Multifractal characteristics of pallidal single unit activity in patients with dystonia

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Statistically, dystonia is the third most common movement disorder. This disease is characterized by involuntary muscle contractions, dystonic tremors, and abnormal postures. To date, the most effective treatment for dystonia is neurosurgical implantation of electrodes for chronic stimulation of deep brain structures (DBS) in the internal segment of the globus pallidus (GPi). To improve the clinical effect, it is necessary to implant a DBS electrode into the zone of pathological activity, the patterns and parameters of which remain unknown. Currently, low-frequency (θ-α) oscillations in the globus pallidus are considered the only potential biomarker of pathological activity in dystonia. It also remains unclear what causes rearrangements in the temporal organization of patterns of neuronal activity, leading to the emergence of pathological symptoms. It's believed that the emergence of such pathological rhythms is associated with the loss of the dynamic complexity of the pattern of neuronal activity in the globus pallidus. This study proposes to use multifractal analysis to assess the relationship between changes in dynamic complexity of single-unit pallidal neural activity and clinical manifestations of dystonia. Microelectrode recordings of single-unit activity were performed from the internal (GPi) and external (GPe) segments of the globus pallidus in 39 patients with dystonia. The multifractal spectra of single-unit activity was calculated using the detrended fluctuation analysis method. The relationship between the parameters of this spectrum and the clinical manifestations of dystonia were assessed. It was shown that a correlation between the multifractal characteristics of pallidal activity and the severity of dystonia is significant only for the pause pattern of the activity of neurons in the internal segment of the globus pallidus. As the severity of dystonia increased, there was a decrease in the width of the multifractal spectrum and an increase in its asymmetry. In addition, it has been revealed that as the microelectrode is immersed deep into the globus pallidus and approaches the intended target point for implantation of the stimulating DBS electrode, the tendency towards asymmetry increases. The clinical effect of DBS on the BFMDRS (The Burke‐Fahn‐Marsden Dystonia Rating Scale) severity was correlated with the asymmetry of the multifractal spectrum of activity of pallidal neurons located in the stimulation area. It was also demonstrated that clinical effect on dystonic tremor was significantly correlated with multifractal spectral parameters, which reflect degree of anti-correlation in the signal. These parameters of the multifractal spectrum were also correlated with the intensity of low-frequency (3–8 Hz) oscillations. These results imply that a decrease in the degree of anticorrelation of the neural activity pattern and the appearance of pathological θ-oscillations, as a consequence of these changes in the temporal organization of neural patterns, may be associated with phasic symptoms of dystonia, such as dystonic tremor. At the same time, the asymmetry of the multifractal spectrum, expressed in its shift towards insensitivity to large «corrective fluctuations in head position and to the full influence of «fixing fluctuations of small amplitudes, probably determines the tonic component of dystonia symptoms and its generalization. In general, the findings of this study suggest the potential use of multifractal features of neural activity in the globus pallidus as biomarkers for pathological activity in dystonia and for assessing and predicting the clinical response to deep brain stimulation (DBS).

About the authors

U. N. Semenova

N.N. Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, RAS; N.N. Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, RAS

Email: semenova-online@mail.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

I. Z. Dzhalagoniya

N.N. Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, RAS

Email: semenova-online@mail.ru
Moscow, Russia

R. S. Medvednik

N.N. Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, RAS

Email: semenova-online@mail.ru
Moscow, Russia

A. A. Gamaleya

N.N. Burdenko National Scientific and Practical Center for Neurosurgery

Email: semenova-online@mail.ru
Moscow, Russia

A. A. Tomskiy

N.N. Burdenko National Scientific and Practical Center for Neurosurgery

Email: semenova-online@mail.ru
Moscow, Russia

A. S. Sedov

N.N. Semenov Federal Research Center for Chemical Physics, RAS; Moscow Institute of Physics and Technology

Author for correspondence.
Email: sedov.chph@yandex.ru
Moscow, Russia; Dolgoprudny, Moscow Region, Russia

References

  1. Chen C., Kühn A., Trottenberg T. et al. Neuronal activity in globus pallidus interna can be synchronized to local field potential activity over 3–12 Hz in patients with dystonia // Exp. Neurol. 2007. V. 202. № 2. P. 480.
  2. Silberstein P., Kuhn A.A., Kupsch A. et al. Patterning of globus pallidus local field potentials differs between Parkinson's disease and dystonia // Brain. 2003. V. 126. Pt. 12. P. 2597.
  3. Neumann W.-J., Horn A., Ewert S. et al. A localized pallidal physiomarker in cervical dystonia // Ann. Neurol. 2017. V. 82. № 6. P. 912.
  4. Scheller U., Lofredi R., van Wijk B.C.M. et al. Pallidal low-frequency activity in dystonia after cessation of long-term deep brain stimulation // Mov. Disord. 2019. V. 34. № 11. P. 1734.
  5. Stam C.J., de Bruin E.A. Scale–free dynamics of global functional connectivity in the human brain // Hum. Brain Mapp. 2004. V. 22. № 2. P. 97.
  6. Joseph A.J., Pournami P.N. Multifractal theory based breast tissue characterization for early detection of breast cancer // Chaos, Solitons & Fractals. 2021. V. 152. P. 111301.
  7. Captur G., Karperien A.L., Hughes A.D. et al. The fractal heart – embracing mathematics in the cardiology clinic // Nat. Rev. Cardiol. 2017. V. 14. № 1. P. 56.
  8. Jelinek H.F., Fernandez E. Neurons and fractals: How reliable and useful are calculations of fractal dimensions? // J. Neurosci. Methods. 1998. V. 81. № 1–2. P. 9.
  9. Diniz A., Wijnants M.L., Torre K. et al. Contemporary theories of 1/f noise in motor control // Hum. Mov. Sci. 2011. V. 30. № 5. P. 889.
  10. Veerakumar A., Tiruvadi V., Howell B. et al. Field potential 1/f activity in the subcallosal cingulate region as a candidate signal for monitoring deep brain stimulation for treatment-resistant depression // J. Neurophysiol. 2019. V. 122. № 3. P. 1023.
  11. Donoghue T., Haller M., Peterson E.J. et al. Parameterizing neural power spectra into periodic and aperiodic components // Nat. Neurosci. 2020. V. 23. № 12. P. 1655.
  12. Popivanov D., Stomonyakov V., Minchev Z. et al. Multifractality of decomposed EEG during imaginary and real visual–motor tracking // Biol. Cybern. 2006. V. 94. № 2. P. 149.
  13. Wink A.M., Bullmore E., Barnes A. et al. Monofractal and multifractal dynamics of low frequency endogenous brain oscillations in functional MRI // Hum. Brain Mapp. 2008. V. 29. № 7. P. 791.
  14. Dick O.E., Nozdrachev A.D. [Dynamics of patterns of electrical brain activity under distortions of the brain functional state] // Usp. Fiziol. Nauk. 2020. V. 51. № 2. P. 68.
  15. Qianli M.A., Xinbao N., Jun W., Chunhua B. A new measure to characterize multifractality of sleep electroencephalogram // Chin. Sci. Bull. 2006. V. 51. № 24. P. 3059.
  16. Song I.H., Lee D.S. Fluctuation dynamics in electroencephalogram time series / Mechanisms, symbols, and models underlying cognition. IWINAC 2005. Lecture notes in computer science // Eds. Mira J., Álvarez J.R. Springer, Berlin, Heidelberg, 2005. V. 3561. P. 281.
  17. Maimaiti B., Meng H., Lv Y. et al. An overview of EEG-based machine learning methods in seizure prediction and opportunities for neurologists in this field // Neuroscience. 2021. V. 481. P. 197.
  18. Zheng Y., Gao J., Sanchez J.C. et al. Multiplicative multifractal modeling and discrimination of human neuronal activity // Physics Letters. A. 2005. V. 344. P. 253.
  19. Andres D.S. On the motion of spikes: A model of multifractality as observed in the neuronal activity of the human basal ganglia // bioRxiv. 2017. doi: https://doi.org/10.1101/223164
  20. Semenova U., Dzhalagoniya I., Gamaleya A. et al. Pallidal multifractal complexity is a new potential physiomarker of dystonia // Clin. Neurophysiol. 2024. V. 162. P. 31.
  21. Ihlen E. Introduction to multifractal detrended fluctuation analysis in Matlab // Front. Physiol. 2012. V. 3. P. 141.
  22. Kirichenko L.O. [Comparative multifractal analysis of time series by detrended fluctuation analysis and maxima wavelet transform modulus] // Management Information System and Devices. 2011. V. 157. P. 66.
  23. Kantelhardt J., Zschiegner S., Koscielny-Bunde E. et al. Multifractal detrended fluctuation analysis of nonstationary time series // Physica A. 2002. V. 316. P. 87.
  24. Myrov V., Sedov A., Belova E. Neural activity clusterization for estimation of firing pattern // J. Neurosci. Methods. 2019. V. 311. P. 164.
  25. Muresan R., Jurjut O., Moca V. et al. The oscillation score: An efficient method for estimating oscillation strength in neuronal activity // J. Neurophysiol. 2008. V. 99. № 3. P. 1333.
  26. Shaikh A., Zee D., Crawford J., Jinnah H. Cervical dystonia: A neural integrator disorder // Brain. 2016. V. 139. Pt. 10. P. 2590.
  27. Sedov A., Usova S., Semenova U. et al. The role of pallidum in the neural integrator model of cervical dystonia // Neurobiol. Dis. 2019. V. 125. P. 45.
  28. Shaikh A.G., Wong A.L., Zee D.S., Jinnah H.A. Keeping your head on target // J. Neurosci. 2013. V. 33. № 27. P. 11281.
  29. Kelty-Stephen D.G., Lee I.C., Carver N.S. et al. Multifractal roots of suprapostural dexterity // Hum. Mov. Sci. 2021. V. 76. P. 102771.
  30. Tang J.K., Mahant N., Cunic D. et al. Changes in cortical and pallidal oscillatory activity during the execution of a sensory trick in patients with cervical dystonia // Exp. Neurol. 2007. V. 204. № 2. P. 845.
  31. Barow E., Neumann W.J., Brücke C. et al. Deep brain stimulation suppresses pallidal low frequency activity in patients with phasic dystonic movements // Brain. 2014. V. 137. Pt. 11. P. 3012.
  32. Yokochi F., Kato K., Iwamuro H. et al. Resting-state pallidal-cortical oscillatory couplings in patients with predominant phasic and tonic dystonia // Front. Neurol. 2018. V. 9. P. 375.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».