в Интернете 
Українська  English  Русский  

DOI: https://doi.org/10.31071/kit2019.15.02


Опись-ссылка ISSN 1812-7231 Klin.inform.telemed. Volume 14, Issue 15, 2019, Pages 35-45


Автор(ы) О. Ю. Майоров1, 2, Е. А. Михайлова1, О. Я. Михальчук1, 2, М. Л. Кочина2, И. В. Редька2, А. Б. Прогнимак2, Т. Н. Матковская1, Д. А. Мителёв1


Учреждение(я)

1ГУ "Институт охраны здоровья детей и подростков АМН Украины", Харьков

2Харьковская медицинская академия последипломного образования МЗ Украины


Название статьи Критерии ("маркеры") депрессии у подростков на основе оценки состояния нейродинамики методами нелинейного анализа ЭЭГ и корреляции со шкалой CDRS-R


Аннотация (резюме)

Введение. Проблема профилактики, диагностики и лечения различных типов депрессий у детей и подростков является актуальной. Исследование направлено на поиск объективных информативных биологических "маркеров", отражающих изменения, характерные для депрессии, среди которых ведущая роль принадлежит оценке параметров активности центральной нервной системы.

Контингент обследованных. Методы исследования. 1. Обследовано 52 пациента (35 девочек (12,7 ± 1,2) лет и 17 мальчиков (14,0 ± 1,3 ) лет, у которых диагностирована депрессия. 2. Оценки депрессии по шкале CDRS-R. 3. Регистрация ЭЭГ. 4. Анализ ЭЭГ — система кЭЭГ NeuroResearcher®InnovationSuite (Институт Ми&T, Украина). Вычислялась энтропия Колмогорова-Синая (эКС). 5. Статистический анализ. Достоверность различий определялась непараметрическими методами (программы STATISTICA 13.3, Microsoft Excel 2019).

Результаты. Установлен диапазон значений эКС у депрессивных подростков обоего пола в симметричных областях головного мозга в состоянии спокойного бодрствования и при интеллектуальной нагрузке. Сравнение средних величин эКС в этих состояниях отличий не выявило, что может свидетельствовать о снижении способности к адаптации. Выявлены гендерные отличия параметра эКС. В исследуемых состояниях величина эКС у мальчиков была больше, чем у девочек. Более высокий уровень эКС у мальчиков-подростков указывает на более высокие адаптационные способности по сравнению с девочками-подростками этой возрастной группы. Предложен нормированный показатель "коэффициент выраженности признаков депрессии" (КВПД). Выявлена связь между отдельными признаками депрессии по шкале CDRS-R и оценкой состояния нейродинамики по эКС. Выявлены отведения ЭЭГ, связанные с определенными признаками депрессии.

Заключение. Выявление связи между уровнем эКС и признаками депрессии может способствовать более точному диагностированию, выбору таргетной терапии и оценке эффективности лечения.


Ключевые слова депрессия, кЭЭГ, нелинейный анализ, энтропия Колмогорова–Синая


Список литературы

1. Depression and Other Common Mental Disorders. Global Health Estimates. WHO. 2017, 24 р.

2. Siever L.J., Davis K.L.Towards a dysregulation hypothesis of depression. Am. J. Psychiatry, 1985, vol. 142, pp. 1017–1031.

3. Mendlewicz J., Kerkhofs M. Sleep EEG in depressive illness: A WHO collaborative study. Br. Psychiat. 1991, vol. 159, pp. 505–509.

4. Stolla A. L., Renshawa P. F., Yurgelun-Todda D. A., Cohena B. M. Neuroimaging in bipolar disorder: what have we learned? J. Biol. Psychiatry, 2000, vol. 48, iss. 6, pp. 505–517.
doi: 10.1016/S0006-3223(00)00982-3

5. Vyas A., Pillai A.G., Chattarji S. Recovery after chronic stress fails to reverse amygdaloid neuronal system. Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2004, vol. 101, no. 12, pр. 4280–4285.
doi: 10.1016/j.neuroscience.2004.07.013

6. Regier D. A., Narrow W. E., Kuhl E. A., Kupfer D. J. The conceptual development of DSM V. Am. J. Psychiatry, 2009, vol. 66, pр. 645–650.
doi: 10.1176/appi.ajp.2009.09020279

7. Insel T., Cuthbert B., Garvey M., Heinssen R., Pine D.S., et al. Research domain criteria (RDoC): toward a new classification framework for research on mental disorders. Am. J. Psychiatry, 2010, iss. 167, pр. 748–751.
doi: 10.1176/appi.ajp.2010.09091379

8. Михайлова Е. С., Чахава В. О. Изменения циркадной ритмики некоторых физиологических функций при депрессии. Ж. Невропатол. и психиатр., 1992, №1, сc. 95–99.

9. Simonov P. V. Emotsional'nyy mozg [The emotional brain]. M., Nauka Publ., 1981, 215 p. (In Russ.).

10. Itil T. M., Arikan M. K., Itil K., Le Bars P., Eralp E. Clinical CEEG/DBM Findings with A New Antidepressant: Dothiepin. Integrative Psychiatry, 1992, vol. 8, no. 3, pp. 241–251.

11. Iznak A. F., Monosova A. Zh., Chayanov N. V. Topographical mapping of EEG responses to emotionally-loaded olfactory stimulation in normal subjects and in depressive patients. 19th CINP Congr., Satellite Symp. on Quantitative EEG&Brain Mapping in Psychopharmacol. Washington: DC, 1994, p. 16.

12. Pizzagalli D. A., Sherwood R. J., Henriques J. B., Davidson R. J. Frontal brain asymmetry and reward responsiveness: a source localization study. J. Psychol. Sci., 2005, vol. 16, pp. 805–813.
doi: 10.1111/j.1467-9280.2005.01618.x

13. Segrave R. A., Thomson R. H., Cooper N. R., et al. Upper alpha activity during working memory processing reflects abnormal inhibition in major depression. J. Affect. Disord., 2010, vol. 127, pр. 191–198.
doi: 10.1016/j.jad.2010.05.022

14. Grin-Yatsenko V. A., Baas I., Ponomarev V. A., Kropotov J. D. EEG power spectra at early stages of depressive disorders. J. Clin. Neurophysiol., 2009, vol. 26 (6). pp. 401–406.
doi: 10.1097/WNP.0b013e3181c298fe

15. Mackey M. C. and Glass L. Oscillation and chaos in physiological control systems. Science, 1977, vol. 197, pp. 287–289.

16. Glass L. and Mackey M. C. Pathological physiological conditions resulting from instabilities in physiological control systems. Ann. NY. Acad. Sci., 1979, iss. 316, pp. 214–235.

17. Bélair J., Glass L., van der Heiden U. & Milton J. Dynamical disease: Mathematical analysis of human illness. American Institute of Physics, Woodbury, NY, 1995, 215 p.

18. Nandrino J.-L., Pezard L., Martinerie J., et. al. Decrease of complexity in EEG as a symptom of depression. NeuroReport, 1994, vol. 5, pp. 528–530.
doi: 10.1097/00001756-199401120-00042

19. Senon J. L., Sechter D., Richard D. (eds). Thérapeutique psychiatrique. Paris, Hermann, 1995, 985 p.

20. Thomasson N., Laurent P., BoyerP., Renault B., and Martinerie J. Nonlinear EEG Changes in a 48-Hour Cyclic Manic-Depressive Patient Nonlinear Dynamics. Psychology and Life Sciences, 2002, vol. 6, no. 3, pp. 259–267.
doi: 10.1023/A:1015082611626

21. Fern R., Pettinalo S., Alicata F., Gracco S. D., Elia M. & Musumeci S. A. Correlation dimension of EEG slow wave activity during sleep in children and young adults. EEG & Clin. Neurophysiol., 1998, vol. 106, pp. 124–128.

22. Меклер А. А., Болотова Е. В. Особенности вычисления величины корреляционной размерности восстановленного аттрактора ЭЭГ детей 4–6 лет. В кн.: Медленные колебательные процессы в организме человека. Теор. и прикладные аспекты нелинейной динамики в физиол. и медицине. /Под ред. А. Н. Флейшмана. Новокузнецк. 2005, cс. 152–153.

23. Mykhailova E. Cognitive and neurophysiological markers of depression in children Focusing on Access, Quality and Humane Care. Madrid, 2014, p. 1074.

24. Редька І. В., Майоров О. Ю. Нелінійні електроенцефалографічні кореляти слухово-моторної інтеграції у хлопчиків з набутими зоровими дизфункціями. Фізіол. журнал, 2015, т. 61, №3, сс. 90–98.

25. Редька І. В., Майоров О. Ю. Зміни нелінійної динаміки електричної активності головного мозку дівчаток при зорових дисфункціях. Вісник Черкаського університету, 2015, №2 (335), сс. 86–91.

26. Майоров О. Ю., Михайлова Э. А. Нейрофизиологические особенности депрессии у детей 7–11 лет. В кн. Депрессия у детей и подростков (монография). Стиль-Издат, 2016, сс. 217–238.

27. Майоров О. Ю., Степанченко К. А. Оптимізація діагностики головного болю напруження у підлітків на основі аналізу нелінійно-динамічних показників ЕЕГ. Нововведення. — МОЗ України, НАМНУ, Укрмедпатентінформ. Перелік наукової (науково-технічної) продукції …, №249/1/14, Вип. 1. Київ, 2015. сс. 227–228

28. Fritzsche M., Mayorov O. Yu., Glukhov A. and oth. Anandamide included model-psychosis assessed by nonlinear EEG analysis. J. BMC Psychiatry (e-Jornal), 2003, 14 p.

29. Mayorov O. Yu., Fritzsche M., Kosidubova S.M., Glukhov A.B., Prognimak A.B., Timschenko L.N. New neurodiagnostics technology for brain research on the basis of multivariate and nonlinear (deterministic chaos) analysis of EEG. Proceedings of 2nd Eur. Congr. "Achievements in space medicine into health care practice and industry". Pabst Science Publ., Berlin, 2003, pp. 157–166.

30. Майоров О. Ю. Компьютерная ЭЭГ — прошлое, настоящее, будущее. Часть 1. История развития кЭЭГ, обзор специальных методов исследования. Ж. Клин. информ. и телемед., 2004, т.1, № 2, cc. 165–173.

31. Mayorov O. Yu., Fritzsche M., Glukchov A. and oth. Disfunctional information processing during acute psychosis. 12th AEP Congress. Association of European Psychiatrists. Geneva. Switzerland. 2004, p. 78.

32. Майоров О. Ю., Фенченко В.Н. Повышение надежности исследований биоэлектричес кой активности (ЭЭГ, ЭКГ и вариабельности сердечного ритма) методами нелинейного анализа. Ж. Клин. информ. телемед. 2009, т. 5, вып. 6., сс. 10–17.

33. Майоров О. Ю., Фенченко В. Н. О выявлении нейродинамических систем мозга методами многоразмерного спектрального анализа и детерминистского хаоса по ЭЭГ-сигналам. Труды Ин-та кибернетики НАН Украины, вып. 155, 2009, сс. 3–9.

34. Mayorov O. Yu., Fenchenko V. N., Prognimak A. B., Fritzsche M., Fritzsche L. Application of EEG multidimensional spectral analysis and deterministic chaos to brain neurodynamic systems. Scharite, Berlin, 2010. Biosignal 2010: Intern. Biosignal Processing Conf. 2010, p. 75.

35. Mayorov O. Yu., Fenchenko V. N. Reliability of bioelectric activity (EEG, ECG and HRV) researches of the deterministic chaos by the nonlinear analysis methods. Book of Abstracts. 3rd Chaotic Modeling and Simulation. Intern. Conf., Chania Crete, Greece, 2010, p. 61.

36. Майоров О. Ю., Фенченко В. Н. Метод выявления на ранних стадиях больных с расстройствами шизофренического ряда из групп больных с "функциональными" психозами на основе скейлинговых показателей ЭЭГ. Ж. Клин. информ. и телемед., 2018, т.13, №14, сс. 37–46.
doi: 10.31071/kit2018.14.05

37. Mayorov O. Yu., Fenchenko V. N. Searching for "neuromarkers" characteristic for pathologic changes in schizophrenia by using the scaling indices of the cerebral bioelectrical activity. Eur. J. Biomed. Informatics (EJBI), 2018, vol. 14, iss. 1, pp. 67–74.
doi: 10.24105/ejbi.2018.14.1.11

38. Poznanski E. O., Grossman J. A., Buchsbaum Y., Banegas M., Freeman L., Gibbons R. Preliminary studies of the reliability and validity of the children's depression rating scale. J. Am. Acad. Child Psychiatry, 1984, vol. 23, pp. 191–197.

39. Poznanski E. Mokros H. Children's Depression Rating Scale–Revised (CDRS-R) Los Angeles. WPS, 1996.

40. Myers K, Winters NC: Ten-year review of rating scales. II: Scales for internalizing disorders. J. Am. Acad. Child. Adolesc. Psychiatry, 2002, vol. 41, iss. 6, pp. 634-659.
doi: 10.1097/00004583-200206000-00004

41. Mayes T. L., Bernstein I. H., Haley C. L., Kennard B. D. and Emslie G. J. Psychometric Properties of the Children's Depression Rating Scale–Revised in Adolescents. J. Child. Adolesc. Psychopharmacol. 2010, vol.20, no. 6, pp. 513–516.
doi: 10.1089/cap.2010.0063

42. Юнкеров В. И., Григорьев С. Г. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований. ВМедА, 2002, 266 c.

43. Майоров О. Ю., Глухов А. Б., Фенченко В. Н., Прогнимак А. Б. Реализация метода смещения с помощью оценки размеров осей аттрактора по одномерной реализации динамической системы мозга. Труды И-та кибернетики НАН Украины. 2007, вып. 153, сс. 3–11.

44. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors. Physica D 9, 1983, pp.189–208.

45. Kantz H. and Schrieber T., Nonlinear Time Series Analysis. NY. Cambridge University Press, 2000, 304 р.


Полнотекстовая версия http://kit-journal.com.ua/ru/viewer_ru.html?doc/2019_15/002.pdf