научная статья по теме ФАКТОРНАЯ СТРУКТУРА ЗНАЧЕНИЙ РЕГИОНАРНОГО МОЗГОВОГО КРОВОТОКА И СКОРОСТИ МЕТАБОЛИЗМА ГЛЮКОЗЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЖИМА СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА В СОСТОЯНИИ ОПЕРАТИВНОГО ПОКОЯ Биология

Текст научной статьи на тему «ФАКТОРНАЯ СТРУКТУРА ЗНАЧЕНИЙ РЕГИОНАРНОГО МОЗГОВОГО КРОВОТОКА И СКОРОСТИ МЕТАБОЛИЗМА ГЛЮКОЗЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЖИМА СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА В СОСТОЯНИИ ОПЕРАТИВНОГО ПОКОЯ»

ФИЗИОЛОГИЯ ЧЕЛОВЕКА, 2013, том 39, № 1, с. 60-66

УДК 612:616

ФАКТОРНАЯ СТРУКТУРА ЗНАЧЕНИЙ РЕГИОНАРНОГО МОЗГОВОГО КРОВОТОКА И СКОРОСТИ МЕТАБОЛИЗМА ГЛЮКОЗЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ РЕЖИМА СПОНТАННОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА В СОСТОЯНИИ ОПЕРАТИВНОГО ПОКОЯ © 2013 г. Г. В. Катаева, А. Д. Коротков, М. В. Киреев, С. В. Медведев

ФГБУНИнститут мозга человека им. Н.П. Бехтеревой Российской академии наук, Санкт-Петербург

Поступила в редакцию 06.06.2012 г.

Рассмотрена оценка взаимозависимостей уровней функциональной активности анатомо-функци-ональных зон мозга в состоянии оперативного покоя, по данным позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ), с целью изучения так называемой "дефолтной моды мозга", т.е. режима спонтанной активности мозга в состоянии оперативного покоя.

Сделан вывод о том, что возможность выявления нейроанатомических систем "дефолтной моды мозга" при рутинных клинических ПЭТ-исследованиях мозгового кровотока и метаболизма глюкозы важна при изучении функциональной организации в норме и ее перестроек при патологии.

Ключевые слова: дефолтная мода мозга, дефолтная система мозга, позитронно-эмиссионная томография, мозговой кровоток, метаболизм глюкозы, функциональная активность..

DOI: 10.7868/S0131164613010050

Возможность оценки взаимозависимостей уровней функциональной активности совокупностей разных анатомо-функциональных зон мозга в состоянии оперативного покоя с целью изучения так называемой "дефолтной моды мозга" (ДММ, default mode of the brain) важна при решении как фундаментальных, так и прикладных (медицинских) задач. Под ДММ понимают режим работы мозга в состоянии оперативного покоя, который характеризуется самоорганизующейся работой ряда функциональных нейроанатомических систем (дефолтной системы мозга (ДСМ), дорзальной системы внимания, сенсорных и моторной систем и т.д.) [1]. Впервые повышение уровня функциональной активности ряда структур коры больших полушарий и подкорковых ядер мозга при отсутствии организуемой в экспериментальных условиях целенаправленной деятельности (т.е. в состоянии оперативного покоя) было показано нами методом позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) в 1996 году [2]. Позднее эти данные нашли подтверждение в работах других исследователей, в которых и был предложен термин "дефолтная мода мозга" [3, 4], являющийся в настоящее время общепринятым при изучении организации функциональной активности мозга в состоянии оперативного покоя [5—7].

Для изучения ДММ могут использоваться как методы электро -/магнитоэнцефалографии

(ЭЭГ/МЭГ), так и функциональные томографиче-

ские методы, например ПЭТ, позволяющая исследовать регионарный мозговой кровоток (рМК) и скорость метаболизма глюкозы (СМГ), или функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), регистрирующая BOLD-сигнал, зависимый от уровня насыщения крови кислородом. Изучение функциональной активности головного мозга методами ПЭТ и фМРТ основано на том факте, что уровни энергетического метаболизма и мозгового кровотока коррелируют с уровнем ней-рональной активности, что позволяет осуществлять функциональное картирование мозговой активности в трехмерном пространстве.

На современном этапе изучение ДММ преимущественно проводится методом фМРТ Основной причиной этого является методическая особенность фМРТ: в отличие от ПЭТ, фМРТ за относительно короткое время дает возможность получения большого числа изображений, достаточного для применения методов статистической оценки фМРТ-данных, например, оценки функциональных взаимосвязей (ФВ, functional connectivity) [1, 8, 9]. Время, необходимое для накопления достаточного объема данных, при фМРТ-исследовании составляет 5—10 минут. При этом может регистрироваться около 120—240 сканов, что позволяет рассматривать исследуемое состояние как квазистабильное. В то же время, при ПЭТ-исследовании рМК время сканирования составляет мини-

мум 40 секунд и повторное сканирование возможно только через 20 минут.

В то же время, ПЭТ обладает важными методическими преимуществами, поскольку по сравнению с фМРТ в меньшей степени подвержена артефактам динамических (смещения относительно изначального положения головы) и пространственных искажений сигнала (особенно в орбито-фронтальной коре вблизи лобных пазух). Кроме того, значительный вклад в регистрируемый фМРТ-сигнал вносит физиологическая активность (дыхание, сердцебиение, пульсация сосудов), которая не связана с исследуемой функциональной активностью мозга и, поэтому, увеличивает уровень "шума" при статистической обработке сигнала [10].

Кроме того, широкое применение ПЭТ не только в исследовательской, но и клинической (диагностической) практике также стимулирует разработку новых методов анализа ПЭТ-изображений с целью повышения эффективности выявления нейроанатомических основ различных пси-хо-неврологических заболеваний, уточняющей диагностики и мониторинга лечения.

В этой связи перспективным средством анализа ПЭТ-изображений является факторный анализ (ФА), логика которого позволяет за счет статистического выявления ненаблюдаемых непосредственно причин (факторов) определить наборы областей интереса (ОИ) или элементов матрицы изображения (точек), уровень функциональной активности в которых взаимосвязан (см. схему на рисунке). Кроме того, ФА, во-первых, позволяет уменьшить число переменных, подлежащих анализу, что предоставляет больше возможностей для интерпретации их группировки. Во-вторых, интерпретация получаемого факторного решения (т.е. выявление факторной структуры, объединяющей ОИ в "системы") позволяет перейти к рассмотрению корреляционных взаимосвязей между исходными переменными и физиологическими причинами, эти взаимосвязи обусловливающих.

Целью настоящей работы являлось изучение факторной структуры относительных оценок уровней рМК (по данным ПЭТ), как показателя взаимосвязи функциональной активности различных зон мозга в здоровом мозге человека в состоянии оперативного покоя, и интерпретация полученных факторных решений с учетом представлений о ДММ.

МЕТОДИКА

Было обследовано 158 человек (133 мужчины и 25 женщин), праворуких, в возрасте от 18 до 49 лет. Жалоб на здоровье и наличие психологических проблем, а также патологии при терапевтическом и неврологическом обследовании и наличия в ана-

мнезе заболеваний нервной системы, у испытуемых выявлено не было. ПЭТ-исследование для оценки рМК проводилось в состоянии оперативного покоя (т.е. исследование проходило в затемненной комнате, при минимальном уровне шума; психическая деятельность испытуемых не регламентировалась, слуховая и зрительная депривация не проводилась). У 121 человека исследование проводилось дважды, с перерывом около одного часа. Письменное информированное согласие всех испытуемых было получено перед исследованием. До начала исследования и после его окончания испытуемые заполняли опросник Спилберге-ра в адаптации Ханина [11] для определения уровня реактивной тревожности.

Исследования рМК проводились на позитрон-но-эмиссионном томографе РС2048-15В (фирма Всапёкгошх, Швеция) [12] по стандартной процедуре, описанной ранее [13, 14]. Полученное распределение накопленной активности, выраженное в процентах от среднего значения активности во всем мозге (включая и серое, и белое вещество), использовалось в качестве относительной оценки рМК [13].

Трансформация индивидуальных изображений к стандартному виду, согласованному со стерео-таксическим атласом Талайрака [15], необходимая для расчета относительных значений рМК в стандартных ОИ (по 33 ОИ на каждое полушарие), выделенных согласно анатомо-функциональному строению мозга, осуществлялась при помощи линейных преобразований (сдвиг, поворот, растяжение или сжатие вдоль трех осей) [16].

В исследовании использовался факторный анализ — метод главных факторов с последующим ва-римакс-вращением [17]. Компонента (фактор) включалась в факторное решение в случае выполнения критерия Кайзера (т.е. если ее собственное значение было больше 1). Исходная переменная (т.е. среднее значение рМК в конкретной ОИ) считалась входящей в компоненту, если ее нагрузка по данной компоненте была больше 0.45. После получения факторного решения факторы проверялись на статистическую значимость согласно следующему критерию: произведение двух максимальных нагрузок должно быть больше 2/Уп, где п — число исходных переменных [18].

Далее для проверки воспроизводимости результатов ФА было построено факторное решение по вторым сканам (п = 121). Условия включения компонент в факторное решение при повторном анализе были теми же, что и при построении первого решения, а для проверки степени совпадения факторных решений рассчитывались коэффициенты конгруэнтности:

А

Схема анализа

Факторный

Факторное решение

Фактор № 1

Фактор № 2

Фактор № п

20 областей интереса (ОИ)

ОИ 1 ОИ 4 ОИ 12 ОИ 19

ОИ 2 ОИ 6 ОИ 7

ОИ 3 ОИ 9 ОИ 10

Распределение ОИ по билатеральным факторам

Б

Распределение ОИ по унилатеральным парным факторам

анализ

Ф1 Ф2 Ф3 Ф4 Ф5 Ф6 Ф7л,п Ф8л,п Ф9л,п Ф10п

Условная схема анализа (А) и фактическое распределение областей интереса (ОИ) по факторам (Б), изображенное в виде стандартизированного изображения головного мозга с обрисовкой используемых при анализе ОИ. Отдельные срезы параллельны орбитомеатальной плоскости, координаты по оси Z — равны расстоянию в миллиметрах от этой плоскости до средней плоскости каждого среза. Толщина среза 6.5 мм. Факторы, изображенные на рисунке, идентичны факторам, приведенным в таблице.

ар ■ ащ

СС = ' = 1

ССР9 п

Х2 ^ 2

а2р ■ X ^

I = 1 I = 1

где ССрщ — коэффициент конгруэнтности, п — число переменных, р и q — номера факторов в первом и втором решении соответственно, арр и а^ — факторные нагрузки в первом и втором решениях. Модуль статистики ССрч может принимать значения от 1 (полностью совпадающие решения) до 0 (полное несовпадение).

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Результаты приведены в таблице. В факторном решении, полученном по первым ПЭТ-сканам, из 14 выявленных факторов статистически значимыми оказались только 12. Общий процент объясненной вариации составил 64%. Из 15 факторов факторного решения

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком

Пoхожие научные работыпо теме «Биология»