ОПРЕДЕЛЕНИЕ РОЛИ ГОППОКАМПА В ГЕНЕРАЦИИ ЭПИЛЕПТИЧЕСКИХ РАЗРЯДОВ МЕТОДОМ ПРИЧИННОСТИ ПО ГРЕЙНДЖЕРУ

1, 1, 1, 2

1Саратовский государственный университет имени ,

2Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

E-mail: *****@***ru

Эпилепсия – хроническое заболевание головного мозга, характеризующееся повторными непровоцируемыми приступами с нарушением двигательных, чувствительных, вегетативных, мыслительных или психических функций, возникающих вследствие чрезмерных нейронных разрядов в коре головного мозга. Эпилепсия является одной из актуальных проблем в нейропедиатрии; это не только медицинское, но и социальное заболевание. Согласно современной классификации существует более 20 различных типов эпилептических разрядов. Чтобы эффективно лечить эпилепсию, необходимо точно диагностировать какой тип разрядов наблюдается у пациентов. В данной работе рассматриваются абсансные (таламо-кортикальные) разряды первого и второго типов и лимбические разряды.

Абсансные пик-волновые разряды первого типа характеризуются тем, что они широко генерализованы по коре, имеют высокую амплитуду, которая в полтора-два раза превышает основной ритм ЭЭГ, длительность большинства разрядов составляет более 4 с, основная частота постепенно уменьшается с течением разряда с 11 Гц до 8 Гц. Абсансные разряды второго типа характеризуются небольшой продолжительностью, меньшей амплитудой пиков по сравнению с разрядами первого типа, локальностью: встречаются преимущественно в затылочной коре. Они отличаются также более низкой частотой (в среднем около 6 Гц), слабой выраженностью пика во временной реализации, состоят в среднем из 3-10 комплексов пик-волна, т. е. имеют продолжительность не более 3 с. Известно, что в формировании пик-волновых разрядов первого типа участвуют структуры кортико-таламического круга, и они являются характерным признаком абсансной эпилепсии. Механизм формирования разрядов второго типа остается неизвестным. Другой тип судорожной активности — лимбические судороги, в которых ведущая роль принадлежит гиппокампу. Максимум амплитуды наблюдается в гиппокампе и затылочной коре. Считается, что абсансные и лимбические судороги являются «конкурентами». Соответственно, лекарства при этих типах эпилептической активности различные: при одном типе эпилептической активности нельзя применять препарат, применяющийся при втором типе.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Экспериментальные данные предоставлены нам коллегами из Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва. Данные представляют собой 5 серий эпилептических разрядов по 8-20 разрядов в каждой, полученных от крысы генетической линии WAG/Rij [1] в результате 8 часов измерений с частотою 512 Гц. Разряды имеют длительность от 3 до 100 с, записывались 4 отведения, соответствующих гиппокампу (1), теменной (2), лобной (3) и затылочной (4) коре. Динамика изменений ЭЭГ выглядит следующим образом: до введения препарата канабиса в коре присутствуют разряды пик-волна, в первые полчаса после введения наблюдается подавление разрядов, затем идет быстрое их восстановление и увеличение длительности отдельных разрядов, в результате чего значительно увеличивается общее время, занятое эпилептической активностью.

Для различения типов эпилептической активности необходимо установить структуру связей для каждого разряда. Анализ проводился с помощью метода причинности по Грейнджеру [2].

Метод нелинейной причинности по Грейнджеру — это подход к определению связанности между системами по их временным рядам на основе построения прогностических моделей. Вкратце метод сводится к следующему. Пусть есть временной ряд от системы — и временной ряд системы — , требуется определить, влияет ли система на систему .

В данной работе использовалась специализированная нелинейная модель, предложенная в [3], как это уже было сделано в [4] для других записей крыс линии WAG/Rij, с последующим усреднением результатов по всем разрядам в одной серии.

Для определения причинности по Грейнджеру строим индивидуальную прогностическую модель вида:

(1)

где — размерность восстановленного вектора состояния, — временной лаг для построения вектора состояния, - временной лаг, учитывающий точку, лежащую через характерный период от предстказываемой точки, — дальность прогноза, равная [5], — степенной полином порядка от переменных. Обозначим среднеквадратичную ошибку прогноза такой модели, как . Далее строится совместная модель, учитывающая значения из ряда :

(2)

где — размерность добавки, — степенной полином порядка от переменных. Среднеквадратичная ошибка прогноза совместной модели — Тогда можно построить меру вида:

(3)

называемую улучшением прогноза, и характеризующую степень влияния системы на систему .

Удалось обнаружить участие гиппокампа в абсансных разрядах, хотя в ряде работ считается, что эта структура не вовлекается в абсансный (таламо-кортикальный) разряд. Для абсансных разрядов если до введения препарата канабиса во время разрядов наблюдалось увеличение воздействия теменной коры на гиппокамп, то это воздействие сохраняется и после введения препарата. После введения препарата для абсансных разрядов в структуре связей либо ничего не меняется, либо увеличиваются межкорковые взаимодействия. Лимбические разряды возникают только в ответ на введение канабиса. На основании полученных результатов была выдвинута гипотеза, что в рассмотренных условиях эксперимента существует сразу две реакции как следствие активизации двух разных мозговых структур, реагирующих на введение препарата канабиса различными способами. Полученные данные важны, потому что являются случаем возникновения в мозге сразу двух совсем разных по механизмам эпилепсий. Такие случаи иногда описываются в клинике и представляют трудность для лечения, т. к. многие препараты действуют на эти два типа мозговой патологии противоположным образом.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № .

Литература

1.  M. L. Coenen and E. L. J. M. van Luijtelaar. Genetic Animal Models for Absence Epilepsy: A Review of the WAG/Rij Strain of Rats // Behavior Genetics, Vol., 33(6); 635-655, 2003.

2.  Granger C. W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods // Econometrica. 1969.  Vol. 37. No. 3. P. 424-438.

3.  , . Математическое моделирование динамики энцефалограммы во время эпилептического припадка // Письма в ЖТФ, 2012, том 38, выпуск 3, С 103-110.

4.  , , Анализ связей между отведениями электроэнцефалограмм крыс до и во время эпилептического припадка с помощью предсказательных моделей // Вестник ННГУ, Серия «Радиофизика», № 1(1). — 2013, С. 73–78.

5.  , , Выбор временных масштабов при построении эмпирической модели // Изв. вузов «Прикладная нелинейная динамика», т. 20, № 2, 2012.