
Когерентность электроэнцефалограммы и периферические маркеры повреждения нервной ткани при депрессивных расстройствах
Журнал: Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2023;123(3):82-87.
DOI: 10.17116/jnevro202312303182
Прочитано: 2760 раз
Резюме
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Оценить параметры когерентности электроэнцефалограммы и уровень периферических маркеров повреждения нервной ткани у больных с депрессивными расстройствами.
МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ
Обследованы 30 пациентов с диагнозом из кластера Расстройств настроения: аффективное расстройство в рамках единственного депрессивного эпизода и рекуррентного депрессивного расстройства. В качестве контрольной группы обследованы 30 здоровых лиц, сопоставимых по полу и возрасту с основной группой. Проводились запись и анализ биоэлектрической активности мозга с вычислением усредненных коэффициентов внутри- и межполушарной когерентности. В сыворотках крови методом твердофазного иммуноферментного анализа определяли концентрацию кальций-связывающего белка S100b, основного белка миелина MBP и глиального фибриллярного кислого протеина GFAP.
РЕЗУЛЬТАТЫ
У пациентов с депрессивными расстройствами выявлены статистически значимо более низкие коэффициенты межполушарной когерентности альфа- (p=0,003), бета- (p=0,042) и тета- (p=0,041) ритмов, а также внутриполушарной когерентности альфа-ритма в левой (p=0,016) и правой (p=0,026) гемисферах, бета-ритма в правой гемисфере (p=0,034) по сравнению со здоровой группой. У больных с депрессивными расстройствами обнаружилась более высокая концентрация основного белка миелина (MBP) по сравнению с контрольной группой (p=0,008). Дополнительно были выявлены статистически значимые корреляции между коэффициентами когерентности ЭЭГ и сывороточными маркерами у больных с депрессивными расстройствами.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Полученные данные наглядно подтверждают наличие воспалительных изменений в головном мозге у больных депрессией, что отражается в структурных и функциональных изменениях.
Ключевые слова
- депрессивные расстройства
- когерентность
- нейрональное разобщение
- электроэнцефалография
- нейромаркеры
- MBP
- S100b
- GFAP
- нейродегенерация
Дата поступления: 14.09.2022
Дата принятия в печать: 29.11.2022
Дата публикации: 22.03.2023
Депрессия существенно влияет на качество жизни, на нее приходятся примерно 50% обращений в психиатрические учреждения [1, 2]. При этом распространенность депрессивных расстройств и депрессивных симптомов значительно увеличилась в течение последнего десятилетия [3, 4]. Согласно эпидемиологическим данным, распространенность депрессии колеблется от 20 до 25% у женщин и от 7 до 12% у мужчин [1, 2]. Немаловажной проблемой в здравоохранении остается трудность терапии пациентов с депрессивными расстройствами [5, 6]. Согласно последним данным, около 40% пациентов с депрессией не достигают клинической ремиссии после приема антидепрессантов [5]. Все это требует дальнейших исследований данной патологии.
Современные исследования в области патофизиологии психических и поведенческих расстройств свидетельствуют о вовлечении различных нейробиологических процессов, включая нейровоспалительный ответ, нейрогенез и дегенерацию нейронов, что диктует необходимость системного подхода к поиску потенциальных биомаркеров [7, 8]. Согласно ряду наблюдений, депрессивные расстройства характеризуются трансформацией нейроиммунного функционирования, дисфункцией нейропластичности, изменением глиальной или астроцитарной плотности и экспрессии медиаторов воспаления как в центральной нервной системе (ЦНС), так и на периферии [7—9]. Современные гипотезы о механизмах развития депрессивных расстройств в качестве одного из возможных рассматривают нейровоспаление, что подтверждается выводами ряда исследований [1, 8, 10, 11]. Во-первых, активация иммунной системы приводит к изменению поведения, которое проявляется также и во время депрессивного эпизода: снижение настроения, ангедония, анорексия и снижение массы тела. Во-вторых, при депрессивном расстройстве обнаруживаются в крови периферические маркеры воспаления. В-третьих, нейровоспалительные заболевания часто сопутствуют депрессии. Однако основным ограничением нейровоспалительной гипотезы на сегодняшний день является недостаточность исследований, наглядно подтверждающих наличие воспалительных изменений в головном мозге у больных депрессивными расстройствами.
С другой стороны, в современной биологической психиатрии, нейропсихиатрии и клинической нейрофизиологии в качестве одного из ведущих патофизиологических механизмов депрессии рассматривается дезорганизация функций ЦНС [12, 13], которая также может быть следствием нейровоспалительных процессов. Чаще всего эти нарушения проявляются в виде функционального разобщения (disconnection) мозговых структур [12, 14]. Одним из методов изучения такого разобщения является исследование когерентности электроэнцефалограммы (ЭЭГ), которая отражает степень связи между разными областями коры головного мозга [12, 15]. Многие авторы высказывают мнение, что когерентность ЭЭГ — надежный маркер дисфункции нейропластичности головного мозга [12, 15].
Таким образом, использование комплексного междисциплинарного подхода, объединяющего лабораторные и инструментальные методы исследования, в изучении патогенеза депрессивного расстройства является в настоящее время актуальным и востребованным во всем мире, что подтверждается многочисленными работами как в России, так и за рубежом.
Цель исследования — оценить параметры когерентности ЭЭГ и содержание периферических маркеров повреждения нервной ткани у больных депрессивными расстройствами.
Материал и методы
Исследование было проведено с соблюдением всех принципов Хельсинкской декларации и одобрено локальным Этическим комитетом при НИИ психического здоровья Томского НИМЦ. Все обследуемые пациенты, а также здоровые лица из группы контроля дали письменное информированное согласие на участие в исследовании и обработку персональных данных.
Отбор пациентов для исследования проводился на базе отделения аффективных состояний клиники НИИ психического здоровья Томского НИМЦ. Проведение ЭЭГ-исследования, а также определение нейромаркеров осуществлялось в лаборатории молекулярной генетики и биохимии НИИ психического здоровья Томского НИМЦ. Всего в рамках данного исследования были обследованы 30 пациентов (8 (26,7%) мужчин и 22 (73,3%) женщины) в возрасте от 20 до 60 лет, поступивших на лечение с диагнозом «Аффективное расстройство в рамках единственного депрессивного эпизода» или «Рекуррентного депрессивного расстройства» (F32, F33 по МКБ-10). В качестве контрольной группы для нейрофизиологических и лабораторных исследований обследованы 30 психически и соматически здоровых лиц, сопоставимых по полу и возрасту. Диагностическая оценка и клиническая квалификация расстройства осуществлена врачами-психиатрами с применением клинико-психопатологического, клинико-динамического и психометрического методов.
Критерии включения: согласие пациента на исследование, установленный диагноз аффективного расстройства (F32 или F33) по МКБ-10, возраст 18—60 лет.
Критерии невключения: деменция, умственная отсталость, другие тяжелые органические заболевания головного мозга с выраженными когнитивными нарушениями (энцефалиты, менингиты, последствия черепно-мозговой травмы и др.), острые или хронические декомпенсированные соматические заболевания, требующие интенсивного терапевтического вмешательства.
Степень выраженности депрессии оценивалась по шкале оценки депрессии Гамильтона — Hamilton Rating Scale for Depression (HDRS-17).
Основные социально-демографические и клинико-динамические характеристики участников исследования представлены в табл. 1.
Таблица 1. Социально-демографические и клинико-динамические характеристики участников
Параметр | Контроль (n=30) | Пациенты (n=30) |
Пол, абс. (%) | ||
мужчины | 7 (23,3) | 8 (26,7) |
женщины | 23 (76,7) | 22 (73,3) |
Возраст, годы | 44 [31; 52] | 46 [34; 54] |
Длительность заболевания, годы | — | 4 [1; 7] |
HDRS-17, баллы | — | 21 [14; 24] |
Статистически достоверных различий по возрасту и полу выявлено не было (p>0,05).
Забор крови для исследований проводился в 1-й день поступления в стационар (до лечения) с 8 до 9 ч утра натощак. Из полученной цельной крови методом центрифугирования выделялась сыворотка, которая хранилась в морозильной камере при –80 °C. Определение концентрации кальций-связывающего белка S100b, основного белка миелина MBP и глиального фибриллярного кислого протеина GFAP в сыворотке крови исследуемых лиц проводили методом твердофазного иммуноферментного анализа с использованием наборов DY1820-05 Human S100B DuoSet ELISA, DY4228-05 Human MBP DuoSet ELISA и DY2594-05 Human GFAP DuoSet ELISA («R&D Systems», США) («Сэндвич»). Количественную оценку результатов анализа проводили на мультимодальном микропланшетном ридере Thermo Scientific Varioskan LUX (ЦКП «Медицинская геномика», Томский НИМЦ). Конечные результаты выражали в единицах, рекомендованных фирмами-изготовителями для построения калибровочных графиков из стандартных навесок определяемого вещества (пг/мл для S100 и MBP и нг/мл для GFAP).
Запись ЭЭГ проводились в утренние часы до начала терапии, в состоянии покоя с закрытыми глазами (фоновая проба) по международной системе 10—20% монополярно при помощи 16-канального энцефалографа «Неврополиграф» (ООО «Неврокор», Москва) при сопротивлении электродов не более 10 кОм в диапазоне частот от 0,5 до 70 Гц. На полученных ЭЭГ-записях удалялись артефактные фрагменты с помощью автоматической процедуры: исключались эпохи, в которых наблюдались чрезмерно большие потенциалы (>150 мкВ). Рассчитывались усредненные значения коэффициентов внутри- и межполушарной когерентности для тета- (4—7 Гц), альфа- (8—13 Гц) и бета- (14—40 Гц) ритмов. Длительность анализируемых участков равнялась продолжительности всей пробы и составляла не менее 2 мин.
Статистическая обработка полученных результатов осуществлялась с помощью программы Statistica 12. Основные данные представлены в виде медиан — Me и межквартильного размаха — [Q1; Q3]. Для сравнения двух независимых выборок (контроль—пациенты) использовался критерий Манна—Уитни. Для выявления взаимосвязей — критерий ранговой корреляции Спирмена (rs). Различия считались статистически значимыми при p<0,05.
Результаты
Количественный анализ фоновой ЭЭГ с вычислением значений коэффициентов когерентности показал, что в целом в группе больных с депрессивными расстройствами отмечаются более низкие показатели по сравнению с контролем, в том числе статистически значимо более низкие коэффициенты межполушарной когерентности альфа-, бета- и тета-ритмов по сравнению с контролем (табл. 2). Также отмечено, что в группе пациентов регистрируются статистически значимо более низкие коэффициенты внутриполушарной когерентности альфа-ритма в левом и правом полушариях, бета-ритма в правом полушарии по сравнению со здоровыми.
Таблица 2. Коэффициенты когерентности ЭЭГ в группе контроля и пациентов с депрессивными расстройствами (Me [Q1; Q3])
Показатель | Контроль (n=30) | Пациенты (n=30) | p |
Альфа-ритм (8—13 Гц) | |||
межполушарная когерентность | 0,41 [0,32; 0,5] | 0,31 [0,22; 0,38] | 0,003* |
когерентность в левом полушарии | 0,24 [0,18; 0,3] | 0,18 [0,1; 0,28] | 0,016* |
когерентность в правом полушарии | 0,22 [0,16; 0,28] | 0,17 [0,15; 0,26] | 0,026* |
Бета-ритм (14—30 Гц) | |||
межполушарная когерентность | 0,17 [0,12; 0,21] | 0,13 [0,1; 0,17] | 0,042* |
когерентность в левом полушарии | 0,21 [0,15; 0,27] | 0,21 [0,15; 0,28] | 0,953 |
когерентность в правом полушарии | 0,17 [0,15; 0,24] | 0,11 [0,09; 0,22] | 0,034* |
Тета-ритм (4—7 Гц) | |||
межполушарная когерентность | 0,31 [0,23; 0,42] | 0,24 [0,18; 0,33] | 0,041* |
когерентность в левом полушарии | 0,28 [0,19; 0,4] | 0,3 [0,24; 0,44] | 0,221 |
когерентность в правом полушарии | 0,26 [0,2; 0,36] | 0,25 [0,2; 0,31] | 0,079 |
Примечание. Здесь и в табл. 3: * — уровень статистической значимости при сравнении групп с помощью критерия Манна—Уитни p>0,05.
При анализе концентрации маркеров нейродеструкции—нейрорепарации в сыворотке крови был выявлен ряд различий (табл. 3). Уровень S100b у больных с депрессивными расстройствами не превышал контрольных значений. Содержание GFAP у пациентов также не превышало контрольных показателей. Однако в группе пациентов обнаружилась статистически значимо более высокая концентрация MBP по сравнению с контрольной группой.
Таблица 3. Концентрация нейромаркеров в группе контроля и пациентов с депрессивными расстройствами (Me [Q1; Q3])
Показатель | Контроль (n=30) | Пациенты (n=30) | p |
S100b, пг/мл | 33,35 [27,7; 36,9] | 31,78 [22,68; 34,95] | 0,195 |
MBP, пг/мл | 31,19 [25,02; 35,12] | 39,09 [29,58; 47,97] | 0,008* |
GFAP, нг/мл | 0,37 [0,15; 1,21] | 0,3 [0,11; 1,25] | 0,112 |
Статистически значимые корреляции были обнаружены между коэффициентами когерентности ЭЭГ и сывороточными маркерами у больных с депрессивными расстройствами, в частности между когерентностью альфа-ритма в левом полушарии и MBP, альфа-ритма в правом полушарии и GFAP, бета-ритма в правом полушарии и GFAP, тета-ритма в левом полушарии и S100b, а также тета-ритма в правом полушарии и GFAP (табл. 4). В целом отмечается обратная (отрицательная) корреляция между показателями когерентности ЭЭГ и нейромаркерами.
Таблица 4. Корреляции между когерентностью ЭЭГ и нейромаркерами у пациентов с депрессивными расстройствами
Показатель ЭЭГ | S100b | MBP | GFAP |
Межполушарная когерентность альфа-ритма | rs=–0,127 p=0,545 | rs=–0,181 p=0,388 | rs=–0,138 p=0,512 |
Когерентность альфа-ритма в левом полушарии | rs=–0,351 p=0,092 | rs=–0,406 p=0,049* | rs=–0,362 p=0,082 |
Когерентность альфа-ритма в правом полушарии | rs=–0,107 p=0,619 | rs=–0,329 p=0,117 | rs=–0,621 p=0,001* |
Межполушарная когерентность бета-ритма | rs=–0,084 p=0,689 | rs=–0,06 p=0,776 | rs=–0,109 p=0,605 |
Когерентность бета-ритма в левом полушарии | rs=–0,356 p=0,088 | rs=–0,28 p=0,185 | rs=–0,242 p=0,254 |
Когерентность бета-ритма в правом полушарии | rs=–0,225 p=0,29 | rs=–0,146 p=0,495 | rs=–0,495 p=0,014* |
Межполушарная когерентность тета-ритма | rs=–0,225 p=0,28 | rs=–0,095 p=0,651 | rs=–0,128 p=0,543 |
Когерентность тета-ритма в левом полушарии | rs=–0,431 p=0,035* | rs=–0,282 p=0,182 | rs=–0,144 p=0,503 |
Когерентность тета-ритма в правом полушарии | rs=–0,393 p=0,057 | rs=–0,077 p=0,72 | rs=–0,459 p=0,024* |
Примечание. * — уровень статистической значимости коэффициента ранговой корреляции Спирмена (p>0,05).
Обсуждение
Таким образом, в исследовании были показаны изменение когерентности ЭЭГ и уровня маркеров нейродеструкции—нейрорепарации в сыворотке крови у больных с текущим депрессивным эпизодом в рамках однократного депрессивного эпизода и рекуррентного депрессивного расстройства.
Согласно данным количественной ЭЭГ с вычислением усредненных коэффициентов внутри- и межполушарной когерентности биоэлектрической активности коры головного мозга, можно сделать вывод о значительном снижении межнейрональных связей — разобщении у больных депрессией. Причем такое разобщение наблюдается как между полушариями мозга, так и внутри каждой гемисферы в разных частотных диапазонах ЭЭГ, что подтверждается другими исследованиями [12, 14, 16]. Похожие данные были получены авторами в исследованиях пациентов с алкогольной зависимостью [17, 18], шизофренией [19] и рядом других психических и неврологических расстройств [20, 21].
Исследование периферических нейромаркеров показало, что наиболее значимые изменения обнаруживаются для MBP, концентрация которого была статистически значимо выше у пациентов с депрессивными расстройствами по сравнению с нормой. Данный параметр является одним из главных маркеров деструкции оболочки миелина (демиелинизации), поэтому его повышенное содержание в сыворотке крови указывает на процессы нейродегенерации [8, 22]. Стоит отдельно отметить, что была достоверно подтверждена связь между структурными (повышение MBP в сыворотке крови) и функциональными (снижение когерентности ЭЭГ) изменениями в головном мозге больных депрессией (см. табл. 4). Как известно, разрушение миелина, возникающее вследствие повреждения белого вещества головного мозга, сопровождается выходом из пораженной ткани и накоплением маркеров нейродеструкции (прежде всего, MBP и GFAP, S100b) в цереброспинальной жидкости, а проникая через гематоэнцефалический барьер, они индуцируют синтез антител к миелину. Активацию иммунной системы рассматривают как универсальную неспецифическую реакцию на патологический процесс в мозге [23]. Повреждение белого вещества в головном мозге приводит к снижению межнейрональных связей, что находит отражение в виде функционального разобщения и, как следствие, снижения когерентности биоэлектрической активности.
Заключение
Проведенное исследование показало, что у больных с депрессивными расстройствами отмечаются признаки нейродегенерации, выражающиеся в снижении когерентности ЭЭГ и повышенной концентрации MBP в сыворотке крови. Полученные результаты наглядно подтверждают наличие воспалительных изменений в головном мозге у больных депрессией, что отражается в структурных и функциональных изменениях. Эти данные указывают на необходимость разработки и внедрения новых методик в терапевтическую тактику ведения пациентов с депрессивными расстройствами с целью редукции нейродегенеративных изменений и повышения качества реабилитационных программ.
Исследование проведено в рамках выполнения гранта Российского научного фонда №22-15-00084, https://rscf.ru/project/22-15-00084/.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
- Wang J, Wu X, Lai W, et al. Prevalence of depression and depressive symptoms among outpatients: a systematic review and meta-analysis. BMJ Open. 2017;7(8):e017173. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-017173
- Colizzi M, Lasalvia A, Ruggeri M. Prevention and early intervention in youth mental health: is it time for a multidisciplinary and trans-diagnostic model for care? Int J Ment Health Syst. 2020;14:23. https://doi.org/10.1186/s13033-020-00356-9
- Tuychiev Sh, Abdullaeva V, Matveeva A. Prevalence of anxiety and depression among COVID-19 patients: systematic review and meta-analysis. Sciences of Europe. 2022;89-1(89):12-20.
- Дороженок И.Ю. Депрессии в период пандемии COVID-19 (разборы клинических случаев). Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2021;13(1):81-86. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2021-1-81-86
- Cuijpers P, Stringaris A, Wolpert M. Treatment outcomes for depression: challenges and opportunities. Lancet Psychiatry. 2020;7(11):925-927. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(20)30036-5
- Галкин С.А., Васильева С.Н., Иванова С.А., Бохан Н.А. Электроэнцефалографические маркеры устойчивости депрессивных расстройств к фармакотерапии и определение возможного подхода к индивидуальному прогнозу эффективности терапии. Психиатрия. 2021;19(2):39-45. https://doi.org/10.30629/2618-6667-2021-19-2-39-45
- Losenkov IS, Mulder N, Levchuk LA, et al. Association Between BDNF Gene Variant Rs6265 and the Severity of Depression in Antidepressant Treatment-Free Depressed Patients. Front Psychiatry. 2020;11:38. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00038
- Левчук Л.А., Рощина О.В., Симуткин Г.Г. и др. Периферические маркеры повреждения нервной ткани при аддиктивных и аффективных расстройствах. Нейрохимия. 2021;1:77-82. https://doi.org/10.31857/S1027813321010076
- Loonen A, Ivanova SA. Circuits regulating pleasure and happiness: evolution and role in mental disorders. Acta Neuropsychiatr. 2018;30(1):29-42. https://doi.org/10.1017/neu.2017.8
- Troubat R, Barone P, Leman S, et al. Neuroinflammation and depression: A review. Eur J Neurosci. 2021;53(1):151-171. https://doi.org/10.1111/ejn.14720
- Гуменюк Л.Н., Белоус В.В., Блинова Е.В. Современные представления о роли провоспалительных медиаторов в патогенезе депрессии. Таврический журнал психиатрии. 2017;81(4):5-10.
- Изнак А.Ф., Изнак Е.В., Мельникова Т.С. Параметры когерентности ЭЭГ как отражение нейропластичности мозга при психической патологии. Психиатрия. 2018;78(2):127-137. https://doi.org/10.30629/2618-6667-2018-78-127-137
- Галкин С.А., Иванова С.А., Бохан Н.А. Современные методы прогноза терапевтического ответа у пациентов с депрессивными расстройствами. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2022;122(2):15-21. https://doi.org/10.17116/jnevro202212202115
- Лапин И.А., Рогачева Т.А. Возможности когерентного анализа ЭЭГ для оценки суицидального риска при депрессиях. Социальная и клиническая психиатрия. 2018;28(2):30-38.
- Assenza G, Di Lazzaro V. A useful electroencephalography (EEG) marker of brain plasticity: delta waves. Neural Regen Res. 2015;10(8):1216-1217. https://doi.org/10.4103/1673-5374.162698
- Duman RS, Aghajanian GK. Synaptic dysfunction in depression: potential therapeutic targets. Science. 2012;338(6103):68-72. https://doi.org/10.1126/science.1222939
- Галкин С.А., Бохан Н.А. Роль функциональной активности мозга в нарушении ингибиторного контроля при алкогольной зависимости. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(11):67-72. https://doi.org/10.17116/jnevro202112111167
- Meyers JL, Zhang J, Chorlian DB, et al. A genome-wide association study of interhemispheric theta EEG coherence: implications for neural connectivity and alcohol use behavior. Mol Psychiatry. 2021;26(9):5040-5052. https://doi.org/10.1038/s41380-020-0777-6
- Kam JW, Bolbecker AR, O’Donnell BF, et al. Resting state EEG power and coherence abnormalities in bipolar disorder and schizophrenia. J Psychiatr Res. 2013;47(12):1893-1901. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2013.09.009
- Галкин С.А., Рощина О.В., Кисель Н.И. и др. Параметры когерентности биоэлектрической активности мозга и уровень фосфорилированных нейрофиламентов в сыворотке крови при коморбидном течении алкогольной зависимости и аффективных расстройств. Патологическая физиология и экспериментальная терапия. 2021;65(1):5-11. https://doi.org/10.25557/0031-2991.2021.01.5-11
- Мельникова Т.С., Лапин И.А., Саркисян В.В. Обзор использования когерентного анализа ЭЭГ в психиатрии. Социальная и клиническая психиатрия. 2009;19(1):90-94.
- Levchuk L, Roschina O, Simutkin G, et al. S-100, MBP and glial fibrillary acidic protein (GFAP) in patients with mood disorders and alcohol use disorder. European Neuropsychopharmacology: the Journal of the European College of Neuropsychopharmacology. 2020;2:133-134. https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2020.09.176
- Lotrich FE. Inflammatory cytokine-associated depression. Brain Res. 2015;1617:113-125. https://doi.org/10.1016/j.brainres.2014.06.032
Рекомендуем статьи по данной теме:
Итоги научно-практической конференции с международным участием «Неврология XXI века: актуальные вопросы, достижения и инновации». 26—27 марта 2026 года, Санкт-Петербург.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(7):133-137
Этические и клинические аспекты генетического анализа при нейродегенеративных заболеваниях.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(7):15-21
Боль и когнитивные нарушения: от сенсорной индифферентности к нейродегенеративному фенотипу.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(6):23-28
Предиктивная эпилептология: формирование новой парадигмы управления эпилептическими приступами.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(5):14-20
Кофеин как модулятор нейродегенеративных процессов: молекулярные мишени, дозозависимые эффекты и влияние генетического полиморфизма.Профилактическая медицина. 2026;29(5):85-90
DCX-ассоциированная лиссэнцефалия.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(4):150-156
Возрастные аспекты рассеянного склероза.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(4):62-68
Высокая эффективность когнитивной реабилитации в позднем восстановительном периоде после реваскуляризации.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2026;126(4-2):100-106
Болезнь Альцгеймера: диагностические критерии и их эволюция.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2026;126(4-2):29-39
Пилотное исследование ассоциаций маркеров глиальной и нейрональной дегенерации с исполнительными функциями у пациентов с расстройствами, связанными с употреблением алкоголя.Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2024;124(10):74-79





