ГАММА-РИТМ ПОКОЯ ПРИ КЛИНИЧЕСКИ ВЫСОКОМ РИСКЕ МАНИФЕСТАЦИИ ШИЗОФРЕНИИ: КОРРЕЛЯЦИИ С КЛИНИЧЕСКИМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ И УРОВНЕМ ГАМК И ГЛУТАМАТА В ЛОБНЫХ ОТДЕЛАХ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Аномалии γ-ритма устойчиво регистрируются при шизофрении, что связывают с нарушением баланса возбуждения-торможения в головном мозге. Данные в группах высокого клинического риска, однако, единичны и достаточно противоречивы. Целью настоящей работы были определение особенностей γ-ритма покоя (диапазон 30–45 Гц) в группе клинического риска (КВР, 110 пациентов) по сравнению с больными шизофренией (66) и психически здоровыми (62 испытуемых) мужчинами. Также проводили анализ корреляций с клиническими характеристиками и сопоставление между пациентами, у которых во время катамнестического наблюдения наблюдалась или отсутствовала манифестация психоза. Отдельный фрагмент работы был связан с анализом корреляций спектральной мощности γ-ритма с концентрацией γ-аминомасляной кислоты (ГАМК) и показателя глутамат + глутамин (GLX) в лобных отделах головного мозга. Статистически значимые отличия в мощности γ-ритма были обнаружены только между группой КВР и больными шизофренией. В группе клинического риска было подтверждено статистически значимое снижение уровня ГАМК в левой лобной области по сравнению с группой психически здорового контроля, однако корреляций между этим биохимическим показателем и спектральной мощностью γ-ритма выявлено не было. Результаты предполагают определенную «сохранность» или «скомпенсированность» процессов генерации ритма частотой 30–40 Гц при клинически высоком риске манифестации шизофрении.

Об авторах

И. С. Лебедева

ФГБНУ Научный центр психического здоровья

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Россия, Москва, Россия

А. С. Томышев

ФГБНУ Научный центр психического здоровья

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Москва, Россия

М. А. Омельченко

ФГБНУ Научный центр психического здоровья

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Россия, Москва, Россия

М. В. Ублинский

НИИ неотложной детской хирургии и травматологии ДЗ г. Москвы

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Россия, Москва, Россия

Т. А. Ахадов

НИИ неотложной детской хирургии и травматологии ДЗ г. Москвы

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Россия, Москва, Россия

В. Г. Каледа

ФГБНУ Научный центр психического здоровья

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Россия, Москва, Россия

Список литературы

  1. Стрелец В.Б., Гарах Ж.В., Корсакова Н.К. и др. Особенности гамма-ритма ЭЭГ и некоторых нейропсихологических нарушений у больных шизофренией // Социальная и клиническая психиатрия. 2006. Т. 16. № 4. С. 55.
  2. Baradits M., Kakuszi B., Bálint S. et al. Alterations in resting-state gamma activity in patients with schizophrenia: A high-density EEG study // Eur. Arch. Psychiatry Clin. Neurosci. 2018. V. 269. № 4. P. 429.
  3. Bianciardi B., Uhlhaas P.J. Do NMDA-R antagonists re-create patterns of spontaneous gamma-band activity in schizophrenia? A systematic review and perspective // Neurosci. Biobehav. Rev. 2021. V. 124. P. 308.
  4. Senkowski D., Gallinat J. Dysfunctional prefrontal gamma-band oscillations reflect working memory and other cognitive deficits in schizophrenia // Biol. Psychiatry. 2015. V. 77. № 12. P. 1010.
  5. Kruse A.O., Bustillo J.R. Glutamatergic dysfunction in Schizophrenia // Transl. Psychiatry. 2022. V. 12. № 1. P. 500.
  6. Cohen S.M., Tsien R.W., Goff D.C., Halassa M.M. The impact of NMDA receptor hypofunction on GABAergic neurons in the pathophysiology of schizophrenia // Schizophr. Res. 2015. V. 167. № 1–3. P. 98.
  7. Grent-'t-Jong T., Gross J., Goense J. et al. Resting-state gamma-band power alterations in schizophrenia reveal E/I-balance abnormalities across illness-stages // eLife. 2018. V. 7. P. e37799.
  8. Fusar-Poli P., Borgwardt S., Bechdolf A. et al. The psychosis high-risk state: A comprehensive state-of-the-art review // JAMA Psychiatry. 2013. V. 70. № 1. P. 107.
  9. Омельченко М.А. Аттенуированные симптомы шизофрении при юношеских депрессиях (клинико-психопатологические, патогенетические и прогностические аспекты). Диссертация … докт. мед. наук: 14.01.06. М., 2021. С. 338.
  10. Томышев А.С. Структурно-функциональные особенности головного мозга при клинически высоком риске развития психозов): диссертация … канд. биол. наук: 1.5.24. М., 2023. С. 142.
  11. Perrottelli A., Giordano G.M., Brando F. et al. EEG-based measures in at-risk mental state and early stages of schizophrenia: A systematic review // Front. Psychiatry. 2021. V. 12. P. 653642.
  12. Reilly T.J., Nottage J.F., Studerus E. et al. Gamma band oscillations in the early phase of psychosis: A systematic review // Neurosci. Biobehav. Rev. 2018. V. 90. P. 381.
  13. Ramyead A., Kometer M., Studerus E. et al. Aberrant current source-density and lagged phase synchronization of neural oscillations as markers for emerging psychosis // Schizophr. Bull. 2015. V. 41. № 4. P. 919.
  14. APA, Diagnostic and statistical manual of mental disorders: DSM-5 (5th ed.). Arlington: American Psychiatric Association, 2013. ISBN 978-0-89042-554-1.
  15. Woods S.W., Miller T.J., McGlashan T.H. The “prodromal” patient: both symptomatic and at-risk // CNS Spectr. 2001. V. 6. № 3. P. 223.
  16. Miller T.J., McGlashan T.H., Woods S.W. et al. Symptom assessment in schizophrenic prodromal states // Psychiatr Q. 1999. V. 70. № 4. P. 273.
  17. Меньщиков П.Е., Семенова Н.А., Ублинский М.В. и др. Редактирование спектров протонной магнитно-резонансной спектроскопии. Определение уровня GABA в мозге людей с ультравысоким риском развития шизофрении // Известия Академии наук. Серия химическая. 2015. № 9. С. 2238.
  18. Stefan D., Cesare F.D., Andrasescu A. et al. Quantitation of magnetic resonance spectroscopy signals: The jMRUI software package // Meas. Sci. Technol. 2009. V. 20. № 10. P. 104035.
  19. Mayeli A., Sonnenschein S.F., Yushmanov V.E. et al. Dorsolateral prefrontal cortex Glutamate/Gamma-Aminobutyric Acid (GABA) alterations in clinical high risk and first-episode schizophrenia: A preliminary 7-t magnetic resonance spectroscopy imaging study // Int. J. Mol. Sci. 2022. V. 23. № 24. P. 15846.
  20. Wenneberg C., Nordentoft M., Rostrup E. et al. Cerebral Glutamate and Gamma-Aminobutyric Acid levels in individuals at ultra-high risk for psychosis and the association with clinical symptoms and cognition // Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging. 2020. V. 5. № 6. P. 569.
  21. Bojesen K.B., Rostrup E., Sigvard A.K. et al. The trajectory of prefrontal GABA levels in initially antipsychotic-naïve patients with psychosis during 2 years of treatment and associations with striatal cerebral blood flow and outcome // Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging. 2023. V. 9. № 7. P. 703.
  22. Wang J., Tang Y., Zhang T. et al. Reduced γ-Aminobutyric Acid and Glutamate+Glutamine levels in drug-naïve patients with first-episode schizophrenia but not in those at ultrahigh risk // Neural Plasticity. 2016. V. 2016. P. 3915703.
  23. White R.S., Siegel S.J. Cellular and circuit models of increased resting-state network gamma activity in schizophrenia // Neuroscience. 2016. V. 321. P. 66.
  24. McNally J.M., McCarley R.W. Gamma band oscillations // Curr. Opin. Psychiatry. 2016. V. 29. № 3. P. 202.
  25. Andreou C., Leicht G., Nolte G. et al. Resting-state theta-band connectivity and verbal memory in schizophrenia and in the high-risk state // Schizophr. Res. 2015. V. 161. № 2–3. P. 299.
  26. Hu Y., Wu J., Cao Y. et al. Abnormal neural oscillations in clinical high risk for psychosis: A magnetoencephalography method study // Gen. Psychiatr. 2022. V. 35. № 2. P. e100712.
  27. Kim M., Lee T.H., Park H. et al. Thalamocortical dysrhythmia in patients with schizophrenia spectrum disorder and individuals at clinical high risk for psychosis // Neuropsychopharmacology. 2021. V. 47. № 3. P. 673.
  28. Muthukumaraswamy S.D. High-frequency brain activity and muscle artifacts in MEG/EEG: A review and recommendations // Front. Hum. Neurosci. 2013. V. 7. P. 138.
  29. Takahashi T., Goto T., Nobukawa S. et al. Abnormal functional connectivity of high-frequency rhythms in drug-naïve schizophrenia // Clin. Neurophysiol. 2018. V. 129. № 1. P. 222.
  30. Arikan M.K., Metin B., Metin S.Z. et al. High frequencies in QEEG are related to the level of insight in patients with schizophrenia // Clin. EEG Neurosci. 2018. V. 49. № 5. P. 316.
  31. Ozaki T., Mikami K., Toyomaki A. et al. Assessment of electroencephalography modification by antipsychotic drugs in patients with schizophrenia spectrum disorders using frontier orbital theory: A preliminary study // Neuropsychopharmacol. Rep. 2023. V. 43. № 2. P. 177.
  32. Mitra S., Nizamie S.H., Goyal N., Tikka S.K. Evaluation of resting state gamma power as a response marker in schizophrenia // Psychiatry Clin. Neurosci. 2015. V. 69. № 10. P. 630.
  33. Jauhar S., McCutcheon R.A., Veronese M. et al. The relationship between striatal dopamine and anterior cingulate glutamate in first episode psychosis changes with antipsychotic treatment // Transl. Psychiatry. 2023. V. 13. № 1. P. 184.
  34. Kraguljac N.V., Morgan C.J., Reid M.A. et al. A longitudinal magnetic resonance spectroscopy study investigating effects of risperidone in the anterior cingulate cortex and hippocampus in schizophrenia // Schizophr. Res. 2019. V. 210. P. 239.
  35. Bojesen K.B., Ebdrup B.H., Jessen K. et al. Treatment response after 6 and 26 weeks is related to baseline glutamate and GABA levels in antipsychotic-naïve patients with psychosis // Psychol. Med. 2019. V. 50. № 13. P. 2182.
  36. Yoon J.H., Maddock R.J., DongBo Cui E. et al. Reduced in vivo visual cortex GABA in schizophrenia, a replication in a recent onset sample // Schizophr. Res. 2020. V. 215. P. 217.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».