Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Петрова Л.В.

ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины» Департамента здравоохранения города Москвы

Костенко Е.В.

ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины» Департамента здравоохранения города Москвы;
ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России

Мартынов М.Ю.

ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России;
ФГБУ «Федеральный центр мозга и нейротехнологий» Федерального медико-биологического агентства России

Погонченкова И.В.

ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины» Департамента здравоохранения города Москвы

Копашева В.Д.

ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины» Департамента здравоохранения города Москвы

Влияние реабилитации с сенсорной перчаткой и виртуальной реальностью на динамику нейротрофического фактора головного мозга и когнитивных вызванных потенциалов P300 в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта

Авторы:

Петрова Л.В., Костенко Е.В., Мартынов М.Ю., Погонченкова И.В., Копашева В.Д.

Подробнее об авторах

Прочитано: 2451 раз


Как цитировать:

Петрова Л.В., Костенко Е.В., Мартынов М.Ю., Погонченкова И.В., Копашева В.Д. Влияние реабилитации с сенсорной перчаткой и виртуальной реальностью на динамику нейротрофического фактора головного мозга и когнитивных вызванных потенциалов P300 в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2023;123(12‑2):75‑81.
Petrova LV, Kostenko EV, Martynov MU, Pogonchenkova IV, Kopasheva VD. The effect of rehabilitation with sensory glove and virtual reality on concentration of brain-derived neurotrophic factor and event related potential P300 in the early rehabilitation period after ischemic stroke. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2023;123(12‑2):75‑81. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro202312312275

Рекомендуем статьи по данной теме:
Ди­на­ми­ка мо­тор­ных и фун­кци­ональ­ных на­ру­ше­ний в ран­нем вос­ста­но­ви­тель­ном пе­ри­оде ише­ми­чес­ко­го ин­суль­та. Воп­ро­сы ку­рор­то­ло­гии, фи­зи­оте­ра­пии и ле­чеб­ной фи­зи­чес­кой куль­ту­ры. 2024;(5):13-22
По­вы­ше­ние эф­фек­тив­нос­ти ле­че­ния боль­ных с пос­тин­сультной афа­зи­ей. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2024;(10):22-28

Когнитивные и двигательные расстройства вносят наибольший вклад в нарушение повседневного функционирования и снижение качества жизни у лиц, перенесших церебральный инсульт (ЦИ) [1, 2]. По данным R. Munthe-Kaas и соавт. [3], в зависимости от метода определения когнитивных нарушений (КН) распространенность умеренных когнитивных расстройств (УКР) и деменции через 3 мес после ЦИ варьирует от 14 до 29% и от 11 до 42% соответственно. По данным 5-летнего наблюдения за больными после ЦИ, частота выраженных КН через 1 год составила 23,2%, через 3 года — 29,5%, через 5 лет — 34,5% [4].

Внедрение реперфузионных технологий при ишемическом инсульте (ИИ) способствовало увеличению числа пациентов, имеющих благоприятный прогноз и нуждающихся в реабилитации [5]. Однако развитие постинсультных когнитивных нарушений (ПИКН) влияет на реабилитационный исход, замедляя восстановление нарушенных функций и увеличивая длительность госпитализации [6, 7].

В последние годы в клиническую практику активно внедряются новые направления реабилитации, основанные на биологически-обратной связи (БОС), виртуальной реальности (ВР) и других информационно-коммуникативных технологиях. Так, C. Demolder и соавт. [8] отмечают, что разработка таких технологий и технических средств к ним значительно расширила сферу и возможности применения этих реабилитационных устройств. Одним из направлений является технология сочетания сенсорных (реабилитационных) перчаток (СП) с ВР [9—11].

Наряду с новыми технологиями реабилитации возрастающее внимание уделяется поиску и изучению нейровизуализационных, нейрофизиологических, лабораторных и иных маркеров восстановления нарушенных функций вследствие острых и хронических поражений нервной системы [12]. В качестве одного из нейрофизиологических маркеров рассматриваются когнитивные вызванные потенциалы (КВП) P300 [13]. В 2021 г. было опубликовано исследование [14], включавшее 65 пациентов (возраст 50,7±9,5 года) без и с ПИКН после транзиторной ишемической атаки (ТИА) (n=19) или малого инсульта (n=46). Всем пациентам проводили нейропсихологическое тестирование и исследование КВП на 7±3 дня после развития острого сосудистого события. По итогам исследования было установлено, что увеличение латентности P300 может являться маркером ПИКН у пациентов с ТИА/малым инсультом. Аналогичные результаты были получены при обследовании 20 пациентов с УКР или легкой деменцией в подостром периоде ИИ [15].

В отдельных работах отмечается возможность использования КВП P300 в качестве прогностического показателя восстановления ПИКН. Так, S. De Salvo и соавт. [16] при изучении в подостром периоде ИИ КВП P300 до и после визуальной стимуляции индивидуальными изображениями 3 раза в неделю в течение 3 мес отметили достоверное улучшение показателей P300 и нейропсихологических тестов по сравнению с исходными значениями, а также связь между нейропсихологическими показателями и КВП. Это позволило сделать вывод, что компонент P300 может быть прогностическим маркером когнитивного восстановления в подостром периоде ИИ.

Другим направлением является изучение роли нейротрофических факторов в прогнозировании динамики неврологических нарушений при заболеваниях ЦНС. Одним из таких биомаркеров является нейротрофический фактор головного мозга (ГМ) — BDNF [17, 18].

BDNF экспрессируется в разных отделах ГМ, способствуя росту и дифференцировке новых нейронов и синапсов, стимулируя регенерацию и восстановление поврежденных аксонов и дендритов. По данным A. Klein и соавт. [19], имеется тесная связь между содержанием BDNF в крови и ГМ. BDNF и тесно связанной с ним серотонинергической 5-HT системе ГМ отводится важная роль в регуляции нейрогенеза [20]. Снижение содержания BDNF ассоциировано с развитием различных нейродегенеративных заболеваний [7, 21]. Увеличение содержания BDNF, в том числе вследствие медикаментозного лечения, в раннем реабилитационном периоде ЦИ ассоциировано с лучшим восстановлением [22, 23]. Аэробная двигательная нагрузка является одним из ведущих факторов увеличения экспрессии BDNF [24]. Предполагается, что активно-зависимое высвобождение BDNF в процессе двигательной реабилитации играет ключевую роль в восстановлении неврологических нарушений [25]. Согласно результатам экспериментальных исследований, повышение содержания BDNF в ответ на развитие инсульта активирует синаптическую пластичность и улучшает зрительную память и другие когнитивные функции [26].

Меньше известно об изменениях уровня BDNF при проведении реабилитации только с ВР и БОС. Так, C. Huang и соавт. [27] отмечают, что после курса реабилитации с ВР (16 занятий по 60 мин 2—3 раза в неделю) отмечалось достоверное повышение содержания BDNF в сыворотке. В исследовании E. Koroleva и соавт. [28] также показано повышение уровня BDNF при реабилитации с дополненной реальностью.

Цель исследования — изучить влияние реабилитации с СП и ВР на динамику BDNF и КВП P300 в раннем восстановительном периоде ИИ полушарной локализации.

Материал и методы

На базе филиала 7 ГАУЗ «Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины» проведено одноцентровое рандомизированное исследование. Дизайн исследования представлен на рисунке.

Дизайн исследования.

ОГ — основная группа, КГ — контрольная группа, ЛФК — лечебная физкультура.

Потенциальные участники направлялись поликлиниками Москвы и отбирались согласно критериям включения в исследование.

Критерии включения: первый ИИ полушарной локализации, ранний восстановительный период (1—6 мес), возраст 45—75 лет, отсутствие речевых нарушений, парез верхней конечности 3—4 балла, спастичность верхней конечности ≤2 баллов по модифицированной шкале Эшворта (mAS), сохранность глубокой чувствительности, сохранность когнитивных функций (Монреальская шкала оценки когнитивных функций, MoCA ≥21 балл, Краткая шкала оценки психического статуса, MMSE ≥23), отсутствие значимой тревоги и депрессии (<11 баллов по Госпитальной шкале тревоги и депрессии, HADS), добровольное информированное согласие.

В исследование были включены 90 пациентов (возраст 58,0±9,7 года; давность ИИ 3,8±1,6 мес), которые были рандомизированы в основную (ОГ) и контрольную (КГ) группы. Обе группы были сопоставимы между собой по демографическим и клиническим характеристикам (табл. 1).

Таблица 1. Демографическая и клиническая характеристика пациентов двух групп

Показатель

ОГ (n=46)

КГ (n=44)

Пол, n (%)

женщины

22 (48,2)

24 (54,5)

мужчины

24 (51,8)

20 (45,5)

Возраст, годы

61,3±3,7

56,6±4,8

Артериальная гипертензия, n (%)

38 (83)

39 (89)

Инфаркт миокарда, n (%)

9 (20)

6 (14)

Фибрилляция предсердий, n (%)

8 (17)

10 (23)

Сахарный диабет, n (%)

14 (30)

11 (25)

Индекс массы тела >25 кг/м2, n (%)

21 (47)

18 (41)

Давность инсульта, мес

3,7±1,4

3,9±1,8

Локализация ИИ, n (%)

правое полушарие

26 (56,5)

26 (59,1)

левое полушарие

20 (43,5)

18 (40,9)

Мышечная сила в верхней конечности, баллы

проксимально

4,3±0,4

4,2±0,5

дистально

4,2±0,3

4,2±0,4

Мышечная сила в нижней конечности, баллы

проксимально

3,9±0,2

4,0±0,3

дистально

3,8±0,4

3,9±0,4

HADS, баллы

тревога

5,7±1,8

5,5±1,2

депрессия

3,9±1,7

4,3±1,3

Примечание. Данные представлены в виде среднего арифметического и ошибки среднего арифметического (M±m); абсолютных значений (n) и процентного соотношения величин (%).

Всем пациентам проводилось базовое лечение в соответствии со Стандартами оказания медицинской помощи. В ОГ при проведении реабилитации (см. рисунок) использовали СП с ВР и программами для ЭВМ: «Эрготренинг в виртуальной среде VR Home» (Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2023611644) и «Эрготренинг в виртуальной среде VR Kitchen» (Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ №2022685352). Технология СП включает распознавание всех вариантов движений в локтевом и лучезапястном суставах, а также сгибания и разгибания пальцев во всех суставах. В процессе реабилитации с СП и ВР имеется возможность коррекции сложности задания в соответствии с возможностями пациента.

В КГ проводились индивидуальные занятия лечебной физкультурой (ЛФК), направленные на восстановление активных движений в мышцах — сгибателях и разгибателях пальцев и запястья, пронаторах и супинаторах предплечья паретичной конечности в режиме нарастания темпа и интенсивности упражнений (см. рисунок).

Оценку неврологического статуса, состояния когнитивных функций, нейрофизиологическое и лабораторное обследование проводили при включении и при завершении курса реабилитации.

Нейропсихологическое обследование проводили с помощью шкал MMSE и MoCA, теста 10 слов по Лурия и теста Векслера (Wechsler Adult Intelligence Scale IV).

Оценка эмоционального статуса проводилась с помощью шкалы HADS для отбора пациентов без значимых тревожно-депрессивных расстройств.

Исследование КВП P300 проводили на приборе SkyBox («Нейрософт», Россия). Регистрация КВП осуществлялась в соответствии с рекомендациями В.В. Гнездицкого [29]. Оценивали амплитуду и латентность компонента P300 при включении и по окончании реабилитации. Стимуляция проводилась бинаурально с использованием режима случайно возникающего события (odd-ball paradigm). Использовали слуховые стимулы в виде щелчков с частотой подачи незначимых стимулов 1000 Гц и вероятностью 70—80%, значимых — 2000 Гц и вероятностью 20—30%. Эпоха анализа составляла 750—1000 мс. Частотная полоса 0,5—30 Гц. Амплитуда P300 вычислялась как межпиковая амплитуда N2P3, а латентный период P300 — как латентный период пика P3.

Концентрацию BDNF в сыворотке крови определяли при включении и при завершении исследования методом иммуноферментного анализа (ELISA) с использованием набора SEA011Hu («Cloud-Clone», США). Забор крови с учетом суточного ритма BDNF [30] проводили в 8.00—8.30. Полученные образцы оставляли при комнатной температуре в течение 2 ч и затем центрифугировали в течение 20 мин при 1000 об/мин. Сыворотку крови до исследования хранили при t –80 °C. Полученные данные сравнивали с референсными значениями, установленными лабораторией.

Исследование одобрено локальным Этическим комитетом ГАУЗ МНПЦ МРВСМ ДЗМ (Протокол №3 от 18.02.21). Все пациенты подписали добровольное информированное согласие для участия в исследовании.

Статистический анализ. Для статистического анализа использовали программы Statistica 7,0 и Microsoft Excel. Распределение данных оценивалось по критерию Шапиро—Уилка. Параметрические количественные данные были представлены средними значениями и ошибкой среднего арифметического (M±m). В зависимости от распределения сравнение средних в двух независимых выборках проводилось при помощи t-теста или U-критерия Манна—Уитни, в двух парных выборках — при помощи t-теста для зависимых выборок или критерия Уилкоксона. Корреляционная связь между показателями в зависимости от распределения определялась с помощью коэффициента Пирсона или Спирмена. Различия между бинарными признаками оценивали с использованием таблиц сопряженности с расчетом χ2, скорректированного по Йейтсу. Уровень статистической значимости — p<0,05.

Результаты

Исходно УКР или деменция легкой степени были выявлены у 31 (67,4%) пациента ОГ и 30 (68,2%) — КГ. Средний балл по шкалам MMSE и MoCA у этих пациентов отражен в табл. 2. В обеих группах отмечались затруднения концентрации внимания при выполнении тестов и быстрое истощение; снижение кратковременной (тест запоминания 10 слов по Лурия) и долговременной (эквивалентный показатель) памяти; ухудшение произвольного внимания, инертность восприятия, замедленность выполнения нейродинамических тестов (см. табл. 2).

Таблица 2. Динамика по тестам и шкалам оценки когнитивных функций до и после реабилитации

Показатель

ОГ (n=31)#

p

КГ (n=30)#

p

до

после

до

после

MMSE, баллы

24,6±0,9

26,9±1,0

0,093

24,1±1,2

26,6±1,0

0,12

MoCA, баллы

22,4±1,0

25,4±1,1

0,049*

22,9±1,1

25,6±1,3

0,11

Тест запоминания 10 слов, баллы

6,23±0,76

8,26±0,67

0,052

6,21±0,73

7,98±0,71

0,091

Тест Векслера, баллы

эквивалентный показатель памяти

80,8±9,8

109,3±9,9

0,045*

81,5±10,9

108,6±9,8

0,071

Вербальные разделы

общая осведомленность

13,3±2,6

16,4±2,4

0,71

15,4±2,7

16,3±2,3

0,85

понимание

11,9 ±1,9

17,1±1,7

0,046*

12,2±1,6

16,7±1,6

0,051

арифметический

11,5±1,6

15,8±1,4

0,048*

11,6±1,3

15,3±1,4

0,054

нахождение сходства, баллы

15,0±2,4

17,7±1,8

0,56

14,3±2,1

15,6±1,9

0,73

повторение цифр

11,1±1,7

15,7±1,5

0,049*

10,2±2,1

14,7±1,8

0,10

словарный

12,8±2,1

16,2±2,2

0,21

12,7±1,3

15,4±1,6

0,24

шифровка

49,3±9,6

76,4±9,2

0,048*

47,4±9,1

68,9±8,7

0,093

Невербальные разделы

недостающие детали

11,5±1,9

12,1±1,7

0,84

11,8±1,7

12,7±1,6

0,71

кубики Кооса

12,7±1,6

16,9±1,4

0,048*

12,5±1,4

16,1±1,6

0,096

последовательные картинки

12,0±2,1

15,4±1,7

0,22

10,2±2,0

12,8±1,8

0,35

сборка объекта

11,8±2,2

15,2±1,8

0,21

11,3±1,9

15,4±1,8

0,13

Примечание. Здесь и в табл. 3: # — представлены данные только пациентов с КН; * — статистически значимые различия.

После завершения реабилитации в ОГ достоверная положительная динамика наблюдалась по тестам MoCA и эквивалентному показателю памяти теста Векслера. Кроме того, улучшение выявлялось по отдельным разделам теста Векслера, что свидетельствовало об улучшении внимания, оперативной и конструктивной памяти и абстрактно-логического мышления (см. табл. 2). В КГ также прослеживалась положительная динамика по MMSE, MoCA, тесту Векслера, при этом по ряду показателей наблюдалась тенденция к статистически значимым различиям (см. табл. 2). Различия (дельта — D) между группами в степени улучшения по указанным в табл. 2 тестам не были достоверны (D ≤10,4%, p≥0,27).

У всех пациентов исходно выявлено снижение амплитуды P300 по сравнению с нормой. Изменений амплитуды P300 после завершения реабилитации в обеих группах не зарегистрировано (табл. 3). При включении в исследование показатели латентности P300 также находились в пределах нормативных значений. После реабилитации в обеих группах наблюдалось укорочение латентности P300, не достигавшее статистической значимости (см. табл. 3). Тем не менее в ОГ при сопоставлении результатов MMSE, MoCA, теста Векслера и теста 10 слов по Лурия с изменениями амплитуды P300 наблюдалась отрицательная связь (r≥ –0,35; p≤0,039). В КГ также была связь (r≥ –0,21; p≤0,062) между амплитудой P300 и указанными выше когнитивными тестами.

Таблица 3. Динамика амплитуды и латентности КВП P300, концентрации BDNF до и после реабилитации

Показатель

ОГ (n=31)#

p

КГ (n=30)#

p

до

после

до

после

Амплитуда, мкВ

6,2±2,0

6,3±1,9

0,99

6,1±1,9

6,2±1,8

0,98

Латентный период, мс

340,5±35,6

325,1±32,0

0,74

357,6±30,1

340,8±25,6

0,67

Показатель

ОГ (n=46)

p

КГ (n=44)

p

до

после

до

после

BDNF, пкг/мл

1250±250

2050±294

0,042*

1280±243

1937±249

0,064

BDNF. Исследование BDNF выявило исходно низкое его содержание у всех пациентов. После завершения реабилитации содержание BDNF в обеих группах увеличилось, при этом в ОГ различия с исходными показателями стали достоверными, а в КГ определялась тенденция к достоверным различиям (см. табл. 3). При изучении различий в приросте (D) BDNF между группами были выявлены различия с тенденцией к достоверным: D17,9%, p=0,072. Не отмечено различий в исходном и конечном уровнях, а также в приросте BDNF у пациентов с и без КН.

В обеих группах выявлялась корреляционная связь между уровнем BDNF и MMSE, MoCA и эквивалентным показателем памяти теста Векслера: ОГ — r≥0,27; p≤0,039, КГ — r≥0,31; p≤0,061. Связь между уровнем BDNF и амплитудой/латентностью P300 КВП в обеих группах не прослеживалась.

Обсуждение

Использование маркеров для прогнозирования динамики неврологических нарушений имеет большое значение при планировании текущей и долгосрочной реабилитации, а также для создания ее индивидуального плана.

Нейрофизиологические маркеры. В качестве нейрофизиологического маркера был выбран КВП P300. В результате исследования показано снижение амплитуды P300 в обеих группах. Важно отметить, что амплитуда P300 в значительной степени связана с возрастом [31] и поэтому не может быть надежным показателем КН.

Согласно ранее выполненным исследованиям [14—16], удлинение латентности КВП P300 может служить одним из показателей КН и параметром оценки их восстановления в процессе реабилитации после ЦИ. Нами было установлено, что при включении в исследование латентность P300 была в пределах возрастной нормы и недостоверно укорачивалась после завершения реабилитации. В то же время, несмотря на отсутствие достоверных изменений латентности, была выявлена корреляция между ее укорочением и улучшением при тестировании по когнитивным шкалам.

Нейротрофические факторы. Нейротрофические факторы стимулируют процессы ремоделирования в периинфарктной зоне в восстановительном периоде ЦИ [32]. Стойкое низкое содержание сывороточного BDNF в остром и подостром периодах ИИ считается признаком неблагоприятного функционального восстановления. В нашем случае при включении в исследование (3,8±1,6 мес после ИИ) у всех пациентов регистрировался пониженный уровень BDNF. После завершения реабилитации в обеих группах отмечалось повышение уровня BDNF. В КГ это повышение было ожидаемым, так как основным фактором реабилитации в этой группе была аэробная физическая нагрузка [33, 34]. В ОГ реабилитация с СП и ВР также приводила к достоверному повышению уровня BDNF в сыворотке крови. При этом отмечалась тенденция к более значимому повышению BDNF в ОГ по сравнению с КГ (p=0,072). С учетом данных A. Klein и соавт. [19], можно предположить, что аналогичное повышение отмечалось и в ГМ. Полученные в исследовании результаты позволяют заключить, что реабилитация с использованием СП и ВР так же, как и ЛФК (аэробная физическая нагрузка), инициирует экспрессию BDNF и поддерживает его повышенную концентрацию.

Проведенное исследование имеет определенные ограничения. Результаты получены на небольшой выборке пациентов, что могло привести к неоднозначным статистическим выводам при прямых сравнениях. Вероятно, исследование на большей когорте пациентов позволит получить больше информации о возможности использования КВП P300 для оценки и мониторинга КН после инсульта и о влиянии реабилитации с СП и ВР на динамику КВП P300. Одновременно результаты исследования позволяют рассматривать уровень и динамику BDNF в качестве потенциального маркера эффективности реабилитации, в том числе с СП и ВР.

Заключение

В целом результаты данной работы подчеркивают важность дальнейшего поиска нейрофизиологических и лабораторных маркеров для оценки их эффективности при прогнозировании динамики ПИКН в процессе реабилитации.

Исследование выполнено при поддержке Гранта Правительства г. Москвы №0912-1/22.

The study was supported by the grant of the Government of Moscow №0912-1/22.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Einstad MS, Saltvedt I, Lydersen S, et al. Associations between post-stroke motor and cognitive function: a cross-sectional study. BMC Geriatric. 2021;21(1):103.  https://doi.org/10.1186/s12877-021-02055-7
  2. Rost NS, Brodtmann A, Pase MP, et al. Post-stroke cognitive impairment and dementia. Circ Res. 2022;130(8):1252-1271. https://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.122.319951
  3. Munthe-Kaas R, Aam S, Ihle-Hansen H, et al. Impact of different methods defining post-stroke neurocognitive disorder: The Nor-COAST study. Alzheimer’s Dement (NY). 2020;6(1):e12000. https://doi.org/10.1002/trc2.12000
  4. Вербицкая С.В., Парфенов В.А. и др. Постинсультные когнитивные нарушения (результаты 5-летнего наблюдения). Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2018;10(1):37-42.  https://doi.org/10.14412/2074-2711-2018-1-37-42
  5. Toyoda K, Yoshimura S, Nakai M, et al. Twenty-year change in severity and outcome of ischemic and hemorrhagic strokes. JAMA Neurol. 2022;79(1):61-69.  https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2021.4346
  6. Mijajlović MD, Pavlović A, Brainin M, et al. Post-stroke dementia — a comprehensive review. BMC Medicine. 2017;15(1):11.  https://doi.org/10.1186/s12916-017-0779-7
  7. Боголепова А.Н. Роль нейротрофических факторов в развитии постинсультной депрессии. Consilium Medicum. 2019;21(2):18-23. 
  8. Demolder C, Molina A, Hammond FL 3rd, Yeo WH. Recent advances in wearable biosensing gloves and sensory feedback biosystems for enhancing rehabilitation, prostheses, healthcare, and virtual reality. Biosens Bioelectron. 2021;190:113443. https://doi.org/10.1016/j.bios.2021.113443
  9. Ambrosini E, Peri E, Nava C, et al. A multimodal training with visual biofeedback in subacute stroke survivors: a randomized controlled trial. Eur J Phys Rehabil Med. 2020;56(1):24-33.  https://doi.org/10.23736/S1973-9087.19.05847-7
  10. Proulx CE, Louis Jean MT, Higgins J, et al. Somesthetic, visual, and auditory feedback and their interactions applied to upper limb neurorehabilitation technology: a narrative review to facilitate contextualization of knowledge. Front Rehabil Sci. 2022;3:789479. https://doi.org/10.3389/fresc.2022.789479
  11. Костенко Е.В., Петрова Л.В., Мартынов М.Ю., Погонченкова И.В. Эффективность реабилитации с виртуальной реальностью и биологической обратной связью в восстановлении функции кисти после инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2023;123(3-2):68-75.  https://doi.org/10.17116/jnevro202312303268
  12. Reddy DS, Abeygunaratne HN. Experimental and clinical biomarkers for progressive evaluation of neuropathology and therapeutic interventions for acute and chronic neurological disorders. Int J Mol Sci. 2022;23(19):11734. https://doi.org/10.3390/ijms231911734
  13. Семашко В.В., Шамова Т.М., Самушия К.А. и др. Оптимизация процесса реабилитации пациентов с церебральной ишемией по данным когнитивных вызванных потенциалов. Журнал ГрГМУ. 2017;15(4):396-398.  https://doi.org/10.25298/2221-8785-2017-15-4-396-399
  14. Zhang Y, Xu H, Zhao Y, et al. Application of the P300 potential in cognitive impairment assessments after transient ischemic attack or minor stroke. Neurol Res. 2021;43(4):336-341.  https://doi.org/10.1080/01616412.2020.1866245
  15. Yun DH, Sohn MK, Choi JE, Jee S. Reliability of electroencephalogram indicator and event related potential in subacute stroke. Medicine (Baltimore). 2022;101(48):e31766. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000031766
  16. De Salvo S, Lo Buono V, Bonanno L, et al. Role of visual P300 in cognitive assessment of subacute stroke patients: a longitudinal study. Int J Neurosci. 2020;130(7):722-726.  https://doi.org/10.1080/00207454.2019.1705808
  17. Notaras M, van den Buuse M. Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF): novel insights into regulation and genetic variation. Neuroscientist. 2019;25(5):434-454.  https://doi.org/10.1177/1073858418810142
  18. Острова И.В., Голубева Н.В., Кузовлев А.Н., Голубев А.М. Прогностическая значимость и терапевтический потенциал мозгового нейротрофическго фактора BDNF при повреждении головного мозга. Общая реаниматология. 2019;15(1):70-86.  https://doi.org/10.15360/1813-9779-2019-1-70-86
  19. Klein AB, Williamson R, Santini MA, et al. Blood BDNF concentrations reflect brain-tissue BDNF levels across species. Int J Neuropsychopharmacol. 2011;14(3):347-353.  https://doi.org/10.1017/S1461145710000738
  20. Foltran RB, Diaz SL. BDNF isoforms: a round trip ticket between neurogenesis and serotonin? J Neurochem. 2016;138(2):204-221.  https://doi.org/10.1111/jnc.13658
  21. Pisani A, Paciello F, Del Vecchio V, et al. The role of BDNF as a biomarker in cognitive and sensory neurodegeneration. J Pers Med. 2023;13(4):652.  https://doi.org/10.3390/jpm13040652
  22. Mojtabavi H, Shaka Z, Momtazmanesh S, et al. Circulating brain-derived neurotrophic factor as a potential biomarker in stroke: a systematic review and meta-analysis. J Transl Med. 2022;20(1):126.  https://doi.org/10.1186/s12967-022-03312-y
  23. Гусев Е.И., Мартынов М.Ю., Костенко Е.В., и др. Эффективность семакса при лечении больных на разных стадиях ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018;118(3-2):61-68.  https://doi.org/10.17116/jnevro20181183261-68
  24. Inoue T, Ikegami R, Takamatsu Y, et al. Temporal dynamics of brain BDNF expression following a single bout of exercise: A bioluminescence imaging study. Neurosci Lett. 2023;799:137120. https://doi.org/10.1016/j.neulet.2023.137120
  25. Walsh JJ, Tschakovsky ME. Exercise and circulating BDNF: mechanisms of release and implications for the design of exercise interventions. Appl Physiol Nutr Metab. 2018;43(11):1095-1104. https://doi.org/10.1139/apnm-2018-0192
  26. Houlton J, Zhou LYY, Barwick D, et al. Stroke induces a BDNF-dependent improvement in cognitive flexibility in aged mice. Neural Plast. 2019;2019:1460890. https://doi.org/10.1155/2019/1460890
  27. Huang CY, Chiang WC, Yeh YC, et al. Effects of virtual reality-based motor control training on inflammation, oxidative stress, neuroplasticity and upper limb motor function in patients with chronic stroke: a randomized controlled trial. BMC Neurol. 2022;22(1):21.  https://doi.org/10.1186/s12883-021-02547-4
  28. Koroleva ES, Tolmachev IV, Alifirova VM, et al. Serum BDNF’s role as a biomarker for motor training in the context of AR-based rehabilitation after ischemic stroke. Brain Sci. 2020;10(9):623.  https://doi.org/10.3390/brainsci10090623
  29. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. М. 2003.
  30. Begliuomini S, Lenzi E, Ninni F, et al. Plasma brain-derived neurotrophic factor daily variations in men: correlation with cortisol circadian rhythm. J Endocrinol. 2008;197(2):429-435.  https://doi.org/10.1677/JOE-07-0376
  31. van Dinteren R, Arns M, Jongsma ML, Kessels RP. P300 development across the lifespan: a systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2014;9(2):e87347. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0087347
  32. Wang YC, Dzyubenko E, Sanchez-Mendoza EH, et al. Postacute delivery of GABAA α5 antagonist promotes postischemic neurological recovery and peri-infarct brain remodeling. Stroke. 2018;49(10):2495-2503. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.118.021378
  33. Alcantara CC, García-Salazar LF, Silva-Couto MA, et al. Post-stroke BDNF concentration changes following physical exercise: a systematic review. Front Neurol. 2018;9:637.  https://doi.org/10.3389/fneur.2018.00637
  34. Limaye NS, Carvalho LB, Kramer S. Effects of aerobic exercise on serum biomarkers of neuroplasticity and brain repair in stroke: a systematic review. Arch Phys Med Rehabil. 2021;102(8):1633-1644. https://doi.org/10.1016/j.apmr.2021.04.010

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.