CC BY
26УДК 612.821
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ ЭЭГ- АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА ЗДОРОВЫХ ЛЮДЕЙ ПРИ ПРОСЛУШИВАНИИ СЛУХОВЫХ СТИМУЛОВ РАЗНОЙ СЛОЖНОСТИ
DOI
Зигмантович А. С.1, Машеров Е. Л. 2, ШароваЕ. В.1
1 Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук
2 ФГАУ НМИЦ нейрохирургии им. академика Н. Н. Бурденко Минздрава России e-mail: alexzig@ihna.ru
Аннотация: Оценка церебральных реакций при прослушивании слуховых стимулов относится к числу перспективных методик, направленных на выявление «скрытого сознания» у пациентов с его длительным угнетением при патологии, включая тяжелую черепно-мозговую травму. Однако, в литературе нет единого представления об особенностях нейрофизиологических механизмов восприятия акустических стимулов разной сложности даже в норме. Цель работы состояла в выявлении особенностей нейросете-вой организации мозга при прослушивании слуховых стимулов (простой звуковой тон, музыка, песни) по данным коннективности ЭЭГ (в сопоставлении с сетями покоя фМРТ) у здоровых испытуемых. Для состояния покоя выявлено значительное топографическое соответствие зон высокой концентрацией функциональных связей ЭЭГ с компонентами нескольких сетей фМРТ (области межсетевой коннективности). При слуховой нагрузке разной сложности локусы усиления коннективности ЭЭГ совпадают с топографии слуховой, речевой, управляющего контроля, лобно-теменных функциональных сетей фМРТ.
Ключевые слова: коннективность ЭЭГ, функциональные сети, фМРТ покоя
В настоящее время прослушивание слуховых стимулов относится к числу актуальных методик оценки функционального состояния здорового и больного мозга [1]. В условиях патологии данная методика используется еще и как способ изменения корковой активности [2]. Метод слуховых вызванных потенциалов получил большое распространение в клинической практике также для вы-
явления «скрытого сознания» у пациентов с длительным его угнетением разного генеза, включая тяжелую черепно-мозговую травму (ТЧМТ) [3, 4, 5].
Анализ литературы показал, что до сих пор нет единого представления об особенностях нейрофизиологических механизмов восприятия слуховых стимулов разной сложности (простой тон, музыка и песня). В ряде ЭЭГ и фМРТ исследований авторы не наблюдали существенной разницы в топографии реактивных зон мозга при их прослушивании у здоровых людей [6, 7]. В то время как другие исследователи показывали точное соответствие между активацией определенных зон мозга и типом слухового стимула. Так, прослушивание простого тона сопровождается активацией преимущественно первичной слуховой коры обоих полушарий (41 поля по Бродману); для восприятия музыкальных стимулов характерна дополнительная активация вторичных и третичных слуховых зон (42 и 43 поля по Бродману) наряду с дорсолатеральной префронтальной корой и задними теменными областями [8, 9]. Причем по данным [10], эта активация преобладает в правом полушарии. При прослушивании песенных отрывков отмечена двусторонняя активация верхней височной извилины, нижней теменной коры и нижней лобной извилины преимущественно в левой гемисфере [11].
Исследование нейрофизиологических механизмов восприятия слуховых стимулов в норме и при церебральной патологии по данным методов фМРТ, ЭЭГ, ВП во многих работах сопряжено с анализом функциональной коннективности. Это способствует уточнению организации функциональных систем мозга, участвующих в восприятии слуховых стимулов [12].
Цель настоящего исследования: выявление особенностей ней-росетевой организации мозга при прослушивании слуховых стимулов разной сложности по данным коннективности ЭЭГ у здоровых испытуемых. Дополнительно было произведено сопоставление выявленных топографических особенностей ЭЭГ с пространственной организацией сетей покоя фМРТ нормы.
Методика.
Оценивались данные исследований 54 здоровых испытуемых (36 м, 18 ж, возраст 20—50 лет, средний 28±9). У 39 человек исследовали функциональную коннективность ЭЭГ. Из них у 29 проводился анализ вызванной активности мозга длительностью 600 мс (от -100—0 мс предстимульный интервал, от 0—600 мс послести-
мульный интервал); у 10 — анализ длинных записей ЭЭГ не менее 1 мин. ЭЭГ активность оценивали в состоянии спокойного бодрствования и при предъявлении слуховых стимулов разной сложности: звуковой тон, музыкальные и песенные отрывки. У 15 испытуемых проводился анализ функциональных сетей покоя фМРТ.
Данные ЭЭГ были получены в двух сериях исследований. В первой биопотенциалы записывали на оборудовании фирмы Нейробо-тикс (Россия) от 32 электродов по системе 10—10 % в состоянии спокойного бодрствования и при прослушивании звуковой последовательности тонов (интенсивность 76 дБ над порогом слышимости, частотой 800 Гц и 600 Гц, длительностью 80 мс), которые подавались в псевдослучайном порядке. К дальнейшему анализу принимались реакции только на простой тон частоты 800 Гц. При прослушивании знакомых и незнакомых музыкальных и песенных отрывков (общее число стимулов 5 и 6 соответственно). Число повторений каждого -11 раз, длительность предъявления — 4 с, межстимульный интервал варьировал от 5 до 7 с. Последующий анализ усредненных ответов проводили в программе Brainstorm [13] на базе MatLab, с оценкой коэффициента корреляции Пирсона, а также нелинейной причинности по Грейнджеру. Эпоха анализа — 600 мс от подачи стимула, шаг — 1 мс. Анализируемый частотных диапазон 1—15 Гц. Кроме того, привлекали метод локализации источников коннективности ЭЭГ в программе Brainstorm для дополнительного уточнения топографии функциональных сетей, участвующих в восприятии слуховых стимулов разной сложности. При этом использовали анатомический файл ICBM152 по умолчанию. Для моделирования источников ЭЭГ использовали алгоритм OpenMEEG, с применением метода динамического статистического параметрического картирования (dSPM) для получения максимально приближенных физиологически оценок источника ЭЭГ. Наряду с этим проводилась коррекция предстимульного интервала на участке -100—0 мс.
Функциональные связи ЭЭГ рассчитывались и визуализировались для всех электродов. При визуализации количество их на схемах было сокращено до 16 (Fp1, Fp2, F3, F4, F7, F8, T3, T4, C3, C4, T5, T6, P3, P4, O1, O2).
Поскольку при использовании метода Грейнджера не выработаны общепринятые значения порогов визуализации, в настоящем исследовании выбран порог корреляционного анализа 0,5 для определения максимально выраженных отличий, а затем определяли направленность выявленных связей по Грейнджеру.
Вторая серия исследования включала 18-канальную монополярную (относительно ушных индифферентных электродов) регистрацию ЭЭГ по схеме 10—20 % с полосой пропускания 0,3—35 Гц и частотой дискретизации 100 Гц на базе программно-вычислительного комплекса «Нейрокартограф» (МБН, Россия). Биопотенциалы записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами, а также при предъявлении слуховых стимулов разной сложности: простой звук (меняющиеся по частоте 250, 500, 1000 Гц сигналы интенсивностью 60 Дб), классическая музыка, песни В. Высоцкого и бардовские. Длительность регистрации каждого состояния 1,5—2 минут. Далее проводился когерентный анализ безартефактных отрезков ЭЭГ длительностью не менее одной минуты, с шагом 0.4 Гц. Когерентность (КогЭЭГ) рассчитывалась для всех возможных сочетаний пар отведений по диапазонам основных физиологических ритмов: дельта (0.4—3.9 Гц), тета1 (4.3—5.5 Гц), тета2 (5.6—7.3 Гц), альфа1 (7.8— 8.6 Гц), альфа2 (9—10.2), альфа3 (10.5—12.5) и бета1 (12.9—20.7 Гц), а также в интегральном — 0,5—20 Гц. ЭЭГ-корреляты слухового восприятия выявляли путем сравнения медиан КогЭЭГ между фоном и каждой акустической пробой для группы наблюдений на основе непараметрического критерия Манна-Уитни, посредством пакета статистических программ [14].
Исследование фМРТ 3.0 Тл выполнялось на магнитно-резонансном томографе General Electric SignaHDxt (США) в состоянии покоя с закрытыми глазами в течение 10 мин 12 сек. Последующая обработка проводилась на базе пакета программ FSL по алгоритму, разработанному ранее в нашей лаборатории [15], для выявление сетей покоя.
Результаты и обсуждение.
Показано, что у здоровых испытуемых в состоянии покоя для интегральной коннективности ЭЭГ диапазона 1—15 Гц имеются области, характеризующиеся высокой концентрацией функциональных связей (лобная, теменно-затылочная, лобно-теменная), которые соответствуют по топографии компонентам нескольких сетей фМРТ покоя. Указанные локусы были расценены нами как зоны межсетевой коннективности, наличие которой, согласно литературе, является значимым для восстановления сознания в клинических исследованиях [16, 17]. Хотя топография коннективности ЭЭГ покоя не экстраполируется напрямую на топологию отдельных сетей фМРТ, оценка ее особенностей в выделенных областях значима для характеристики общего уровня межсетевой активности.
Выявлено, что при прослушивании слуховых стимулов разной сложности изменения коннективности ЭЭГ сходны по топографии с активацией разных функциональных сетей, в зависимости от стимула. Для простого тона — это слуховая сеть, для музыки — лоб-но-теменная справа и слуховая сети, для песен — сеть управляющего контроля и речевая слева.
Дополнительная дифференцированная оценка коннективности ЭЭГ по диапазонам физиологических ритмов выявила признаки сопряженности изменений функциональной коннективности отдельных частотных диапазонов ЭЭГ с топографией определенных сетей покоя фМРТ. Локализация изменений КогЭЭГ также специфична по отношению к слуховым стимулам разной сложности.
Подтверждено, что оценка коннективности ЭЭГ при аудиторных нагрузках разной сложности способствует выявлению функциональных возможностей, скрытых в состоянии покоя. Прослушивание стимулов дает более полную и четкую оценку работы функциональных сетей головного мозга.
Заключение.
У здоровых испытуемых оценка изменений коннективности ЭЭГ при прослушивании слуховых стимулов разной сложности позволяет выявить возможности функционирования нейронных сетей (в частности, слуховой, речевой, управляющего контроля, лобно-теменных), скрытые в состоянии покоя. Помимо самостоятельной значимости, полученные данные могут быть использованы в качестве базисных при исследовании пациентов с посттравматическим угнетением сознания — для диагностики и прогнозирования его динамики.
Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации на 2021—2023 годы.
Список литературы:
1. Rebecca W., Michael J. S. A music therapy feasibility study with adults on a hospital neuroscience unit: Investigating service user technique choices and immediate effects on mood and pain//The Arts in Psychotherapy. — 2020. — Т. 67. — С. 101585.
2. Di G. Q., Wu S. X. Emotion recognition from sound stimuli based on back-propagation neural networks and electroencephalograms//The Journal of the Acoustical Society of America. — 2015. — Т. 138. — №. 2. — С. 994—1002.
3. Окнина Л. Б., Шарова Е. В., Зайцев О. С. Вейвлет-синхронность вызванных ответов мозга при прослушивании реалистичных стимулов в прогнозе восстановления сознания. Сообщение 1. Вей-влет-синхронность при прослушивании инструментальной музы-ки//Физиология человека. — 2017. — Т. 43. — №. 6. — С. 15—23.
4. Edlow B. L. et al. Early detection of consciousness in patients with acute severe traumatic brain injury//Brain. — 2017. — Т. 140. — №. 9. — С. 2399—2414.
5. Zigmantovich A. S. et al. Task-related reorganization of functional connectivity in early detection of consciousness in patients with severe brain injury//Archives of Clinical and Biomedical Research. — 2019. — Т. 3. — №. 6. — С. 374—385.
6. Samson F. et al. Stimulus complexity and categorical effects in human auditory cortex: an activation likelihood estimation meta-analysis// Frontiers in Psychology. — 2011. — Т. 1. — С. 241.
7. Osnes B., Hugdahl K., Specht K. Effective connectivity analysis demonstrates involvement of premotor cortex during speech perception//Neuroimage. — 2011. — Т. 54. — №. 3. — С. 2437—2445.
8. Da Costa S. et al. Human primary auditory cortex follows the shape of Heschl'sgyrus//Journal of Neuroscience. — 2011. — Т. 31. — №. 40. — С. 14067—14075.
9. Rajan A. et al. Wired for musical rhythm? A diffusion MRI-based study of individual differences in music perception//Brain Structure and Function. — 2019. — Т. 224. — №. 5. — С. 1711 — 1722.
10. Доброхотова Т. А., Брагина Н. Н. Функциональная асимметрия и психопатология очаговых поражений мозга. — Медицина, 1977. — С. 360.
11. Du Y. et al. Increased activity in frontal motor cortex compensates impaired speech perception in older adults//Nature communications. — 2016. — Т. 7. — №. 1. — С. 1 —12.
12. Friston K. J. et al. Functional connectivity: the principal-component analysis of large (PET) data sets/Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. — 1993. — Т. 13. — №. 1. — С. 5—14.
13. Tadel F. et al. Brainstorm: a user-friendly application for MEG/ EEG analysis//Computational intelligence and neuroscience. — 2011. — Т. 2011.
14. Воронов В. Г., Щекутьев Г. А., Гриндель О. М. Пакет программ для статистического сравнения записей ЭЭГ//Материалы международной конференции «Клинические нейронауки: ней-роизиология неврология, нейрохирургия», Украина, Крым, Гурзуф. — 2003. — С. 22—24.
15. Гаврон А. А. и др. Групповой и индивидуальный фМРТ-анализ основных сетей покоя здоровых испытуемых//Журнал высшей
нервной деятельности им. ИП Павлова. — 2019. — Т. 69. — №. 2. — С. 150—163.
16. Schorr B. et al. Coherence in resting-state EEG as a predictor for the recovery from unresponsive wakefulness syndrome//Journal of neurology. — 2016. — Т. 263. — №. 5. — С. 937—953.
17. Oknina L. B. et al. Switching between Neural Networks Is Necessary for Consciousness Recovery after Severe Traumatic Brain Injury// Human Physiology. — 2022. — Т. 48. — №. 1. — С. 46—55.
COMPARATIVE EEG-ANALYSIS OF THE BRAIN FUNCTIONAL ACTIVITY IN HEALTHY PEOPLE WHEN LISTENING TO ACOUSTIC STIMULES OF DIFFERENT COMPLEXITY
Zigmantovich A. S.1, Masherov E. L.2, Sharova E. V.1
1 Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of the Russian Academy of Science
2 Burdenko National Medical Research Center of Neurosurgery
Abstract: Acoustic stimulation is one of the promising techniques aimed at revealing "hidden consciousness" in patients with long-term conscious depression in pathology, including severe traumatic brain injury. However, the scientific literature does not provide a unified view about the neurophysiological perception mechanisms of acoustic stimuli of different complexity, even in the normal group. The aim of the study was to identify the features of the neural network organization of the brain when listening to acoustic stimuli (simple sound tone, music, songs) according to EEG connectivity (in comparison with fMRI resting networks) in healthy subjects. For the resting state, a significant topographic correspondence of zones with a high concentration of functional EEG connections with components of several fMRI networks (internetwork connectivity areas) was revealed. Under acoustic loading of varying complexity, the loci of enhancing EEG connectivity coincide with the topography of auditory, speech, executive control, and fronto-parietal fMRI functional networks. Keywords: EEG connectivity, functional networks, resting fMRI
