Особенности анализа ЭЭГ-микросостояний при постинсультной афазии

Знания о специфичности изменений активности нейронных сетей, связанных с реализацией мыслительного процесса, могут быть использованы в построении систем персонализированной медицинской реабилитации. Особый интерес данный подход представляет для лиц, потерявших речевую функцию в результате развития церебрального инсульта, так как развитие афазии с потерей речевой коммуникации приводит к выраженной социальной дезадаптации, ухудшающей прогноз заболевания. Целью исследования было определить функциональную активность отдельных нейронных сетей, основываясь на теории комбинированной технологии определения ЭЭГ-микросостояний с методикой определения пространственной локализации с помощью решения обратной задачи ЭЭГ у 27 человек (15 мужчин и 12 женщин) со средним возрастом — 52 года, с нарушением речевой функции вследствие развития острого атеротромботического инсульта. Для всех обследованных был осуществлен математический анализ многоканальной записи скальповой биоэлектрической активности с системы выделения модели ЭЭГ-микростостояний с решением обратной задачи ЭЭГ для каждого из них в изменяемых внешних условиях, вызванных проведением слухо-речевой нагрузки. Обнаружено, что развитие речевых нарушений зависит не только от самого факта повреждения мозговых структур, но и от выраженной функциональной перестройки как отдельных нейронных сетей, вовлеченных в реализацию мозговой функции, так и всего речевого коннектома. Наиболее благоприятным вариантом афазий, вероятно, можно считать заболевание с преобладанием моторных нарушений, демонстрировавшее возможность передачи функций на префронтальные структуры интактного полушария, в то время как сенсорные нарушения представляли глобальные изменения всего речевого коннектома.

1. Broca P. Remarks on the Seat of Spoken Language, Followed by a Case of Aphasia (1861). Neuropsychology Review. 2011; 21 (3) 15: 227–9. Available from: https://doi.org/10.1007/s11065-011-9174-x.

2. Wernicke C. Grundriss der Psychiatrie in klinischen Vorlesungen. Theil II, Die paranoischen Zustände. Leipzig: Verlag von Georg Thieme. American Journal of Psychiatry.1897; 53 (4): 581–3. Available from: https://doi.org/10.1176/ajp.53.4.581.

3. Mishkin M Ungerleider LG Contribution of striate inputs to the visuospatial functions of parieto-preoccipital cortex in monkeys. Behav Brain Res. 1982; 6 (1): 57–77. Available from: https://doi.org/10.1016/0166-4328(82)90081-x.

4. Sul B, Kim JS, Hong BY, Lee KB, Hwang WS, Kim YK, et al. The Prognosis and Recovery of Aphasia Related to Stroke Lesion. Ann Rehabil Med. 2016; 40 (5): 786–93. Available from: https://doi.org/10.5535/arm.2016.40.5.786.

5. Harvey DY, Podell J, Turkeltaub PE, Faseyitan O, Coslett HB, Hamilton RH. Functional Reorganization of Right Prefrontal Cortex Underlies Sustained Naming Improvements in Chronic Aphasia via Repetitive Transcranial Magnetic Stimulation. Cogn Behav Neurol. 2017; 30 (4): 133–44. Available from: https://doi.org/10.1097/WNN.0000000000000141.

6. Lefaucheur JP, Antal A, Ayache SS, Benninger DH, Brunelin J, Cogiamanian F, et al. Evidence-based guidelines on the therapeutic use of transcranial direct current stimulation (tDCS). Clin Neurophysiol. 2017; 128 (1): 56–92. Available from: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2016.10.087.

7. Lefaucheur JP, Aleman A, Baeken C, Benninger DH, Brunelin J, Di Lazzaro V, et al. Evidence-based guidelines on the therapeutic use of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS): An update (2014–2018). Clin Neurophysiol. 2020; 131 (2): 474–528. Available from: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.11.002.

8. Пенфильд В., Робертс Л. Речь и мозговые механизмы. М.: Медицина, 1964; 260 с.

9. Michel CM, Koenig T. EEG microstates as a tool for studying the temporal dynamics of whole-brain neuronal networks: A review. Neuroimage. 2018; 180 (Pt B): 577–93. Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.11.062.

10. Mishra A, Englitz B, Cohen MX. EEG microstates as a continuous phenomenon. Neuroimage. 2020; 208: 116454. Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.116454. Epub 2019 Dec 10.

11. Milz P, Faber PL, Lehmann D, Koenig T, Kochi K, Pascual-Marqui RD. The functional significance of EEG microstates--Associations with modalities of thinking. Neuroimage. 2016; 125: 643–56. Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.08.023.

12. Milz P, Pascual-Marqui RD, Lehmann D, Faber PL. Modalities of Thinking: State and Trait Effects on Cross-Frequency Functional Independent Brain Networks. Brain Topogr. 2016; 29 (3): 477–90. Available from: https://doi.org/10.1007/s10548-016-0469-3.

13. Seitzman BA, Abell M, Bartley SC, Erickson MA, Bolbecker AR, Hetrick WP. Cognitive manipulation of brain electric microstates. Neuroimage. 2017; 146: 533–43. Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.10.002.

14. Croce P, Quercia A, Costa S, Zappasodi F. EEG microstates associated with intra- and inter-subject alpha variability. Sci Rep. 2020; 10 (1): 2469. Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-020-58787-w.

15. Poskanzer C, Denis D, Herrick A, Stickgold R. Using EEG microstates to examine post-encoding quiet rest and subsequent word-pair memory. Neurobiol Learn Mem. 2021; 181: 107424. Available from: https://doi.org/10.1016/j.nlm.2021.107424.

16. Pascual-Marqui RD, 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: 91–5. PMID: 12575492.

17. Grech R, Cassar T, Muscat J, Camilleri KP, Fabri SG, Zervakis M, et al. Review on solving the inverse problem in EEG source analysis. J Neuroeng Rehabil. 2008; 5: 25. Available from: https://doi.org/10.1186/1743-0003-5-25.

18. Neuner I, Arrubla J, Werner CJ, Hitz K, Boers F, Kawohl W, et al. The default mode network and EEG regional spectral power: a simultaneous fMRI-EEG study. PLoS One. 2014; 9 (2): e88214. Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0088214.

19. Whittingstall K, Bartels A, Singh V, Kwon S, Logothetis NK. Integration of EEG source imaging and fMRI during continuous viewing of natural movies. Magn Reson Imaging. 2010; 28 (8): 1135–42. Available from: https://doi.org/10.1016/j.mri.2010.03.042.

20. Abreu R, Soares JF, Lima AC, Sousa L, Batista S, Castelo-Branco M, et al. Optimizing EEG Source Reconstruction with Concurrent fMRI-Derived Spatial Priors. Brain Topogr. 2022; 35 (3): 282–301. Available from: https://doi.org/10.1007/s10548-022-00891-3. Epub 2022 Feb 10.

21. Thatcher RW, North DM, Biver CJ. LORETA EEG phase reset of the default mode network. Front Hum Neurosci. 2014; 8: 529. Available from: https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00529.

22. Gulyaev SA. EEG Microstate Analysis and the EEG Inverse Problem Solution as a Tool for Diagnosing Cognitive Dysfunctions in Individuals Who Have Had a Mild Form of COVID-19. Hum Physiol. 2022; 48 (5): 587–597. DOI: 10.1134/S0362119722600217. Epub 2022 Oct 13. PMID: 36258795; PMCID: PMC9559548.

23. Gulyaev SA. Neurophysiological Solution of the Inverse Problem of EEG Research at Rest and under Conditions of Auditory-Speech Load. J Evol Biochem Phys. 2022; 58: 585–97. Available from: https://doi.org/10.1134/S0022093022020259

24. Johnson F, Beeke S, Best W. Searching for active ingredients in rehabilitation: applying the taxonomy of behaviour change techniques to a conversation therapy for aphasia. Disabil Rehabil. 2021; 43 (18): 2550–60. Available from: https://doi.org/10.1080/09638288.2019.1703147.

25. Sarter M, Fritschy JM. Reporting statistical methods and statistical results in EJN. Eur J Neurosci. 2008; 28 (12): 2363–4. Available from: https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2008.06581.x.

26. Gulyaev SA, Lelyuk VG. Neurophysiological isolation of individual rhythmic brain activity arising from auditory-speech load. Brain Netw Modul. 2023; 2 (2): 47–52. Available from: https://doi.org/10.4103/2773-2398.379340.

27. Seitzman BA, Abell M, Bartley SC, Erickson MA, Bolbecker AR, Hetrick WP. Cognitive manipulation of brain electric microstates. Neuroimage. 2017; 146: 533–43. Available from: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.10.002. Epub 2016 Oct 11.

28. Poskanzer C, Denis D, Herrick A, Stickgold R. Using EEG microstates to examine post-encoding quiet rest and subsequent word-pair memory. Neurobiol Learn Mem. 2021; 181: 107424. Available from: https://doi.org/10.1016/j.nlm.2021.107424. Epub 2021 Mar 22.

29. Zuk NJ, Murphy JW, Reilly RB, Lalor EC. Envelope reconstruction of speech and music highlights stronger tracking of speech at low frequencies. PLoS Comput Biol. 2021; 17 (9): e1009358. Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009358.

30. Schoen SA, Lane SJ, Mailloux Z, May-Benson T, Parham LD, Smith Roley S, et al. A systematic review of ayres sensory integration intervention for children with autism. Autism Res. 2019; 12 (1): 6–19. DOI: 10.1002/aur.2046. Epub 2018 Dec 12. PMID: 30548827; PMCID: PMC6590432.