Нарушения функциональной коннективности головного мозга у пациентов с постковидным синдромом в рамках теории тройственной нейросети

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель: оценить изменения связей между тремя основными нейросетями с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя у пациентов с постковидным синдромом, проявляющимся церебральными неврологическими симптомами, в рамках модели тройственной сети.

Материалы и методы. Всего нами было обследовано 15 пациентов (средний возраст 36,4 ± 8,3 лет; М : Ж = 10 : 5) с постковидным синдромом, которые предъявляли жалобы неврологического характера, в первую очередь на снижение памяти и внимания, общую слабость, низкую работоспособность и нарушение сна. Контрольную группу составили 15 здоровых человек (средний возраст 32,2 ± 6,9 лет; М : Ж = 11 : 4), ранее не переносивших COVID-19. Все представители контрольной группы были привиты вакциной «Спутник-V». Магнитно-резонансное обследование осуществлялось на томографе Siemens Espree с напряженностью магнитного поля 1,5Т. Для исключения структурного поражения головного мозга проводилось выполнение стандартных импульсных последовательностей Т1-ВИ, Т2-ВИ и Flair. Для постпроцессинговой обработки выполнялись протоколы Т1, градиентное эхо и эхо-планарное сканирование в состоянии покоя. Постпроцессинговая обработка проводилась с использованием программного пакета CONN toolbox 20a с получением кластеров функциональной коннективности исследуемых нейросетей с применением протокола обработки «seed-to-voxel».

Результаты. Выявлено нарушение коннективности стандартной нейросети покоя с лингвальной, фузиформной и средней лобной извилинами. Салиентная нейросеть обладала худшей способностью формировать связи у пациентов с постковидным синдромом с латеральной затылочной корой, угловой извилиной, верхней теменной долькой и надкраевой извилиной в одном кластере, лобной корой и парацингулярной извилиной во втором кластере. Фронтопариетальная нейросеть покоя достоверно лучше взаимодействовала у группы контроля со структурами мозжечка, средней лобной извилиной, а также клином и предклиньем.

Выводы. Пациенты с перенесенным COVID-19 и наличием постковидного синдрома имеют сниженную функциональную коннективность всех трех базовых нейросетей с целой плеядой анатомо-физиологических образований головного мозга.

Об авторах

Артем Геннадьевич Труфанов

Военно-медицинская академия

Email: koptata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2905-9287
SPIN-код: 7335-6463
Scopus Author ID: 55543694800
ResearcherId: W-2584-2017

докт. мед. наук, доцент кафедры нервных болезней

Россия, Санкт-Петербург

Александр Юрьевич Ефимцев

Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова

Email: koptata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2249-1405
SPIN-код: 3459-2168
Scopus Author ID: 56012481900
ResearcherId: L-1124-2015

канд. мед. наук, доцент кафедры лучевой диагностики и медицинской визуализации, ведущий научный сотрудник НИЛ лучевой визуализации

Россия, Санкт-Петербург

Игорь Вячеславович Литвиненко

Военно-медицинская академия

Автор, ответственный за переписку.
Email: litvinenkoiv@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8988-3011
SPIN-код: 6112-2792
Scopus Author ID: 35734354000
ResearcherId: F-9120-2013

докт. мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. McCallum K. Post-COVID Syndrome: What Should You Do If You Have Lingering COVID-19 Symptoms? Available at: https://www.houstonmethodist.org/blog/articles/2020/nov/post-covid-syndrome-what-should-you-do-if-you-have-lingering-covid-19-symptoms/?utm_source=link&utm_campaign=HM_SocialShare_link&utm_medium=Social#.Y08ULnE4u6c.link (accessed 10.10.2022).
  2. Smith S.M., Beckmann C.F., Andersson J., et. al. Resting-state fMRI in the Human Connectome Project. Neuroimage. 2013. Vol. 80. P. 144–168. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.039
  3. Androulakis X.M., Krebs K.A, Jenkins C, et al. Central Executive and Default Mode Network Intranet work Functional Connectivity Patterns in Chronic Migraine. J. Neurol. Disord. 2018; 6(5): 393. doi: 10.4172/2329-6895.1000393
  4. Trufanov A., Markin K., Frunza D., Litvinenko I., Odinak M. Alterations in internetwork functional connectivity in patients with chronic migraine within the boundaries of the Triple Network Model // Neurol. Clin. Neurosci. 2020. Vol. 8. P. 289–297. doi: 10.1111/ncn3.12423
  5. Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model // Trends. Cogn. Sci. 2011. Vol. 15, No. 10. P. 483–506. doi: 10.1016/j.tics.2011.08.003
  6. Whitfield-Gabrieli S., Nieto-Castanon A. Conn: A functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks // Brain Connect. 2012. Vol. 2, No. 3. P. 125–141. doi: 10.1089/brain.2012.0073

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Кластер коннективности с сетью DMN № 1 (контроль > пациенты). 65 voxels (35%) covering 4% of atlas.LG_r (Lingual Gyrus Right) 61 voxels (33%) covering 7% of atlas. TOFusC r (Temporal Occipital Fusiform Cortex Right)

Скачать (61KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Кластер коннективности с сетью DMN № 2 (контроль > пациенты). 85 voxels (50%) covering 3% of atlas.MidFG r (Middle Frontal Gyrus Right) 61 voxels (36%) covering 1% of atlas.FP_r (Frontal Pole Right)

Скачать (62KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Кластер функциональной коннективности с SN № 1 (контроль > пациенты). 737 voxels (61%) covering 15% of atlas.sLOC_l (Lateral Occipital Cortex, superior division Left) 233 voxels (19%) covering 25% of atlas.AG_l (Angular Gyrus Left) 53 voxels (4%) covering 4% of atlas.SPL_l (Superior Parietal Lobule Left) 42 voxels (3%) covering 4% of atlas.pSMG_l (Supramarginal Gyrus, posterior division Left)

Скачать (80KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Кластер функциональной коннективности с SN № 2 (контроль > пациенты). 307 voxels (29%) covering 11% of atlas.SFG_l (Superior Frontal Gyrus Left) 177 voxels (17%) covering 3% of atlas.FP_l (Frontal Pole Left) 146 voxels (14%) covering 11% of atlas.PaCiG_l (Paracingulate Gyrus Left) 65 voxels (6%) covering 5% of atlas.PaCiG_r (Paracingulate Gyrus Right)

Скачать (118KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Кластер коннективности с сетью FPN № 1 (контроль > пациенты). 151 voxels (59%) covering 8% of atlas.Cereb2_l (Cerebelum Crus2 Left) 65 voxels (25%) covering 3% of atlas.Cereb1_l (Cerebelum Crus1 Left) 22 voxels (9%) covering 4 % of atlas.Cereb7_l (Cerebelum 7b Left)

Скачать (68KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Кластер коннективности с сетью FPN № 2 (контроль > пациенты). 133 voxels (82 %) covering 5% of atlas.MidFG_r (Middle Frontal Gyrus Right)

Скачать (69KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Кластер коннективности с сетью FPN № 3 (контроль > пациенты). 103 voxels (67%) covering 2% of atlas.Precuneous (Precuneous Cortex) 44 voxels (29%) covering 7% of atlas.Cuneal_r (Cuneal Cortex Right)

Скачать (62KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».