Tóm tắt
Mục tiêu: Định lượng gián tiếp hàm lượng sắt tại các nhân xám trung ương dựa trên hình phase từ chuỗi xung nhạy cảm từ SWI tại Bệnh viện Đại học Y - Dược Huế.
Phương pháp: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên 62 bệnh nhân chưa ghi nhận bất thường trên MRI sọ não có sử dụng chuỗi xung SWI từ tháng 03/2023 đến tháng 04/2024. Độ lệch phase của các nhân xám trung ương được đo lường từ hình phase của chuỗi xung SWI. Nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả và kiểm định so sánh cặp theo giới tính và vị trí (trái/phải), tương quan so với tuổi; p < 0,05 được xem là có ý nghĩa thống kê.
Kết quả: Giá trị phase cao nhất được ghi nhận tại đồi thị, tiếp theo là bèo sẫm, nhân đỏ, chất đen, cầu nhạt và nhân đuôi. Tuổi tỉ lệ thuận với mức độ lắng đọng sắt tại nhân đuôi, bèo sẫm, cầu nhạt, đồi thị và chất đen (p < 0,05). Trong đó, bèo sẫm thể hiện mối tương quan mạnh nhất (r > 0,5; p < 0,05). Có sự khác biệt có ý nghĩa về nồng độ sắt giữa hai bán cầu não tại các vị trí bèo sẫm, cầu nhạt và nhân đỏ. Sự khác biệt có ý nghĩa giữa nam và nữ được tìm thấy ở nhân đỏ và cầu nhạt (p < 0,05).
Kết luận: Gia tăng lắng đọng sắt theo độ tuổi tại hầu hết các vị trí, bao gồm nhân đuôi, bèo sẫm, cầu nhạt, đồi thị và chất đen. Sự phân bố sắt cho thấy tính bất đối xứng: nồng độ sắt tập trung cao hơn ở bán cầu phải đối với bèo sẫm, trong khi ở bán cầu trái, sắt lắng đọng nhiều hơn tại cầu nhạt và nhân đỏ.
| Đã xuất bản | 28-09-2026 | |
| Toàn văn |
|
|
| Ngôn ngữ |
|
|
| Số tạp chí | Tập 16 Số 5 (2026) | |
| Phân mục | Nghiên cứu | |
| DOI | 10.34071/jmp.2026.5.1055 | |
| Từ khóa | lắng động sắt, nhân xám trung ương, chuỗi xung nhạy cảm từ SWI |
công trình này được cấp phép theo Creative Commons Attribution-phi thương mại-NoDerivatives 4.0 License International .
Bản quyền (c) 2026 Tạp chí Y Dược Huế
Liu JL, Fan YG, Yang ZS, Wang ZY, Guo C. Iron and Alzheimer’s disease: From pathogenesis to therapeutic implications. Front Neurosci. 2018;12:1–14.
Sotoudeh H, Sarrami AH, Wang J xiong, Saadatpour Z, Razaei A, Gaddamanugu S, et al. Susceptibility-Weighted Imaging in Neurodegenerative Disorders: A Review. J Neuroimaging. 2021;31:459–70.
Yan F, He N, Lin H, Li R. Iron deposition quantification: Applications in the brain and liver. J Magn Reson Imaging. 2018;48:301–17.
Cogswell PM, Wiste HJ, Senjem ML, Gunter JL, Weigand SD, Schwarz CG, et al. Associations of quantitative susceptibility mapping with Alzheimer’s disease clinical and imaging markers. Neuroimage [Internet]. 2021;224:117433. Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1053811920309186
Jiang H, Wang J, Rogers J, Xie J. Brain Iron Metabolism Dysfunction in Parkinson’s Disease. Mol Neurobiol. 2017;54:3078–101.
Kirsch W, McAuley G, Holshouser B, Petersen F, Ayaz M, Vinters H V., et al. Serial susceptibility weighted MRI measures brain iron and microbleeds in dementia. J Alzheimer’s Dis. 2009;17:599–609.
Xu X, Wang Q, Zhang M. Age, gender, and hemispheric differences in iron deposition in the human brain: An in vivo MRI study. Neuroimage. 2008;40:35–42.
Persson N, Wu J, Zhang Q, Liu T, Shen J, Bao R, et al. Age and sex related differences in subcortical brain iron concentrations among healthy adults. Neuroimage [Internet]. 2015;122:385–98. Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1053811915006618
Bartzokis G, Lu PH, Tingus K, Peters DG, Amar CP, Tishler TA, et al. Gender and iron genes may modify associations between brain iron and memory in healthy aging. Neuropsychopharmacology. 2011;36:1375–84.
Gong NJ, Wong CS, Hui ES, Chan CC, Leung LM. Hemisphere, gender and age-related effects on iron deposition in deep gray matter revealed by quantitative susceptibility mapping. NMR Biomed. 2015;28:1267–74.
Harder SL, Hopp KM, Ward H, Neglio H, Gitlin J, Kido D. Mineralization of the deep gray matter with age: A retrospective review with susceptibility-weighted MR imaging. Am J Neuroradiol. 2008;29:176–83.
Abduljalil AM, Schmalbrock P, Novak V, Chakeres DW. Enhanced gray and white matter contrast of phase susceptibility-weighted images in ultra-high-field magnetic resonance imaging. J Magn Reson Imaging. 2003;18:284–90.
Ogg RJ, Langston JW, Haacke EM, Steen RG, Taylor JS. The correlation between phase shifts in gradient-echo MR images and regional brain iron concentration. Magn Reson Imaging. 1999;17:1141–8.
Madden DJ, Merenstein JL. Quantitative susceptibility mapping of brain iron in healthy aging and cognition. Neuroimage. 2023;282.
Pfefferbaum A, Adalsteinsson E, Rohlfing T, Sullivan E V. MRI estimates of brain iron concentration in normal aging: Comparison of field-dependent (FDRI) and phase (SWI) methods. Neuroimage [Internet]. 2009;47:493–500. Available from: https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1053811909005011
Bartzokis G, Tishler TA, Lu PH, Villablanca P, Altshuler LL, Carter M, et al. Brain ferritin iron may influence age- and gender-related risks of neurodegeneration. Neurobiol Aging. 2007;28:414–23.
Langkammer C, Krebs N, Goessler W, Scheurer E, Ebner F, Yen K, et al. Quantitative MR imaging of brain iron: A postmortem validation study. Radiology. 2010;257:455–62.