Связанная с движением десинхронизация сенсомоторных ритмов ЭЭГ у пациентов с гемипарезом в результате инсульта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Нарушение двигательной функции является одним из наиболее распространенных последствий инсульта и требует разработки эффективных методов диагностики и реабилитации. Оценка активности сенсомоторных отделов коры головного мозга во время подготовки и выполнения движений предоставляет важную информацию о состоянии двигательных областей после инсульта и потенциале восстановления. Целью настоящего исследования была оценка пространственно-временных характеристик связанной с событием десинхронизации (event-related desynchronization, ERD) сенсомоторных ритмов ЭЭГ у пациентов с гемипарезом после инсульта при движениях паретичной и здоровой руками. В исследовании приняли участие 19 пациентов с гемипарезом после инсульта. Регистрация ЭЭГ проводилась во время выполнения зрительно-моторной задачи. Анализировались реакции ERD в альфа- (6–15 Гц) и бета- (15–30 Гц) диапазонах. Была обнаружена асимметрия ERD с преобладанием реакции в интактном полушарии, независимо от того, какой рукой выполнялось движение. Величина альфа-/бета-ERD в пораженном полушарии коррелировала с оценкой по шкале Fugl-Meyer. Также была показана значимая корреляция между величиной бета-ERD в пораженном полушарии при движениях здоровой конечностью и степенью восстановления двигательной функции пораженной руки. Результаты демонстрируют информативность оценки паттернов ERD для диагностики состояния сенсомоторных сетей после инсульта и расширяют возможности использования ЭЭГ для оценки состояния пациентов даже с полным отсутствием движений в паретичной конечности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. С. Медведева

Центр нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколковского института науки и технологий

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва

Н. В. Сыров

Центр нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколковского института науки и технологий; Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Л. В. Яковлев

Центр нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколковского института науки и технологий; Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Я. А. Алиева

Федеральный центр мозга и нейротехнологий ФМБА России; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова Минздрава России

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Д. А. Петрова

Центр нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколковского института науки и технологий

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва

Г. Е. Иванова

Федеральный центр мозга и нейротехнологий ФМБА России; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова Минздрава России

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва; Москва

М. А. Лебедев

Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова; Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И. М. Сеченова РАН

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва; Санкт Петербург

А. Я. Каплан

Центр нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколковского института науки и технологий; Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова

Email: kolascoco@gmail.com
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Chen R, Cohen LG, Hallett M (2002) Nervous system reorganization following injury. Neuroscience 111(4): 761–773. https://doi.org/10.1016/s0306-4522(02)00025-8
  2. Zhang H, Guo J, Liu J, Wang C, Ding H, Han T, Chen J, Yu C, Qin W (2024) Reorganization of Cortical Individualized Differential Structural Covariance Network is Associated with Regional Morphometric Changes and Functional Recovery in Chronic Subcortical Stroke. NeuroImage: Clinical. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4868458
  3. Cauraugh J, Summers J (2005) Neural plasticity and bilateral movements: A rehabilitation approach for chronic stroke. Progress Neurobiol 75(5): 309–320. https://doi.org/10.1016/j.pneurobio.2005.04.001
  4. Brito R, Baltar A, Berenguer-Rocha M, Shirahige L, Rocha S, Fonseca A, Piscitelli D, Monte-Silva K (2021) Intrahemispheric EEG: A New Perspective for Quantitative EEG Assessment in Poststroke Individuals. Neural Plasticity 5664647. https://doi.org/10.1155/2021/5664647
  5. Finnigan SP, Walsh M, Rose SE, Chalk JB (2007) Quantitative EEG indices of sub-acute ischaemic stroke correlate with clinical outcomes. Clin Neurophysiol 118(11): 2525–2532. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2007.07.021
  6. Pfurtscheller G (2000) Spatiotemporal ERD/ERS patterns during voluntary movement and motor imagery. Suppl Clin Neurophysiol 53: 196–198. https://doi.org/10.1016/s1567-424x(09)70157-6
  7. Syrov N, Vasilyev A, Solovieva А, Kaplan A (2022) Effects of the mirror box illusion on EEG sensorimotor rhythms in voluntary and involuntary finger movements. Neurosci Behav Physiol 52(6): 936–946. https://doi.org/10.1007/s11055-022-01318-z
  8. Stępień M, Conradi J, Waterstraat G, Hohlefeld FU, Curio G, Nikulin VV (2011) Event-related desynchronization of sensorimotor EEG rhythms in hemiparetic patients with acute stroke. Neurosci Lett 488(1): 17–21. https://doi.org/10.1016/j.neulet.2010.10.072
  9. Ezquerro S, Barios J, Bertomeu-Motos A, Diez J, Sanchez-Aparicio J, Donis-Barber L, Fernandez E, Garcia N (2019) Bihemispheric Beta Desynchronization During an Upper-Limb Motor Task in Chronic Stroke Survivors. Metrology: 371–379. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19651-6_36
  10. Biryukova E, Frolov A, Kozlovskaya I, Bobrov P (2017) Robotic devices in postsroke rehabilitation. Zh Vyssh Nerv Deiat 67: 394–413. https://doi.org/10.7868/S004446771704-0017
  11. Khan MA, Das R, Iversen HK, Puthusserypady S (2020) Review on motor imagery based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: From designing to application. Comput Biol Med 123: 103843. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.103843
  12. Silvoni S, Ramos-Murguialday A, Cavinato M, Volpato C, Cisotto G, Turolla A, Piccione F, Birbaumer N (2011) Brain-computer interface in stroke: a review of progress. Clin EEG Neurosci 42(4): 245–252. https://doi.org/10.1177/155005941104200410
  13. Milani G, Antonioni A, Baroni A, Malerba P, Straudi S (2022) Relation Between EEG Measures and Upper Limb Motor Recovery in Stroke Patients: A Scoping Review. Brain Topogr 35(5–6): 651–666. https://doi.org/10.1007/s10548-022-00915-y
  14. Gebruers N, Truijen S, Engelborghs S, De Deyn PP (2014) Prediction of upper limb recovery, general disability, and rehabilitation status by activity measurements assessed by accelerometers or the Fugl-Meyer score in acute stroke. Am J Phys Med Rehabil 93(3): 245–252. https://doi.org/10.1097/phm.0000000000000045
  15. Lyle RC (1981) A performance test for assessment of upper limb function in physical rehabilitation treatment and research. Int J Rehabil Res 4(4): 483–492. https://doi.org/10.1097/00004356-198112000-00001
  16. Rankin J (1957) Cerebral vascular accidents in patients over the age of 60. II. Prognosis. Scott Med J 2(5): 200–215. https://doi.org/10.1177/003693305700200504
  17. Gramfort A, Luessi M, Larson E, Engemann DA, Strohmeier D, Brodbeck C, Goj R, Jas M, Brooks T, Parkkonen L, Hämäläinen M (2013) MEG and EEG data analysis with MNE-Python. Front Neurosci 7: 267. https://doi.org/10.3389/fnins.2013.00267
  18. Neuper C, Wörtz M, Pfurtscheller G (2006) ERD/ERS patterns reflecting sensorimotor activation and deactivation. Prog Brain Res 159: 211–222. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(06)59014-4
  19. Seabold S, Perktold J (2010) Statsmodels: Econometric and Statistical Modeling with Python. Proc Python Sci Conf. https://doi.org/10.25080/Majora-92bf1922-011
  20. Chatrian GE, Petersen MC, Lazarte JA (1959) The blocking of the rolandic wicket rhythm and some central changes related to movement. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 11(3): 497–510. https://doi.org/10.1016/0013-4694(59)90048-3
  21. Pfurtscheller G, Da Silva FL (1999) Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles. Clin Neurophysiol 110(11): 1842–1857. https://doi.org/10.1016/s1388-2457(99)00141-8
  22. Pfurtscheller G, Aranibar A, Wege W (1980) Changes in central EEG activity in relation to voluntary movement. II. Hemiplegic patients. Prog Brain Res 54: 491–495. https://doi.org/10.1016/S0079-6123(08)61665-9
  23. Nunez PL, Srinivasan R (2006) Electric fields of the brain: the neurophysics of EEG. Oxford University Press. USA.
  24. Gerloff C, Bushara K, Sailer A, Wassermann EM, Chen R, Matsuoka T, Waldvogel D, Wittenberg GF, Ishii K, Cohen LG, Hallett M (2006) Multimodal imaging of brain reorganization in motor areas of the contralesional hemisphere of well recovered patients after capsular stroke. Brain 129(3): 791–808. https://doi.org/10.1093/brain/awh713
  25. Li H, Huang G, Lin Q, Zhao J, Fu Q, Li L, Mao Y, Wei X, Yang W, Wang B, Zhang Z, Huang D (2020) EEG Changes in Time and Time-Frequency Domain During Movement Preparation and Execution in Stroke Patients. Front Neurosci 14: 827. https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00827
  26. Starkey ML, Bleul C, Zörner B, Lindau NT, Mueggler T, Rudin M, Schwab ME (2012) Back seat driving: hindlimb corticospinal neurons assume forelimb control following ischaemic stroke. Brain 135(11): 3265–3281. https://doi.org/10.1093/brain/aws270
  27. Carey JR, Kimberley TJ, Lewis SM, Auerbach EJ, Dorsey L, Rundquist P, Ugurbil K (2002) Analysis of fMRI and finger tracking training in subjects with chronic stroke. Brain 125(4): 773–788. https://doi.org/10.1093/brain/awf091
  28. Werhahn KJ, Conforto AB, Kadom N, Hallett M, Cohen LG (2003) Contribution of the ipsilateral motor cortex to recovery after chronic stroke. Ann Neurol 54(4): 464–472. https://doi.org/10.1002/ana.10686
  29. Frenkel-Toledo S, Fridberg G, Ofir S, Bartur G, Lowenthal-Raz J, Granot O, Handelzalts S, Soroker N (2019) Lesion location impact on functional recovery of the hemiparetic upper limb. PloS one 14(7): e0219738. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0219738
  30. Park W, Kwon GH, Kim Y (2016) EEG response varies with lesion location in patients with chronic stroke. J Neuroeng Rehabil 13: 21. https://doi.org/10.1186/s12984-016-0120-2
  31. Goncharova II, McFarland DJ, Vaughan TM, Wolpaw JR (2003) EMG contamination of EEG: spectral and topographical characteristics. Clin Neurophysiol 114(9): 1580–1593. https://doi.org/10.1016/s1388-2457(03)00093-2
  32. Bartur G, Pratt H, Soroker N (2019) Changes in mu and beta amplitude of the EEG during upper limb movement correlate with motor impairment and structural damage in subacute stroke. Clin Neurophysiol 130(9): 1644–1651. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.06.008
  33. Remsik AB, Williams L, Jr Gjini K, Dodd K, Thoma J, Jacobson T, Walczak M, McMillan M, Rajan S, Young BM, Nigogosyan Z, Advani H, Mohanty R, Tellapragada N, Allen J, Mazrooyisebdani M, Walton LM, van Kan PLE, Kang TJ, Sattin JA, Prabhakaran V (2019) Ipsilesional Mu Rhythm Desynchronization and Changes in Motor Behavior Following Post Stroke BCI Intervention for Motor Rehabilitation. Front Neurosci 13: 53. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00053
  34. Ray AM, Figueiredo TDC, López-Larraz E, Birbaumer N, Ramos-Murguialday A (2020) Brain oscillatory activity as a biomarker of motor recovery in chronic stroke. Hum Brain Mapp 41(5): 1296–1308. https://doi.org/10.1002/hbm.24876
  35. Gueugneau N, Bove M, Avanzino L, Jacquin A, Pozzo T, Papaxanthis C (2013) Interhemispheric inhibition during mental actions of different complexity. PloS One 8(2): e56973. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0056973
  36. Armatas CA, Summers JJ, Bradshaw JL (1994) Mirror movements in normal adult subjects. J Clin Exp Neuropsychol 16(3): 405–413. https://doi.org/10.1080/01688639408402651
  37. Vasiliev A, Liburkina S, Kaplan A (2016) Lateralization of EEG patterns in humans when imagining hand movements in a brain-computer interface. Zh Vyssh Nerv Deiat 66(33): 302–302. https://doi.org/10.7868/S0044467716030126 38
  38. Mokienko O, Chernikova L, Frolov A, Bobrov P (2013) Movement imagination and its practical application. Zh Vyssh Nerv Deiat 63(2): 195–195. https://doi.org/10.7868/S0044467713020056

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема экспериментальной сессии. Прямоугольниками показаны отдельные блоки. “R” – блоки с движениями правой рукой, “L” – блоки с движениями левой рукой. Каждый блок включал в себя предъявление 30 зрительных стимулов, по 15 на каждую кнопку. Испытуемый совершал нажатия только целевой кнопки в ответ на вспышку соответствующей ей лампочки. Показан внешний вид бокса с кнопками и лампочками.

Скачать (153KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамика ERD/S у двух групп пациентов (LH stroke – группа пациентов с левополушарным инсультом; RH stroke – правополушарным). (a) – динамика ERD/S в отведениях С3 и С4 при движении правой и левой рукой. Динамика представлена в координатах частоты – времени. Диаграммы для условий движения пораженной конечностью выделены темной рамкой. (b) – усредненные значения ERD/S в альфа- и бета- диапазонах приведены отдельно для блоков с движениями здоровой и пораженной конечностью. Рамкой выделены графики для ERD в отведениях над пораженным полушарием (С3 для группы LH и С4 для RH).

Скачать (329KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Карты топографического распределения реакций альфа- и бета-ERD и бета-ERS для двух групп пациентов (LH stroke – группа пациентов с левополушарным инсультом, RH stroke – правополушарным). Показаны карты для блоков с движениями здоровой и паретичной конечности. Более темные значения на карте отражают более высокие значения исследуемой реакции (более отрицательные для ERD, более положительные для ERS).

Скачать (212KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Групповая динамика реакций ERD/S при движениях здоровой и паретичной конечностью у двух групп пациентов – с поражением в левом (а) и правом полушарии (b). В рамку обведены значения для отведений над пораженным полушарием (С3 для группы с поражением, локализованным в левом полушарии, и С4 для группы с поражением в правом).

Скачать (137KB)
Метаданные
6. Рис. 5. (a) – оценка мощности ритмической активности в альфа- и бета-диапазонах в двух группах пациентов в отведениях над пораженным и интактным полушарием. “LHS” – данные для пациентов из группы с левосторонним инсультом, “RHS” – для пациентов из группы с правосторонним инсультом. (b) – графики зависимости величины альфа/бета – ERD в отведении над пораженным полушарием и оценки сенсомоторных навыков по шкале Fugl-Meyer. Для первых двух диаграмм значения ERD взяты для блоков с движением паретичной конечностью, для крайней правой диаграммы “бета-ERD-ipsi” значения взяты из блока с движением здоровой рукой.

Скачать (168KB)
Метаданные
7. Приложение 1. Распределение скорости реакции для групп пациентов и участников контрольной группы при движении правой и левой руками.

Скачать (54KB)
Метаданные
8. Приложение 2. Результаты анализа реакции десинхронизации у контрольной группы здоровых добровольцев. (а) – частотно-временные диаграммы реакции десинхронизации, связанной с движением правой и левой руками для участников контрольной группы. (b) – пространственное распределение паттернов альфа- и бета-десинхронизации при движениях правой и левой руками для участников контрольной группы.

Скачать (180KB)
Метаданные
9. Приложение
Скачать (217KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».