Регистрация
Забыли свой пароль?
  1. Главная
  2. Каталог статей
  3. Креативная кардиология. 2022; 16(2)
  4. Оценка перфузии миокарда методом компьютерной томографии: современное состояние вопроса

Оценка перфузии миокарда методом компьютерной томографии: современное состояние вопроса

Авторы: Болдырева К.М., Макаренко В.Н., Шурупова И.В., Рычина И.Е., Дорофеев А.В., Асланиди И.П.

Организация:
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева» Минздрава России, Москва, Российская Федерация

Для корреспонденции: Сведения доступны для зарегистрированных пользователей.

Тип статьи: Обзоры литературы

DOI: https://doi.org/10.24022/1997-3187-2022-16-2-134-149

УДК: 616.127:615.38:616.12.-005.4

Для цитирования:  Болдырева К.М., Макаренко В.Н., Шурупова И.В., Рычина И.Е., Дорофеев А.В., Асланиди И.П. Оценка перфузии миокарда методом компьютерной томографии: современное состояние вопроса. Креативная кардиология. 2022; 16 (2): 134–49. DOI: 10.24022/1997-3187-2022-16-2-134-149

Поступила / Принята к печати:  15.03.2022 / 05.06.2022

Ключевые слова: компьютерная томография, мультиспиральная компьютерная томография коронарных артерий, двухэнергетическая компьютерная томография, перфузия миокарда, перфузия миокарда при компьютерной томографии, динамическая и статическая компьютерно-томографическая перф

Скачать (Download)


 

Аннотация

В этом сообщении мы приводим данные мировой литературы о применении методов компьютерной томографии (КТ) в изучении перфузии миокарда. Речь идет об эффективности вычисленного с помощью КТ фракционного резерва кровотока и визуализации перфузии миокарда для выявления гемодинамически значимых стенозов коронарных артерий при ишемической болезни сердца. За последнее десятилетие появилось несколько методов на основе КТ для функциональной интерпретации поражений коронарных артерий. Метод на основе КТ, выполняемый в сочетании с КТ-коронароангиографией, может иметь практические и потенциально экономические преимущества. Интерес к роли КТ для функциональной оценки перфузии миокарда в состоянии покоя и стресса существует достаточно давно, однако в последнее время проявляется все больше и больше, а с добавлением перфузии миокарда к визуализации коронарных артерий КT имеет огромный потенциал как для оценки анатомии коронарных артерий, так и для определения функционального состояния миокарда с помощью одного неинвазивного исследования. Дальнейшие технические инновации с использованием различных поколений КТ-сканеров и установление воспроизводимых диагностических пороговых значений для дифференциации поражений коронарных артерий будут иметь решающее значение на пути к более широкому клиническому внедрению неинвазивного метода оценки состояния миокарда и коронарного русла у пациентов с различными заболеваниями.

Литература

  1. Бокерия Л.А. Сердечно-сосудистая хирургия – 2019. М.: НМИЦ ССХ им. А.Н. Бакулева Минздрава России; 2020.
  2. Барбараш О.Л., Карпов Ю.А., Кашталап В.В., Бощенко А.А., Руда М.М., Акчурин Р.С. и др. Диагностика и лечение хронической ишемической болезни сердца. Практические рекомендации. Кардиологический вестник. 2015; 3: 3–33. DOI: 10.15829/29/1560-4071-2020-4076
  3. Pijls N.H., van Schaardenburgh P., Manoharan G., Boersma E., Bech J.W., van't Veer M. et al. Percutaneous coronary intervention of functionally nonsignificant stenosis: 5-year follow-up of the DEFER Study. J. Am. Coll. Cardiol. 2007; 49 (21): 2105–11. DOI: 10.1016/j.jacc.2007.01.087
  4. Tonino P.A., De Bruyne B., Pijls N.H., Siebert U., Ikeno F., van' t Veer M. et al. FAME Study Investigators. Fractional flow reserve versus angiography for guiding percutaneous coronary intervention. N. Engl. J. Med. 2009; 360 (3): 213–24. DOI: 10.1056/NEJMoa0807611
  5. Collet C., Onuma Y., Andreini D., Sonck J., Pompilio G., Mushtaq S. et al. Coronary computed tomography angiography for heart team decisionmaking in multivessel coronary artery disease. Eur. Heart J. 2018; 39 (41): 3689–98. DOI: 10.1093/eurheartj/ehy581
  6. Nielsen L.H., Ortner N., Nørgaard B.L., Achenbach S., Leipsic J., Abdulla J. The diagnostic accuracy and outcomes after coronary computed tomography angiography vs. conventional functional testing in patients with stable angina pectoris: a systematic review and meta-analysis. Eur. Heart J. Cardiovasc. Imaging. 2014; 15 (9): 961–71. DOI: 10.1093/ehjci/jeu027
  7. George R.T., Jerosch-Herold M., Silva C., Kitagawa K., Bluemke D.A., Lima J.A. et al. Quantification of myocardial perfusion using dynamic 64-detector computed tomography. Invest. Radiol. 2007; 42 (12): 815–22. DOI: 10.1097/RLI. 0b013e318124a884
  8. Knuuti J., Wijns W., Saraste A., Capodanno D., Barbato E., Funck-Brentano C. et al. ESC Scientific Document Group. 2019 ESC Guidelines for the diagnosis and management of chronic coronary syndromes. Eur. Heart J. 2020; 41 (3): 407–77. DOI: 10.1093/eurheartj/ehz425
  9. Danad I., Szymonifka J., Schulman-Marcus J., Min J.K. Static and dynamic assessment of myocardial perfusion by computed tomography. Eur. Heart J. Cardiovasc. Imaging. 2016; 17 (8): 836–44. DOI: 10.1093/ehjci/jew044
  10. Johnson T.R., Krauss B., Sedlmair M., Grasruck M., Bruder H., Morhard D. et al. Material differentiation by dual energy CT: initial experience. Eur. Radiol. 2007; 17 (6): 1510–7. DOI: 10.1007/s00330-006-0517-6
  11. Assen M., Vonder M., Pelgrim G.J., Von Knebel Doeberitz P.L., Veligenthart R. Computed tomography for myocardial characterization in ischemic heart disease: a state-of-the-art review. Eur. Radiol. Exp. 2020: 36. DOI: 10.1186/s41747-020-00158-1
  12. Ko S.M., Park J.H., Hwang H.K., Song M.G. Direct comparison of stress- and rest-dual-energy computed tomography for detection of myocardial perfusion defect. Int. J. Cardiovasc. Imaging. 2014; 30 (1): 41–53. DOI: 10.1007/s10554-014-0410-3
  13. Ko B.S., Linde J.J., Ihdayhid A.R., Norgaard B.L., Kofoed K.F., Sørgaard M. et al. Non-invasive CTderived fractional flow reserve and static rest and stress CT myocardial perfusion imaging for detection of haemodynamically significant coronary stenosis. Int. J. Cardiovasc. Imaging. 2019; 35 (11): 2103–12. DOI: 10.1007/s10554-019-01658-x
  14. Bamberg F., Becker A., Schwarz F., Marcus R.P., Greif M., von Ziegler F. et al. Detection of hemodynamically significant coronary artery stenosis: incremental diagnostic value of dynamic CT-based myocardial perfusion imaging. Radiology. 2011; 260 (3): 689–98. DOI: 10.1148/radiol.11110638
  15. Taylor C.A., Fonte T.A., Min J.K. Computational fluid dynamics applied to cardiac computed tomography for noninvasive quantification of fractional flow reserve: scientific basis. J. Am. Coll. Cardiol. 2013; 61 (22): 2233–41. DOI: 10.1016/j.jacc. 2012.11.083
  16. Nørgaard B.L., Leipsic J., Gaur S., Seneviratne S., Ko B.S., Ito H. et al. NXT Trial Study Group. Diagnostic performance of noninvasive fractional flow reserve derived from coronary computed tomography angiography in suspected coronary artery disease: the NXT trial (Analysis of Coronary Blood Flow Using CT Angiography: Next Steps). J. Am. Coll. Cardiol. 2014; 63 (12): 1145–55. DOI: 10.1016/j.jacc.2013.11.043
  17. Ko B.S., Cameron J.D., Munnur R.K., Wong D.T.L., Fujisawa Y., Sakaguchi T. et al. Noninvasive CTDerived FFR Based on Structural and Fluid Analysis: A Comparison With Invasive FFR for Detection of Functionally Significant Stenosis. JACC Cardiovasc. Imaging. 2017; 10 (6): 663–73. DOI: 10.1016/j.jcmg.2016.07.005
  18. Tesche C., De Cecco C.N., Baumann S., Renker M., McLaurin T.W., Duguay T.M. et al. Coronary CT Angiography-derived Fractional Flow Reserve: Machine Learning Algorithm versus Computational Fluid Dynamics Modeling. Radiology. 2018; 288 (1): 64–72. DOI: 10.1148/radiol. 2018171291
  19. Schoepf U. (Ed.) CT of the Heart. Humana Press; 2019. DOI: 10.1007/978-1-60327-237-7
  20. Vliegenthart R., Henzler T., Moscariello A., Ruzsics B., Bastarrika G., Oudkerk M. et al. CT of coronary heart disease: Part 1, CT of myocardial infarction, ischemia, and viability. Am. J. Roentgenol. 2012; 198 (3): 531–47. DOI: 10.2214/AJR. 11.7082
  21. Abbara S., Blanke P., Maroules C.D., Cheezum M., Choi A.D., Han B.K. et al. SCCT guidelines for the performance and acquisition of coronary computed tomographic angiography: A report of the society of Cardiovascular Computed Tomography Guidelines Committee: Endorsed by the North American Society for Cardiovascular Imaging (NASCI). J. Cardiovasc. Comput. Tomogr. 2016; 10 (6): 435–49. DOI: 10.1016/j.jcct.2016.10.002
  22. Patel A.R., Bamberg F., Branch K., Carrascosa P., Chen M., Cury R.C. et al. Society of cardiovascular computed tomography expert consensus document on myocardial computed tomography perfusion imaging. J. Cardiovasc. Comput. Tomogr. 2020; 14 (1): 87–100. DOI: 10.1016/j.jcct.2019.10.003
  23. Coenen A., Lubbers M.M., Kurata A., Kono A., Dedic A., Chelu R.G. et al. Diagnostic value of transmural perfusion ratio derived from dynamic CT-based myocardial perfusion imaging for the detection of haemodynamically relevant coronary artery stenosis. Eur. Radiol. 2017; 27 (6): 2309–16. DOI: 10.1007/s00330-016-4567-0
  24. Hulten E., Ahmadi A., Blankstein R. CT Assessment of myocardial perfusion and fractional flow reserve. Prog. Cardiovasc. Dis. 2015; 57 (6): 623–31. DOI: 10.1016/j.pcad.2015.03.003
  25. Branch K.R., Haley R.D., Bittencourt M.S., Patel A.R., Hulten E., Blankstein R. Myocardial computed tomography perfusion. Cardiovasc. Diagn. Ther. 2017; 7 (5): 452–62. DOI: 10.21037/cdt.2017.06.11
  26. Mahnken A.H., Lautenschläger S., Fritz D., Koos R., Scheuering M. Perfusion weighted color maps for enhanced visualization of myocardial infarction by MSCT: preliminary experience. Int. J. Cardiovasc. Imaging. 2008; 24: 883–90. DOI: 10.1007/s10554-008-9318-0
  27. Wang R., Yu W., Wang Y., He Y., Yang L., Bi T. et al. Incremental value of dual-energy CT to coronary CT angiography for the detection of significant coronary stenosis: comparison with quantitative coronary angiography and single photon emission computed tomography. Int. J. Cardiovasc. Imaging. 2011; 27: 647–56. DOI: 10.1007/s10554-011-9881-7
  28. Bastarrika G., Ramos-Duran L., Rosenblum M.A., Kang D.K., Rowe G.W., Schoepf U.J. Adenosinestress dynamic myocardial CT perfusion imaging: initial clinical experience. Invest. Radiol. 2010; 45 (6): 306–13. DOI: 10.1097/RLI.0b013e3181dfa2f2
  29. Weininger M., Schoepf U.J., Ramachandra A., Fink C., Rowe G.W., Costello P. et al. Adenosinestress dynamic real-time myocardial perfusion CT and adenosine-stress first-pass dual-energy myocardial perfusion CT for the assessment of acute chest pain: initial results. Eur. J. Radiol. 2012; 81 (12): 3703–10. DOI: 10.1016/j.ejrad.2010.11.022
  30. Bamberg F., Marcus R.P., Becker A., Hildebrandt K., Bauner K., Schwarz F. et al. Dynamic myocardial CT perfusion imaging for evaluation of myocardial ischemia as determined by MR imaging. JACC Cardiovasc Imaging. 2014; 7 (3): 267–77. DOI: 10.1016/j.jcmg.2013.06.008
  31. Delgado Sánchez-Gracián C., Oca Pernas R., Trinidad López C., Santos Armentia E., Vaamonde Liste A., Vázquez Caamaño M. et al. Quantitative myocardial perfusion with stress dual-energy CT: iodine concentration differences between normal and ischemic or necrotic myocardium. Initial experience. Eur. Radiol. 2016; 26: 3199–207. DOI: 10.1007/s00330-015-4128-y
  32. Hulten E.A., Bittencourt M.S., Ghoshhajra B., Blankstein R. Stress CT perfusion: coupling coronary anatomy with physiology. J. Nucl. Cardiol. 2012; 19 (3): 588–600. DOI: 10.1007/s12350-012- 9546-5
  33. Caruso D., De Santis D., Schoepf U.J., Zerunian M., Eid M., Varga-Szemes A. et al. CT myocardial perfusion: state of the science. Minerva Cardioangiol. 2017; 65 (3): 252–64. DOI: 10.23736/S0026-4725.16.04281-X
  34. Kurata A., Mochizuki T., Koyama Y., Haraikawa T., Suzuki J., Shigematsu Y. et al. Myocardial perfusion imaging using adenosine triphosphate stress multi-slice spiral computed tomography: alternative to stress myocardial perfusion scintigraphy. Circ. J. 2005; 69 (5): 550–7. DOI: 10.1253/circj.69.550
  35. Mahnken A.H., Klotz E., Pietsch H., Schmidt B., Allmendinger T., Haberland U. et al. Quantitative whole heart stress perfusion CT imaging as noninvasive assessment of hemodynamics in coronary artery stenosis: preliminary animal experience. Invest. Radiol. 2010; 45 (6): 298–305. DOI: 10.1097/RLI.0b013e3181dfa3cf
  36. Ho K.T., Chua K.C., Klotz E., Panknin C. Stress and rest dynamic myocardial perfusion imaging by evaluation of complete time-attenuation curves with dual-source CT. JACC. Cardiovasc. Imaging. 2010; 3 (8): 811–20. DOI: 10.1016/j.jcmg.2010.05.009
  37. Leipsic J., Yang T.H., Thompson A., Koo B.K., Mancini G.B., Taylor C. et al. CT angiography 148 Creative Cardiology. 2022; 16 (2) DOI: 10.24022/1997-3187-2022-16-2-134-149 Reviews (CTA) and diagnostic performance of noninvasive fractional flow reserve: results from the Determi-nation of Fractional Flow Reserve by Anatomic CTA (DeFACTO) study. Am. J. Roentgenol. 2014; 202 (5): 989–94. DOI: 10.2214/AJR.13.11441
  38. Magalhães T.A., Cury R.C., Cerci R.J., Parga Filho J.R., Gottlieb I., Nacif M.S. et al. Evaluation of myocardial perfusion by computed tomography – principles, technical background and recommendations. Arq. Bras. Cardiol. 2019; 113 (4): 758–67. DOI: 10.5935/abc.20190217
  39. Koo B.K., Erglis A., Doh J.H., Daniels D.V., Jegere S., Kim H.S. et al. Diagnosis of ischemiacausing coronary stenoses by noninvasive fractional flow reserve computed from coronary computed tomographic angiograms. Results from the prospective multicenter DISCOVER-FLOW (Diagnosis of Ischemia-Causing Stenoses Obtained Via Noninvasive Fractional Flow Reserve) study. J. Am. Coll. Cardiol. 2011; 58 (19): 1989–97. DOI: 10.1016/j.jacc.2011.06.066
  40. Min J.K., Leipsic J., Pencina M.J., Berman D.S., Koo B.K., van Mieghem C. et al. Diagnostic accuracy of fractional flow reserve from anatomic CT angiography. JAMA. 2012; 308 (12): 1237–45. DOI: 10.1001/2012.jama.11274
  41. Гогниева Д.Г., Гамилов Т.М., Прямоносов Р.А., Василевский Ю.В., Симаков С.С., Лианг Ф. и др. Неинвазивная оценка фракционного резерва коронарного кровотока при помощи одномерной математической модели. Промежуточные результаты пилотного исследования. Российский кардиологический журнал. 2019; 3: 60–8. DOI: 10.15829/1560-4071-2019-3-60-68
  42. Gognieva D., Gamilov T., Pryamonosov R., Betelin V., Ternovoy S.K., Serova N.S. et al. One-Dimensional Mathematical Model-Based Automated Assessment of Fractional Flow Reserve in a Patient with Silent Myocardial Ischemia. Am. J. Case. Rep. 2018; 19: 724–8. DOI: 10.12659/AJCR.908449
  43. Osawa K., Miyoshi T., Koyama Y., Hashimoto K., Sato S., Nakamura K. et al. Additional diagnostic value of first-pass myocardial perfusion imaging without stress when combined with 64-row detector coronary CT angiography in patients with coronary artery disease. Heart. 2014; 100 (13): 1008–15. DOI: 10.1136/heartjnl-2013-305468
  44. Pontone G., Baggiano A., Andreini D., Guaricci A.I., Guglielmo M., Muscogiuri G. et al. Diagnostic accuracy of simultaneous evaluation of coronary arteries and myocardial perfusion with single stress cardiac computed tomography acquisition compared to invasive coronary angiography plus invasive fractional flow reserve. Int. J. Cardiol. 2018; 273: 263–8. DOI: 10.1016/j.ijcard.2018.09.065
  45. Rochitte C.E., George R.T., Chen M.Y., ArbabZadeh A., Dewey M., Miller J.M. et al. Computed tomography angiography and perfusion to assess coronary artery stenosis causing perfusion defects by single photon emission computed tomography: the CORE320 study. Eur. Heart J. 2013; 35 (17): 1120–30. DOI: 10.1093/eurheartj/eht488
  46. Nasis A., Ko B.S., Leung M.C., Antonis P.R., Nandurkar D., Wong D.T. et al. Diagnostic accuracy of combined coronary angiography and adenosine stress myocardial perfusion imaging using 320-detector computed tomography: pilot study. Eur. Radiol. 2013; 23 (7): 1812–21. DOI: 10.1007/s00330-013-2788-z
  47. Pelgrim G.J., Dorrius M., Xie X., den Dekker M.A., Schoepf U.J., Henzler T. et al. The dream of a onestop-shop: Meta-analysis on myocardial perfusion CT. Eur. J. Radiol. 2015; 84 (12): 2411–20. DOI: 10.1016/j.ejrad.2014.12.032
  48. Tashakkor A.Y., Nicolaou S., Leipsic J., Mancini G.B. The emerging role of cardiac computed tomography for the assessment of coronary perfusion: a systematic review and meta-analysis. Can. J. Cardiol. 2012; 28 (4): 413–22. DOI: 10.1016/j.cjca.2012.02.010
  49. Kikuchi Y., Oyama-Manabe N., Naya M., Manabe O., Tomiyama Y., Sasaki T. et al. Quantification of myocardial blood flow using dynamic 320-row multi-detector CT as compared with 15O-H2O PET. Eur. Radiol. 2014; 24 (7): 1547–56. DOI: 10.1007/s00330-014-3164-3
  50. Pontone G., Baggiano A., Andreini D., Guaricci A.I., Guglielmo M., Muscogiuri G. et al. Dynamic stress computed tomography perfusion with a whole-heart coverage scanner in addition to coronary computed tomography angiography and fractional flow reserve computed tomography derived. JACC. Cardiovasc. Imaging. 2019; 12 (12): 2460–71. DOI: 10.1016/j.jcmg.2019.02.015
  51. Tanabe Y., Kido T., Uetani T., Kurata A., Kono T., Ogimoto A. et al. Differentiation of myocardial ischemia and infarction assessed by dynamic computed tomography perfusion imaging and comparison with cardiac magnetic resonance and singlephoton emission computed tomography. Eur. Radiol. 2016; 26 (11): 3790–801. DOI: 10.1007/s00330-016-4238-1
  52. Wichmann J.L., Meinel F.G., Schoepf U.J., Lo G.G., Choe Y.H., Wang Y. et al. Absolute versus relative myocardial blood flow by dynamic CT myocardial perfusion imaging in patients with anatomic coronary artery disease. Am. J. Roentgenol. 2015; 205 (1): 67–72. DOI: 10.2214/AJR.14.14087
  53. Baxa J., Hromádka M., Šedivý J., Štěpánková L., Moláček J., Schmidt B. et al. Regadenoson-Stress Dynamic Myocardial Perfusion Improves Diagnostic Performance of CT Angiography in Assessment of Intermediate Coronary Artery Stenosis in Asymptomatic Patients. Biomed. Res. Int. 2015; 1–7. DOI: 10.1155/2015/105629
  54. Einstein A.J. Effects of radiation exposure from cardiac imaging: how good are the data? J. Am. Coll. Cardiol. 2012; 59 (6): 553–65. DOI: 10.1016/j.jacc.2011.08.079
  55. Williams M.C., Newby D.E. CT myocardial perfusion imaging: current status and future directions. Clin Radiol. 2016; 71 (8): 739–49. DOI: 10.1016/j.crad.2016.03.006
  56. Caruso D., Eid M., Schoepf U.J., Jin K.N., VargaSzemes A., Tesche C. et al. Dynamic CT myocardial perfusion imaging. Eur. J. Radiol. 2016; 85 (10): 1893–9. DOI: 10.1016/j.ejrad.2016.07.017
  57. Delgado C., Vázquez M., Oca R., Vilar M., Trinidad C., Sanmartin M. Myocardial ischemia evaluation with dual-source computed tomography: comparison with magnetic resonance imaging. Rev. Esp. Cardiol. 2013; 66 (11): 864–70. DOI: 10.1016/j.rec.2013.05.026
  58. Zhao R.P., Hao Z.R., Song Z.J. Diagnostic value of Flash dual-source CT coronary artery imaging combined with dual-energy myocardial perfusion imaging for coronary heart disease. Exp. Ther. Med. 2014; 7 (4): 865–8. DOI: 10.3892/etm.2014.1541
  59. De Cecco C.N., Harris B.S., Schoepf U.J., Silverman J.R., McWhite C.B., Krazinski A.W. et al. Incremental value of pharmacological stress cardiac dual-energy CT over coronary CT angiography alone for the assessment of coronary artery disease in a high-risk population. Am. J. Roentgenol. 2014; 203 (1): 70–7. DOI: 10.2214/AJR.13.11772
  60. Pontone G., Baggiano A., Andreini D., Guaricci A.I., Guglielmo M., Muscogiuri G. et al. Stress computed tomography perfusion versus fractional flow reserve CT derived in suspected coronary artery disease: the PERFECTION study. JACC. Cardiovasc. Imaging. 2019; 128 (1): 1487–97. DOI: 10.1016/j.jcmg.2018.08.023
  61. Ihdayhid A.R., Sakaguchi T., Linde J.J., S_rgaard M.H., Kofoed K.F., Fujisawa Y. et al. Performance of computed tomography-derived fractional flow reserve using reduced-order modelling and static computed tomography stress myocardial perfusion imaging for detection of haemodynamically significant coronary stenosis. Eur. Heart J. Cardiovasc. Imaging. 2018; 19 (11): 1234–43. DOI: 10.1093/ehjci/jey114

Об авторах

  • Болдырева Кириена Михайловна, мл. науч. сотр., аспирант; ORCID
  • Макаренко Владимир Николаевич, д-р мед. наук, профессор, гл. науч. сотр.; ORCID
  • Шурупова Ирина Владимировна, д-р мед. наук, ст. науч. сотр.; ORCID
  • Рычина Инна Евгеньевна, канд. мед. наук, ст. науч. сотр., заведующий отделением; ORCID
  • Дорофеев Алексей Владимирович, канд. мед. наук, заведующий отделением; ORCID
  • Асланиди Ираклий Павлович, д-р мед. наук, профессор, зам. директора, заведующий отделением; ORCID

Электронная подписка

Для получения доступа к тексту статей журнала воспользуйтесь услугой «Электронная подписка»:

Оформить подписку Подробнее об электронной подписке

Главный редактор

Лео Антонович Бокерия, академик РАН и РАМН

Лео Антонович Бокерия, доктор медицинских наук, профессор, академик РАН и РАМН, президент


Сортировать по


 Если вы заметили опечатку, выделите текст и нажмите alt+A