоставимости данных 3Т МРТ и МЭР в определении границ STN у пациентов с болезнью Паркинсона.Материал и методы. В исследование было включено 20 пациентов, которым проводилась 3Т МРТ для предоперационных расчетов для проведения имплантации электродов для хронической электростимуляции в STN. Мы определили верхнюю и нижнюю границы 40 субталамических ядер в режимах Т2 с высоким пространственным разрешением и SWAN и сравнили эти данные с результатами, полученными во время операции с помощью МЭР.Результаты. Расхождение между данными МЭР и 3Т МРТ при определении верхней границы STN составило 1,2 мм в режиме SWAN и 1 мм в режиме Т2. Нижнюю границу STN удавалось определить с точностью 0,85 в режиме SWAN и 0,75 мм в режиме Т2. Группы не отличались между собой статистически достоверно (Wilcoxon sign-rank test, p > 0,05).Заключение. 3Т МРТ с высоким пространственным разрешением демонстрировала высокую сопоставимость с данными МЭР в определении верхней границы, нижней границы и середины STN, что позволяет использовать ее в качестве метода прямой визуализации STN.

Background. Deep brain stimulation (DBS) of the subthalamic nucleus (STN) is an acknowledged efficient and safe method of treatment of advanced stages of Parkinson’s disease. The traditional way of intraoperative target verification is a combination of microelectrode recording (MER) and intraoperative macrostimulation. The appearance of high-field tomographs, new sequences, and methods of computer processing of the obtained images raises the question whether it’s necessary to use intraoperative verification of the target.Objective. The aim of the study was to analyze the comparability of 3T MRI data and microelectrode registration data in determining the boundaries of the subthalamic nucleus in patients with Parkinson's disease.Material and methods. 20 patients who have been undergone 3T MRI for preoperative planning for STN-DBS were included in the study. We determined the upper and lower boundaries of 40 subthalamic nuclei in high-resolution T2 and SWAN modes and compared these data with the data obtained during surgery using the MER.Results. The discrepancy between the MED and 3T MRI data when determining the upper STN border was 1.2 mm in SWAN mode and 1 mm in high-resolution T2 mode. The lower border of the subthalamic nucleus could be determined with an accuracy of 0.85 in SWAN mode and 0.75 mm in T2 mode. The groups didn’t have significant differences (Wilcoxon sign-rank test, p > 0.05).Conclusion. 3T MRI in high-resolution T2 and SWAN modes demonstrated high comparability with microelectrode data in determining the upper boundary, lower boundary and middle of the subthalamic nucleus, which makes it possible to use it as a method for direct STN imaging.

субталамическое ядростимуляция глубоких структур мозгаболезнь ПаркинсонаSWANsubthalamic nucleusdeep brain stimulationParkinson’s diseaseSWANReferencesKerl H.U., Gerigk L., Pechlivanis I. et al. The subthalamic nucleus at 3.0 Tesla: choice of optimal sequence and orientation for deep brain stimulation using a standard installation protocol: clinical article. J. Neurosurg. 2012; 117 (6): 1155–1165. https://doi.org/10.3171/2012.8.JNS111930Kerl H.U., Gerigk L., Pechlivanis I. et al. The subthalamic nucleus at 3.0 Tesla: choice of optimal sequence and orientation for deep brain stimulation using a standard installation protocol: clinical article. J. Neurosurg. 2012; 117 (6): 1155–1165. https://doi.org/10.3171/2012.8.JNS111930Lefranc M., Zouitina Y., Tir M. et al. Asleep Robot-Assisted Surgery for the Implantation of Subthalamic Electrodes Provides the Same Clinical Improvement and Therapeutic Window as Awake Surgery. Wld Neurosurg. 2017; 106: 602–608. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2017.07.047Lefranc M., Zouitina Y., Tir M. et al. Asleep Robot-Assisted Surgery for the Implantation of Subthalamic Electrodes Provides the Same Clinical Improvement and Therapeutic Window as Awake Surgery. Wld Neurosurg. 2017; 106: 602–608. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2017.07.047Chandran A.S., Bynevelt M., Lind C.R. Magnetic resonance imaging of the subthalamic nucleus for deep brain stimulation. J. Neurosurg. 2016; 124 (1): 96–105. https://doi.org/10.3171/2015.1.JNS142066Chandran A.S., Bynevelt M., Lind C.R. Magnetic resonance imaging of the subthalamic nucleus for deep brain stimulation. J. Neurosurg. 2016; 124 (1): 96–105. https://doi.org/10.3171/2015.1.JNS142066Cheng C.H., Huang H.M., Lin H.L., Chiou S.M. 1.5T versus 3T MRI for targeting subthalamic nucleus for deep brain stimulation. Br. J. Neurosurg. 2014; 28 (4): 467–470. https://doi.org/10.3109/02688697.2013.854312Cheng C.H., Huang H.M., Lin H.L., Chiou S.M. 1.5T versus 3T MRI for targeting subthalamic nucleus for deep brain stimulation. Br. J. Neurosurg. 2014; 28 (4): 467–470. https://doi.org/10.3109/02688697.2013.854312Longhi M., Ricciardi G., Tommasi G. et al. The Role of 3T Magnetic Resonance Imaging for Targeting the Human Subthalamic Nucleus in Deep Brain Stimulation for Parkinson Disease. J. Neurol. Surg. A. Cent. Eur. Neurosurg. 2015; 76 (3): 181–189. https://doi.org/10.1055/s-0033-1354749Longhi M., Ricciardi G., Tommasi G. et al. The Role of 3T Magnetic Resonance Imaging for Targeting the Human Subthalamic Nucleus in Deep Brain Stimulation for Parkinson Disease. J. Neurol. Surg. A. Cent. Eur. Neurosurg. 2015; 76 (3): 181–189. https://doi.org/10.1055/s-0033-1354749Duchin Y., Abosch A., Yacoub E. et al. Feasibility of using ultra-high field (7 T) MRI for clinical surgical targeting. PLoS One. 2012; 7 (5): e37328. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0037328Duchin Y., Abosch A., Yacoub E. et al. Feasibility of using ultra-high field (7 T) MRI for clinical surgical targeting. PLoS One. 2012; 7 (5): e37328. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0037328van Laar P.J., Oterdoom D.L., Ter Horst G.J. et al. Surgical Accuracy of 3-Tesla Versus 7-Tesla Magnetic Resonance Imaging in Deep Brain Stimulation for Parkinson Disease. Wld Neurosurg. 2016; 93: 410–412. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2016.06.084van Laar P.J., Oterdoom D.L., Ter Horst G.J. et al. Surgical Accuracy of 3-Tesla Versus 7-Tesla Magnetic Resonance Imaging in Deep Brain Stimulation for Parkinson Disease. Wld Neurosurg. 2016; 93: 410–412. https://doi.org/10.1016/j.wneu.2016.06.084O'Gorman R.L., Shmueli K., Ashkan K. et al. Optimal MRI methods for direct stereotactic targeting of the subthalamic nucleus and globus pallidus. Eur. Radiol. 2011; 21 (1): 130–136. https://doi.org/10.1007/s00330-010-1885-5O'Gorman R.L., Shmueli K., Ashkan K. et al. Optimal MRI methods for direct stereotactic targeting of the subthalamic nucleus and globus pallidus. Eur. Radiol. 2011; 21 (1): 130–136. https://doi.org/10.1007/s00330-010-1885-5Иллариошкин С.Н., Коновалов Р.Н., Федотова Е.Ю., Москаленко А.Н. Новые МРТ-методики в диагностике болезни Паркинсона: оценка нигральной дегенерации. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2019; 13 (4): 77–84. https://doi.org/10.25692/ACEN.2019.4.10Illarioshkin S.N., Konovalov R.N., Fedotova E.Yu., Moskalenko A.N. New MRI diagnostic methods in Parkinson's disease: evaluating nigral degeneration. Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2019; 13 (4): 77–84. https://doi.org/10.25692/ACEN.2019.4.10 (In Russian)Alkemade A., de Hollander G., Keuken M.C. et al. Comparison of T2*-weighted and QSM contrasts in Parkinson's disease to visualize the STN with MRI. PLoS One. 2017; 12 (4): e0176130. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176130Alkemade A., de Hollander G., Keuken M.C. et al. Comparison of T2*-weighted and QSM contrasts in Parkinson's disease to visualize the STN with MRI. PLoS One. 2017; 12 (4): e0176130. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176130Dimov A.V., Gupta A., Kopell B.H., Wang Y. High-resolution QSM for functional and structural depiction of subthalamic nuclei in DBS presurgical mapping. J. Neurosurg. 2018; 131 (2): 360–367. https://doi.org/10.3171/2018.3.JNS172145Dimov A.V., Gupta A., Kopell B.H., Wang Y. High-resolution QSM for functional and structural depiction of subthalamic nuclei in DBS presurgical mapping. J. Neurosurg. 2018; 131 (2): 360–367. https://doi.org/10.3171/2018.3.JNS172145Rasouli J., Ramdhani R., Panov F.E. et al. Utilization of Quantitative Susceptibility Mapping for Direct Targeting of the Subthalamic Nucleus During Deep Brain Stimulation Surgery. Oper. Neurosurg. (Hagerstown). 2018; 14 (4): 412–419. https://doi.org/10.1093/ons/opx131Rasouli J., Ramdhani R., Panov F.E. et al. Utilization of Quantitative Susceptibility Mapping for Direct Targeting of the Subthalamic Nucleus During Deep Brain Stimulation Surgery. Oper. Neurosurg. (Hagerstown). 2018; 14 (4): 412–419. https://doi.org/10.1093/ons/opx131Polanski W.H., Martin K.D., Engellandt K. et al. Accuracy of subthalamic nucleus targeting by T2, FLAIR and SWI3-Tesla MRI confirmed by microelectrode recordings. Acta Neurochir. (Wien). 2015; 157 (3): 479–486. https://doi.org/10.1007/s00701-014-2328-xPolanski W.H., Martin K.D., Engellandt K. et al. Accuracy of subthalamic nucleus targeting by T2, FLAIR and SWI3-Tesla MRI confirmed by microelectrode recordings. Acta Neurochir. (Wien). 2015; 157 (3): 479–486. https://doi.org/10.1007/s00701-014-2328-xBus S., van den Munckhof P., Bot M. et al. Borders of STN determined by MRI versus the electrophysiological STN. A comparison using intraoperative CT. Acta Neurochir. (Wien). 2018; 160 (2): 373–383. https://doi.org/10.1007/s00701-017-3432-5Bus S., van den Munckhof P., Bot M. et al. Borders of STN determined by MRI versus the electrophysiological STN. A comparison using intraoperative CT. Acta Neurochir. (Wien). 2018; 160 (2): 373–383. https://doi.org/10.1007/s00701-017-3432-5McEvoy J., Ughratdar I., Schwarz S., Basu S. Electrophysiological validation of STN-SNr boundary depicted by susceptibility-weighted MRI. Acta Neurochir. (Wien). 2015; 157 (12): 2129–2134. https://doi.org/10.1007/s00701-015-2615-1McEvoy J., Ughratdar I., Schwarz S., Basu S. Electrophysiological validation of STN-SNr boundary depicted by susceptibility-weighted MRI. Acta Neurochir. (Wien). 2015; 157 (12): 2129–2134. https://doi.org/10.1007/s00701-015-2615-1

The authors declare that there are no conflicts of interest present.