基于磁共振成像的失眠症患者大脑功能研究

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: Insomnia has a significant impact on the quality of life of patients. Despite the progress in understanding the pathophysiological mechanisms of insomnia, the possibilities of its objective diagnosis remain insufficiently studied. This study can contribute to understanding the neural mechanisms of insomnia, contribute to the development of new diagnostic and treatment methods, and personalize therapeutic approaches to improve the quality of life of patients with insomnia disorders.

AIM: to evaluate changes in the brain connectome in patients with psychophysiological and paradoxical insomnia by performing functional magnetic resonance imaging.

MATERIALS AND METHODS: A total of 31 patients were examined who applied for a somnologist appointment at the Federal State Budgetary Institution Almazov National Medical Research Centre of the Ministry of Health of the Russian Federation with diagnosed chronic insomnia. All patients underwent polysomnographic examination using Embla N 7000 (Natus, USA) and SOMNO HD (SOMNOmedics, Germany) for one night with an assessment of the main characteristics of sleep according to the rules of AASM 2.5. Also, all study participants underwent magnetic resonance imaging of the brain on tomographs with a magnetic field induction force of 3.0 Tl at two time points. Statistical analysis of MRI data was performed using MathLab 2023a, CONN v22.a packages. Descriptive statistics, the Kolmogorov–Smirnov criterion were used for processing materials, depending on the characteristics of the data, the Mann–Whitney U-criterion and Pearson Chi-squared were used to analyze demographic data.

DISCUSSION: The study demonstrates the possibilities of functional magnetic resonance imaging in obtaining data on the functional connections of the brain in insomnia. The detected changes in the activity of various brain regions indirectly or directly involved in the regulation of sleep and wakefulness are consistent with the most common pathogenetic models of insomnia, in particular with the theory of hyperactivation and the model of sleep reactivity to stress.

CONCLUSION: The results of the study emphasize the relevance of studying functional changes in the brain in insomnia, opening up new opportunities for more accurate diagnosis and the development of personalized treatment methods.

作者简介

Anastasia A. Borshevetskaya

Almazov National Medical Research Centre

编辑信件的主要联系方式.
Email: borshevetskaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0613-7385
俄罗斯联邦, St. Petersburg

Alexander Yu. Efimtsev

Almazov National Medical Research Centre

Email: atralf@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2249-1405
SPIN 代码: 3459-2168

MD, Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor at the Department

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Gennady E. Trufanov

Almazov National Medical Research Centre

Email: trufanovge@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1611-5000
SPIN 代码: 3139-3581

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Yurii V. Sviryaev

Almazov National Medical Research Centre

Email: yusvyr@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3170-0451

MD, Dr. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Valeria V. Amelina

Almazov National Medical Research Centre

Email: v.kemstach@icloud.com
ORCID iD: 0000-0002-0047-3428

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Konstantin I. Sebelev

Almazov National Medical Research Centre

Email: ki_sebelev@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-0075-7807

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, St. Petersburg

Yana A. Filin

Almazov National Medical Research Centre

Email: filin_yana@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-0778-6396
俄罗斯联邦, St. Petersburg

Daniil A. Beregovskii

Almazov National Medical Research Centre

Email: bereg.daniil96@mail.ru
ORCID iD: 0009-0008-7964-7857
俄罗斯联邦, St. Petersburg

参考

  1. Burchakov DI, Tardov MV. Insomnia: origins, treatment and clinical vignettes. Consilium Medicum. 2020;22(2):75–82. (In Russ.) EDN: CCDHJH doi: 10.26442/20751753.2020.2.200101
  2. Strygin KN, Poluektov MG. Insomnia. Medical Council. 2017;(S):52–58. (In Russ.) EDN: XUYAWZ doi: 10.21518/2079-701X-2017-0-52-58
  3. Baymukanov AM, Bulavina IA, Petrova GA, et al. Sleep apnea in patients with atrial fibrillation. Lechebnoye delo. 2022;(2):132–136. (In Russ.) EDN: VTGDHZ doi: 10.24412/2071-5315-2022-12817
  4. Laugsand LE, Strand LB, Vatten LJ, et al. Insomnia symptoms and risk for unintentional fatal injuries-the HUNT Study. Sleep. 2014;37(11):1777–1786. doi: 10.5665/sleep.4170
  5. Poluektov MG, Akarachkova ES, Dovgan EV, et al. Management of patients with insomnia and polymorbidity: expert consensus. Zh Nevrol Psikhiatr Im S S Korsakova. 2023;123(5–2): 49–57. (In Russ.) EDN: EVPUSF doi: 10.17116/jnevro202312305249
  6. Rundo JV, Downey R3rd. Polysomnography. Handbook of Clinical Neurology Volume. 2019;160:381–392. doi: 10.1016/B978-0-444-64032-1.00025-4
  7. Surikova NA, Glukhova AS. Obstructive sleep apnea syndrome: literature review. CardioSomatics. 2023;14(1):67–76. (In Russ.) EDN: MTMATB doi: 10.17816/CS321374
  8. Kim SG, Bandettini PA. Principles of BOLD Functional MRI. In: Faro SH, Mohamed FB, Law M, Ulmer JL. Functional Neuroradiology: Principles and Clinical Applications. 2012. P. 293–303. doi: 10.1007/978-1-4419-0345-7_16
  9. Kim T, Masamoto K, Hendrich K, Kim S-G. Arterial versus total blood volume changes during neural activity-induced cerebral blood flow change: implication for BOLD fMRI. J Cereb Blood Flow Metab. 2007;27(6):1235–1247. doi: 10.1038/sj.jcbfm.9600429
  10. Eklund A, Nichols T, Andersson M, Knutsson H. Empirically investigating the statistical validity of SPM, FSL and AFNI for single subject fMRI analysis. In: 2015 IEEE12th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). Brooklyn, NY, USA; 2015. P. 1376–1380. doi: 10.1109/ISBI.2015.7164132
  11. Zang ZX, Yan CG, Dong ZY, et al. Granger causality analysis implementation on MATLAB: A graphic user interface toolkit for fMRI data processing. Journal of Neuroscience Methods. 2012;203(2): 418–426. doi: 10.1016/j.jneumeth.2011.10.006
  12. Zigmantovich AS, Sharova EV, Kopachka MМ, et al. Changes in resting fMRI networks in patients with severe traumatic brain injury during therapeutic rhythmic transcranial magnetic stimulation (case report). Obshchaya reanimatologiya. 2022;18(2):53–64. (In Russ.) EDN: INDIYM doi: 10.15360/1813-9779-2022-2-53-64
  13. Etindele Sosso FA. Measuring sleep health disparities with polysomnography: a systematic review of preliminary findings. Clocks & Sleep. 2022;4(1):80–87. doi: 10.3390/clockssleep4010009

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Functional connections in chronic insomnia group, compared to control group data. Evening control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the red ones show stronger connectivity

下载 (57KB)
3. Fig. 2. Functional connections in chronic insomnia group, compared to control group data. Evening control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the orange ones show stronger connectivity

下载 (73KB)
4. Fig. 3. Functional connections in chronic insomnia group, compared to control group data. Morning control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the red ones show stronger connectivity

下载 (42KB)
5. Fig. 4. Functional connections in chronic insomnia group, compared to control group data. Morning control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity

下载 (54KB)
6. Fig. 5. Functional connections in paradoxical insomnia group, compared to control group data. Morning control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the red one shows stronger connectivity

下载 (59KB)
7. Fig. 6. Functional connections in paradoxical insomnia group, compared to control group data. Morning control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the red one shows stronger connectivity

下载 (97KB)
8. Fig. 7. Functional connections in paradoxical insomnia group, compared to control group data. Evening control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the red ones show stronger connectivity

下载 (50KB)
9. Fig. 8. Functional connections in paradoxical insomnia group, compared to control group data. Evening control point. Blue lines demonstrate weaker functional connectivity, the red ones show stronger connectivity

下载 (82KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».