Особенности медленноволновых ЭЭГ-феноменов в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта

Введение. Одной из значимых проблем ранней реабилитации пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения является развитие гемодинамических нарушений, вызванных изменением потоков в системе базальных анастомозов. В результате активно проводимая физическая реабилитация может не только не достигать ожидаемого эффекта, но и приводить к обратному результату. Решением данной проблемы мог бы стать метод динамического наблюдения за состоянием церебральной гемоперфузии, который можно было бы применять в том числе и в условиях проведения реабилитационных мероприятий для наблюдения за изменениями в состоянии пациента во время выполнения подобранной ему физической нагрузки. В нашем исследовании изучалась возможность использования метода клинической электроэнцефалографии для решения данной задачи, поскольку методика широко распространена в современном здравоохранении, не требует значительных затрат при проведении исследования и не оказывает неблагоприятного действия на пациента.

Цель работы. Цель представленной работы состоит в описании возможности исследования ритмических медленноволновых феноменов, связанных с развитием нарушений локальной гемоперфузии, возникающих при повышении физической активности у пациентов в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта.

Материалы и методы. Было обследовано 24 человека, перенесших ишемический инсульт (атеротромботический вариант) в течение года и имевших индекс Рэнкина – 3. Средний возраст обследованных составил 57,3 года, Мо – 55, Ме – 58, первый квартиль – 55, третий – 61,3, возрастной диапазон – 38 лет, минимальный возраст – 35 лет, максимальный – 73 года.

Результаты. Установлено, что в первые 6 месяцев физическое воздействие на пораженные конечности вызывают значимые изменения церебральной гемодинамики, которые могут приводить к развитию гемодинамического обкрадывания смежных областей коры головного мозга, в том числе и в непораженном полушарии. Эти данные необходимо учитывать при разработке программ физической реабилитации пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения, а сам метод электроэнцефалографии может с успехом использоваться для непосредственного наблюдения за состоянием церебральной гемоперфузии, в том числе в условиях проведения реабилитационных мероприятий.

1. Жирмунская Е. А., Колтовер А. Н. Атлас по электроэнцефалографии и морфологии мозгового инсульта. Медицина. М., 1967. 91 с.

2. Гриндель О. М.; отв. ред. В. С. Русинов; АН СССР, Ин-т высш. нерв. деятельности и нейрофизиологии, Науч. совет по физиологии нерв. системы. Электроэнцефалограмма человека при черепномозговой травме. М.: Наука, 1988. 200 с.: ил.; 22 см; ISBN 5-02-005268-X.

3. Бехтерева Н. П. Биопотенциалы больших полушарий головного мозга при супратенториальных опухолях. Ленинград: Медгиз, 1960.

4. Фадеева Т. Н. Нейрофизиологические методы исследования в диагностике и комплексном лечении глиом полушарий большого мозга Вестник Тамбовского университета. Серия: Естественные и технические науки. 2006; 4 (11): 457-466.

5. Гнездицкий В. В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. М.: МЕДпресс-информ, 2004. 624 с.

6. Кулаичев А. П. Компьютерная электрофизиология и функциональная диагностика. Изд. 4-е, перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2007. С. 178-230.

7. Пенфилд У., Робертс Л. Речь и мозговые механизмы Л.: Медицина, 1964. 264 с. УДК 612.825.249+616.89=008.434.

8. https://www.egi.com/images/stories/research/documents/Sensor_Digitization_Brochure_Oct_2016_MM_482.pdf.

9. Жирмунская Е. А. Биоэлектрическая активность здорового и больного мозга человека. С. 224-265. В кн.: Руководство по физиологии. Клиническая физиология. Ленинград: Наука, 1972.

10. Русинов В. С., Майорчик В. Е., Гриндель О. М. и др. Клиническая электроэнцефалография. Под ред. В. С. Русинова. М.: Медицина, 1973.339 с.

11. Клинические рекомендации «Эпилепсия и эпилептический статус у взрослых и детей» (утв. Министерством здравоохранения РФ, 2022 г).

12. Ryynänen O. R., Hyttinen J. A., Malmivuo J. A. Effect of measurement noise and electrode density on the spatial resolution of cortical potential distribution with different resistivity values for the skull. IEEE Trans Biomed Eng. 2006; 53 (9): 1851-1858. https://doi.org/10.1109/TBME.2006.873744. PMID: 16941841.

13. Lantz G., Grave de Peralta R., Spinelli L., Seeck M., Michel C. M. Epileptic source localization with high density EEG: how many electrodes are needed? Clin Neurophysiol. 2003; 114 (1): 63-9. https://doi.org/10.1016/s1388-2457(02)00337-1. PMID: 12495765.

14. Wójcik G. M. 3. Selected methods of quantitative analysis in electroencephalography. Simulations in Medicine: Computer-aided diagnostics and therapy, edited by Irena Roterman-Konieczna, Berlin, Boston: De Gruyter, 2020. Рp. 35-54. https://doi.org/10.1515/9783110667219-003.

15. Pascual-Marqui R. D., Esslen M., Kochi K., Lehmann D. Functional imaging with low-resolution brain electromagnetic tomography (LORETA): a review. Methods Find Exp Clin Pharmacol. 2002; 24 Suppl C: 91-95. PMID: 12575492.

16. Seeck M., Koessler L., Bast T., Leijten F., Michel C., Baumgartner C., et al. The standardized EEG electrode array of the IFCN. Clin Neurophysiol [Internet]. 2017; 128 (10): 2070-2077. http://dx.doi.org/10.1016/j.clinph.2017.06.254.

17. Rossini P. M., Di Iorio R., Bentivoglio M., Bertini G., Ferreri F., Gerloff C., Ilmoniemi R. J., Miraglia F., Nitsche M. A., Pestilli F., Rosanova M., Shirota Y., Tesoriero C., Ugawa Y., Vecchio F., Ziemann U., Hallett M. Methods for analysis of brain connectivity: An IFCN-sponsored review. Clin Neurophysiol. 2019; 130 (10): 1833-1858. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.06.006. Epub 2019 Jul 2. PMID: 31401492.

18. Stergiadis C., Kostaridou V. D., Veloudis S., Kazis D., Klados M. A. A Personalized User Authentication System Based on EEG Signals. Sensors (Basel). 2022; 22 (18): 6929. https://doi.org/10.3390/s22186929. PMID: 36146276; PMCID: PMC9503240.

19. Romeo Z., Mantini D., Durgoni E., Passarini L., Meneghello F., Zorzi M. Electrophysiological signatures of resting state networks predict cognitive deficits in stroke. Cortex. 2021; 138: 59-71. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2021.01.019. Epub 2021 Feb 12. PMID: 33677328.

20. Manganotti P., Furlanis G., Ajčević M., Polverino P., Caruso P., Ridolfi M., Pozzi-Mucelli R. A., Cova M. A., Naccarato M. CT perfusion and EEG patterns in patients with acute isolated aphasia in seizurerelated stroke mimics. Seizure. 2019; 71: 110-115. https://doi.org/10.1016/j.seizure.2019.07.005. Epub 2019 Jul 4. PMID: 31323445.

21. Delorme A., Sejnowski T., Makeig S. Enhanced detection of artifacts in EEG data using higher-order statistics and independent component analysis. NeuroImage. 2007; 4 (34). https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.11.004.

22. Tadel F., Baillet S., Mosher J. C., Pantazis D., Leahy R. M. Brainstorm: a user-friendly application for MEG/EEG analysis. Comput Intell Neurosci. 2011; 2011: 879716. https://www.doi.org/10.1155/2011/879716.

23. Poulsen C., Wakeman D. G., Atefi S. R., Luu P., Konyn A., Bonmassar G. Polymer thick film technology for improved simultaneous dEEG/MRI recording: Safety and MRI data quality. Magn Reson Med. 2017; 77 (2): 895-903. DOI: 10.1002/mrm.26116. Epub 2016 Feb 15. PMID: 26876960; PMCID: PMC4985508.

24. Poolman P., Frank R. M., Luu P., Pederson S. M., Tucker D. M. A singletrial analytic framework for EEG analysis and its application to target detection and classification. Neuroimage. 2008; 42 (2): 787-798. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.03.031. Epub 2008 Apr 1. PMID: 18555700.

25. Sarter M., Fritschy J. M. Reporting statistical methods and statistical results in EJN. Eur J Neurosci. 2008; 28 (12): 2363-2364. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2008.06581.x. PMID: 19087166.

26. Жирмунская Е. А. Клиническая электроэнцефалография М.: МЭЙБИ, 1991. 118 с.

27. Петрова Е. А., Георгиевская Н. А., Кичук И. В., Шаклунова Н. В., Савина М. А., Скворцова В. И. Биоэлектрическая активность головного мозга при различных аффективных расстройствах у больных с церебральным инсультом. Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2010; 110 (6): 77-85.

28. Стафеева И. В., Субботина Н. С., Дуданов И. П. Состояние биоэлектрической активности мозга после каротидной эндартерэктомии в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта. Ученые записки Петрозаводского государственного университета. 2014; 8-1 (145): 40-43.

29. Stinear C. M. Prediction of motor recovery after stroke: advances in biomarkers. Lancet Neurol. 2017; 16 (10): 826-836. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(17)30283-1. Epub 2017 Sep 12. PMID: 28920888.

30. Abiri R., Borhani S., Sellers E. W., Jiang Y., Zhao X. A comprehensive review of EEG-based brain-computer interface paradigms. J Neural Eng. 2019; 16 (1): 011001. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aaf12e. Epub 2018 Nov 15. PMID: 30523919.

31. Guggisberg A. G., Koch P. J., Hummel F. C., Buetefisch C. M. Brain networks and their relevance for stroke rehabilitation. Clin Neurophysiol. 2019; 130 (7): 1098-1124. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.04.004. Epub 2019 Apr 15. PMID: 31082786; PMCID: PMC6603430.

32. Sun R., Wong W. W., Gao J., Wong G. F., Tong R. K. Abnormal EEG Complexity and Alpha Oscillation of Resting State in Chronic Stroke Patients. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2021; 2021: 6053-6057. https://doi.org/10.1109/EMBC46164.2021.9630549. PMID: 34892497.

33. Vasquez H. E., Murlimanju B. V., Shrivastava A., et al. Intracranial collateral circulation and its role in neurovascular pathology. Egypt J Neurosurg. 2021; 2 (36). https://doi.org/10.1186/s41984-020-00095-6.

34. Phan T. G., Hilton J., Beare R., Srikanth V., Sinnott M. Computer modeling of anterior circulation stroke: proof of concept in cerebrovascular occlusion. Front Neurol. 2014; 5: 176. https://doi.org/10.3389/fneur.2014.00176. PMID: 25285093; PMCID: PMC4168699.

35. Gubskiy I. L., Logunova T. A., Nikogosova A. K., et al. Bilateral internal carotid artery occlusion: case report. Consilium Medicum. 2016; 18 (9): 17-20. 36. Li Z., Tremble S. M., Cipolla M. J. Implications for understanding ischemic stroke as a sexually dimorphic disease: the role of pial collateral circulations. Am J Physiol Heart Circ Physiol. 2018; 315 (6): H1703-H1712. https://doi.org/10.1152/ajpheart.00402.2018. Epub 2018 Sep 21. PMID: 30239233; PMCID: PMC6336971.