Анализ синхронизации между временными рядами, полученными от анестезированных крыс во время болевого воздействия

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящей работы — определение возможности обнаружения изменений во взаимосвязях между такими физиологическими ритмами, как активность нейронов ретикулярной формации продолговатого мозга, колебания артериального давления и дыхания наркотизированных крыс до и во время развития патологического состояния, связанного с болевым колоректальным растяжением. Это растяжение имитирует боль, локализуемую в нижней части живота у пациентов с синдромом раздраженной кишки, и сопровождается реакциями нейронов мозга, флуктуациями артериального давления и дыхания. Анализ изменений во взаимосвязях указанных ритмов состоял в выявлении фазовой синхронизации между временными рядами вариабельности интервалов нейрональной активности и вариабельности интервалов артериального давления на частоте дыхания до и во время болевого воздействия. Методы. Для решения этой задачи применен метод синхросжатого вейвлет-преобразования, позволяющий эффективно вычислять мгновенные частоты и фазы нестационарных сигналов. В качестве показателей синхронизации использованы значения индекса и длительности фазовой синхронизации как интервала времени, в течение которого значение индекса синхронизации близко к единице. Результаты. Установлено, что болевое воздействие обеспечивает подстройку частоты вариабельности нейрональной активности и возникновение синхронизации между этой активностью и вариабельностью артериального давления на частоте дыхания или вызывает подстройку частоты вариабельности артериального давления и возникновение синхронизации между вариабельностью артериального давления и ритмом дыхания. Выявлено, что болевое воздействие повышает длительность фазовой синхронизации между вариабельностью артериального давления и ритмом дыхания или уменьшает длительность фазовой синхронизации между вариабельностью нейрональной активности и ритмом дыхания. Заключение. Подробно исследовано влияние болевого колоректального растяжения на изменение параметров фазовой синхронизации между физиологическими ритмами у наркотизированных крыс.

Об авторах

Ольга Евгеньевна Дик

Институт физиологии имени И.П. Павлова РАН

Наб Макарова 6

Список литературы

  1. Ticos C. M., Rosa Jr. E., Pardo W. B., Walkenstein J. A., Monti M. Experimental real-time phase synchronization of a paced chaotic plasma discharge // Phys. Rev. Lett. 2000. Vol. 85, no. 14. P. 2929–2932. doi: 10.1103/PhysRevLett.85.2929.
  2. DeShazer D. J., Breban R., Ott E., Roy R. Detecting phase synchronization in a chaotic laser array // Phys. Rev. Lett. 2001. Vol. 87, no. 4. P. 044101.doi: 10.1103/PhysRevLett.87.044101.
  3. Boccaletti S., Kurths J., Osipov G., Valladares D. L., Zhou C. S. The synchronization of chaotic systems // Physics Reports. 2002. Vol. 366, no. 1–2. P. 1–101. doi: 10.1016/S0370-1573 (02)00137-0.
  4. Boccaletti S., Allaria E., Meucci R., Arecchi F. T. Experimental characterization of the transition to phase synchronization of chaotic CO2 laser systems // Phys. Rev. Lett. 2002. Vol. 89, no. 19. P. 194101. doi: 10.1103/PhysRevLett.89.194101.
  5. Ponomarenko V. I., Prokhorov M. D., Bespyatov A. B., Bodrov M. B., Gridnev V. I. Deriving main rhythms of the human cardiovascular system from the heartbeat time series and detecting their synchronization // Chaos, Solitons & Fractals. 2005. Vol. 23, no. 4. P. 1429–1438. DOI: 10.1016/ j.chaos.2004.06.041.
  6. Bespyatov A. B., Bodrov M. B., Gridnev V. I., Ponomarenko V. I., Prokhorov M. D. Experimental observation of synchronization between the rhythms of cardiovascular system // Nonlinear Phenomena in Complex Systems. 2003. Vol. 6, no. 4. P. 885–893.
  7. Hramov A. E., Koronovskii A. A., Ponomarenko V. I., Prokhorov M. D. Detecting synchronization of self-sustained oscillators by external driving with varying frequency // Phys. Rev. E. 2006. Vol. 73, no. 2. P. 026208. doi: 10.1103/PhysRevE.73.026208.
  8. Hramov A. E., Koronovskii A. A., Ponomarenko V. I., Prokhorov M. D. Detection of synchronization from univariate data using wavelet transform // Phys. Rev. E. 2007. Vol. 75, no. 5. P. 056207. doi: 10.1103/PhysRevE.75.056207.
  9. Москаленко О. И., Короновский А. А., Храмов А. Е., Журавлев М. О. Оценка степени синхронности режима перемежающейся фазовой синхронизации по временному ряду: Модельные системы и нейрофизиологические данные // Письма в ЖЭТФ. 2016. Т. 103, № 8. С. 606–610. doi: 10.7868/S0370274X16080099.
  10. Дик O. E., Глазов A. Л. Параметры фазовой синхронизации в электроэнцефалографических паттернах как маркеры когнитивных нарушений // ЖТФ. 2021. Т. 91, № 4. С. 678–688. doi: 10.21883/JTF.2021.04.50633.200-20.
  11. Dick O. E., Glazov A. L. Estimation of the synchronization between intermittent photic stimulation and brain response in hypertension disease by the recurrence and synchrosqueezed wavelet transform // Neurocomputing. 2021. Vol. 455. P. 163–177. doi: 10.1016/j.neucom.2021.05.038.
  12. Rangaprakash D., Pradhan N. Study of phase synchronization in multichannel seizure EEG using nonlinear recurrence measure // Biomedical Signal Processing and Control. 2014. Vol. 11. P. 114–122. doi: 10.1016/j.bspc.2014.02.012.
  13. Kiselev A. R., Mironov S. A., Karavaev A. S., Kulminskiy D. D., Skazkina V. V., Borovkova E. I., Shvartz V. A., Ponomarenko V. I., Prokhorov M. D. A comprehensive assessment of cardiovascular autonomic control using photoplethysmograms recorded from the earlobe and fingers // Physiol. Meas. 2016. Vol. 37, no. 4. P. 580–595. doi: 10.1088/0967-3334/37/4/580.
  14. Боровкова Е. В., Караваев А. С., Киселев А. Р., Шварц В. А., Миронов С. А., Пономаренко В. И., Прохоров М. Д. Метод диагностики синхронизованности 0,1 Гц ритмов вегетативной регуляции сердечно-сосудистой системы в реальном времени // Анналы аритмологии. 2014. Т. 11, № 2. С. 129–136. doi: 10.15275/annaritmol.2014.2.7.
  15. Hoyer D., Leder U., Hoyer H., Pompe B., Sommer M., Zwiener U. Mutual information and phase dependencies: measures of reduced nonlinear cardiorespiratory interactions after myocardial infarction // Medical Engineering & Physics. 2002. Vol. 24, no. 1. P. 33–43. doi: 10.1016/S1350- 4533(01)00120-5.
  16. Karavaev A. S., Prokhorov M. D., Ponomarenko V. I., Kiselev A. R., Gridnev V. I., Ruban E. I., Bezruchko B. P. Synchronization of low-frequency oscillations in the human cardiovascular system // Chaos. 2009. Vol. 19, no. 3. P. 033112. doi: 10.1063/1.3187794.
  17. Shiogai Y., Stefanovska A., McClintock P. V. E. Nonlinear dynamics of cardiovascular ageing // Physics Reports. 2010. Vol. 488, no. 2–3. P. 51–110. doi: 10.1016/j.physrep.2009.12.003.
  18. Stefanovska A., Haken H., McClintock P. V. E., Hozic M., Bajrovic F., Ribaric S. Reversible transitions between synchronization states of the cardiorespiratory system // Phys. Rev. Lett. 2000. Vol. 85, no. 22. P. 4831–4834. doi: 10.1103/PhysRevLett.85.4831.
  19. Любашина О. А., Михалкин А. А., Сиваченко И. Б. Нейрональные перестройки на супраспинальном уровне, способствующие кишечной гипералгезии при колите // Интегративная физиология. 2021. Т. 2, № 1. С. 71–78. doi: 10.33910/2687-1270-2021-2-1-71-78.
  20. Lyubashina O. A., Sivachenko I. B., Mikhalkin A. A. Impaired visceral pain-related functions of the midbrain periaqueductal gray in rats with colitis // Brain Research Bulletin. 2022. Vol. 182. P. 12–25. doi: 10.1016/j.brainresbull.2022.02.002.
  21. Пиковский А., Розенблюм М., Куртс Ю. Синхронизация: Фундаментальное нелинейное явление. М: Техносфера, 2003. 496 c.
  22. Rosenblum M. G., Cimponeriu L., Bezerianos A., Patzak A., Mrowka R. Identification of coupling direction: Application to cardiorespiratory interaction // Phys. Rev. E. 2002. Vol. 65, no. 4. P. 041909. doi: 10.1103/PhysRevE.65.041909.
  23. Ponomarenko V. I., Prokhorov M. D., Bespyatov A. B., Bodrov M. B., Gridnev V. I. Deriving main rhythms of the human cardiovascular system from the heartbeat time series and detecting their synchronization // Chaos, Solitons & Fractals. 2005. Vol. 23, no. 4. P. 1429–1438. DOI: 10.1016/ j.chaos.2004.06.041.
  24. Kralemann B., Fruhwirth M., Pikovsky A., Rosenblum M., Kenner T., Schaefer J., Moser M. In vivo cardiac phase response curve elucidates human respiratory heart rate variability // Nature Communications. 2013. Vol. 4. P. 2418. doi: 10.1038/ncomms3418.
  25. Zhang Q., Patwardhan A. R., Knapp C. F., Evans J. M. Cardiovascular and cardiorespiratory phase synchronization in normovolemic and hypovolemic humans // European Journal of Applied Physiology. 2015. Vol. 115, no. 2. P. 417–427. doi: 10.1007/s00421-014-3017-4.
  26. Daubechies I. Ten Lectures on Wavelets. CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics. Philadelphia, Pennsylvania: SIAM Publication, 1992. 369 p. doi: 10.1137/1.9781611 970104.
  27. Li D., Li X., Cui D., Li Z. H. Phase synchronization with harmonic wavelet transform with application to neuronal populations // Neurocomputing. 2011. Vol. 74, no. 17. P. 3389–3403. doi: 10.1016/j.neucom.2011.05.022.
  28. Daubechies I., Lu J., Wu H.-T. Synchrosqueezed wavelet transforms: An empirical mode decomposition-like tool // Applied and Computational Harmonic Analysis. 2011. Vol. 30, no. 2. P. 243–261. doi: 10.1016/j.acha.2010.08.002.
  29. Wu H.-T., Chan Y.-H., Lin Y.-T., Yeh Y.-H. Using synchrosqueezing transform to discover breathing dynamics from ECG signals // Applied and Computational Harmonic Analysis. 2014. Vol. 36, no. 2. P. 354–359. doi: 10.1016/j.acha.2013.07.003.
  30. Wu H.-T., Lewis G. F., Davila M. I., Daubechies I., Porges S. W. Optimizing estimates of instantaneous heart rate from pulse wave signals with the synchrosqueezing transform // Methods. Inf. Med. 2016. Vol. 55, no. 5. P. 463–472. doi: 10.3414/ME16-01-0026.
  31. Lyubashina O. A., Sivachenko I. B., Sokolov A. Y. Differential responses of neurons in the rat caudal ventrolateral medulla to visceral and somatic noxious stimuli and their alterations in colitis // Brain Research Bulletin. 2019. Vol. 152. P. 299–310. doi: 10.1016/j.brainresbull.2019.07.030.
  32. Thakur G., Brevdo E., Fuckar N. S., Wu H.-T. The Synchrosqueezing algorithm for time-varying spectral analysis: Robustness properties and new paleoclimate applications // Signal Processing. 2013. Vol. 93, no. 5. P. 1079–1094. doi: 10.1016/j.sigpro.2012.11.029.
  33. Mormann F., Lehnertz K., David P., Elger C. E. Mean phase coherence as a measure for phase synchronization and its application to the EEG of epilepsy patients // Physica D. 2000. Vol. 144, no. 3–4. P. 358–369. doi: 10.1016/S0167-2789(00)00087-7.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».