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.

Тарасова И.В.

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний»

Разумникова О.А.

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный технический университет»

Трубникова О.А.

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний»

Мезенцев Ю.А.

ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный технический университет»

Куприянова Д.С.

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний»

Барбараш О.Л.

ФГБНУ «Научно-исследовательский институт комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний» Минобрнауки России

Нейрофизиологические корреляты послеоперационных когнитивных расстройств

Авторы:

Тарасова И.В., Разумникова О.А., Трубникова О.А., Мезенцев Ю.А., Куприянова Д.С., Барбараш О.Л.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1875 раз


Как цитировать:

Тарасова И.В., Разумникова О.А., Трубникова О.А., Мезенцев Ю.А., Куприянова Д.С., Барбараш О.Л. Нейрофизиологические корреляты послеоперационных когнитивных расстройств. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(2):18‑23.
Tarasova IV, Razumnikova OA, Trubnikova OA, Mezentsev YuA, Kupriyanova DS, Barbarash OL. Neurophysiological correlates of postoperative cognitive disorders. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2021;121(2):18‑23. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro202112102118

В настоящее время установлено значение осцилляторной активности мозга в процессах восприятия и передачи информации [1, 2]. В электрических колебаниях, регистрируемых с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), чаще выделяют пять основных частотных диапазонов: дельта (0,5—3,5 Гц), тета (4—8 Гц), альфа (8—13 Гц), бета (13—30 Гц) и гамма (>30 Гц). Имеются доказательства специфической физиологической роли функционирования осцилляторных систем разного частотного состава при перцептивных, сенсомоторных или когнитивных операциях [3—5]. Высокочастотная бета-активность в сравнении с низкочастотными диапазонами изучена менее подробно, преимущественно в отношении процессов сенсомоторной интеграции [6]. Отмечено, однако, что наблюдаемые в сенсомоторных процессах изменения бета-активности сопровождаются различными формами внимания: эндогенным или экзогенным [3, 7]. Известны и другие работы, показывающие важную роль бета-активности в когнитивных функциях и формировании паттерна функциональной активации коры [8, 9].

Нарушения когнитивных функций, развивающиеся в связи со старением или рядом патологических процессов, в числе которых особое место занимает атеросклероз сосудов, представляют одну из значимых медицинских проблем [10, 11]. Большинство полученных на сегодняшний день данных свидетельствует, что специфичными для сосудистых когнитивных расстройств являются дефицит внимания и исполнительных функций в отличие от нейродегенеративных когнитивных нарушений (например, при болезни Альцгеймера), где ведущим является нарушение памяти [10, 12].

Исследования, посвященные вовлечению осцилляторных систем мозга в формирование когнитивного дефицита при сердечно-сосудистых заболеваниях, в настоящий момент малочисленны, а результаты противоречивы, что ограничивает возможность понимания нейрофизиологических механизмов сосудистых когнитивных расстройств. В работах, в которых изучали ЭЭГ при когнитивных расстройствах сосудистого происхождения, описывают изменения в основном тета- и альфа-ритма [13, 14]. Однако в публикациях, касавшихся оценки фоновой ЭЭГ у пациентов, перенесших инсульт, отмечено увеличение мощности низкочастотного компонента бета-ритма [15, 16].

При изучении когнитивных расстройств у лиц с сердечно-сосудистыми заболеваниями особое место отводится послеоперационной когнитивной дисфункции (ПОКД), развивающейся примерно у 40—60% пациентов, перенесших кардиохирургические вмешательства [17, 18]. На сегодняшний день, однако, мало что известно об ассоциированных с этим состоянием изменениях биоэлектрической активности мозга. Немногочисленные работы, посвященные этой теме, сообщают об отрицательной ЭЭГ-динамике в раннем и отдаленном периоде коронарного шунтирования (КШ) с искусственным кровообращением (ИК), проявляющейся в увеличении фоновой мощности биопотенциалов низкочастотных ритмов [17, 19]. Однако для понимания сущности ПОКД требуется более глубокое изучение функциональных перестроек взаимодействия осцилляторных систем мозга при интраоперационном повреждении нейронов, что может дать информацию о том, какие системы наиболее уязвимы в послеоперационном периоде, а какие — представляют компенсаторные резервы активности коры.

Цель исследования — изучение ассоциированных с ПОКД параметров высокочастотной бета-активности у пациентов, перенесших КШ в условиях ИК.

Материал и методы

В исследование были включены 60 пациентов с клинически и инструментально подтвержденной ишемической болезнью сердца (ИБС), поступившие в кардиологическое отделение клиники Научно-исследовательского института комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний (Кемерово) для проведения плановой операции КШ с применением ИК.

Исследование было проведено в соответствии с принципами биомедицинской этики, сформулированными в Хельсинкской декларации 1964 г. и ее последующих обновлениях, и одобрено локальным этическим комитетом указанного выше института. Каждый участник исследования представил добровольное письменное информированное согласие, подписанное им после разъяснения потенциальных рисков и преимуществ, а также характера предстоящего исследования.

Нейрофизиологическое исследование проводили за 3—5 дней до операции и на 7—10-е сутки после кардиохирургического вмешательства. Подробное описание выборки пациентов, регистрации ЭЭГ и показателей когнитивного статуса, в том числе критериев установления факта ПОКД, было представлено ранее [17].

Для количественной оценки когнитивного статуса использовался комплексный показатель когнитивного статуса (ККС), являющийся суммарной характеристикой функций произвольного внимания, кратковременной памяти и исполнительных функций. Путем расчета среднеквадратичного отклонения до условных норм когнитивных показателей, полученных в ходе нейропсихологического тестирования пациентов, был получен интегральный показатель, отражающий сумму средних значений времени реакции, количества ошибок и пропущенных сигналов в нейродинамических тестах [20].

В соответствии с целью исследования в анализ были взяты только показатели мощности биопотенциалов бета-2-ритма при закрытых глазах, усредненные для 5 областей коры симметрично в левом и правом полушариях: фронтальной (Fp1/2, AF3/4, F1/2, Fp3/4, Fp5/6, F7/8), центральной (FC1/2, FC3/4, FC5/6, C1/2, C3/4, C5/6), темпоральной (FT7/8, T7/8, TP7/8), париетальной (CP1/2, CP3/4, CP5/6, P1/2, P3/4, P5/6, P7/8) и окципитальной (PO3/4, PO5/6, PO7/8, O1/2).

Для выявления статистических закономерностей в ассоциированных с ПОКД изменениях бета-активности использовали программный пакет Statistica 10 («StatSoft Inc», США). Для нормализации ЭЭГ-показателей использовали логарифмическую (log10) трансформацию.

Для анализа полученных данных применяли стандартные методы дисперсионного (ANOVA) и регрессионного анализа, а также разработанную программу кластеризации с использованием минимаксного и аддитивного критериев. ANOVA с повторными измерениями выполнялся с корректировкой статистической значимости результатов по методу Гринхауза—Гейссера, последующий анализ значимых факторов и взаимодействий осуществляли с помощью post hoc анализа с применением поправки Ньюмана—Келса. Выявление ассоциированных с развитием ПОКД изменений бета-активности проводили с помощью множественной линейной регрессии с процедурой пошагового выбора переменных.

Для выявления групп пациентов, различающихся по когнитивному статусу и показателям мощности бета-2-ритма до и после операции КШ, проведена кластеризация ЭЭГ данных. Для этого исходные данные были нормализованы, рассчитана матрица «расстояний» по эвклидовой метрике между всеми объектами. В модели применен минимаксный критерий для минимизации максимальной по всем кластерам суммы расстояний между всеми объектами внутри каждого кластера, а также сформированы логические ограничения, реализующие условия кластеризации. Для поиска оптимальных решений применена программная реализация алгоритма бинарных отсечений [21].

Результаты

На первом этапе статистического анализа данных ANOVA выполняли с введением следующих факторов: ПОКД (пациенты с наличием и отсутствием ПОКД), время обследования (до КШ, 7—10-е сутки после КШ), область (5 областей), латеральность (левое; правое полушарие).

Значимый эффект для показателей мощности биопотенциалов бета-2-диапазона был обнаружен только для фактора ПОКД (F 1,58=7,02; p=0,01). Он был обусловлен тем, что независимо от времени проведения обследования у пациентов с наличием послеоперационного когнитивного дефицита наблюдались большие значения общей мощности бета-2-ритма по сравнению с показателями в группе без ПОКД (см. рисунок).

Различия мощности биопотенциалов бета-ритмов у пациентов, перенесших КШ, в зависимости от наличия ПОКД.

а — пациенты с наличием ПОКД; б — пациенты без ПОКД; * — p<0,05 по сравнению с группой без ПОКД.

Для выяснения предсказательных возможностей бета-2-ритма в сохранении когнитивного статуса пациентов использовали метод множественной линейной регрессии. Показатель ККС после операции рассматривали как зависимую переменную, пред- и послеоперационные показатели мощности биопотенциалов бета-2-ритма в 5 областях левого и правого полушарий — как независимые переменные. В связи с невозможностью расчета послеоперационного ККС у части пациентов вследствие неуспешного выполнения части тестов из использованной нейропсихологической батареи число включенных в модель пациентов составило 55.

В результате предварительно выполненного корреляционного анализа показателей мощности во избежание мультиколлинеарности из расчета были исключены переменные с коэффициентом корреляции выше 0,7. Параметры полученной таким образом значимой модели для ККС приведены в табл. 1. Согласно регрессии, сохранному когнитивному статусу оперированных пациентов соответствует дооперационное снижение мощности бета-2-ритма во фронтальных областях правого полушария вместе с его послеоперационным повышением в париетальных левых. Эти переменные обеспечивают 15% вариабельности ККС после операции КШ.

Таблица 1. Основные параметры регрессионной модели для бета-2-ритма как предиктора когнитивного статуса пациентов, перенесших КШ

Предиктор

бета

t (51)

p

F(2,51)=5,83; p<0,005, R2=0,15

Правые фронтальные области, до операции

–0,403

–2,672

0,010

Левые париетальные области, после операции

0,488

3,237

0,002

В связи с обнаруженными предсказательными возможностями бета-2-ритма относительно ККС была выполнена кластеризация его показателей у пациентов до КШ и через 7—10 сут после операции. Использовали разработанный алгоритм бинарных отсечений и ветвлений при разбиении множеств объектов на подмножества и сопоставлении таких разбиений на основе минимаксного аддитивного критерия [21]. С учетом длительного времени вычислений для анализа были взяты данные 40 пациентов.

Оказалось, что разработанный способ кластеризации переменных обладает хорошими дискриминационными возможностями, так как три сформированных кластера различаются по заданному критерию с высокой степенью достоверности (F2,37=54,49; p<0,00001 и F2,37=73,24; p<0,00001 соответственно до и после операции) с максимальными значениями бета-2-ритма в первом кластере и минимальными — во втором (табл. 2). При сравнении состава кластеров, сформированных на основе послеоперационных показателей бета-2-ритма, выяснилась их вариабельность за счет перемещения пациентов из одного кластера в другой, что составило около 52,5%. При сохранившемся соотношении бета-2-ритма по трем кластерам (максимум мощности в 1-м и минимум — во 2-м) следует отметить более выраженное перемещение между соседними по уровню бета-2 кластерами: 1-му и 3-му или 2-му и 3-му и максимальные, на 2/3, изменения состава 3-го кластера.

Таблица 2. Кластеры, основанные на минимаксном аддитивном критерии классификации показателей мощности бета-2-ритма до и после операции КШ

До операции

После операции

№ кластера

оценка метрики

n

бета-2

№ кластера

оценка метрики

n

бета-2

n стабильных

n вариабельных

1

47,80

13

–0,278

1

48,27

14

–0,261

7

1 из 2-го и 6 из 3-го кластера

2

48,99

12

–0,606

2

46,60

12

–0,651

8

4 из 3-го кластера

3

48,22

15

–0,468

3

48,12

14

–0,442

5

6 из 1-го и 3 из 2-го кластера

Примечание. n — число пациентов в кластере; n стабильных — число пациентов, оставшихся в этом же кластере после операции, n вариабельных — число пациентов, переместившихся из других кластеров.

Для выяснения функционального значения обнаруженной вариабельности состава кластеров был выполнен ANOVA с факторами ККС и стабильность (т.е. одну группу составили пациенты из одного и того же кластера, сформированного на основании сохранения их принадлежности к кластеру по данным до- и послеоперационной ЭЭГ; другую — с перемещением между кластерами). Обнаружен достоверный эффект ККС: F1,38=6,170; p<0,018, связанный с большими значениями ККС в группе с постоянной принадлежностью к кластерам по сравнению с переменной (0,592 и 0,473 соответственно).

Обсуждение

Из полученных в работе результатов можно заключить, что устойчивое увеличение показателей бета-активности у пациентов в периоперационном периоде КШ, проводимого с применением ИК, ассоциировано с развитием ПОКД. Ранее было показано, что у лиц с возрастным когнитивным снижением для успешного выполнения задания требуется большая степень десинхронизации бета-ритма [3, 22]. Предполагается, что активность бета-диапазона служит механизмом активации обратной связи, которая ускоряет последующие этапы обработки визуальной информации [3]. Выявленное в нашем исследовании увеличение фоновой бета-2-активности в таком случае можно рассматривать как отражение гиперактивации коры компенсаторного характера у пациентов, перенесших кардиохирургическое вмешательство. В пользу этого предположения можно привести увеличение как низко-, так и высокочастотной активности при выполнении когнитивной нагрузки у пациентов с начальными признаками когнитивного дефицита [23].

С другой стороны, увеличение мощности бета-ритмов может указывать на повреждение региональных нейронных взаимодействий [15]. Этот эффект увеличения фоновой активности в бета-диапазоне считается патологическим признаком, отмечен в подостром периоде ишемического инсульта [15], а также у пациентов, перенесших операцию с использованием ИК [19].

Обнаруженный нами при регрессионном анализе противоположный вклад в ККС дооперационного и послеоперационного бета-2-ритма, имеющий топографические особенности: и полушарные, и фронтопариетальные, можно объяснить тем, что эти высокочастотные колебания связывают с разными моторными процессами и процессами внимания и памяти [5, 24, 25]. Следует отметить, что расчет интегральной характеристики послеоперационного когнитивного статуса — ККС включал показатели эффективности выполнения разных тестов: сложной зрительно-моторной реакции, произвольного внимания и кратковременной памяти. Следовательно, обнаруженные бета-2-паттерны как предикторы ККС пациентов отражают «преднастройку» коры головного мозга для реализации этих разнообразных когнитивных функций. Вовлечение в эту преднастройку фронтальных и париетальных областей коры подчеркивает, что послеоперационный когнитивный дефицит в первую очередь касается функций системы, ответственной за процессы контроля селекции информации и ее эмоциональной регуляции [24, 26].

Однако остается неясным, какие амплитудные и регионарные характеристики бета-ритма являются компенсаторными, так как большие значения ККС отмечены у тех пациентов, кто стабильно относился к кластерам с разным уровнем мощности бета-активности: и высокой, и низкой. Вследствие этого с учетом регрессионной модели можно предположить, что ПОКД развивается разными путями: из-за гиперсинхронизации правых фронтальных областей коры или недостаточной мощности высокочастотных осцилляций в нейронных сетях левых париетальных отделов. Функционально оба процесса могут приводить к нарушению супрамодального кодирования информации и принятия решения, как это продемонстрировано эффектами модуляции паттернов бета-активности при организации сенсомоторной реакции [24].

Таким образом, в настоящей работе было установлено, что мощность высокочастотного бета-ритма может быть нейрофизиологическим коррелятом послеоперационного когнитивного расстройства у пациентов, перенесших КШ с применением ИК. Согласно результатам регрессионной модели интегрального показателя когнитивного статуса, предикторами его ухудшения являются высокие значения бета-активности в правых фронтальных отделах коры до операции и низкая мощность высокочастотных бета-колебаний в левой париетальной области. С использованием кластеризации данных, основанной на минимаксном аддитивном критерии классификации показателей мощности бета-2-ритма до и после операции КШ, установлено, что лучшим показателям когнитивного статуса соответствует стабильная принадлежность пациентов к выделенным кластерам. Процедура оценки топографических особенностей и динамики паттернов высокочастотной активности коры может быть полезной для разработки индивидуальной программы реабилитации пациентов с постоперационным когнитивным расстройством.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект № 19-29-01017.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Başar E, Düzgün A. The brain as a working syncytium and memory as a continuum in a hyper timespace: Oscillations lead to a new model. Int J Psychophysiol. 2016;103:199–214.  https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2015.02.019
  2. Pina JE, Bodner M, Ermentrout B. Oscillations in working memory and neural binding: A mechanism for multiple memories and their interactions. PLoS Comput Biol. 2018;14(11):e1006517. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006517
  3. Gola M, Magnuski M, Szumska I., Wróbel A. EEG beta band activity is related to attention and attentional deficits in the visual performance of elderly subjects. Int J Psychophysiol. 2013;89(3):334-341.  https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2013.05.007
  4. Разумникова О.М., Яшанина А.А. Значение рационального или иррационального когнитивного стиля в реактивности альфа-ритма при конвергентном и дивергентном мышлении. Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2017;103(3):348–358. 
  5. Alayrangues J, Torrecillos F, Jahani A, Malfait N. Error-related modulations of the sensorimotor post-movement and foreperiod beta-band activities arise from distinct neural substrates and do not reflect efferent signal processing. Neuroimage. 2019;184:10–24.  https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.09.013
  6. Gongora M, Bittencourt J, Teixeira S, et al. Low-frequency rTMS over the parieto-frontal network during a sensorimotor task: The role of absolute beta power in the sensorimotor integration. Neurosci Lett. 2016;611:1–5.  https://doi.org/10.1016/j.neulet.2015.11.025
  7. Todorovic A, Schoffelen JM, van Ede F, et al. Temporal expectation and attention jointly modulate auditory oscillatory activity in the beta band. PLoS One. 2015;10(3):e0120288. https://doi.org/10.1371/journal.pone.012028
  8. Knyazev GG, Volf NV, Belousova LV. Age-related differences in electroencephalogram connectivity and network topology. Neurobiol Aging. 2015;36(5):1849–1859. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2015.02.007
  9. Wang L, Wang W, Yan T, et al. Beta-band functional connectivity influences audiovisual integration in older age: an EEG study. Front Aging Neurosci. 2017;9:239.  https://doi.org/10.3389/fnagi.2017.00239
  10. Боголепова А.Н. Современная концепция смешанной деменции. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2015;115(5):120–126.  https://doi.org/10.17116/jnevro201511551120-126
  11. Gorelick PB, Counts SE, Nyenhuis D. Vascular cognitive impairment and dementia. Biochim Biophys Acta. 2016;1862(5):860–868.  https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2015.12.015
  12. Caravaglios G, Muscoso EG, Di Maria G, Costanzo E. Theta responses are abnormal in mild cognitive impairment: evidence from analysis of theta event-related synchronization during a temporal expectancy task. J Neural Transm (Vienna). 2013;120(7):1093–1107. https://doi.org/10.1007/s00702-012-0921-9
  13. Sheorajpanday RV, Mariën P, Nagels G, et al. Subcortical vascular cognitive impairment, no dementia: EEG global power independently predicts vascular impairment and brain symmetry index reflects severity of cognitive decline. J Clin Neurophysiol. 2014;31(5):422–428.  https://doi.org/10.1097/WNP.0000000000000060
  14. Moretti DV. Theta and alpha EEG frequency interplay in subjects with mild cognitive impairment: evidence from EEG, MRI, and SPECT brain modifications. Front Aging Neurosci. 2015;7:31.  https://doi.org/10.3389/fnagi.2015.00031
  15. Zappasodi F, Olejarczyk E, Marzetti L, et al. Fractal dimension of EEG activity senses neuronal impairment in acute stroke. PLoS One. 2014;9(6):e100199. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0100199
  16. Park W, Kwon GH, Kim YH, et al. EEG response varies with lesion location in patients with chronic stroke. J Neuroeng Rehabil. 2016;13:21.  https://doi.org/10.1186/s12984-016-0120-2
  17. Тарасова И.В., Трубникова О.А., Барбараш О.Л., Барбараш Л.С. Изменения электроэнцефалограммы у пациентов с ранней и стойкой послеоперационной когнитивной дисфункцией при коронарном шунтировании с искусственным кровообращением. Неврологический журнал. 2017;22(3):136–141.  https://doi.org/10.18821/1560-9545-2017-22-3-136-141
  18. Yuan SM, Lin H. Postoperative cognitive dysfunction after coronary artery bypass grafting. Braz J Cardiovasc Surg. 2019;34(1):76–84.  https://doi.org/10.21470/1678-9741-2018-0165
  19. Голухова Е.З., Полунина А.Г., Лефтерова Н.П., и др. Электроэнцефалография как инструмент диагностики ишемических изменений головного мозга после аортокоронарного шунтирования. Креативная кардиология. 2012;(1):107–122. 
  20. Трубникова О.А., Каган Е.С., Куприянова Т.В., и др. Нейропсихологический статус пациентов со стабильной ишемической болезнью сердца и факторы, на него влияющие. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2017;6(1):112–121. 
  21. Mezentsev Y, Estraykh I. On problems and algorithm of clustering and constructing optimal routes by speed criterion, 2018; 14th International Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering, APEIE 2018 — Proceedings.
  22. Strunk J, James T, Arndt J, Duarte A. Age-related changes in neural oscillations supporting context memory retrieval. Cortex. 2017;91:40–55.  https://doi.org/10.1016/j.cortex.2017.01.020
  23. Aurtenetxe S, Castellanos NP, Moratti S, et al. Dysfunctional and compensatory duality in mild cognitive impairment during a continuous recognition memory task. Int J Psychophysiol. 2013;87(1):95–102.  https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2012.11.008
  24. Haegens S, Vergara J, Rossi-Pool R, et al. Beta oscillations reflect supramodal information during perceptual judgment. PNAS. 2017;114(52):13810–13815. https://doi.org/10.1073/pnas.1714633115
  25. Proskovec AL, Wiesman AI, Heinrichs-Graham E, Wilson TW. Beta oscillatory dynamics in the prefrontal and superior temporal cortices predict spatial working memory performance. Sci Rep. 2018;8(1):8488. https://doi.org/10.1038/s41598-018-26863-x
  26. Bramson B, Jensen O, Toni I, Roelofs K. Cortical oscillatory mechanisms supporting the control of human social-emotional actions. J Neurosci. 2018;38(25):5739–5749. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3382-17.2018

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.