Поиск связей показателей функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона с показателями электроэнцефалографии: экспериментальное исследование

ВВЕДЕНИЕ. Первоначально разработанная технология функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (Functional near-infrared spectroscopy, fNIRS) для клинического мониторинга оксигенации тканей коры головного мозга не нашла широкого применения в исследовательской практике. Объединение функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона и электроэнцефалографии (ЭЭГ) дает уникальную возможность мультимодальной визуализации функций мозга человека в нескольких пространственных и временны́х масштабах.

ЦЕЛЬ. Выявить связи стандартных показателей fNIRS с показателями ЭЭГ.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. В исследовании приняли участие 100 клинически здоровых мужчин и женщин 18–25 лет, европеоидной расы, коренных жителей Республики Крым, Волгоградской и Архангельской областей. Каждый испытуемый последовательно проходил fNIRS- и ЭЭГ-тестирование. Статистический анализ данных выполняли по коэффициенту корреляции Пирсона.

РЕЗУЛЬТАТЫ. На этапах съема фоновых показателей с открытыми глазами и съема показателей с закрытыми глазами перед фотостимуляцией выявлены множественные прямые сильные корреляции электрического потенциала ЭЭГ с показателем оксигенированного (HbO) и обратные сильные связи с показателем деоксигенированного (HbR) гемоглобина. На этапе фотостимуляции с частотой 5 Гц наблюдалась обратная связь относительно этапов съема фоновых показателей и съема показателей с закрытыми глазами перед началом фотостимуляции. Обнаружено множество обратных сильных корреляций электрического потенциала ЭЭГ с показателем HbO и прямых сильных корреляций с показателем HbR. Этап фотостимуляции с частотой 10 Гц характеризовался минимальным количеством корреляций анализируемых показателей. На этапе фотостимуляции с частотой 15 Гц были выявлены обратные сильные корреляционные связи электрического потенциала ЭЭГ с показателем HbO и прямые сильные корреляции с показателем HbR.

ОБСУЖДЕНИЕ. Содержание кислорода в кровеносных сосудах головного мозга в состоянии покоя прямо коррелирует с выраженностью амплитуды его электрической активности. Учитывая, что состояние покоя на ЭЭГ характеризуется доминированием относительно высокоамплитудной и низкочастотной альфа-активности, такого рода связи вполне логичны. Можно предположить, что переход головного мозга в состояние спокойного бодрствования и режим ожидания стимуляции, который сопровождается замедлением общей ритмики на ЭЭГ и ростом ее абсолютной амплитуды, связан с общим снижением активности нейронных ансамблей, что выражается в снижении уровня метаболизма и потребления кислорода тканями. В такой ситуации большая доля гемоглобина остается в оксигенированной форме, а доля HbR оказывается относительно мала. Фотостимуляция на частотах 5, 10 и 15 Гц приводит к изменению картины корреляционных связей между показателями fNIRS и ЭЭГ. Это касается как количества, так и характера обнаруженных статистически значимых корреляций. Наименьшее количество связей отмечали при стимуляции на частоте 10 Гц, при этом сохранялась общая выявленная закономерность: концентрация HbO прямо коррелировала с амплитудой ЭЭГ, а концентрация HbR – обратно. С точки зрения функционирования ритмогенных структур головного мозга, фотостимуляция на частоте 10 Гц является наиболее нейтральной, поскольку совпадает с доминирующим ритмом покоя взрослого человека (альфа-ритм с частотой 10 ± 1 Гц). Таким образом, можно предположить, что навязывание внешнего ритма с частотой, близкой к естественным частотам ритмогенных структур, приводит к снижению жесткости взаимосвязей между электрической активностью головного мозга и его обеспеченностью кислородом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Полученные результаты подтверждают перспективность дальнейшего изучения взаимосвязей fNIRS и показателей ЭЭГ, обеспечивающих возможность мультимодальной визуализации функций мозга в условиях эксперимента и клинической практики.

морская медицина, электроэнцефалография, ЭЭГ, функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия, fNIRS, нервно-сосудистая связь

1. Ferrari M., Quaresima V. A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application. Neuroimage, 2012, Vol. 63, No. 2, pp. 921-935. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.049.

2. Lamberti N., Manfredini F., Piva G., et al. Cortical oxygenation during a motor task to evaluate recovery in subacute stroke patients: a study with near-infrared spectroscopy. Neurol Int, 2022, Vol. 14(2), P. 322–335. doi: 10.3390/neurolint14020026.

3. Tung H., Lio WH., Lan TH., et.al Network reorganization during verbal fluency task in fronto-temporal epilepsy: A functional near-infrared spectroscopy study. J. Psychiatr Res, 2021, Vol. 138, pp. 541–549. doi: 10.1016/j.jpsychires.2021.05.012.

4. Kumar V., Shivakumar V., Chhabra H., et al. Functional near infra-red spectroscopy (fNIRS) in schizophrenia: A review. Asian J Psychiatr, 2017, Vol. 27, pp. 18–31. doi: 10.1016/j.ajp.

5. Yeung M. K. An optical window into brain function in children and adolescents: A systematic review of functional near-infrared spectroscopy studies. Neuroimage, 2021, Vol. 227: pp. 117672. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117672.

6. Lang X., Wen D., Li Q., et al. fNIRS Evaluation of frontal and temporal cortex activation by verbal fluency task and high-level cognition task for detecting anxiety and depression, Front Psychiatry, 2021, Vol. 12, pp. 18–21. doi: 10.3389/fpsyt.2021.690121.

7. Liu T., Liu X., Yi L., et al. Assessing autism at its social and developmental roots: A review of Autism Spectrum Disorder studies using functional near-infrared spectroscopy. Neuroimage, 2019, Vol. 185, pp. 955–967. doi: 10.1016/j.neuroimage.2017.09.044.

8. Li R., Yang D., Fang F., et al. Concurrent fNIRS and EEG for Brain Function Investigation: A Systematic, Methodology-Focused Review. Sensors, 2022, Vol. 22(15): pp. 5865. doi:10.3390/s22155865.

9. Pena M., Maki A., Kovacic D., et al. Sounds and silence: an optical topography study of language recognition at birth. Proc natlacad sci USA, 2003, Vol. 100(20), pp. 11702–11705 doi: 10.1073/pnas.1934290100.

10. Grossmann T., Oderecker R., Koch S. P., Friederici A. D. The developmental origins of voice processing in the human brain. Neuron, 2010, Vol. 65(6), pp. 852–858. doi: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2010.03.001.

11. Chen S., Sakatani K., Lichty W., et al. Auditory-evoked cerebral oxygenation changes in hypoxic-ischemic encephalopathy of newborn infants monitored by near infrared spectroscopy. Earty hum dev, 2002, Vol. 67(1-2), pp. 113–121. doi: https://doi.org/10.1016/s0378-3782(02)00004-x.

12. Watanabe E., Maki A., Kawaguchi F., et al. Non-invasive assessment of language dominance with near-infrared spectroscopic mapping. Neurosci Lett, 1998, Vol. 256 (1), pp. 49–52. doi: https://doi.org/10.1016/s0304-3940(98)00754-x.

13. Lloyd-Fox S., Blasi A., Elwell C. E. Illuminating the developing: The past, present and future of functional near infrared spectroscopy. Neuroscience and biobehavioral reviews, 2010, Vol. 34, No. 3, pp. 269–284. doi: 10.1016/j.neubiorev.2009.07.008.

14. Бадарина А. А., Грубова В. В., Андреева А. В. и др. Гемодинамический ответ в моторной коре на выполнение различных типов движения // Известия вузов. ПНД. 2022. Т. 30, № 1. С. 96–108. doi: 10.18500/0869-6632-2022-30-1-96-108 [Badarina A. A., Grubova V. V., Andreeva A. V., et al. Hemodynamic response in the motor cortex to performing various types of movement. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 2022, Vol. 30, № 1, pp. 96–108. doi: 10.18500/0869-6632-2022-30-1-96-108 (In Russ.)].

15. Talamonti D., Montgomery C. A., Clark D. P. A., Bruno D. Age-related prefrontal cortex activation in associative memory: An fNIRSpilit study. Neuroimage, 2020, Vol. 222, pp. 117223. doi: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117223.

16. Lachert P., Janusek D., Pulawski P., et al. Coupling of oxy- and deoxyhemoglobin concentrations with EEG rhythms during motor task. Scientific reports, 2017, Vol. 7(1), pp. 15414. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-017-15770-2.0905.

17. Leff D. R., Orihuela-Espina F., Elwell C. E., Athanasiou T., et al. Assessment of the cerebral cortex during motor task behaviours in aduits: A systematic review of functional near infrared spectroscopy (fNIRS) studies. Neuroimage, 2011, Vol. 54, № 4, pp. 2922–2936. doi: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage. 2010.10.058.

18. Zhu L., Haddad A., Zeng T., et al. How to Co-Position EEG Electrodes and fNIRS Optodes in Multi-Modal Functional Brain Imaging Experiments? Conference: fNIRS, 2016. doi: 10.13140/RG.2.2.31508.55685.

19. Мулик А. Б., Шатыр Ю. А., Улесикова И. В., Назаров Н. О. Оценка общей неспецифической реактивности организма человека. СПб.: Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений, 2023, 8 с. [Mulik A. B., Shatyr Yu. A., Ulesikova I. V., Nazarov N. O. Assessment of the general nonspecific reactivity of the human body. St. Petersburg: Izdatel’sko-poligraficheskaya assotsiatsiya vysshikh uchebnykh zavedeniy, 2023, P. 8 (In Russ.)]

20. Шатыр Ю. А., Булатецкий С. В., Улесикова И. В. и др. Типологизация системной адаптации организма человека. Российский медико-биологический вестник им. Академика И.П. Павлова, 2017, Т. 25, № 3, С. 362–372. doi:10.23888/PAVLOVJ20173362-372 [Shatyr Yu. A., Bulatetskiy S. V., Ulesikova I. V., et al. Typologization of the systemic adaptation of the human body. I. P. Pavlov Russian medical biological herald, 2017, Vol. 25, № 3, pp. 362–372. doi:10.23888/PAVLOVJ20173362-372 (In Russ.)].