Эффекты транскраниальной магнитной стимуляции на изменения активности кортикальных структур во время выполнения моторного воображения в интерфейсе мозг-компьютер
- Авторы: Савосенков A.О.1,2, Григорьев Н.A.1,2, Удоратина A.M.1, Куркин С.A.2, Гордлеева С.Ю.1,2
-
Учреждения:
- Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
- Балтийский федеральный университет им. И. Канта
- Выпуск: Том 18, № 4 (2023)
- Страницы: 645-648
- Раздел: Материалы конференции
- URL: https://bakhtiniada.ru/2313-1829/article/view/256293
- DOI: https://doi.org/10.17816/gc623398
- ID: 256293
Цитировать
Открытый доступ
Доступ предоставлен
Только для подписчиков
Аннотация
Последствия инсульта часто включают нарушение двигательных функций, что приводит к трудностям в выполнении привычных движений конечностей. Эти нарушения движения возникают из-за повреждения коры головного мозга и нарушения нейронных связей в центральных пирамидальных путях [1]. Восстановление моторных навыков после инсульта является сложным и трудоёмким процессом, требующим как внешних медицинских ресурсов, так и собственных усилий пациента. Однако возможно восстановить контроль над движениями конечностей. Стандартный подход к нейрореабилитации после инсульта включает терапевтические физические упражнения и кинезитерапию. Эти техники опираются на афферентную информацию во время моторных задач для восстановления связей между целостными областями головного мозга. [2] Путём тренировки поражённых конечностей происходит перестройка синапсов в коре, активация спящих нейронов и расширение корковых областей, прилегающих к неактивным регионам. Несмотря на эффективность этих методик в частичном восстановлении движений, многие пациенты после инсульта продолжают испытывать нарушения. Традиционные методы реабилитации часто не обеспечивают полного контроля над движением, поэтому исследователи ищут альтернативные подходы. В последние годы большое внимание уделяется мозг-компьютерным интерфейсам (ИМК) на основе моторного воображения [3, 4]. Эти интерфейсы позволяют интегрировать различные механизмы обратной связи и могут быть использованы вместе с экзоскелетами верхних и нижних конечностей. Уровень контроля, который имеет пациент над ИМК-системой, непосредственно влияет на процесс восстановления [5]. Введение транскраниальной магнитной стимуляции (ТМС) в ИМК на основе моторного воображения обещает создать единый и высокоэффективный метод реабилитации после инсульта.
Для исследования были подобраны 29 здоровых взрослых испытуемых (21 женщина) среднего возраста 20,93±2,14 года. У них не было опыта работы с мозг-компьютерными интерфейсами, и они были правшами. Исследование получило одобрение этического комитета ННГУ (протокол № 2, от 19.03.2021), и все участники предоставили письменное информированное согласие. Испытуемые были случайным образом распределены на группы, получающие либо ложную (15 человек), либо реальную транскраниальную магнитную стимуляцию (14 человек). Задания демонстрировались на ЖК-экране диагональю 24 дюйма, расположенном на расстоянии 2 метров. Участники сидели в комфортном кресле, в это время записывались сигналы ЭЭГ. Обучение моторному воображению с использованием ИМК проводилось в течение двух дней, по четыре задания в день: моторная активность, квази-моторная активность и два моторных воображения доминирующей руки. Фоновая активность ЭЭГ регистрировалась до и после выполнения заданий, каждое задание состояло из 20 повторений продолжительностью 10 секунд. Экспериментатор контролировал электромиографию (ЭМГ) в режиме реального времени во время моторных задач. ТМС проводилась между двумя заданиями по моторному воображению с двухминутным перерывом после стимуляции. Сигналы электроэнцефалографии (ЭЭГ) регистрировались с помощью сертифицированного усилителя NVX-52 с 32 электродами Ag/Cl, расположенными в соответствии с международной системой 10-10. ЭЭГ сигнал был записан с частотой дискретизации 1000 Гц, также применялся режекторный фильтр на частоте 50 Гц. ЭМГ регистрировалась с помощью одноразовых электродов со сгибателя пальцев на правой руке. ТМС применялась к дорсолатеральной префронтальной коре с использованием двойного углового индуктора, подключённого к магнитному стимулятору Neuro MS/D. Ложная стимуляция проводилась с использованием тех же параметров, но катушка была повернута на 90 градусов для имитации звука реальной стимуляции. Для оценки статистически значимых различий между периодами покоя и периодами выполнения моторной задачи после ТМС был проведён непараметрический перестановочный тест. Были выделены значимые кластеры наивысшей событийной десинхронизации (ERD). Анализ показал значимый отрицательный кластер в тета-ритме (0–6 Гц), который отличался от области магнитной стимуляции. Подобные значимые кластеры ERD наблюдались между первой и второй сериями воображаемых движений.
Исследование изучало изменения активности моторной коры после целенаправленной ТМС. Полученные результаты показали, что ТМС с определёнными параметрами приводит к предварительной активации областей головного мозга, аналогичных активации во время моторного воображения. Использование этого метода стимуляции повышает активность корковых областей, связанных с воображением движений. Результаты свидетельствуют о потенциальной эффективности ТМС в усилении активации моторной коры в процессе реабилитации.
Ключевые слова
Полный текст
Последствия инсульта часто включают нарушение двигательных функций, что приводит к трудностям в выполнении привычных движений конечностей. Эти нарушения движения возникают из-за повреждения коры головного мозга и нарушения нейронных связей в центральных пирамидальных путях [1]. Восстановление моторных навыков после инсульта является сложным и трудоёмким процессом, требующим как внешних медицинских ресурсов, так и собственных усилий пациента. Однако возможно восстановить контроль над движениями конечностей. Стандартный подход к нейрореабилитации после инсульта включает терапевтические физические упражнения и кинезитерапию. Эти техники опираются на афферентную информацию во время моторных задач для восстановления связей между целостными областями головного мозга. [2] Путём тренировки поражённых конечностей происходит перестройка синапсов в коре, активация спящих нейронов и расширение корковых областей, прилегающих к неактивным регионам. Несмотря на эффективность этих методик в частичном восстановлении движений, многие пациенты после инсульта продолжают испытывать нарушения. Традиционные методы реабилитации часто не обеспечивают полного контроля над движением, поэтому исследователи ищут альтернативные подходы. В последние годы большое внимание уделяется мозг-компьютерным интерфейсам (ИМК) на основе моторного воображения [3, 4]. Эти интерфейсы позволяют интегрировать различные механизмы обратной связи и могут быть использованы вместе с экзоскелетами верхних и нижних конечностей. Уровень контроля, который имеет пациент над ИМК-системой, непосредственно влияет на процесс восстановления [5]. Введение транскраниальной магнитной стимуляции (ТМС) в ИМК на основе моторного воображения обещает создать единый и высокоэффективный метод реабилитации после инсульта.
Для исследования были подобраны 29 здоровых взрослых испытуемых (21 женщина) среднего возраста 20,93±2,14 года. У них не было опыта работы с мозг-компьютерными интерфейсами, и они были правшами. Исследование получило одобрение этического комитета ННГУ (протокол № 2, от 19.03.2021), и все участники предоставили письменное информированное согласие. Испытуемые были случайным образом распределены на группы, получающие либо ложную (15 человек), либо реальную транскраниальную магнитную стимуляцию (14 человек). Задания демонстрировались на ЖК-экране диагональю 24 дюйма, расположенном на расстоянии 2 метров. Участники сидели в комфортном кресле, в это время записывались сигналы ЭЭГ. Обучение моторному воображению с использованием ИМК проводилось в течение двух дней, по четыре задания в день: моторная активность, квази-моторная активность и два моторных воображения доминирующей руки. Фоновая активность ЭЭГ регистрировалась до и после выполнения заданий, каждое задание состояло из 20 повторений продолжительностью 10 секунд. Экспериментатор контролировал электромиографию (ЭМГ) в режиме реального времени во время моторных задач. ТМС проводилась между двумя заданиями по моторному воображению с двухминутным перерывом после стимуляции. Сигналы электроэнцефалографии (ЭЭГ) регистрировались с помощью сертифицированного усилителя NVX-52 с 32 электродами Ag/Cl, расположенными в соответствии с международной системой 10-10. ЭЭГ сигнал был записан с частотой дискретизации 1000 Гц, также применялся режекторный фильтр на частоте 50 Гц. ЭМГ регистрировалась с помощью одноразовых электродов со сгибателя пальцев на правой руке. ТМС применялась к дорсолатеральной префронтальной коре с использованием двойного углового индуктора, подключённого к магнитному стимулятору Neuro MS/D. Ложная стимуляция проводилась с использованием тех же параметров, но катушка была повернута на 90 градусов для имитации звука реальной стимуляции. Для оценки статистически значимых различий между периодами покоя и периодами выполнения моторной задачи после ТМС был проведён непараметрический перестановочный тест. Были выделены значимые кластеры наивысшей событийной десинхронизации (ERD). Анализ показал значимый отрицательный кластер в тета-ритме (0–6 Гц), который отличался от области магнитной стимуляции. Подобные значимые кластеры ERD наблюдались между первой и второй сериями воображаемых движений.
Исследование изучало изменения активности моторной коры после целенаправленной ТМС. Полученные результаты показали, что ТМС с определёнными параметрами приводит к предварительной активации областей головного мозга, аналогичных активации во время моторного воображения. Использование этого метода стимуляции повышает активность корковых областей, связанных с воображением движений. Результаты свидетельствуют о потенциальной эффективности ТМС в усилении активации моторной коры в процессе реабилитации.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Источник финансирования. Работа была поддержана Российским научным фондом в рамках гранта № 21-72-10121. А. Савосенков, Н. Григорьев и С. Гордлеева получили поддержку в рамках федеральной академической программы «Приоритет 2030» Министерства науки и высшего образования РФ.
Об авторах
A. О. Савосенков
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Балтийский федеральный университет им. И. Канта
Автор, ответственный за переписку.
Email: Andrey.savosenkov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород; Калининград
Н. A. Григорьев
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Балтийский федеральный университет им. И. Канта
Email: Andrey.savosenkov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород; Калининград
A. M. Удоратина
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Email: Andrey.savosenkov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород
С. A. Куркин
Балтийский федеральный университет им. И. Канта
Email: Andrey.savosenkov@gmail.com
Россия, Калининград
С. Ю. Гордлеева
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Балтийский федеральный университет им. И. Канта
Email: Andrey.savosenkov@gmail.com
Россия, Нижний Новгород; Калининград
Список литературы
- Jiang L., Xu H., Yu C. Brain connectivity plasticity in the motor network after ischemic stroke // Neural plasticity. 2013. Vol. 2013. P. 924192. doi: 10.1155/2013/924192
- Gómez-Pinilla F., Ying Z., Roy R.R., et al. Afferent input modulates neurotrophins and synaptic plasticity in the spinal cord // Journal of neurophysiology. 2004. Vol. 92, N 6. P. 3423–3432. doi: 10.1152/jn.00432.2004
- Lukoyanov M.V., Gordleeva S.Yu., Pimashkin A.S., et al. The Efficiency of the Brain-Computer Interfaces Based on Motor Imagery with Tactile and Visual Feedback // Human Physiology. 2018. Vol. 44. P. 280–288. doi: 10.1134/S0362119718030088
- Lukoyanov M.V., Gordleeva S.Yu., Grigorev N.A., et al. Investigation of Characteristics of a Motor-Imagery Brain-Computer Interface with Quick-Response Tactile Feedback // Moscow University Biological Sciences Bulletin. 2018. Vol. 73. P. 222–228. doi: 10.3103/S0096392518040053
- Grosse-Wentrup M., Mattia D., Oweiss K. Using brain-computer interfaces to induce neural plasticity and restore function // Journal of neural engineering. 2011. Vol. 8, N 2. P. 025004. doi: 10.1088/1741-2560/8/2/025004
Дополнительные файлы
