Нейровизуализация эффектов психоактивных средств посредством нормализации электрограмм головного мозга

Дефицит адекватных методов выявления психотропных свойств резко затормозил поиск новых психоактивных соединений. Слабо исследованы роль и место в формировании психических процессов β- и γ-ритмов электрограмм мозга. С другой стороны, трудно выделить даже главные компоненты психотропных средств на животных для экстраполяции в отношении человека. Этим вопросам и посвящена данная статья. Работа выполнена на кошках со стереотаксически имплантированными в разные отделы мозга электродами. Поскольку коммерческие электроэнцефалографы малоприемлемы для наших целей, в НЦБМТ ФМБА России были сконструированы специализированные устройства на микросхемах. Выбран оптимальный математический аппарат БПФ с оконным дискретным преобразованием Фурье на основе функций семейства Хэмминга.

Выполнялись нормализация и нормирование БПФ-преобразованных электрограмм мозга под влиянием доксиламина, ксилазина, кофеина, сертралина, фенотропила. Показана адекватность подхода к оценке фармакодинамики исследованных препаратов, имеющих, как правило, фазный характер, совпадающий с основными фармакокинетическими точками. β- и γ-диапазоны являются важнейшими показателями эффектов психотропных средств. 

1. Гнездицкий В.В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. — 268 с.

2. Ефремова Т.Н., Куликов М.А. Хаотическая составляющая высокочастотной ЭЭГ человека в состоянии спокойного бодрствования // Журн. высш. нервн. деятельности. — 2002. — T. 52, № 3. — C. 283–291.

3. Каркищенко Н.Н. Альтернативы биомедицины. Т. 2. Классика и альтернативы фармакотоксикологии. — М.: Изд-во ВПК, 2007. — 448 с.

4. Каркищенко Н.Н. Психоунитропизм лекарственных средств. — М.: Медицина, 1993. — 208 с. 5. Каркищенко Н.Н. Фармакология системной деятельности мозга. — Ростов: Ростиздат, 1975. — 152 с.

5. Каркищенко Н.Н., Фокин Ю.В., Каркищенко В.Н., Табоякова Л.А., Мокроусов М.И., Алимкина О.В. Конвергентная валидация интрацентральных отношений головного мозга животных // Биомедицина. — 2017. — № 3. — С. 16–39.

6. Каркищенко Н.Н., Фокин Ю.В., Каркищенко В.Н., Табоякова Л.А., Харитонов С.Ю., Алимкина О.В. Новые подходы к оценке интрацентральных отношений по показателям оперантного поведения и электрограмм мозга кошек // Биомедицина. — 2018. — № 4. — С. 4–17.

7. Меклер А.А. Применение аппарата нелинейного анализа динамических систем для обработки сигналов ЭЭГ // В сб.: Актуальные проблемы современной математики: ученые записки. Т. 13 (вып. 2) / Под ред. проф. Калашникова Е.В. — СПб.: Изд-во ЛГУ, 2004. — С. 112–140.

8. Руководство по лабораторным животным и альтернативным моделям в биомедицинских исследованиях / Под ред. Н.Н. Каркищенко и др. — М.: Профиль-2С, 2010. — 358 с.

9. Цыган В.Н., Боголовский М.М., Миролюбов А.В. Электроэнцефалография / Под ред. М.М. Дьяконова. — СПб.: Наука, 2008. — С. 19–23.

10. Berger H. Über das Elektrenkephalogramm des Menschen // Arch. Psychiat. — 1929. — No. 87. — Pp. 527–570.

11. Caton R. The electric currents of the brain // Brit. Med. J. — 1875. — No. 2. — P. 278.

12. Condray R., Morrow L.A., Steinhauer S.R., et al. Mood and behavioral symptoms in individuals with chronic solvent exposure // Psychiatry Res. — 2000. — No. 97(2–3). — Pp. 191–206.

13. Conway C.R., Sheline Y.I., Chibnall J.T., et al. Brain blood-flow change with acute vagus nerve stimulation in treatment-refractory major depressive disorder // Brain Stimul. — 2012. — No. 5(2). — Pp. 163–171.

14. Date C.J. Date on Database: Writing 2000–2006, Apress, 2006. — 566 p. 1-59059-746-х.

15. Dougherty D.D., Weiss A.P., Cosgrove G.R., et al. Cerebral metabolic correlates as potential predictors of response to anterior cingulotomy for treatment of major depression // J. Neurosurg. — 2003. — No. 99(6). — Pp. 1010–1017.

16. Drevets W.C., Savitz J., Trimble M. The subgenual anterior cingulate cortex in mood disorders // CNS Spectr. — 2008. — No. 13(8). — Pp. 663–681.

17. Filler A.G. The history, development, and impact of computed imaging in neurological diagnosis and neurosurgery: CT, MRI, DTI. Available from Nature Precedings // Neurosurgical Focus. — 2009.

18. Griebel G., Holmes A. 50 years of hurdles and hope in anxiolytic drug discovery // Nature reviers drug discovery. — 2013. — No. 12 (9). — Pp. 667–687.

19. Hyman S. Psychiatric Drug Development: Diagnosing a Crisis // Cerebrum. — 02.04.2019.

20. Itil T.M. Short pharmaco EEG analisis by measure. — Oxford Press, 2005. — 314 p.

21. Jeeves M. Mind Fields: Reflections on the Science of Mind and Brain // Grand Rapids, MI: Baker Books. — 1994. — No. 134. — P. 21.

22. Kito S., Hasegawa T., Koga Y. Cerebral blood flow ratio of the dorsolateral prefrontal cortex to the ventromedial prefrontal cortex as a potential predictor of treatment response to transcranial magnetic stimulation in depression // Brain Stimul. — 2012. — No. 5(4). — Pp. 547–553.

23. Kreisl W.C., Fujita M., Fujimura Y., et al. Comparison of [(11)C]-(R)-PK 11195 and [(11)C]PBR28, two radioligands for translocator protein (18 kDa) in human and monkey: Implications for positron emission tomographic imaging of this inflammation biomarker // Neuroimage. — 2010. — No. 49(4). Pp. 2924–2932.

24. Kreisl W.C., Lyoo C.H., McGwier M., et al. Biomarkers Consortium PET Radioligand Project Team. In vivo radioligand binding to translocator protein correlates with severity of Alzheimer’s disease // Brain: J. Neurol. — No. 136. — Pp. 2228–2238.

25. Liu G.J., Middleton R.J., Hatty C.R., et al. The 18 kDa translocator protein, microglia and neuroinflammation // Brain Pathol. — 2014. — No. 24(6). — Pp. 631–653.

26. Masdeu J.C. Neuroimaging in psychiatric disorders // Neurotherapeutics. — 2011. — No. 8(1). — Pp. 93–102.

27. Nagafusa Y., Okamoto N., Sakamoto K., et al. Assessment of cerebral blood flow findings using 99mTcECD single-photon emission computed tomography in patients diagnosed with major depressive disorder // J. Affect Disord. — 2012. — No. 140(3). — Pp. 296–299.

28. Nilsson L.-G., Markowitsch H.J. Cognitive Neuroscience of Memory. — Seattle: Hogrefe & Huber Publishers, 1999. — P. 57.

29. Polunina A.G., Davydov D.M. EEG correlates of Wechsler Adult Intelligence Scale // Int. J. Neurosc. — 2006. — No. 116(10). — Pp. 1231–1248.

30. Postuma R.B., Aarsland D., Barone P., et al. Identifying prodromal Parkinson’s disease: pre-motor disorders in Parkinson’s disease // Mov. Disord. — 2012. — No. 27(5). — Pp. 617–626.

31. Price J.L., Drevets W.C. Neural circuits underlying the pathophysiology of mood disorders // Trends Cogn. Sci. — 2012. — No. 16(1). — Pp. 61–71.

32. Sehm B., Schnitzler T., Obleser J., Groba A., Ragert P., Villringer A., Obrig H. Facilitation of inferior frontal cortex by transcranial direct current stimulation induces perceptual learning of severely degraded speech // J. Neurosci. — 2013. — No. 33(40). — Pp. 15868– 15878. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.5466-12.2013

33. Smith K. Mind-reading with a brain scan // Nature News. — 2008.

34. Stella F., Radanovic M., Balthazar M.L., et al. Neuropsychiatric symptoms in the prodromal stages of dementia // Curr. Opin Psychiatry. — 2014. — No. 27(3). — Pp. 230–235.

35. Thornton J.F., Schneider H., McLean M.K., et al. Improved outcomes using brain SPECT-guided treatment versus treatment-as-usual in community psychiatric outpatients: a retrospective case-control study // J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. — 2014. — No. 26(1). — Pp. 51–56.

36. Willeumier K., Taylor D.V., Amen D.G. Decreased cerebral blood flow in the limbic and prefrontal cortex using SPECT imaging in a cohort of completed suicides // Transl. Psychiatry. — 2011. — No. 1. — P. e28.