Список сокращений
АТФ — аденозинтрифосфат
ИН — индекс накопления
МРС — магнитно-резонансная спектроскопия
ПЭТ-КТ — позитронно-эмиссионная томография—компьютерная томография
РФП — радиофармпрепарат
18F-ФДГ — 18F-2-фтор-2-дезокси-D-глюкоза
ATP — adenosin triphosphate
HGG — high grade glioma
LGG — low grade glioma
PCr — фосфокреатин
PDE — фосфодиэфиры
Pi — неорганический фосфат
PME — фосфомоноэфиры
SUV — Standardized uptake value
31P-МРС — фосфорная магнитно-резонансная спектроскопия
Неинвазивное исследование энергетического метаболизма мозгового вещества и его различных компонентов является актуальной научно-прикладной задачей современной клинической медицины. С развитием медицинских технологий и повышением доступности некоторых из них в клинике стало возможным изучать головной мозг и протекающие в нем процессы без применения инвазивных процедур и методов. В настоящее время среди таких методов можно выделить две диагностические технологии, которые позволяют напрямую оценивать энергетический метаболизм головного мозга — фосфорную магнитно-резонансную спектроскопию (31P-МРС) и позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ) с 18F-флюоро-2-дезокси-D-глюкозой (18F-ФДГ) [1, 2]. Несмотря на то что в клинической медицинской практике самым распространенным методом МРС является 1H-протонная МРС, основанная на регистрации водорода, 31P-МРС имеет безусловное преимущество с точки зрения получения и оценки мультифакториальной информации, включая данные о клеточных фосфатных соединениях, являющихся основными субстратами энергетического метаболизма мозговой ткани. Кроме того, 31P-МРС позволяет неинвазивно оценивать внутриклеточный pH тканей in vivo, а также исследовать содержание магния (Mg2+) в структурах мозга [1]. Многочисленные исследования по использованию 31P-МРС, выполненные на МР аппаратах с напряженностью магнитного поля 1,5—3,0 Тл, продемонстрировали достаточно высокую диагностическую значимость метода в клинической практике, выявив статистически значимые различия в уровне фосфатных метаболитов между внутримозговыми опухолями и здоровой тканью головного мозга, а также позволили дифференцировать некоторые опухоли между собой [3—9]. Однако выявлен и целый ряд технических ограничений и сложностей.
Исследования метаболизма глюкозы с помощью ПЭТ—компьютерной томографии (ПЭТ-КТ) с 18F-ФДГ продемонстрировали положительную корреляцию между степенью анаплазии глиом головного мозга и гликолитической активностью опухолевой ткани. Эти данные подтверждают предположение O. Warburg и соавт. о том, что скорость гликолиза в опухолях увеличивается в соответствии с повышением уровня малигнизации [10]. Несмотря на большую вариабельность интенсивности энергетического метаболизма в различных опухолях одного типа и значительное перекрытие значений поглощения глюкозы опухолями, принадлежащими к разным биологическим подтипам, ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ по-прежнему рассматривается некоторыми авторами [11, 12] как достаточно эффективный неинвазивный метод дифференциальной диагностики первичных опухолей головного мозга [13]. Однако не все исследователи согласны с такой точкой зрения, так как некоторые авторы [14, 15] не смогли подтвердить статистически значимую взаимосвязь степени анаплазии глиомы и ее метаболических особенностей по данным ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ.
Оба метода, которые применяют при изучении энергетического метаболизма мозговой ткани или опухоли, имеют в своей основе разные технологии и подходы в сборе и анализе данных, позволяющие проводить разноплановые исследования, и поиск корреляций между ними является важной задачей фундаментальной науки.
Цель исследования — изучить энергетический обмен в глиальных новообразованиях головного мозга методами МРС и ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ в режиме динамического сканирования.
Материал и методы
Исследование одобрено локальным этическим комитетом ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» Минздрава России. От всех пациентов, включенных в исследование, получено письменное информированное согласие на проведение диагностических манипуляций.
В исследование включены 19 пациентов (10 мужчин и 9 женщин, средний возраст 48 лет) с различными ранее не оперированными глиальными новообразованиями супратенториальной локализации, впоследствии прошедших нейрохирургическое лечение в ФГАУ «НМИЦ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко» с получением патоморфологического заключения. Глиальные опухоли разделены на две основные группы: 1) глиомы низкой степени злокачественности (LGG — low grade glioma), в которую вошли 4 пациента с диффузными астроцитомами и 4 пациента с олигодендроглиомами (Grade II), и 2) глиомы высокой степени злокачественности (HGG — high grade glioma), включающую 5 пациентов с анапластическими астроцитомами (Grade III) и 6 пациентов с глиобластомами (Grade IV).
Перед проведением 31P-МРС всем пациентам выполнено анатомическое магнитно-резонансное томографическое сканирование по стандартному протоколу. При 31P-МРС размеры исследуемого вокселя составили 6×6×2 см. Расположение вокселя в каждом конкретном случае носило индивидуальный характер с максимально возможным захватом инфильтративной части новообразования и в меньшей степени (насколько это было возможным в силу гетерогенности опухоли) — с включением в область интереса очагов некроза, кровоизлияний и зоны перифокального отека. Технические подробности методики 31P-МРС описаны нами ранее, в 2018 г. [9]. Обработка спектров производилась с помощью программы SAGE.
Фосфорный спектр основных метаболитов вещества головного мозга состоит из пика фосфомоноэфиров (PME), неорганического фосфата (Pi), фосфодиэфиров (PDE), фосфокреатина (PCr), а также трех пиков аденозина трифосфата (АТФ) — пиков α, β и γ (АТР). В данном исследовании мы сравнили отношения пиков семи основных метаболитов фосфорного спектра по их высоте, используя стандартный подход к измерению этих соотношений.
ПЭТ-КТ сканирование с 18F-ФДГ проводилось в динамическом режиме на аппарате Siemens Biograph 40 True Point («Siemens Medical Solutions», США) согласно выработанному в отделении клиническому протоколу. Сбор данных начинался от момента внутривенного введения радиофармпрепарата (РФП) и продолжался в течение 40 мин с последующей реконструкцией с использованием 3D OSEM (Ordered Subset Expectation Maximization) — алгоритма с 5 итерациями и 8 подмножествами с коррекцией на случайные совпадения, рассеяние и поглощение гамма-квантов в теле пациента с помощью низкодозной КТ.
Для анализа полученных изображений применялось программное обеспечение PMOD (версия 4.0, Швейцария). Зона интереса (Region of Interest — ROI) в соответствии с принятым стандартным протоколом обработки изображений представлена в 1,0 см3 наиболее активной части образования. В случаях, когда выделить наиболее активный участок опухоли не удавалось, ПЭТ-изображения сопоставлялись с магнитно-резонансными томограммами, и ROI выставлялся с помощью режимов T1 после внутривенного введения контрастного препарата или T2-FLAIR в центре участка измененного магнитно-резонансного сигнала.
Измерение нормальных значений накопления РФП проводили по возможности в лобной доле контралатерального полушария головного мозга с помощью сферы радиусом 8 мм, захватывающей в одном случае только белое вещество (Nwhite), а в другом как серое, так и белое вещество (Nmix). Уровень накопления РФП в опухолевой ткани оценивался как по абсолютным значениям стандартизованной величины поглощения РФП (SUV — Standardized Uptake Value), так и с помощью индексов накопления (ИН) РФП, представляющих собой отношение SUV в 1,0 см3 наиболее активной части опухоли к SUV в неизмененной ткани головного мозга (SUVtumor/SUVnormal (white or mix) — T/Nwhite и T/Nmix). Количественные показатели SUVtumor, T/Nwhite и T/Nmix рассчитаны в нескольких временных точках на кривой активность—время накопления 18F-ФДГ: в точке первого пика накопления РФП на 1-й минуте исследования и отстрочено в течение последних 10 мин. Для удобства восприятия информации параметры, рассчитанные в точке первого пика накопления РФП в 1-ю минуту, условно обозначены, как SUVpeaktumor, Ppeak/white (SUVpeaktumor/SUVpeakwhite), Ppeak/mix (SUVpeaktumor/SUVpeakmix) и комплементарны показателям SUVtumor, T/Nwhite и T/Nmix, которые получены путем усреднения последних 4 точек на кривой активность—время (последние 10 мин исследования), что сопоставимо с расчетом стандартного ИН РФП при статическом исследовании.
Статистическая обработка проводилась в программе R-project (https://www.r-project.org). Коэффициенты корреляции вычисляли методом Спирмена. При проверке нормальности распределений величин кровотока у пациентов исследуемых групп критерий Шапиро—Уилкса и p-value были близки к нулю, поэтому для статистического анализа в этой работе использованы непараметрические методы. Групповое сравнение проводилось по тесту Манна—Уитни.
Результаты
В результате проведенных исследований проанализированы многочисленные количественные параметры, полученные на основе используемых методик 31P-МРС и ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ. Данные 31P-МРС у пациентов групп с глиомами высокой и низкой степеней злокачественности представлены в табл. 1, данные ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ — в табл. 2.
Таблица 1. Количественные показатели соотношений пиков фосфорсодержащих метаболитов между группами пациентов с глиомами высокой (HGG, n=11) и низкой (LGG, n=8) степени злокачественности
| Вид глиомы | PME/PDE | PDE/Pi | PME/αATP* | PME/βATP** | PDE/ αATP | PDE/βATP | PME/ PCr | PDE/PCr | PCr/αATP | PCr/βATP | PCr/Pi | αATP/Pi | βATP/Pi | PME/Pi |
| HGG | 1,076±0,43 | 1,023±0,09 | 0,892±0,17 | 1,061±0,22 | 1,305±1,67 | 1,648±2,27 | 0,485±0,41 | 0,724±0,98 | 2,535±1,12 | 3,090±1,53 | 2,981±1,53 | 1,197±0,42 | 1,028±0,38 | 1,088±0,43 |
| LGG | 1,095±0,20 | 1,028±0,14 | 0,775±0,12 | 0,991±0,18 | 0,719±0,11 | 0,910±0,1 | 0,343±0,09 | 0,319±0,09 | 2,363±0,56 | 3,048±0,87 | 3,390±0,83 | 1,449±0,22 | 1,137±0,19 | 1,106±0,14 |
Примечание. * — пик aАТФ; ** — пик bАТФ.
Таблица 2. Количественные показатели позитронно-эмиссионной томографии—компьютерной томографии с 18F-ФДГ у пациентов с глиомами высокой (HGG, n=11) и низкой (LGG, n=8) степени злокачественности
| Вид глиомы | SUVtumor | T/Nwhite | T/Nmix | SUVpeaktumor | Ppeak/white | Ppeak/mix |
| HGG | 5,40±3,58 | 1,93±0,99 | 1,00±0,53 | 2,66±1,21 | 2,53±1,14 | 1,63±0,67 |
| LGG | 4,50±1,85 | 1,58±0,75 | 0,68±0,22 | 1,82±0,60 | 1,77±0,75 | 1,05±0,35 |
Соотношения метаболитов, полученные с помощью метода 31P-МРС, статистически значимо не различались ни по одному из показателей между группами глиом различной степени злокачественности (HGG и LGG). Сравнения показателей соотношений внутри отдельных групп пациентов с LGG и HGG нами не проводились в силу небольшого количества наблюдений.
При анализе данных ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ SUVpeaktumor и Ppeak/mix в глиомах высокой степени злокачественности были статистически значимо выше, чем в глиомах низкой степени злокачественности (p=0,09 и p=0,04 соответственно). Другие показатели не продемонстрировали статистически значимых различий, возможно, частично благодаря большим разбросам количественных показателей. Интересно, что при проведении сравнения между показателями Ppeak/mix и Ppeak/white включение в зону интереса как белого, так и серого вещества мозга (mix) позволило получить статистически значимое различие между группами опухолей. Более того, динамические показатели накопления глюкозы в ткани глиом, измеренные в 1-ю минуту сканирования, оказались более информативными, чем показатели (SUVtumor, T/Nmix, T/Nwhite), которые измеряли при проведении стандартной методики выполнения ПЭТ-КТ исследования.
С целью поиска взаимосвязей нами выполнен корреляционный анализ между параметрами, полученными при проведении 31P-МРС и ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ. Во всей группе исследования выявлены положительные статистически значимые взаимосвязи между параметром SUVtumor и соотношением PME/βATP (Rs=0,52, p=0,03), SUVtumor и соотношением PME/PCr (Rs=0,49, p=0,03), а также отрицательные взаимосвязи между соотношением PDE/βATP и параметром T/Nwhite (Rs= –0,54, p=0,02), соотношением PDE/βATP и параметром T/Nmix (Rs= –0,51, p=0,03), PDE/ αATP и параметром SUVpeaktumor (Rs= –0,76, p=0,009), а также PDE/βATP и параметром SUVpeaktumor (Rs= –0,71, p=0,03).
Данные закономерности, по нашему мнению, могут свидетельствовать о наличии взаимосвязи между процессами синтеза/распада клеточных мембран (выявленными на основе 31P-МРС) и энергетическим обменом опухолевых клеток на основе поглощения и утилизации глюкозы.
Исходя из ранее полученных как данных литературы и собственных клинических данных о различии количественных показателей энергетического метаболизма между глиомами высокой и низкой степеней злокачественности, мы отдельно изучили группу HGG и провели соответствующий корреляционный анализ без разделения последних на анапластические астроцитомы и глиобластомы. При этом нами выявлены множественные статистически значимые взаимосвязи между метаболизмом биоорганических фосфатов и процессами накопления глюкозы в опухолевой ткани (табл. 3).
Таблица 3. Корреляционный анализ взаимосвязей параметров, полученных при проведении фосфорной магнитно-резонансной спектроскопии и позитронно-эмиссионной томографии—компьютерной томографии с 18F-ФДГ у пациентов со злокачественными глиомами головного мозга
| Параметр 31P-МРС | Параметр ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ | |||||
| SUVtumor | T/Nwhite | T/Nmix | SUVpeaktumor | Ppeak/white | Ppeak/mix | |
| PDE/αATP | — | — | — | Rs= –0,76 (p=0,009) | — | Rs= –0,68 (p=0,03) |
| PDE/βATP | Rs= –0,66 (p=0,05) | Rs= –0,83 (p=0,006) | Rs= –0,83 (p=0,006) | Rs= –0,71 (p=0,03) | Rs= –0,63 (p=0,05) | Rs= –0,71 (p=0,03) |
| PME/PCr | Rs=0,75 (p=0,01) | — | — | — | — | — |
| PCr/βATP | Rs= –0,66 (p=0,05) | — | — | — | — | — |
| αATP/Pi | — | — | — | Rs=0,77 (p=0,008) | — | Rs=0,65 (p=0,04) |
| βATP/Pi | — | Rs=0,75 (p=0,02) | Rs=0,76 (p=0,02) | Rs=0,65 (p=0,05) | Rs=0,71 (p=0,02) | Rs=0,75 (p=0,02) |
Статистически значимые корреляционные связи между данными 31P-МРС и ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ в подгруппе глиом низкой степени злокачественности не выявлены.
Обсуждение
В то время как ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ оценивает интенсивность поглощения глюкозы опухолевыми тканями (и, следовательно, интенсивность энергетического обмена), 31P-МРС оценивает концентрацию биоорганических фосфатов, большинство из которых является макроэргическими соединениями или их предшественниками [1]. Кроме того, 31P-МРС позволяет выявить аномалии тканевого метаболизма, приводящие к изменениям pH, и дает некоторое представление о патологическом изменении в энергетическом обмене мембранных липидов, что выражается в относительных изменениях PME и PDE [4—6, 8, 9, 16, 17]. Основываясь на этой концепции, можно полагать, что эти два метода предоставляют взаимно-комплементарную информацию о различных составляющих энергетического обмена и могут помочь в изучении метаболизма опухолей головного мозга.
Фосфомоноэфиры (PME) и фосфодиэфиры (PDE) являются основными параметрами, оцениваемыми при сравнении опухоли и здорового мозгового вещества, различных типов мозговых новообразований, а также при сравнении различной степени анаплазии глиом головного мозга [4, 5, 16—18]. При этом известно, что PME (главный компонент пика фосфоэтаноламин) и PDE (основные компоненты глицерол-фосфорил-этаноламин и глицерол-фосфорил-холин) широко распространены не только в опухолевой, но и в нормальной мозговой ткани. Поскольку клеточный состав и качественные изменения клеток в астроцитомах низкой степени злокачественности не сильно отличаются от нормальной мозговой ткани, фосфатные составляющие в этих опухолях находятся в близкой к нормальной концентрации или незначительно изменены [6, 9, 16]. Напротив, глиомы высокой степени злокачественности, характеризуясь большей гетерогенностью строения (пролиферирующие клетки, митозы, некроз и т.д.), отличаются более выраженными изменениями в содержании и распределении фосфатных соединений, отвечающих за синтез мембран клеток или их деградацию и разрушение [4, 16—19]. Считается, что повышение уровня PME и снижение пика PDE в опухолевых клетках связано с их увеличенной пролиферативной активностью — происходит ускорение синтеза клеточных мембран, сопровождающееся увеличением концентрации предшественников клеточных фосфолипидов [16, 17]. Это означает, что увеличение концентрации PME и уменьшение PDE может отражать смещение баланса в сторону синтеза клеточных мембран и роста опухоли и наоборот [4—6]. Вместе с этим следует отметить, что повышение концентрации PME не является обособленным признаком злокачественности клеток, так как встречается и в активно развивающемся детском мозге, и в быстрорастущих клетках нейробластомы, в пролиферативных тканях (регенерирующая ткань печени), а также в опухолях при использовании цитотоксических агентов, ингибирующих пролиферацию раковых клеток [6, 20, 21].
Результаты нашего исследования не показали статистически значимых взаимосвязей между соотношением пиков PME/PDE и уровнем потребления глюкозы глиомой, однако нами получены многочисленные корреляции между параметрами ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ и соотношениями других биоорганических фосфатов, измеренных с помощью 31P-МРС.
Интересно, что показатели PDE/αATP и PDE/βATP продемонстрировали отрицательную корреляционную взаимосвязь с параметрами ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ, такими как SUVpeaktumor и Ppeak/mix, и, наоборот, показатель PME/PCr положительно коррелирует с SUVtumor. Как известно, параметр PDE в первую очередь отражает процессы деградации клеточных мембран, а параметр PME — наоборот, интенсивность синтеза клеточных мембран [4—6, 19]. Полученные нами данные могут свидетельствовать о том, что, с одной стороны, в злокачественных глиомах головного мозга процессы анаболизма преобладают над процессами катаболизма и сопровождаются повышенным потреблением клеткой энергетических ресурсов (прежде всего, глюкозы).
С другой стороны, снижение соотношений PDE/αATP и PDE/βATP в комбинации с повышением потребления глюкозы в опухолевой ткани может происходить за счет повышения содержания (пиков) αATP и βATP в патологической ткани (повышение концентрации АТФ). Это предположение подтверждается выявленной нами отрицательной взаимосвязью PCr/βATP с SUV опухоли и положительными взаимосвязями отношений αATP/Pi и βATP/Pi с различными ИН РФП по данным ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ. Хорошо известно, что в клетках злокачественных опухолей происходит изменение в функционировании метаболических систем в сторону повышения доли бескислородного окисления органических соединений. Переход на гликолиз снижает эффективность энергообмена по сравнению с полным кислородным окислением в 19 раз (в расчете на окисление 1 моль глюкозы). Таким образом, в условиях снижения выработки АТФ опухоль компенсирует недостаток энергии повышенным потреблением питательных веществ (прежде всего, глюкозы). В условиях снижения скорости синтеза АТФ снижается синтез PCr, который является так называемым буфером энергии (для синтеза одной молекулы PCr клетке необходимо потратить одну молекулу АТФ) [4, 18, 22]. Переход на бескислородный способ получения энергии приводит к повышению концентрации лактата, и, следовательно, закислению среды. В ответ на это клетка вынуждена активнее использовать буферные системы для поддержания определенной pH в клетке [4, 22—24]. Одной из таких систем является фосфатная система, а неорганический фосфат (Pi) — ее основной компонент. Вероятнее всего, появление положительной взаимосвязи между αATP/Pi и βATP/Pi с различными ИН РФП при ПЭТ-КТ с 18F-ФДГ в первую очередь обусловлено повышением концентрации АТФ при усиленном поглощении глюкозы клеткой (концентрация Pi при этом возрастает незначительно). Таким образом, снижение PCr/βATP и повышение αATP /Pi и βATP/Pi в ответ на увеличение потребления глюкозы опухолью свидетельствует об интенсификации энергетического обмена и повышенном синтезе макроэргических фосфатов для обеспечения энергетических потребностей агрессивных глиом высокой степени злокачественности [4, 18, 22—26].
В нашей серии исследований в группе глиом низкой степени злокачественности статистически значимых взаимосвязей между потреблением опухолью глюкозы и пиками биоорганических фосфатов не было. Вероятнее всего, метаболический профиль LGG практически не отличается от такового в интактной мозговой ткани и демонстрирует лишь незначительное снижение процессов энергетического обмена без явного изменения концентрации АТФ и фосфорных моно- и диэфиров. Возможно, эти начальные изменения современная клинически доступная 31P-МРС пока еще не способна регистрировать.
Главным недостатком и ограничением нашего исследования являлись технические параметры и характеристики применяемой нами 31P-МРС с использованием достаточно большого объема вокселя (6×6×2 см, или 72 см3), который необходим для получения надежных пиков фосфорного спектра. При этом в область интереса может попадать не только исследуемая опухолевая ткань, но также зоны некроза, отека, кровоизлияния, тем самым усредняя полученные пики метаболитов. Следовательно, возможные изменения в активно пролиферирующей ткани могут быть скрыты в атипичных спектрах, полученных от неактивных, нормальных или кистозных компартментов.
Кроме того, количественное определение абсолютных концентраций различных фосфорсодержащих субстратов в тканях на основе 31P-МРС все еще ограничено напряженностью магнитного поля и разрешающей способностью диагностического оборудования, а также в связи со сложностями при калибровке оборудования и длительным временем сканирования (до 20 мин). Поэтому до сих пор в большинстве исследований, включая наше, для клинических оценок используются качественные сравнения высоты пиков [3, 27] или их соотношения.
Заключение
Применение фосфорной магнитно-резонансной спектроскопии, несмотря на ее технические ограничения, в сочетании с данными позитронно-эмиссионной томографии-компьютерной томографии с 18F-2-фтор-2-дезокси-D-глюкозой позволяет по-новому оценить особенности энергетического метаболизма в глиомах различной степени злокачественности. Полученные нами предварительные данные дают основания предположить, что в глиомах высокой степени злокачественности прослеживается тенденция к увеличению потребления глюкозы, сопровождающаяся увеличением синтеза аденозинтрифосфата (интенсификация энергетического обмена), ускорением синтеза клеточных мембран, которые в совокупности отражают процессы усиления пролиферации опухолевых клеток (увеличение пластического обмена). Требуется продолжение исследований в этой области с увеличением клинической выборки и дополнительными сопоставлениями с показателями внутриклеточного опухолевого pH.
Участие авторов:
Концепция и дизайн исследования — Пронин И.Н., Баталов А.И., Корниенко В.Н.
Сбор и обработка материала — Мерцалова М.П., Вихрова Н.Б., Погосбекян Э.Л., Конакова Т.А.
Написание текста — Баталов А.И., Шульц Е.И., Мерцалова М.П.
Редактирование — Пронин И.Н., Баталов А.И., Шульц Е.И., Конакова Т.А., Вихрова Н.Б.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (Грант РНФ 18-15-00337 «Неинвазивное изучение энергетического метаболизма опухолей головного мозга»).
Комментарий
Большинство впервые выявляемых случаев первичных новообразований центральной нервной системы приходится на глиальные опухоли. Диагностика глиом, определение показаний к хирургическому лечению и последующее ведение пациентов являются одними из самых важных вопросов современной нейрохирургии из-за большой распространенности этой патологии, ассоциированной с высокими показателями летальности и инвалидизации трудоспособного населения. Работа актуальна не только для нейрохирургов, но также для радиологов, онкологов и химиотерапевтов. В статье описаны возможности диагностики энергетического метаболизма глиом с помощью как фосфорной МР-спектроскопии, так и ПЭТ/КТ. В группу исследования вошли 19 пациентов, разделенных на подгруппы с глиомами низкой и высокой степени злокачественности. Подробно представлены алгоритмы и протоколы обоих исследований. Результаты статистической обработки резюмированы в таблицах с подробными комментариями. При анализе результатов выяснено, что процесс распада и синтеза клеточных мембран связан с энергетическим обменом опухолевых клеток глиом высокой степени злокачественности на основе поглощения и утилизации глюкозы. Несомненно, что выявление указанной закономерности имеет важное значение в планировании дальнейших исследований в отношении диагностики и лечения глиом. Авторами подробно обсуждены потенциальные недостатки и ограничения исследования. Работа представляет большой научно-практический интерес для специалистов, занимающихся изучением биологии, диагностики и лечения глиом, и является важным этапом в планировании дальнейших исследований метаболизма глиальных опухолей.
В.А. Лазарев (Москва)