Сравнительная характеристика параметров мозолистого тела человека в пожилом и старческом возрасте, установленных методом магнитно-резонансной томографии

Цель: проведение сравнительного анализа возрастных морфометрических характеристик мозолистого тела (каллозометрии) в пожилом и старческом возрасте по данным магнитно-резонансной томографии. 

Материал и методы. Проведен анализ результатов морфометрического исследования мозолистого тела 97 человек обоего пола (46 мужчин и 51 женщины), проходивших исследование головного мозга в отделении лучевой диагностики в 2019-2020 гг. В зависимости от возраста обследуемых разделили на две группы. В I группу вошли 52 человека пожилого возраста (61-72 года включительно), во II группу вошли 45 человек старческого возраста (от 76 до 87 лет включительно). У всех пациентов в анамнезе отсутствовали заболевания и травмы органов центральной и периферической нервной системы, а также алкогольная и наркотическая зависимости, отмечено преобладание правой руки (правши). Все они дали согласие на магнитно-резонансно-томографическое исследование, которое проводилось только по показаниям. Определяли толщину колена, толщину валика, длину и высоту мозолистого тела, а также глубины его залегания - переднюю, верхнюю и заднюю. 

Результаты. При сравнении параметров длины и высоты мозолистого тела, как и параметров всех трех глубин залегания, установленных в пожилом и старческом возрастах, статистически достоверных возрастных различий показателей не выявили (р>0,05), однако тенденция к снижению всех их линейных размеров от пожилого к старческому возрасту очевидна. При сравнении исследуемых линейных размеров структурных компонентов мозолистого тела (толщины колена и валика) в пожилом и старческом возрастах установлены статистически достоверные различия параметров с их преобладанием в пожилом возрасте (р<0,001).

1. Агафонов А.И., Зулькарнаев Т.Р., Поварго Е.А., Степанов Е.Г., Ахметшина Р.А., Хусаинов А.Э. Особенности физического развития школьников и студентов, занимающихся физкультурой и спортом. Здоровье населения и среда обитания. 2020;3(324):4-9. DOI: 10.35627/2219-5238/2020-324-3-4-9

2. Бирюков А.Н., Медведева Ю.И., Хазов П.Д. Возрастно-половые аспекты МРТ-каллозометрии. Вестник Санкт-Петербургской медицинской академии последипломного образования. 2011;3(4):59-63

3. Пальцев М.А. Персонифицированная медицина. Наука в России. 2011;(1):12-17

4. Попов А.Н., Анисимова Е.А., Анисимов Д.И., Попрыга Д.В., Кесов Л.А., Кесов А.Л. Морфометрические характеристики костей предплечья субъектов детского, подросткового и юношеского возраста. Саратовский научно-медицинский журнал. 2015;11(3):249-254

5. Соловьёв С.В. Размеры мозжечка человека по данным МР-томографии. Вестник рентгенологии и радиологии. 2006;(1):19-22

6. Allouh M.Z., Al Barbarawi M.M., Ali H.A., Mustafa A.G., Alomari S.O. Morphometric Analysis of the Corpus Callosum According to Age and Sex in Middle Eastern Arabs: Racial Comparisons and Clinical Correlations to Autism Spectrum Disorder. Front Syst Neurosci. 2020;(14):30 DOI: 10.3389/fnsys.2020.00030

7. Arda K.N., Akay S. The Relationship between Corpus Callosum Morphometric Measurements and Age/Gender Characteristics: A Comprehensive MR Imaging Study. J Clin Imaging Sci. 2019;(9):33. DOI: 10.25259/JCIS-13-2019

8. Langner R., Cieslik E.C., Behrwind S.D., Roski C., Caspers S., Amunts K., Eickhoff S.B. Aging and response conflict solution: behavioural and functional connectivity changes. Brain Struct Funct. 2015;220(3):1739-1757. DOI: 10.1007/s00429-014-0758-0

9. Liu F., Cao S., Liu J., Du Z., Guo Z., Ren C. Ultrasound measurement of the corpus callosum and neural development of premature infants. Neural Regen Res. 2013;8(26):2432-2440. DOI: 10.3969/j.issn.1673-5374.2013.26.004

10. Neal J.B., Filippi C.G., Mayeux R. Morphometric variability of neuroimaging features in children with agenesis of the corpus callosum. BMC Neurol. 2015;(15):116. DOI: 10.1186/s12883-015-0382-5

11. Patra A., Singla R.K., Chaudhary P., Malhotra V. Morphometric analysis of the corpus callosum using cadaveric brain: an anatomical study. Asian J Neurosurg. 2020;15(2):322-327. DOI: 10.4103/ajns.AJNS_328_19

12. Shimoda N., Lee J., Kodama M., Kakei S., Masakado Y. Quantitative evaluation of age-related decline in control of preprogramed movement PLoS One. 2017;12(11):e0188657. DOI: 10.1371/journal.pone.0188657

13. Stoica T., Knight L.K., Naaz F., Ramic M., Depue B.E. Cortical morphometry and structural connectivity relate to executive function and estradiol level in healthy adolescents. Brain Behav. 2019;9(12):e01413. DOI: 10.1002/brb3.1413

14. Yang M.-H., Yao Z.-F., Hsieh S. Multimodal neuroimaging analysis reveals age-associated common and discrete cognitive control constructs. Hum Brain Mapp. 2019;40(9):2639-2661. DOI: 10.1002/hbm.24550