в Інтернеті 
Українська  English  Русский  

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


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


Автор(и) О. Ю. Майоров1, 2, Е. А. Міхайлова1, О. Я. Міхальчук1, 2, М. Л. Кочіна2, І. В. Редька2, А. Б. Прогнімак2, Т. Н. Матковська1, Д. А. Мітельов1


Установа(ви)

1ДУ "Інститут охорони здоров'я дітей та підлітків НАМН України", Харків

2Харківська медична академія післядипломної освіти МОЗ України


Назва статті Критерії ("маркери") депресії у підлітків на основі оцінки стану нейродинаміки методами нелінійного аналізу ЕЕГ і кореляції зі шкалою CDRS-R


Анотація (резюме)

Вступ. Проблема профілактики, діагностики та лікування різних типів депресій у дітей і підлітків є актуальною. Дослідження спрямовано на пошук об'єктивних інформативних біологічних "маркерів", що відображають зміни, характерні для депресії, серед яких провідна роль належить оцінці параметрів активності центральної нервової системи.

Контингент обстежених. Методи дослідження. 1. Обстежено 52 пацієнта (35 дівчаток (12,7 ± 1,2) років і 17 хлопчиків (14,0 ± 1,3) років, у яких діагностована депресія. 2. Оцінки депресії за шкалою CDRS-R. 3. Реєстрація ЕЕГ. 4. Аналіз ЕЕГ — система кЕЕГ NeuroResearcher®InnovationSuite (Інститут Мі&T, Україна). Обчислюють ентропію Колмогорова–Сіная (еКС). 5. Статистичний аналіз. Достовірність відмінностей визначалася непараметричними методами (програми STATISTICA 13.3, Microsoft Excel 2019).

Результати. Встановлено діапазон значень еКС у депресивних підлітків обох статей в симетричних областях головного мозку в стані спокійного неспання і при інтелектуальному навантаженні. Порівняння середніх величин еКС в цих станах відмінностей не виявило, що може свідчити про зниження здатності до адаптації. Виявлено гендерні відмінності параметра еКС. У досліджуваних станах величина еКС у хлопчиків була більше, ніж у дівчаток. Більш високий рівень еКС у хлопчиків-підлітків вказує на більш високі адаптаційні можливості в порівнянні з дівчатками-підлітками цієї вікової групи. Запропоновано нормований показник "коефіцієнт вираженості ознак депресії" (КВОД). Виявлено зв'язок між окремими ознаками депресії за шкалою CDRS-R і оцінкою стану нейродинамики за еКС. Виявлено відведення ЕЕГ, пов'язані з певними ознаками депресії.

Висновок. Виявлення зв'язку між рівнем еКС і ознаками депресії може сприяти більш точному діагностуванню, вибору таргетної терапії та оцінці ефективності лікування.


Ключові слова депресія, кЕЕГ, нелінійний аналіз, ентропія Колмогорова–Сіная


Список літератури

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.


Повнотекстова версія http://kit-journal.com.ua/uk/viewer_uk.html?doc/2019_15/002.pdf