Методы оценки энергетических процессов головного мозга (обзор литературы)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель: Обзор методов оценки церебрального энергообмена с целью выбора метода диагностики, обладающего достаточной информативностью и хорошей степенью доступности при обследовании работников атомной отрасли. Результаты: Для оценки церебрального энергообмена применяют ПЭТ, ОФЭКТ, измерение локального мозгового кровотока с помощью изотопного клиренса. В этих методиках используется введение радиоактивных веществ в организм. Их применение ограничено высокой стоимостью оборудования и его стационарным характером. Также для оценки церебрального энергообмена используются полярографический метод (инвазивный), РЭГ и фМРТ. РЭГ позволяет получить недостаточно точные данные о церебральном энергообмене. ФМРТ дает достаточно информативные данные, но тоже является стационарным методом, что ограничивает его применение в условиях комплексного обследования лиц, работающих на атомных предприятиях. Более доступным методом является нейроэнергокартирование, основанное на измерении уровня постоянного потенциала (УПП). В настоящее время этот метод широко используется в нейрофизиологических и нейропсихологических исследованиях. Таким же доступным и эффективным методом является ЭЭГ, на основании данных которого определяется показатель величины межполушарных различий (ВМПР) мощности биопотенциалов гомологичных отведений, основывающийся на мощностных характеристиках ЭЭГ, отражающих активность нервных клеток и метаболические процессы в них. Показатель выявляет степень неравномерности распределения мощностных характеристик между гемисферами, это характеризует взаимодействие активирующих и тормозящих отделов неспецифической системы мозга при формировании функциональной межполушарной асимметрии, что отражает уровень церебрального энергообмена. Достоинством метода является его тесная связь с другими ЭЭГ-показателями, что даёт возможность одномоментно оценивать функциональную активность мозга и его энергетические процессы. Заключение: ЭЭГ-показатель ВМПР мощности биопотенциалов гомологичных отведений обладает достаточной информативностью и доступностью для оценки церебрального энергообмена в условиях массового обследования, в частности работников атомной отрасли.

Об авторах

З. Ф. Зверева

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: zvereva01@yandex.ru
Москва

Н. П. Ванчакова

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. академика И.П. Павлова Минздрава России

Email: zvereva01@yandex.ru
Санкт-Петербург

Е. В. Мирошник

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: zvereva01@yandex.ru
Москва

Ф. С. Торубаров

Федеральный медицинский биофизический центр им. А.И. Бурназяна ФМБА России

Email: zvereva01@yandex.ru
Москва

Список литературы

  1. Фокин В.Ф., Пономарева Н.В. Энергетическая физиология мозга. М.: Антидор, 2003. 288 с.
  2. Siebert G., Gessner B., Klasser M. Energy Supply of the Central Nervous System // Bibl Nutr Dieta. 1986. No.38. P.1-26. doi: 10.1159/000412595.
  3. Camandolla S., Mattson M.P. Brain Metabolism in Health, Aging, and Neurodegeneration // EMBO J. 2017 Jun1. V.36. No.11. P.1474-92. doi: 10.15252/embj.201695810
  4. Magistretti P.J., Allaman I.A. Cellular Perspective on Brain Energy Metabolism and Functional Imaging // Neuron. 2015. V.86. No.4. P.883-901. doi: 10.1016/j.neuron.2015.03.035.
  5. Bélanger M., Allaman I., Magistretti P.J. Brain Energy Metabolism: Focus on Astrocyte-Neuron Metabolic Cooperation // Cell Metab. 2011. V.14. No.6. P.724-38. doi: 10.1016/j.cmet.2011.08.016. PMID: 22152301.
  6. Zanzonico P. Positron Emission Tomography: A Review of Basic Principles, Scanner Design and Performance, and Current Systems // Seminars in Nuclear Medicine. 2004. V.34. No.2. P. 87-111. doi: 10.1053/j.semnuclmed.2003.12.002.
  7. Щебланов В.Ю. Надежность деятельности и профессиональное здоровье работающих в неблагоприятных условиях: Автореф. дис. … докт. мед. наук. М., 1996. 52 с.
  8. Организация и проведение психофизиологических обследований работников организаций, эксплуатирующих особо радиационно опасные и ядерно опасные производства и объекты в области использования атомной энергии, при прохождении работниками медицинских осмотров в медицинских организациях ФМБА России: Метод. рекоменд. ФМБА России Р 2.2.9.84-2015. М., 2015.
  9. Березин Ф.Б. Психологическая и психофизическая адаптация человека. Л.: Наука, 1988. 260 с.
  10. Торубаров Ф.С., Бушманов А.Ю., Зверева З.Ф., Кретов А.С., Лукьянова С.Н., Денисова Е.А.Концепция психофизиологического обследования персонала объектов использования атомной энергии в медицинских организациях// Медицина экстремальных ситуаций. 2021. Т.1 №23.С. 12-18.
  11. Зверева 3.Ф., Торубаров Ф.С., Ванчакова Н.П., Лукьянова С.Н., Мирошник Е.В., Денисова Е.А. Сравнительная характеристика частотных диапазонов ЭЭГ и церебрального энергообмена при низком уровне психофизиологической адаптации у работников ядерно опасных предприятий и производств // Медицинская радиология и радиационная безопасность. 2023. Т.5. №68. С. 50-59. doi: 10.33266/1024-6177-2023-68-5-50-59
  12. Зверева 3.Ф., Торубаров Ф.С., Ванчакова Н.П., Денисова Е.А. Церебральный энергообмен у работников ядерно опасных предприятий и производств с низким уровнем психофизиологической адаптации // Медицина экстремальных ситуаций. 2022. Т.2. №24. С.50-55. doi: 10.47183/mes.2022.012.
  13. Климов А.В., Денисов Е.Н., Иванова О.В. Артериальная гипертензия и ее распространенность среди населения // Молодой ученый. 2018. Т.50. №236. С.86-90. URL: https://moluch.ru/archive/236/54737/ (дата обращения: 27.05.2024).
  14. Артериальная гипертензия у взрослых: Клин. рекоменд. 2020–2022. Утверждены Минздравом РФ 20.01.2023.
  15. Лазарева Е.Ю.Клинико-психологические особенности адаптационного потенциала личности у больных сердечно-сосудистыми заболеваниями: Автореф. дис… канд. психол. наук. СПб., 2016.
  16. Еремина Н.М., Месникова И.Л., Романенко З.В. Комплексная оценка адаптации и качества жизни амбулаторных пациентов с артериальной гипертензией // Медицинский журнал. 2016. Т.1. №55. С. 106-109.
  17. Рудас М.С., Насникова И.Ю., Матякин Г.Г. Позитронно-эмиссионная томография в клинической практике. М., 2007. 53 с.
  18. Иващенко И.М., Шнякин П.Г., Катаева А.А., Павлова И.С., Григорян К.В., Ширванян М.А. Возможности позитронно-эмиссионной томографии в диагностике злокачественных опухолей головного мозга (обзор литературы) // В мире научных открытий. 2018. Т.10. №84. С.72-85.
  19. Demetriades A.K., Almeida A.C., Bhangu R.S., Barrington S.F. Application of Positron Emission Tomography in Neuro-Oncology: a Clinical Approach // Surgeon. 2014. V.12. No.3. P.148-57. doi: 10.1016/j.splash.2013.12.001.
  20. RicciM., CiminiA.,ChiaravallotiA., FilippiL., SchillaciO.Positron Emission Tomography (PET) and Neuroimaging in the Personalized Approach to Neurodegenerative Causes of Dementia // Int J. Mol Sci. 2020. V.21. No.20. P.7481. Doi:10. 3390/ijms 21207481.
  21. Зверева З.Ф. Характер межполушарного распределения мощности биопотенциалов головного мозга в норме и при его латерализованном поражении: Автореф. дис. … докт. мед. наук. М., 2004.
  22. Figley C.R., Stroman P.W. The Role(s) of Astrocytes and Astrocyte Activity in Neurometabolism, Neurovascular Coupling, and the Production of Functional Neuroimaging Signals // Eur J Neurosci. 2011. V.33. No.4. P.577-88. doi: 10.1111/j.1460-9568.2010.07584.x. PMID: 21314846 Review.
  23. BüttikerP.,WeissenbergerS., EschT., AndersM., RabochJ., PtacekR., Kream StefanoG.B.Dysfunctional Mitochondrial Processes Contribute to Energy Perturbations in the Brain and Neuropsychiatric Symptoms // Front Pharmacol. 2023. No.13. P.1095923. doi: 10.3389/fphar.2022.1095923.
  24. Morella I.M., Brambilla R., Moret L. New Roles of Brain Metabolism in the Development of Cognitive Impairment and Neuropsychiatric Disorders // Neurosci. Biobehav. Rev. 2022. No.142. P.104892. DOI i: 10.1016 / J.neubiorev.2022.104892.
  25. Сергуладзе Т.Н.,АсланидиИ.П. Клиническая значимость однофотонной эмиссионной компьютерной томографии головного мозга // Клиническая физиология кровообращения. 2012. № 2. С.22 -29.
  26. Бабиянц А.Я., Хананашвили Я.А. Мозговое кровообращение: физиологические аспекты и современные методы исследования // Журнал фундаментальной медицины и биологии. 2018. №3. С. 46-54.
  27. Зельчан Р.В., Медведева А.А., Брагина О.Д., Рыбина А.Н., Рябова А.И., Чернов В.И., Чойнзонов Е.Л. Изучение диагностической эффективности однофотонной эмиссионной компьютерной томографии с новым радиофармацевтическим лекарственным препаратом 99mTc]Tc-1-ТИО-D-глюкоза в визуализации опухолей головного мозга // Сибирский онкологический журнал. 2022. Т.5. №21. С. 24–33. doi: 10.21294/1814-4861-2022-21-5-24-33.
  28. Rainer E., Wang H., Traub-Weidinger T., Widhalm G., Fueger B., Chang J., Zhu Z., Marosi C., Haug A., Hacker M., Li S. The Prognostic Value of [123I]-Vascular Endothelial Growth Factor ([123I]-VEGF) in Glioma // Eur J Nucl Med Mol Imaging. 2018. V.45. No.13. P. 2396–2403. doi: 10.1007/s00259-018-4088-y.
  29. Бажин А.В., Блинов Н.Н., Васильев Ю.А., Васильева Ю.Н., Душкова Д.В., Карпов С.С., Лазаренко А.О., Лежнев Д.А., Нечаев В.А., Сергеев А.Д., Ульянова В.А. Стандарты выполнения магнитно-резонансной томографии. М., 2019. 68 с.
  30. Glover G. H. Review of Functional Magnetic Resonance Imaging // Neurosurgery Clinic in New York City. 2011. V. 22. No.2. P.133-9. VII. doi: 10.1016/J.nec.2010.11.001.
  31. Кремнева Е.И., Синицын Д.О., Добрынина Л.А., Суслина А.Д., Кротенкова М.В. Функциональная МРТ покоя в неврологии и психиатрии //Журнал неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова.2022. Т.2. №122. С.5-14.
  32. Кремнева Е.И., Коновалов Р.Н., Кротенкова М.В. Функциональная магнитно-резонансная томография // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2011. Т.1 №5. C.30-38. doi: 10.17816/psaic316.
  33. Буккиева Т.А., Чегина Д.С., Ефимцев А.Ю., Левчук А.Г., Исхаков Д.К., Соколов А.В., Фокин В.А., Труфанов Г.Е. Функциональная МРТ покоя. Общие вопросы и клиническое применение // REJR 2019. Т.2. №9. С.150-170. doi: 10.21569/2222-7415-2019-9-2-150-170.
  34. Коптева Ю.П., Агафьина А.С., Труфанов Г.Е., Щербак С.Г. Магнитно-резонансная томография коннектома в оценке результатов нейрореабилитации у пациентов с рассеянным склерозом (обзор литературы) // Российский журнал персонализированной медицины. 2023. Т.1. №3. С. 43-53. doi: 10.18705/2782-3806-2023-3-1-43-53.
  35. Прошина Е.А., Дейнекина Т.С., Мартынова О.В. Нейрогенетика функциональной коннективности мозга: современные подходы к изучению (обзор) // Современные технологии в медицине. 2024. Т.16. №1. С.66 -77.https://doi.org/10.17691/stm2024.16.1.07.
  36. Nilson B.V., Rickner G., Wolgast M. On the Theory of the Intravenous Isotope Method for Measuring Cerebral Blood Flow // Scand J Clin Lab Invest. 1977. May. V.37. No.3. P.195-200. PMID: 356172/ doi: 10.3109/00365517709091482.
  37. Семенютин В.Б., Алиев В.А. Современные методы оценки ауторегуляции мозгового кровотока // Регионарное кровообращение. 2011. Т.4. №40. С. 13-27.
  38. Bowman J.J., Muizelaar J.P. Assessment of Regional Cerebral Blood Flow in Acute Traumatic Brain Injury Using Stable Computed Tomography with Xenon Amplification // Acta Neurochir Suppl (Wien). 1993. No.59. P.34-40. doi: 10.1007/978-3-7091-9302-06.
  39. Bartlett K.,SakaM., Jones M. Polarographic Electrode Measures of Cerebral Tissue Oxygenation: Implications for Functional Brain ImagingSensors (Basel). 2008. V.8. No.12. P.7649-7670. doi: 10.3390/s8127649.
  40. Шидловская Т.В., Шидловская Т.А., Герасименко С.И.Качественные и количественные показатели реоэнцефалографии у больных начальной сенсоневральной тугоухостью на фоне различных сосудистых факторов (эпизодического повышения АД, ВСД по гипертоническому типу, гипертонической болезни I степени)//Оториноларингология. Восточная Европа. 2012.Т.3. №8. С. 13-23.
  41. Верхозина Т.К., Кинаш И.Н., Ипполитова Е.Г., Кошкарева З.В., Скляренко О.В.Особенности церебральной гемодинамики у пациентов с остеохондрозом шейного отдела позвоночника//Забайкальский медицинский вестник. 2019.№4. С. 1-7.
  42. Аладжалова Н.А. Психофизиологические аспекты сверхмедленной ритмической активности головного мозга. М.: Наука, 1979. 212 с.
  43. Депутат И.С., Нехорошкова А.Н., Грибанов А.В., Большевидцева И.Л., Старцева Л.Ф. Анализ распределения уровня постоянного потенциала головного мозга в оценке функционального состояния организма(обзор) // Экология человека. 2015. №10. С.27-36.
  44. Кирсанов В.М. Динамика энергетического потенциала мозга в условиях использования активных форм обучения // Ученые записки. 2011. Т.7. №77. С.85-92.
  45. Поборский А.Н., Сафронов А.А. Особенности энергетического обмена головного мозга у студентов с различным типом межполушарной асимметрии // Академический журнал Западной Сибири. 2013. Т.3. №9. С. 61-63.
  46. Зверева З.Ф., Ванчакова Н.П. Величина асимметрии мощности ритмов ЭЭГ как показатель функционального состояния мозга // Патологическая физиология и экспериментальная медицина. 2003. №4. С. 41-44.
  47. Зверева З.Ф., Ванчакова Н.П. Оценка функционального состояния мозга по показателю величины асимметрии мощности биопотенциалов ЭЭГ // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2003. №1. С. 23 – 26.
  48. Зверева З.Ф., Ванчакова Н.П., Золотарёва Н.Н. Клинические и нейрофизиологические показатели у больных с дисциркуляторной энцефалопатией // Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2010. №2. С. 15-18.
  49. Мирошник Е.В., Зверева З.Ф., Бобров А.Ф., Баскаков И.С., Ванчакова Н.П., Еланская О.В. Сопоставление показателей биоэлектрической активности головного мозга и энергетических процессов в ткани мозга (величины межполушарных различий мощности биопотенциалов гомологичных отведений и уровня постоянного потенциала головного мозга) // Медицина экстремальных ситуаций. 2017. №2.С. 49-59.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».