КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 23-25-00531

НазваниеБиоэлектрическая активность мозга в оперативном покое как дополнительный инструмент для дифференциальной диагностики психических расстройств с депрессивной симптоматикой

РуководительПрошина Екатерина Александровна, Кандидат биологических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", г Москва

Период выполнения при поддержке РНФ 2023 г. - 2024 г. 

Конкурс№78 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами».

Область знания, основной код классификатора 05 - Фундаментальные исследования для медицины, 05-106 - Нейробиология

Ключевые словадепрессия, обсессивно-компульсивное расстройство, биполярное расстройство, электроэнцефалограмма(ЭЭГ), ритмы мозга, сети покоя

Код ГРНТИ15.21.35


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Целью проекта является исследование особенностей биоэлектрической активности мозга в состоянии оперативного покоя (спокойного бодрствования), которые могут сопровождать психические расстройства с депрессивной симптоматикой. Главной задачей проекта является выделение признаков определенных расстройств по электроэнцефалограмме (ЭЭГ), что может в дальнейшем использоваться как дополнительный инструмент в дифференциальной диагностике заболеваний с депрессивной симптоматикой. В предстоящем проекте планируется изучить фоновую активность мозга у взрослых испытуемых (мужчин и женщин) с большим депрессивным (БДР), обсессивно-компульсивным (ОКР) и биполярным расстройствами (БАР), сравнить ее между группами, а также с группой здоровых испытуемых. В зависимости от стадии и тяжести заболевания дифференциальная диагностика этих расстройств может быть значительно затруднена. Актуальность исследования связана с ростом психических заболеваний с проявлениями депрессивных эпизодов в мире. В последние годы мы можем наблюдать, как психические заболевания из области мало освещенной, становятся темой для всеобщего обсуждения. Распространенность психических заболеваний достаточно высока, так распространенность депрессии в мире во время пандемии короновируса достигла в среднем 25% (в статьях она варьировалась от 7,45% до 48,3%) [Bueno-Notivol, 2021]. Прогнозы говорят о том, что в 2030 году депрессия станет самым распространенным заболеванием во всем мире, более распространенным, чем рак, сердечно-сосудистые и респираторные заболевания. БАР характеризуется чередованием маниакальных (или гипоманиакальных) и депрессивных фаз, состояние депрессии до появления первого маниакального эпизода может длится несколько лет, из-за чего зачастую применяются неправильные схемы лечения, способные усугубить тяжесть заболевания. Распространенность ОКР составляет 1-3%, однако его диагностика также сопряжена со сложностями (Fireman et al., 2001). Наиболее частое заболевание сопровождающее ОКР - БДР. Диагностика психических заболеваний, а особенно аффективных расстройств, остается областью, в которой существует недостаток объективных критериев оценки. Диагноз зачастую ставится исключительно на основании клинического интервью и наблюдения за пациентом. Субстратом психической деятельности является активность головного мозга, поэтому логичным представляется поиск паттернов, ассоциированных с психическими заболеваниями. Существуют разные подходы к изучению распределенных функциональных сетей, которые включают применение методов нейровизуализации, поиск источников активности в мозге, определение наиболее активных кластеров и связей между ними, что позволяет судить о процессах передачи информации в мозге. В настоящем исследовании мы планируем использовать ЭЭГ данные состояния покоя, записанные у добровольцев с установленными диагнозами БДР, ОКР и БАР в совокупности с нелинейными и традиционными методами анализа. ЭЭГ отражает суммарную биоэлектрическую активность нейронов и позволяет получить информацию в разрешении порядка миллисекунд, а также исследовать различные частотные диапазоны, которые, как известно, связаны с разными процессами [например, Nunez, 2000; Varela, 2001]. Анализ будет осуществляться с помощью наиболее перспективных нелинейных методов анализа ЭЭГ: детрендового флуктуационного анализа, анализа апериодической активности мозга и анализа микросостояний ЭЭГ. Электрическая активность мозга демонстрирует нелинейную динамику и содержит периодические, квазипериодические и хаотические колебания, изменение которых могут быть связаны с патофизиологическими процессами. Обнаруженные особенности могут рассматриваться в качестве биологических маркеров, способствующих развитию психодиагностики на основе объективной физиологии. Результаты проекта могут быть использованы для развития технологий персонализированной медицины, которые являются приоритетными в Стратегии научно-технологического развития РФ

Ожидаемые результаты
В результате работы над проектом будут описаны совокупности характеристик фоновой ЭЭГ активности, характерные для психиатрических заболеваний, характеризующихся депрессивной симптоматикой, а именно, для большого депрессивного расстройства (БДР), биполярного аффективного расстройства (БАР) и обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР). Мы предполагаем, что могут быть обнаружены как элементы сходства, так и различия в работе функциональных сетей мозга испытуемых, так как представленные психические заболевания имеют пересекающиеся симптомы. Можно предположить, что особенности работы мозга при патологии могут быть связаны с функционированием сетей, связанных с памятью, эмоциями и исполнительным контролем. Будут использоваться как традиционные, так и новые методы обработки сигналов мозга. В частности для определения показателей баланса возбуждения/торможения в нейронных сетях будет использоваться анализ периодической и апериодической составляющей мозговых осцилляций (метод Войтека, Voytek et al., 2015). Детрендовый флуктуационный анализ позволит оценить временные автокорреляции на большие дистанции (long-range temporal (auto-) correlations (LRTC), что отражает мета-стабильность мозговых систем. Дополнительно планируется применение графового анализа, который позволяет получить информацию о процессах сегрегации и интеграции в мозге, охарактеризовать кластеры, в которых происходит локальная обработка информации в мозге, и связи между кластерами, которые способствуют передаче информации на большие расстояния. У здорового человека должно наблюдаться определенное соотношение между процессами локальной и распределенной обработки информации, при патологиях этот баланс нарушается. Например, было обнаружено, что ухудшение некоторых когнитивных функций, связанное с патологическим и физиологическим старением, связано со снижением индекса малого мира и повышенной случайностью функциональных сетей (Gaal et al., 2010; Knyazev et al., 2015). Обнаруженные паттерны могут быть основанием для создания классификации болезней, основанной на наблюдаемых физиологических процессах, что позволит исключить субъективность диагностики, зависимость от квалификации и личных особенностей врача. Кроме того, представляется возможным определение подтипов заболеваний, что позволит решить существующую проблему обобщения совершенно разных симптомов в рамках одного заболевания. Для существующего подхода к лечению характерны недостаточная эффективность приема препаратов, большой процент рецидива, а также назначение одних и тех же препаратов для пациентов с разными заболеваниями. Определение подтипов, а также выявление особенностей работы мозга у лиц с психическими заболеваниями позволит создать более совершенную классификацию болезней, облегчить и объективизировать процедуру диагностики, а также, в перспективе, сделать возможным индивидуальный подход в сфере назначения медикаментозного лечения.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2023 году
Целью проекта является исследование особенностей биоэлектрической активности мозга в состоянии спокойного бодрствования, которые могут сопровождать психические расстройства с депрессивной симптоматикой. В 2023 году проводились ЭЭГ эксперименты с регистрацией спонтанной активности мозга. В общей сложности обследовано 103 человека: 34 испытуемых с большим депрессивным расстройством (БДР) (29 женщин, возраст 35.5±10.07), 26 испытуемых с обсессивно-компульсивным расстройством (ОКР) (17 женщин, возраст 24.7±6.1), 43 условно-здоровых испытуемых группы контроля (37 женщин, возраст 28.5±10.5). Участники с БДР были отобраны после прохождения клинического обследования в сотрудничающих с нашей группой больницах. Все участники прошли осмотр психиатра и сталкивались минимум с одним депрессивным эпизодом в течение жизни. Все участники исследования заполняли шкалу Бека для оценки выраженности депрессивных симптомов. Участники с ОКР были рекрутированы c помощью клинического психолога и имели официальный диагноз. Для подтверждения соответствия пациентов критериям, установленным Международной статистической классификацией болезней и проблем, связанных со здоровьем, 10-го пересмотра, проводилось структурированное интервью. Тяжесть обсессивно-компульсивной симптоматики оценивалась при помощи шкалы Йеля-Брауна. Запись ЭЭГ производилась в звукоизолированной слабоосвещенной комнате, в положении сидя, участников просили минимизировать движения и моргания. Процедура состояла из четырех 30-секундных записей, 2 с закрытыми глазами и 2 с открытыми глазами, чередующихся последовательно. Инструкция об изменении состояния предъявлялась участникам аудиально. В состоянии с открытыми глазами участников просили смотреть на пустой экран компьютера. Для записи использовался усилитель BrainProduct с аналоговым полосовым фильтром 0,1–100 Гц. 63 электрода ЭЭГ были распределены по международной системе размещения электродов 10-10. Частота дискретизации составляла 500 Гц. Импеданс электродов поддерживали ниже 15 кОм. Фронтальный электрод использовался в качестве заземления, а Cz — в качестве референта. Данные ЭЭГ обрабатывали с помощью MNE-python. Первичную фильтрацию данных осуществляли с помощью FIR-фильтра в диапазоне 1-30 Гц. Данные были визуально проверены на наличие плохих каналов и пересчитаны по среднему референсу. Частота дискретизации была снижена до 100 Гц. Артефакты, связанные с движением глаз, морганием, сердечной активностью, удаляли с помощью метода независимых компонент (ICA). Особенности биоэлектрической активности мозга исследовались нами с помощью анализа коннективности на уровне корковых источников с применением алгоритма sLORETA и детрендового флуктуационного анализа, который позволяет оценить временные автокорреляции на большие дистанции (long-range temporal (auto-) correlations (LRTC)). Последний показатель отражает мета-стабильность мозговых систем. При анализе коннективности мы оценивали связи в масштабах всей коры, а также отдельно рассматривали силу связности Дефолт системы мозга, так как литературные данные свидетельствуют об изменениях её функционирования при психопатологиях. Кроме того, мы оценивали корреляцию коннективности с уровнем клинических симптомов. Нами был обнаружен кластер групповых различий, который состоял из 67-ми связей. 64 связи показали значимые различия между группами БДР и контроля на уровне p<0,05. Среди них только 4 связи были более выражены при БДР по сравнению с контролем, а большинство выявленных связей были ослаблены в группе БДР (n = 60) и сосредоточены в затылочной, теменной и височной коре преимущественно правого полушария; присутствовало несколько лобно-затылочных связей. Коннективность в группах ОКР и контроля различалась по 48 связям. Из них 5 были более выражены в группе ОКР, а 43 - в группе контроля. Связи, отличающие ОКР и БДР от группы контроля на 72 % пересекались. Было выявлено лишь 3 связи, которые отличались между группами ОКР и БДР, это были связи между каудальной передней поясной корой, ростральной частью средней фронтальной извилины и зрительной корой (областью клина и латеральной затылочной корой). Они были более выражены в группе ОКР по сравнению с группами БДР и контроля. Эти области участвуют в исполнительном контроле, избирательном внимании, рабочей памяти и моторном планировании. Связь между ростральной частью средней фронтальной извилины и левым клином, хотя и была усилена в группе ОКР, оказалась отрицательно связана с тяжестью симптомов в этой группе. В связи с этим результатом интересно отметить, что эта область участвует в реактивном ингибиторном контроле, то есть в торможении уже начатого действия или мысли. Можно предположить, что более высокий уровень коннективности этой области связан с более успешным реактивным тормозным контролем в контексте обработки визуальной информации в группе ОКР и, следовательно, с менее тяжелыми симптомами ОКР. Анализ корреляций между показателями шкалы Бека всей выборки и связями в кластере групповых эффектов (67) показал, что все наблюдаемые корреляции отрицательны, и чем более выражены эти связи, тем меньше балл. Эти связи оказались слабее в группах с психическими расстройствами по сравнению с контрольной группой, за исключением одной связи (между нижней теменно-височной областью и веретенообразной извилиной). При оценке активности Дефолт системы мозга (с помощью показателя “силы” из граф-теоретического подхода) была выявлена гипоконнективность в альфа- и бета-диапазонах при БДР и ОКР, по сравнению с группой контроля. В совокупности, результаты свидетельствовали о гиппоконнективности при ОКР и БДР по сравнению с группой контроля, а также о высокой коморбидности ОКР и БДР на уровне паттернов функциональной коннективности ЭЭГ. Не было обнаружено различий в баллах по шкале Бека между этими группами, поэтому мы предполагаем, что обнаруженная коморбидность на уровне связей мозга в состоянии покоя может быть обусловлена фактором депрессивных симптомов или общей эмоциональной уязвимости, которые могут быть четко выражены в состоянии покоя и связаны с функцией Дефолт системы мозга. Проведение нелинейного детрендового флуктуационного анализа позволило обнаружить статистически значимые различия между группами контроля и ОКР в левой лобной, средней лобной, правой лобной и левой теменно-затылочной областях – показатели фрактальной масштабной экспоненты (характеризующие долгосрочные временные корреляции, LRTC) при ОКР были выше. Кроме того, показатели при ОКР были выше, чем показатели при БДР, в средней лобной и правой лобной областях. Между группами БДР и контроля статистически значимой разницы обнаружено не было. Интерпретация полученных результатов может быть связана с тем, что LRTC рассматриваются как мера баланса возбуждения/торможения в нейронных сетях. Нарушение баланса этих процессов может способствовать возникновению симптомов расстройств БДР и ОКР. Было установлено, что и ОКР, и БДР сопровождаются нарушениями в тормозной и возбуждающей нейротрансмиттерных системах, что, по нашему мнению, может отражаться в изменениях LRTC по сравнению с контрольной группой. Несмотря на то, что не было обнаружено статистически значимых отличий между группами БДР и контролем, что согласуется с частью предыдущих исследований, был обнаружен тренд, указывающий на то, что в среднем показатель LRTC выше при БДР, чем в норме по всем рассматриваемым областям мозга. Этот результат также согласуется с предыдущими данными, однако необходимо проведение дополнительных исследований, так как, по нашим сведениям, наше исследование было единственным, в котором рассматривались бы LRTC при ОКР. Мы предполагаем, что полученные результаты свидетельствуют об отклонениях в процессах торможения и возбуждения при ОКР и БДР, преимущественно затрагивающих области, связанные с исполнительными функциями. В течение года принята к печати одна статья в издание, индексируемое в базах данных Web of Science и Scopus и подано в печать еще две статьи в журналы Q2 и Q1. Результаты представлены на двух конференциях.

 

Публикации

1. Прошина Е.А., Дейнекина Т.С., Мартынова О.В. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ИЗУЧЕНИЮ НЕЙРОГЕНЕТИКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ КОННЕКТИВНОСТИ МОЗГА (МИНИ-ОБЗОР) «Современные технологии в медицине», - (год публикации - 2024)