Neuro-microcirculatory interrelationships in patients with kyphoscoliosis associated with neurological deficits

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Background: The use of laser Doppler flowmetry with spectral wavelet analysis of blood flow fluctuations allows us to assess the functional state of thin unmyelinated nerve fibers and objectify the dynamics of recovery processes in patients with kyphoscoliotic spinal deformities associated with spinal cord compression.

AIM: To study the features of neuromicrocirculatory relationships in patients with kyphoscoliosis associated with neurological deficits before and after surgical treatment.

MATERIALS AND METHODS: 20 patients with spinal deformities associated with neurological deficits of varying severity were examined using the LDF method and operated on. Patients were examined before surgery, 1–2 weeks after surgery following regression of acute postoperative pain syndrome, 3–6 months, 6–12 months, and more than a year after surgery. The scope of the study included a general examination with a detailed assessment of the neurological status, radiation diagnostics (postural radiographs of the spine, computed tomography and magnetic resonance imaging of the spine with assessment of spinal canal stenosis). Patients with severe kyphoscoliotic deformities underwent CT myelography followed by the design of individual full-size 3D plastic models of the spine and myeloradicular structures. LDF with wavelet analysis was carried out at all periods of the survey. A perfusion study with determination of the average microcirculation was carried out at the level of the pad of the distal phalanx of the big toe using a two-channel LAKK-02 device with a semiconductor laser (sensing in the red Raman and infrared IR channels). The obtained LDF results were processed by spectral amplitude-frequency wavelet analysis to characterize microcirculation regulation factors in the ranges of sympathetic adrenergic regulation (0.02–0.046 Hz), sensory peptidergic influences (0.047–0.069 Hz), myogenic oscillations (0.07–0.145 Hz).

RESULTS: After surgery, the activity of trophotropic sensory peptidergic nerve fibers, the values of perfusion of the microcirculatory channel increased and was maintained starting from the early postoperative period. Ergotropic sympathetic adrenergic activity was significantly decreased in the period of 6-12 months after surgery. Maximum mobilization of trophotropic neurogenic mechanisms of sanogenesis was observed in the period of 6-12 months after surgery.

CONCLUSION: The obtained data indicate a significant participation of thin nerve fibers in the recovery processes after decompressive surgeries in the spinal canal zone and the creation of anatomical conditions for neurophysiological repair at the spinal cord level. The use of the LDF method with spectral wavelet analysis of blood flow fluctuations makes it possible to objectify the dynamics of thin unmyelinated nerve fibers and recovery processes in patients with kyphoscoliotic deformities of the spine associated with spinal cord compression.

About the authors

Anton G. Nazarenko

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Email: nazarenkoag@cito-priorov.ru
ORCID iD: 0000-0003-1314-2887
SPIN-code: 1402-5186

MD, Dr. Sci. (Medicine), professor of RAS

Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

Alexander I. Krupatkin

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Email: krup.61@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5582-5200
SPIN-code: 3671-5540

MD, Dr. Sci. (Medicine), professor

Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

Alexander A. Kuleshov

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Email: cito-spine@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9526-8274
SPIN-code: 7052-0220

MD, Dr. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

Igor M. Militsa

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Author for correspondence.
Email: igor.milica@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-9832-316X
SPIN-code: 4015-8113
Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

Marchel S. Vetrile

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Email: vetrilams@cito-priorov.ru
ORCID iD: 0000-0001-6689-5220
SPIN-code: 9690-5117

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

Igor N. Lisyansky

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Email: lisigornik@list.ru
ORCID iD: 0000-0002-2479-4381
SPIN-code: 9845-1251

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

Sergey N. Makarov

N.N. Priorov National Medical Research Center of Traumatology and Orthopedics

Email: moscow.makarov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0406-1997
SPIN-code: 2767-2429

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, 10 Priorova str., 127299 Moscow

References

  1. Alsaleh K, Alduhaish A. A limited unilateral transpedicular approach for anterior decompression of the thoracolumbar spinal cord in elderly and high-risk patients. J Craniovertebr Junction Spine. 2019;10(2):88–93. doi: 10.4103/jcvjs.JCVJS_20_19
  2. Krupatkin AI, Sidorov VV. Laser Doppler flowmetry. In: Beresten NF, Sandrikova VA, Fedorova SI, editors. Functional diagnostics: National guidelines. Moscow: GEOTAR-Media; 2019. Р. 488–499.
  3. Ippolitova EG, Damdinov BB, Koshkareva ZV, Verkhozina TK. Electroneuromyographic parameters in patients with spinal canal stenosis at the cervical level. Acta Biomedica Scientifica. 2020;5(5):68–72. doi: 10.29413/ABS.2020-5.5.9
  4. Adambaev ZI. Prognostic significance of electroneuromyography and evoked potentials in spinal canal stenosis. Medical news. 2019;(6):69–71. EDN: GPZGZQ
  5. Mironov SP, Vetrile ST, Krupatkin AI, Shvets VV. Features of regional vegetative regulation and radicular microhemocirculation in patients with osteochondrosis of the spine before and after lumbar discectomy. N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics. 2008;(2):15–19. EDN: JTGFYB
  6. Srinivasan G, Sujatha N. Fractal Dimension Characterization of in-vivo Laser Doppler Flowmetry signals. Physics Procedia. 2011;19:49–54. doi: 10.1016/j.phpro.2011.06.124
  7. Gallagher MJ, Hogg FRA, Zoumprouli A, et al. Spinal Cord Blood Flow in Patients with Acute Spinal Cord Injuries. J Neurotrauma. 2019;36(6):919–929. doi: 10.1089/neu.2018.5961
  8. Reynès C, Vinet A, Maltinti O, Knapp Y. Minimizing the duration of laser Doppler flowmetry recordings while maintaining wavelet analysis quality: A methodological study. Microvasc Res. 2020;131:104034. doi: 10.1016/j.mvr.2020.104034
  9. Krupatkin AI, Sidorov VV. Functional diagnostics of the state of microcirculatory and tissue systems. Fluctuations, information, non-linearity. A guide for doctors. Moscow: LIBROCOM Book House; 2013. 496 р.
  10. Krupatkin AI. Functional assessment of perivascular innervation of the skin of the extremities using laser Doppler flowmetry. Human Physiology. 2004;30(1):99–104. EDN: OXNWFR

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. An example of recording the wavelet spectrum of blood flow fluctuations according to laser Doppler flowmetry data before surgery. Note. Horizontally — frequency ranges in Hz: э (endothelial), н (neurogenic), м (myogenic), д (respiratory venular), c (cardiac). Vertically — the amplitude of fluctuations in blood flow in perfusion units. The red arrow is the activation of oscillations in the range of sympathetic adrenergic regulation of microvessels in the infrared channel. Sensory peptidergic activity has not been recorded.

Download (304KB)
3. Fig. 2. An example of recording the wavelet spectrum of blood flow fluctuations according to laser Doppler flowmetry 8 months after surgery. Note. Horizontally — frequency ranges in Hz: э (endothelial), н (neurogenic), м (myogenic), д (respiratory venular), c (cardiac). Vertically — the amplitude of fluctuations in blood flow in perfusion units. The red arrow indicates the absence of sympathetic adrenergic activity in the infrared channel and its marked decrease in the red recording channel. The blue arrow indicates the pronounced activity of sensory peptidergic regulation in the infrared recording channel.

Download (318KB)
4. Fig. 3. An example of recording the wavelet spectrum of blood flow fluctuations according to laser Doppler flowmetry 1.5 years after surgery. Note. Horizontally: frequency ranges in Hz — э (endothelial), н (neurogenic), м (myogenic), д (respiratory venular), c (cardiac). Vertically — the amplitude of fluctuations in blood flow in perfusion units. The red arrow indicates the absence of sympathetic adrenergic activity in the red and infrared recording channels. The blue arrow is the activation of sensory peptidergic regulation in the infrared recording channel. The double blue arrow is the synchronization of the frequency of myogenic activity in the red and infrared channels.

Download (460KB)
5. Fig. 4. Frequency of activity of sympathetic adrenergic and sensory peptidergic regulation of microvessels in the wavelet spectrum of blood flow fluctuations, %. Note. H — sympathetic adrenergic regulation of microvessels, СП — sensory peptidergic regulation of microvessels, КР — red, ИК — infrared.

Download (189KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».