Протонная магнитно-резонансная спектроскопия (¹H-magnetic resonance spectroscopy) в оценке метаболических изменений перифокальной зоны при глиомах высокой степени злокачественности (обзор литературы)

Актуальность. Глиомы высокой степени злокачественности характеризуются инфильтративным ростом с возможным наличием опухолевых клеток в перифокальной зоне, что создаёт трудности в определении истинных границ опухоли при использовании стандартных методов МРТ-диагностики.
Цель исследования: представить обзор современных публикаций о применении протонной магнитно-резонансной спектроскопии (¹H-MRS) в оценке метаболических изменений перифокальной зоны при глиомах высокой степени злокачественности. Материалы и методы. Проведен систематический анализ публикаций в базах данных PubMed, Scopus, eLibrary и Google Scholar за период 2015–2024 гг. с использованием ключевых слов: "¹H-MRS", "high-grade glioma", "glioblastoma", "peritumoral zone", "metabolic changes".
Результаты. Протонная МР-спектроскопия позволяет выявлять метаболические нарушения в перифокальной зоне глиом, включая повышение уровня холина (Cho), снижение N-ацетиласпартата (NAA) и появление лактата (Lac). Наиболее значимыми прогностическими маркерами являются повышенные соотношения Cho/NAA >1,99 и Cho/Cr >1,73, которые коррелируют с ранним рецидивом опухоли и наличием инфильтрирующих опухолевых клеток в зонах, не усиливающихся контрастом.
Заключение. Интеграция ¹H-MRS в клинический протокол оценки глиом высокой степени злокачественности повышает точность диагностики, улучшает планирование хирургического вмешательства и лучевой терапии, а также позволяет оптимизировать персонализированные подходы к лечению пациентов.

1. Louis D.N., Perry A., Wesseling P., Brat D.J., Cree I.A., Figarella-Branger D. et al. The 2021 WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary. Neuro-Oncology. 2021;23(8):1231-1251. https://doi.org/10.1093/neuonc/noab106

2. Shukla G., Alexander G.S., Bakas S., Nikam R., Talekar K., Palmer J.D. et al. Advanced magnetic resonance imaging in glioblastoma: a review. Chinese Clinical Oncology. 2017;6(4):40. https://doi.org/10.21037/cco.2017.06.28

3. Захарова Н.Е., Баталов А.И., Погосбекян Э.Л., Горяйнов С.А., Фадеева Л.М., Быканов А.Е., Тюрина А.Н., Чехонин И.В., Галстян С.А., Пронин И.Н., Усачев Д.Ю. Исследования перифокальной зоны глиом головного мозга с помощью магнитно-резонансной томографии (обзор литературы). Радиология — практика. 2024;(1):20-36. https://doi.org/10.52560/2713-0118-2024-1-20-36

4. Жукова Т.В., Шанько Ю.Г., Белецкий А.В., Иванова Н.Е., Забродская Ю.М., Ситовская Д.А., Зрелов А.А., Ширинский А.А. Патоморфологическая оценка перитуморозной зоны высокозлокачественных глиом как критерий минимизации объема оперативного вмешательства (оригинальное исследование). Неврология и нейрохирургия. Восточная Европа. 2022; 12(1):17-28. https://doi.org/10.34883/PI.2022.12.1.043

5. Жукова Т.В., Шанько Ю.Г., Белецкий А.В., Ширинский А.А., Рябцева С.Н., Иванова Н.Е., Нечаева А.С., Потемкина Е.Г., Воробьева О.М., Ситовская Д.А., Зрелов А.А., Забродская Ю.М. Определение объёма оперативного вмешательства при высокозлокачественных глиомах с учетом особенностей перитуморозной зоны. Российский нейрохирургический журнал имени профессора А. Л. Поленова. 2021;13(4):29-37.

6. Torp S.H., Solheim O., Skjulsvik A.J. The WHO 2021 Classification of Central Nervous System tumours: a practical update on what neurosurgeons need to know - a minireview. Acta Neurochirurgica. 2022;164(9):2453-2464. https://doi.org/10.1007/s00701-022-05301-y

7. Гаранина Н.В., Гаранина Н.В., Долгушин М.Б., Лаптева М.Г., Фадеева Л.М., Сашин Д.В. Особенности применения диффузионнокуртозисной МРТ в дифференциальной диагностике глиальных опухолей головного мозга и солитарных метастазов. Онкологический журнал: лучевая диагностика, лучевая терапия. 2023;6(1):26-40. https://doi.org/10.37174/2587-7593-2023-6-1-26-40

8. Cui Y., Zeng W., Jiang H., Ren X., Lin S., Fan Y. et al. Ratio in Postoperative Peritumoral Edema Zone Is Associated With Earlier Recurrence of Glioblastoma. Frontiers in Neurology. 2020;4(11):592155. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.592155

9. Liu H., Zhang Q., Niu S., Liu H. Value of Magnetic Resonance Images and Magnetic Resonance Spectroscopy in Diagnosis of Brain Tumors under Fuzzy C-Means Algorithm. Contrast Media & Molecular Imaging. 2022;2022(1):331512. https://doi.org/10.1155/2022/3315121

10. Egerton A. The potential of 1H-MRS in CNS drug development. Psychopharmacology. 2021;238(5):1241-1254. https://doi.org/10.1007/s00213-019-05344-7

11. Aida N. 1H-MR spectroscopy of the early developmental brain, neonatal encephalopathies, and neurometabolic disorders. Magnetic Resonance in Medical Sciences. – 2022;21(1):9-28. https://doi.org/10.2463/mrms.rev.2021-0055

12. Pellegatta S., Valletta L., Corbetta C., Patanè M., Zucca I., Riccardi Sirtori F. et al. Effective immuno-targeting of the IDH1 mutation R132H in a murine model of intracranial glioma. Acta neuropathologica communications. 2015;3(4):1-12. https://doi.org/10.1186/s40478-014-0180-0

13. Padelli F., Mazzi F., Erbetta A., Chiapparini L., Doniselli F.M., Palermo S. et al. In vivo brain MR spectroscopy in gliomas: clinical and preclinical chances. Clinical and Translational imaging. 2022;10(5):495-515. https://doi.org/10.1007/s40336-022-00502-y

14. Fairgrieve-Park L., Fallone C.J., Yahya A. Long TE PRESS and STEAM for measuring the triglyceride glycerol CH₂ protons at 3T. NMR in Biomedicine. 2019;32(2):e4021. https://doi.org/10.1002/nbm.4021

15. Tal A., Gonen O. Spectroscopic localization by simultaneous acquisition of the double-spin and stimulated echoes. Magnetic Resonance in Medicine. 2015;73(1):31–43. https://doi.org/10.1002/mrm.25112

16. Ballestín A., Armocida D., Ribecco V., Seano G. Peritumoral brain zone in glioblastoma: Biological, clinical and mechanical features. Frontiers in Immunology. 2024;15:1347877. https://doi.org/10.3389/fimmu.2024.1347877

17. Cordova J.S., Shu H-K.G., Liang Z., Gurbani S.S., Cooper L.A.D., Holder C.A. et al. Whole-brain spectroscopic MRI biomarkers identify infiltrating margins in glioblastoma patients. Neuro-oncology. 2016;18(8):1180–9. https://doi.org/10.1093/neuonc/now036

18. Tarnawski R., Sokol M., Pieniazek P., Maciejewski B., Walecki J., Miszczyk L. et al. 1H-MRS in vivo predicts the early treatment outcome of postoperative radiotherapy for malignant gliomas. International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics. 2002;52(5):1271–6. https://doi.org/10.1016/S0360-3016(01)02769-9

19. Tolia M., Verganelakis D., Tsoukalas N., Kyrgias G., Papathanasiou M., Mosa E. et al. Prognostic value of MRS metabolites in postoperative irradiated high grade gliomas. BioMed Research International. 2015;(2015):341042. https://doi.org/10.1155/2015/341042

20. Ruiz-Rodado V., Brender J.R., Cherukuri M.K., Gilbert M.R., Larion M. Magnetic resonance spectroscopy for the study of cns malignancies. Progress in Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. 2021;122:23-41. https://doi.org/10.1016/j.pnmrs.2020.11.001

21. Ikeguchi R., Shimizu Y., Abe K., Shimizu S., Maruyama T., Nitta M. et al. Proton magnetic resonance spectroscopy differentiates tumefactive demyelinating lesions from gliomas. Multiple Sclerosis and Related Disorders. 2018;26:77-84. https://doi.org/10.1016/j.msard.2018.08.025

22. Lu W., Jin F., Zou Y., Liu Y., Gao P., Zhao Y. et al. 1H-MRS parameters in non-enhancing peritumoral regions can predict the recurrence of glioblastoma. Scientific Reports. 2024;14 - 292958. https://doi.org/10.1038/s41598-024-80610-z

23. Crain I.D., Elias P.S., Chapple K., Schek A.C., Karis J.P., Preul Mark C. Improving the utility of 1H-MRS for the differentiation of glioma recurrence from radiation necrosis. Journal of Neuro-oncology. 2017;133(1):97-105. https://doi.org/10.1007/s11060-017-2407-y

24. Feng A., Yuan P., Huang T., Li L., Lyu J. Distinguishing tumor recurrence from radiation necrosis in treated glioblastoma using multiparametric MRI. Academic Radiology. 2022;29(9):1320-1331. https://doi.org/10.1016/j.acra.2021.11.008.

25. Henning A. Proton and multinuclear MR spectroscopy in the human brain at ultra-high field: a review. NeuroImage. 2018;168:181-198. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.06.046.

26. Aamir M., Rahman Z., Bhatti U.A., Abro W.A., Bhutto J.A., He Z. An automated deep learning framework for brain tumor classification using MRI imagery. Scientific Reports. 2025;15(1):17593. https://doi.org/10.1038/s41598-025-02209-2.

27. Hangel G., Schmitz-Abecassis B., Sollmann N., Pinto J., Arzanforoosh F., Barkhof F. et al., Advanced MR Techniques for Preoperative Glioma Characterization: Part 2. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 2023;57(4):1676-1695. https://doi.org/10.1002/jmri.28663.

28. Маслов Н.Е., Труфанов Г.Е., Моисеенко В.М., Валенкова Д.А., Ефимцев А.Ю., Плахотина Н.А., Сидорина А.С. Разработка принципов адаптации радиогеномного подхода к визуализации глиальных опухолей в рамках инициальных диагностических мероприятий. Вестник медицинского института «Реавиз»: реабилитация, врач и здоровье. 2024;14(1):168-176. https://doi.org/10.20340/vmi-rvz.2024.1.MIM.3