Системная психоневрология и болевые синдромы

  • Авторы: Дамулин И.В.1,2
  • Учреждения:
    1. ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова» Минздрава России
    2. ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр» Департамента здравоохранения г. Москвы
  • Выпуск: Том 19, № 9 (2017)
  • Страницы: 37-43
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://bakhtiniada.ru/2075-1753/article/view/94864
  • DOI: https://doi.org/10.26442/2075-1753_19.9.37-43
  • ID: 94864

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В обзорной статье анализируются современные данные о патогенезе боли. При помощи функциональной нейровизуализации было показано, что в ответ на ноцицептивные стимулы происходит более обширная активация церебральных связей, чем это считалось ранее. Также была продемонстрирована и важность функциональных связей, обеспечивающих интеграционную координацию активации структур головного мозга. При этом в процессе ощущения боли играют большую роль спонтанные церебральные осцилляции и изменения функции внимания. Процесс хронификации боли связан с изменениями нейрональных связей, их динамикой. При этом имеют значение и изменения в эмоциональной сфере, и когнитивные реакции. Детально рассматриваются изменения при головной боли разного генеза (мигрень, кластерная, абузусная головная боль, головная боль напряжения), а также при болях в спине. Делается вывод о том, что полученные данные открывают новые возможности для разработки методов воздействия, способных уменьшить или совсем избавиться от боли разного генеза.

Об авторах

Игорь Владимирович Дамулин

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова» Минздрава России; ГБУЗ «Московский клинический научно-практический центр» Департамента здравоохранения г. Москвы

Email: damulin@mmascience.ru
д-р мед. наук, проф. каф. нервных болезней и нейрохирургии; вед. науч. сотр. 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

Список литературы

  1. Дамулин И.В. Особенности структурной и функциональной организации головного мозга. Журн. неврологии и психиатрии им. с.с.корсакова. 2016; 116 (11): 163-8. doi: 10.17116/jnevro2016116111163-
  2. Van den Heuvel M.P, Sporns O. Network hubs in the human brain. Trends in Cognitive Sciences 2013; 17 (12): 683-96. doi: 10.1016/j.tics.2013.09.012
  3. Van den Heuvel M.P, Bullmore E.T, Sporns O. Comparative connectomics. Trends in Cognitive Sciences 2016; 20 (5): 345-61. doi: 10.1016/j.tics.2016.03.001
  4. Hu L, lannetti G.D. Painful issues in pain prediction. Trends in Neurosciences 2016; 39 (4): 212-20. doi: 10.1016/j.tins.2016.01.004
  5. Kucyi A, Davis K.D. The dynamic pain connectome. Trends in Neurosciences 2015; 38 (2): 86-95. doi: 10.1016/j.tins.2014.11.006
  6. Kucyi A, Davis K.D. The neural code for pain: from single cell electrophysiology to the dynamic pain connectome. Neuroscientist 2016; 107385841666771. doi: 10.1177/1073858416667716
  7. Sprenger C, Finsterbusch J, Buchel C. Spinal cord-midbrain functional connectivity is related to perceived pain intensity: a combined spino-cortical fMRI study. J Neurosci 2015; 35 (10): 4248-57. doi: 10.1523/jneurosci.4897-14.2015
  8. Torta D.M, Legrain V, Mouraux A, Valentini E. Attention to pain! A neurocognitive perspective on attentional modulation of pain in neuroimaging studies. Cortex 2017; 89: 120-34. doi: 10.1016/j.cortex.2017.01.010
  9. Ter Minassian A, Ricalens E, Humbert S et al. Dissociating anticipation from perception: acute pain activates default mode network. Human Brain Mapping 2012; 34 (9): 2228-43. doi: 10.1002/hbm.22062
  10. Cauda F, Palermo S, Costa T et al. Gray matter alterations in chronic pain: A network-oriented meta-analytic approach. NeuroImage: Clinical 2014; 4: 676-86. doi: 10.1016/j.nicl.2014.04.007
  11. Wang Z, Yang Q, Chen L.M. Abnormal dynamics of cortical resting state functional connectivity in chronic headache patients. Magn Reson Imaging 2017; 36: 56-67. doi: 10.1016/j.mri.2016.10.015
  12. Yang Q, Wang Z, Yang L et al. Cortical thickness and functional connectivity abnormality in chronic headache and low back pain patients. Human Brain Mapping 2017; 38 (4): 1815-32. doi: 10.1002/hbm.23484
  13. Amin F.M, Hougaard A, Magon S et al. Change in brain network connectivity during PA- CAP38-induced migraine attacks. Neurology 2015; 86 (2): 180-7. doi: 10.1212/wnl.0000000000002261
  14. Colombo B, Rocca M.A, Messina R. et al. Resting-state fMRI functional connectivity: a new perspective to evaluate pain modulation in migraine? Neurol Sci 2015; 36 (Suppl. 1): S41-S45. doi: 10.1007/s10072-015-2145-x
  15. Coppola G, Di Renzo A, Tinelli E et al. Resting state connectivity between default mode network and insula encodes acute migraine headache. Cephalalgia 2017: 033310241771523. doi: 10.1177/0333102417715230
  16. Hougaard A, Amin F.M, Larsson H.B.W. et al. Increased intrinsic brain connectivity between pons and somatosensory cortex during attacks of migraine with aura. Human Brain Mapping 2017; 38 (5): 2635-642. doi: 10.1002/hbm.23548
  17. Mainero C, Boshyan J, Hadjikhani N. Altered functional magnetic resonance imaging resting-state connectivity in periaqueductal gray networks in migraine. Ann Neurol 2011; 70 (5) : 838-45. doi: 10.1002/ana.22537
  18. Russo A, Tessitore A, Giordano A. et al. Executive resting-state network connectivity in migraine without aura. Cephalalgia 2012; 32 (14): 1041-8. doi: 10.1177/0333102412457089
  19. Russo A, Conte F, Marcuccio L. et al. Abnormal connectivity within executive resting-state network in migraine with aura. J Headache Pain 2015; 16 (Suppl. 1): A156. doi: 10.1186/1129-2377-16-s1-a156
  20. Schulte L.H, May A. The migraine generator revisited: continuous scanning of the migraine cycle over 30 days and three spontaneous attacks. Brain 2016; 139 (7): 1987-93. doi: 10.1093/brain/aww097
  21. Schulte L.H, May A. Of generators, networks and migraine attacks. Curr Opin Neurol 2017; 30 (3): 241-5. doi: 10.1097/wco.0000000000000441
  22. Schwedt T.J, Schlaggar B.L., Mar S. et al. Atypical resting-state functional connectivity of affective pain regions in chronic migraine. Headache 2013; 53 (5): 737-51. doi: 10.1111/head.12081
  23. Schwedt T.J, Larson-Prior L, Coalson R.S. et al. Allodynia and descending pain modulation in migraine: a resting state functional connectivity analysis. Pain Med 2014; 15 (1): 154-65. doi: 10.1111/pme.12267
  24. Tessitore A, Russo A, Conte F. et al. Abnormal connectivity within executive resting-state network in migraine with aura. Headache: The Journal of Head and Face Pain 2015; 55 (6) : 794-805. doi: 10.1111/head.12587
  25. Wang T, Chen N, Zhan W.et al. Altered effective connectivity of posterior thalamus in migraine with cutaneous allodynia: a resting-state fMRI study with granger causality analysis. J Headache Pain 2016; 17 (1): 17-27. doi: 10.1186/s10194-016-0610-4
  26. Farago P, Tuka B, Toth E. et al. Interictal brain activity differs in migraine with and without aura: resting state fMRI study. J Headache Pain 2017; 18 (1): 8-16. doi: 10.1186/s10194- 016-0716-8
  27. Park S-P, Seo J-G, Lee W-K. Osmophobia and allodynia are critical factors for suicidality in patients with migraine. J Headache Pain 2015; 16 (1): 44-9. doi: 10.1186/s10194-015-0529-1
  28. Szabo N, Kincses Z.T, Pardutz A. et al. White matter disintegration in cluster headache. J Headache Pain 2013; 14 (1): 64-9. doi: 10.1186/1129-2377-14-64
  29. Seifert C.L., Magon S., Staehle K. et al. A case-control study on cortical thickness in episodic cluster headache. Headache 2012; 52 (9): 1362-8. doi: 10.1111/j.1526- 4610.2012.02217.x
  30. Naegel S, Holle D, Desmarattes N. et al. Cortical plasticity in episodic and chronic cluster headache. NeuroImage: Clinical 2014; 6: 415-23. doi: 10.1016/j.nicl.2014.10.003
  31. Chiapparini L, Ferraro S, Nigri A. et al. Resting state fMRI in cluster headache: which role? Neurol Sci 2015; 36 (Suppl. 1): S47-S50. doi: 10.1007/s10072-015-2129-x
  32. Kiraly A, Szabo N, Pardutz A. et al. Macro-and microstructural alterations of the subcortical structures in episodic cluster headache. Cephalalgia 2017: 033310241770376. doi: 10.1177/0333102417703762
  33. Farago P, Szabo N, Toth E. et al. Ipsilateral alteration of resting state activity suggests that cortical dysfunction contributes to the pathogenesis of cluster headache. Brain Topography 2016; 30 (2): 281-9. doi: 10.1007/s10548-016-0535-x
  34. Tepper D. Medication overuse headache. Headache 2017; 57 (5): 845-6. doi: 10.1111/head.13034
  35. Chen Z, Chen X, Liu M et al. Altered functional connectivity architecture of the brain in medication overuse headache using resting state fMRI. J Headache Pain 2017; 18 (1): 1-9. doi: 10.1186/s10194-017-0735-0
  36. Schwedt T.J, Chong C.D. Medication overuse headache: pathophysiological insights from structural and functional brain MRI research. Headache 2017. doi: 10.1111/he- ad.13037
  37. Torta D.M, Costa T, Luda E. et al. Nucleus accumbens functional connectivity discriminates medication-overuse headache. NeuroImage: Clinical 2016; 11: 686-93. doi: 10.1016/j.nicl.2016.05.007
  38. Meyer M, Di Scala G, Edde M. et al. Brain structural investigation and hippocampal tractography in medication overuse headache: a native space analysis. Behav Brain Functions 2017; 13 (6): 1-9. doi: 10.1186/s12993-017-0124-5
  39. Schoenen J, Bottin D, Hardy F, Gerard P. Cephalic and extracephalic pressure pain thresholds in chronic tension-type headache. Pain 1991; 47 (2): 145-9. doi: 10.1016/0304- 3959(91)90198-7
  40. Olesen J, Jensen R. Getting away from simple muscle contraction as a mechanism of tension-type headache. Pain 1991; 46 (2): 123-4. doi: 10.1016/0304-3959(91)90065-6
  41. Yu S, Han X. Update of chronic tension-type headache. Curr Pain Headache Rep 2014; 19 (1): 469-76. doi: 10.1007/s11916-014-0469-5
  42. Chen B, He Y, Xia L et al. Cortical plasticity between the pain and pain-free phases in patients with episodic tension-type headache. J Headache Pain 2016; 17 (1): 105-10. doi: 10.1186/s10194-016-0698-6
  43. Pijnenburg M, Brumagne S, Caeyenberghs K. et al. Resting-state functional connectivity of the sensorimotor network in individuals with nonspecific low back pain and the association with the sit-to-stand-to-sit task. Brain Connectivity 2015; 5 (5): 303-11. doi: 10.1089/brain.2014.0309
  44. Pijnenburg M, Hosseini S.M.H, Brumagne S. et al. Structural brain connectivity and the sit- to-stand-to-sit performance in individuals with nonspecific low back pain: a diffusion magnetic resonance imaging-based network analysis. Brain Connectivity 2016; 6 (10): 795-803. doi: 10.1089/brain.2015.0401
  45. Zhang S, Wu W, Huang G. et al. Resting-state connectivity in the default mode network and insula during experimental low back pain. Neural Regeneration Research 2014; 9 (2): 135-42. doi: 10.4103/1673-5374.125341
  46. Letzen J.E, Robinson M.E. Negative mood influences default mode network functional connectivity in patients with chronic low back pain. Pain 2017; 158 (1): 48-57. doi: 10.1097/j.pain.0000000000000708
  47. Apkarian A.V, Sosa Y, Sonty S. et al. Chronic back pain is associated with decreased prefrontal and thalamic gray matter density. J Neurosci 2004; 24 (46): 10410-5. doi: 10.1523/jneurosci.2541-04.2004
  48. Yuan C.H, Shi H.C, Pan P.L. et al. Gray matter abnormalities associated with chronic back pain. Clin J Pain 2017; p. 1-25. doi: 10.1097/ajp.0000000000000489
  49. Fritz H.-C, McAuley J.H, Wittfeld K. et al. Chronic back pain is associated with decreased prefrontal and anterior insular gray matter. Results from a population-based cohort study. J Pain 2016; 17 (1): 111-8. doi: 10.1016/j.jpain.2015.10.003
  50. Kolesar T.A., Bilevicius E., Kornelsen J. Salience, central executive, and sensorimotor network functional connectivity alterations in failed back surgery syndrome. Scand J Pain 2017; 16: 10-4. doi: 10.1016/j.sjpain.2017.01.008
  51. Kornelsen J, Sboto-Frankenstein U, McIver T. et al. Default mode network functional connectivity altered in failed back surgery syndrome. J Pain 2013; 14 (5): 483-91. doi: 10.1016/j.jpain.2012.12.018
  52. Yoon M-S, Manack A, Schramm S. et al. Chronic migraine and chronic tension-type headache are associated with concomitant low back pain: Results of the German Headache Consortium study. Pain 2013; 154 (3): 484-92. doi: 10.1016/j.pain.2012.12.010
  53. Sevel L.S, Letzen J.E, Staud R, Robinson M.E. Interhemispheric dorsolateral prefrontal cortex connectivity is associated with individual differences in pain sensitivity in healthy controls. Brain Connectivity 2016; 6 (5): 357-64. doi: 10.1089/brain.2015.0405
  54. Rehme A.K, Eickhoff S.B, Grefkes C. State-dependent differences between functional and effective connectivity of the human cortical motor system. NeuroImage 2013; 67: 237-46. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.11.027
  55. Bringmann L.F, Scholte H.S, Waldorp L.J. Matching structural, effective, and functional connectivity: a comparison between structural equation modeling and ancestral graphs. Brain Connectivity 2013; 3 (4): 375-85. doi: 10.1089/brain.2012.0130
  56. Mears D, Pollard H.B. Network science and the human brain: Using graph theory to understand the brain and one of its hubs, the amygdala, in health and disease. J Neurosci Res 2016; 94 (6): 590-605. doi: 10.1002/jnr.23705
  57. Iannetti G.D, Mouraux A. From the neuromatrix to the pain matrix (and back). Exp Brain Res 2010; 205 (1): 1-12. doi: 10.1007/s00221-010-2340-1
  58. Legrain V, Iannetti G.D, Plaghki L, Mouraux A. The pain matrix reloaded. A salience detection system for the body. Progress Neurobiol 2011; 93 (1): 111-24. doi: 10.1016/j.pneurobio.2010.10.005
  59. Mouraux A, Diukova A, Lee M.C. et al. A multisensory investigation of the functional significance of the “pain matrix”. NeuroImage 2011; 54 (3): 2237-49. doi: 10.1016/j.neuroi- mage.2010.09.084
  60. Iannetti G.D, Mouraux A. Can the functional MRI responses to physical pain really tell us why social rejection "hurts"? Proceedings of the National Academy of Sciences 2011; 108 (30): E343-E343. doi: 10.1073/pnas.1105451108
  61. Takagi K. A distribution model of functional connectome based on criticality and energy constraints. PLoS ONE 2017; 12 (5): e0177446. doi: 10.1371/journal.pone.0177446

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».