ФИЗИОЛОГИЯ ЧЕЛОВЕКА, 2015, том 41, № 4, с. 62-72
УДК 612.821+612.014
ОБЩИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ВОЛНОВОЙ СТРУКТУРЫ ПАТТЕРНА ЭЭГ У ДЕТЕЙ И ПОДРОСТКОВ, ПРОЖИВАЮЩИХ В УСЛОВИЯХ ЕВРОПЕЙСКОГО СЕВЕРА
© 2015 г. С. И. Сороко, С. С. Бекшаев, В. П. Рожков, Ж. В. Нагорнова, Н. В. Шемякина
Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова РАН, Санкт-Петербург
E-mail: soroko@iephb.ru Поступила в редакцию 27.02.2015 г.
Представлены результаты анализа формирования волновой структуры паттерна ЭЭГ у детей и подростков в возрасте от 7 до 18 лет, проживающих в суровых условиях Севера. Для изучения частотно-временных перестроек паттернов ЭЭГ использовали подходы, разработанные в дискретной математике (теория графов, теория потоков в сетях). Оценивали условные вероятности взаимных переходов волн шести частотных диапазонов ЭЭГ (А, 9, ai, a2, Pi, в2). Описаны возрастные и гендерные особенности организации волновой структуры паттернов ЭЭГ и их топическая специфика. Определены возрастные периоды реорганизации диффузной активности в основные ритмы ЭЭГ, рассмотрена роль отдельных ритмов в поддержании структуры паттернов и их динамических перестроек. Выявленные возрастные изменения структуры паттерна ЭЭГ отражают общую картину морфо-функционального развития мозга детей и подростков на разных стадиях постнатального онтогенеза в сложных климато-географических и социально-экономических условиях Севера.
Ключевые слова: Север, дети, подростки, развитие мозга, ЭЭГ паттерн, половые различия.
Б01: 10.7868/80131164615040165
Организм ребенка, родившегося и проживающего в суровых климато-географических условиях Севера, испытывает постоянное напряжение. Это не может не сказываться на его постнаталь-ном развитии, сроках становления основных физиологических функций. В настоящее время накоплены данные о возрастных изменениях ЭЭГ у детей и подростков [1—3], вместе с тем сохраняется необходимость углубленных фундаментальных исследований с целью поиска локальных и пространственных ЭЭГ-маркеров, позволяющих контролировать индивидуальное морфофункци-ональное развитие мозга в разные возрастные периоды в конкретных условиях обитания.
В условиях Севера комплексное воздействие сложных природных и социальных факторов может определять особенности возрастного развития детей и оказывать влияние на темпы морфогенеза мозга, находящего свое отражение в частотных и временных параметрах суммарной биоэлектрической активности (ЭЭГ) [4—6]. В изучении этих процессов развития особую роль играют методы длительного наблюдения за выбранной группой испытуемых, позволяющие проследить особенности формирования электро-генеза мозга в определенные периоды онтогенеза.
Наиболее часто в качестве показателей созревания мозга и определения количественных возрастных нормативов ЭЭГ используются данные спектрального анализа. Этот метод дает характеристику выраженности тех или иных частотных составляющих ЭЭГ, но не отражает динамику смены во времени волновых компонентов сигнала и их функциональной взаимосвязи друг с другом, т.е. временной структуры паттерна ЭЭГ. Далеко не всегда по спектральным характеристикам можно оценить, представлен ли тот или иной диапазон частот ЭЭГ регулярной (ритмической) или нерегулярной активностью.
Одним из ключевых в электроэнцефалографии является положение о гетерогенности различных частотных составляющих ЭЭГ, предполагающей структурное разнообразие мозговых систем их генерации и, следовательно, различие функциональной роли того или иного ритма ЭЭГ
[1, 7, 8].
Ранее нами было показано, что статистическая структура взаимодействия компонентов (волн) ЭЭГ отражает характер межцентральных отношений. Было выделено три основных типа алгоритмов взаимодействия компонентов ЭЭГ, показана их связь с индивидуально-типологическими особенностями высшей нервной деятельно-
сти, пластичностью нейродинамических процессов, устойчивостью человека к стрессогенным воздействиям [9]. Все эти данные получены на взрослых испытуемых.
В наших исследованиях, выполненных ранее [4], было показано, что по темпам возрастного развития значительная часть детей-северян отстает от своих сверстников, проживающих в средней полосе России. Признаки отставания в темпах морфофункционального развития ЦНС отмечаются как по неравномерности становления электрогенеза в отдельных зонах мозга, так и по частотному составу ЭЭГ. Однако остается неясным, как и на каких стадиях постнатального онтогенеза происходит постепенный переход от диффузной электрической активности мозга к четко организованной ритмике с характерным волновым паттерном ЭЭГ, имеются ли гендерные отличия.
В связи с этим, основной целью настоящей работы являлась оценка общих закономерностей возрастного формирования волновой структуры паттернов ЭЭГ в отдельных зонах мозга и их тендерных особенностей у детей и подростков, проживающих на Европейском Севере РФ.
МЕТОДИКА
В рамках комплексного медико-физиологического обследования детского населения проведены электроэнцефалографические исследования детей и подростков в возрасте от 8 до 17 лет, учащихся одной из сельских общеобразовательных средних школ Архангельской области. В исследовании принимали участие 86 школьников (из них 44 мальчика и 42 девочки). Все исследования проводились с соблюдением требований Хельсинкской Декларации. Протокол исследований утвержден Комиссией по этике Ученого совета Института.
ЭЭГ регистрировали на компьютерном электроэнцефалографе-анализаторе ЭЭГА 21/26 "Эн-цефалан-131-03" (НПКФ "Медиком" МТД, Россия) в 21 отведении по международной системе 10—20 в полосе 0.5—70 Гц с частотой дискретизации 250 Гц. Сопротивление электродов не превышало 10 кОм. Использовали монополярное отведение с объединенным ушным референтным электродом. Представленные в статье результаты приводятся для состояния спокойного бодрствования с закрытыми глазами. Фрагменты ЭЭГ, содержащие артефакты, исключались из анализа.
Для изучения структуры временной организации паттернов ЭЭГ, их локальных и пространственных особенностей в разные возрастные периоды у школьников-северян использовался разработанный нами ранее способ оценки структуры взаимодействия компонентов (волн) ЭЭГ, осно-
ванный на методах дискретной математики (теории матриц, теории графов, теории потоков) [9]. Для этого ЭЭГ преобразовывали в последовательность волн (компонентов ЭЭГ), каждая из которых в зависимости от длительности относится к одному из шести выбранных для анализа частотных диапазонов ЭЭГ: А (1.5-4 Гц), 0 (4-7 Гц), а1 (7-9.5 Гц), а2 (9.5-12.5 Гц), р1 (12.5-17.5 Гц), р2 (17.5-30 Гц). На основании полученного ряда последовательности волн в реальной ЭЭГ, вначале строилась количественная (абсолютная) матрица с размерностью 6 х 6, отражающая все имеющиеся переходы от одной волны ЭЭГ к другой. Далее оценивали условную вероятность появления каждой последующей волны в текущем паттерне ЭЭГ в зависимости от предыдущей. По численным значениям вероятности смены одних волн ЭЭГ другими (далее по тексту "межволновых переходов") составляли матрицу вероятностей переходов размером 6 х 6 (по числу взятых для анализа частотных диапазонов ЭЭГ). Для графического представления матриц строили вероятностные ориентированные графы, в которых вершинам соответствуют волны частотных диапазонов ЭЭГ, соединенные ребрами графа. Толщина ребра графов пропорциональна вероятности соответствующего перехода. Таким образом, вероятностные графы дают наглядную картину о статистической структуре паттерна ЭЭГ и вероятности взаимодействия между отдельными составляющими. Хотя по графам и можно судить о том, какой ритм ЭЭГ является доминирующим в общей структуре паттерна, его функциональная роль в динамических перестройках и поддержании временной структуры волновой организации паттерна ЭЭГ не совсем ясна, поскольку граф не отражает числа входящих и выходящих из каждой вершины связей. Между тем, эти данные являются весьма важными не только для определения особенностей возрастного формирования общей структуры паттерна ЭЭГ, но и для оценки постепенного "созревания" каждого ритма и становления его гено-фенотипически обусловленной функциональной роли в поддержании ЭЭГ-паттерна и его динамических перестройках при смене внутренних состояний организма и адаптации к внешним воздействиям.
Для получения этих данных нами использовались подходы, разработанные в теории потоков в сетях [10]. Согласно данной теории, некоторая вершина в графе является "источником", "стоком" или "сохраняющей поток", если разность между суммой выходящих из нее и входящих в нее вероятностей будет положительной, отрицательной или нулевой, соответственно. Численно величину потоков рассчитывали по матрице вероятностей переходов, для каждого /-го частотного компонента ЭЭГ оценивали численный пара-
метр П, ("Поток") по формуле: П, = ^Рц- ^Рп,
здесь суммирование производится по числу частотных компонентов ЭЭГ, где /, / — А, 0, а1, а2, р1, р2-компоненты ЭЭГ. Первая сумма является суммарной вероятностью перехода от 1-го компонента ко всем остальным (/-компонентам) и равна 1. Вторая сумма равна суммарной вероятности перехода к /-ому компоненту от всех остальных компонентов. Если П, < 0, то компонент данного ритма ЭЭГ является "стоком" или "функциональным ядром" [9], играющим ведущую роль в функциональной организации и поддержании временной структуры паттерна ЭЭГ. Если П, > 0, то / компонент ЭЭГ данного частотного диапазона (ритма) ЭЭГ является "источником", т.е. данный ритм зависим от других ритмов, в частности, от ритма, являющегося "функциональным ядром". Переход П, через нулевое значение является "критическим моментом" для данного ритма, с этого времени этот ритм приобретает ведущую роль в динамической организации волновой структуры паттерна ЭЭГ. Переход значения потока из области положительных значений к отрицательным означает увеличение суммарной вероятности переходов к этому компоненту. Изменение величины показателя "Поток" для какого-либо компонента ЭЭГ из отрицательного значения в положительное означает уменьшение суммарной вероятности переходов к этому частотному компоненту и
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.