Сопоставление результатов математического моделирования зависимости между размерами желудочков головного мозга и капиллярным давлением, основанного на экспериментальных и клинических данных

Цель исследования – сопоставить результаты математического моделирования зависимости между размерами желудочков головного мозга и капиллярным давлением у людей и животных на основе уравнений многокомпонентной пороупругой фильтрации для паренхимы головного мозга.
Материал и методы. Рассмотрены две группы животных по четыре самца мышей инбредных линий C57Bl/6 и BALB/c в возрасте 12 недель и группа из четырех человек – здоровых добровольцев. Изображения головного мозга и ликворной системы мышей получены с помощью горизонтального МР-томографа 11,7 Тл, обследование группы людей выполнено на МРтомографе Ingenia 3,0 Тл. В качестве геометрии для математического моделирования выбран аксиальный срез на уровне –0,5 мм от брегмы в группах мышей и фронтальный срез на уровне середины тел боковых и третьего желудочков, кзади от отверстий Монро, у людей. Моделирование выполнено на основе стационарной математической модели многокомпонентной пороупругой фильтрации. Для сопоставления полученных результатов построена множественная линейная регрессия среднего смещения стенки желудочков на параметры взаимодействия жидких сред. Сравнение коэффициентов регрессии проведено с применением непараметрического дисперсионного анализа на основе критерия Краскела – Уоллиса и апостериорного критерия Данна с поправкой Холма.
Результаты. Продемонстрировано качественное совпадение поведения капиллярного давления и среднего смещения стенки желудочков для группы людей и групп мышей. Достоверных различий между двумя линиями животных не обнаружено. Для животных, характеризующихся малыми размерами желудочков (BALB/c), наблюдается большее сходство с людьми, чем для генетической линии с гипертрофированными желудочками (C57Bl/6). Значительное отличие между людьми и мышами наблюдается только для капиллярно-венозного взаимодействия.
Заключение. Низкая дисперсия внутри групп и имеющееся незначительное расхождение между ними указывают на возможность при дальнейшем накоплении эмпирических данных установления поправочных коэффициентов модели для животных, что приведет ее в большее соответствие с моделью для людей. Проанализированные модели в достаточной мере сопоставимы между собой.

1. World Health Organization. World health statistics 2022: monitoring health for the SDGs, sustainable development goals. Available at: https://www.who.int/publications/i/item/9789240051157

2. Rekate H.L., Raybaud C. Radiology of Hydrocephalus: From Morphology to Hydrodynamics and Pathogenesis. In: Pediatric Hydrocephalus. SpringerLink, 2018. 390–449, 480–482.

3. Miskin N., Patel H., Franceschi A.M., AdesAron B., Le A., Damadian B.E., Stanton C., Serulle Y., Golomb J., Gonen O., Rusinek H., George A.E. Diagnosis of normal-pressure hydrocephalus: Use of traditional measures in the era of volumetric MR imaging. Radiology. 2017;285(1):197–205. doi: 10.1148/radiol.2017161216

4. Zhou X., Xia J. Application of Evans index in normal pressure hydrocephalus patients: a mini review. Front. Aging Neurosci. 2022;13:783092. doi: 10.3389/fnagi.2021.783092

5. He W., Fang X., Wang X., Gao P., Gao X., Zhou X., Mao R., Hu J., Hua Y., Xia J. A new index for assessing cerebral ventricular volume in idiopathic normal-pressure hydrocephalus: a comparison with Evans’ index. Neuroradiology. 2020;62(6):661–667. doi: 10.1007/s00234-020-02361-8

6. Ye W., Chen Q. Potential applications and perspectives of humanized mouse models. Annu. Rev. Anim. Biosci. 2022;10:395–417. doi: 10.1146/annurev-animal-020420-033029

7. Valova G., Bogomyakova O., Tulupov A., Cherevko A. Influence of interaction of cerebral fluids on ventricular deformation: A mathematical approach. PLoS One. 2022;17(2):e0264395. doi: 10.1371/journal.pone.0264395

8. Ma Y., Hof P.R., Grant S.C., Blackband S.J., Bennett R., Slatest L., McGuigan M.D., Benveniste H. A three-dimensional digital atlas database of the adult C57BL/6J mouse brain by magnetic resonance microscopy. Neuroscience. 2005;135(4):1203–1215. doi: 10.1016/j.neuroscience.2005.07.014

9. The R Project for Statistical Computing. Available at: http://www.R-project.org