Вариантом реализации системного подхода в медико-биологической сфере являются основные положения теории функциональных систем, постулирующие приоритет полезного приспособительного результата в интегративных механизмах целенаправленной деятельности [1, 2]. Возможности применения данных положений при анализе клинических феноменов дискутабельны, но перспективны [3, 4] и могут быть обоснованы для анализа механизмов целенаправленного поведения при эпилепсии отсутствием поведенческих и очаговых неврологических расстройств в интериктальном периоде и доброкачественным течением ряда форм эпилепсии [5], а также генерацией и реализацией приступов на основе нейронных сетей, обеспечивающих в норме физиологические функции [6].

Цель данного исследования — выявление различий физиологических механизмов, определяющих результативность моделируемой целенаправленной деятельности у практически здоровых лиц и больных эпилепсией в связи с особенностями течения заболевания.

В исследование были включены 235 человек: из них 72 практически здоровых (47 мужчин и 25 женщин) и 163 больных эпилепсией (84 мужчины и 79 женщин). Средний возраст практически здоровых лиц составил 33,1 года (стандартная ошибка средней 0,56 года), средний возраст больных эпилепсией — 35,8 года (стандартная ошибка средней 1,08 года). В группу больных эпилепсией включали пациентов с идиопатической (генетической — 10 пациентов с юношеской миоклонической эпилепсией), симптоматической (структурно-метаболической, 91 пациент) и криптогенной (62 пациента) формами заболевания [7, 8], имеющих как минимум 1 приступ в течение 1 года, предшествующего обследованию, подписавших договор информированного согласия. Критериями невключения являлись беременность, заболевания дыхательной и сердечно-сосудистой систем в стадии декомпенсации и невозможность выполнения пациентами условий исследования. В группу практически здоровых лиц включали обследуемых, не имеющих по данным анамнеза эпилептических приступов, с отсутствием эпилептиформных изменений на электроэнцефалограмме (ЭЭГ), использовали вышеописанные критерии невключения.

У больных эпилепсией в качестве клинических характеристик заболевания оценивали среднее ежемесячное число сложных парциальных, первично- и вторично-генерализованных приступов по данным анамнеза за предшествующий обследованию 1 год и по данным последующего катамнестического наблюдения в течение 4 мес после проводимой при необходимости коррекции фармакотерапии; учитывали число принимаемых пациентами антиконвульсантов.

Проводили балльную оценку эмоциональных нарушений по следующим критериям: 0 баллов по сфере «Эмоциональные нарушения» соответствовал уровень тревоги или депрессии по Госпитальной шкале тревоги и депрессии (HADS) [9, 10] 0—3 балла; 1 баллу — тревога или депрессия по шкале HADS 4—6 баллов; 2 баллам — тревога по HADS более 6 баллов или депрессия по шкале HADS более 7 баллов. При оценке когнитивных нарушений 0 баллов соответствовал уровень краткой шкалы оценки психического статуса (MMSE) от 30 до 27 баллов или уровень нарушений батареи лобной дисфункции (FAB) [11] 17—18 баллов; 1 балл — уровень MMSE 24—26 баллов или FAB 15—16 баллов; 2 балла — уровень MMSE менее 24 или FAB менее 15 баллов.

Целенаправленную деятельность моделировали при помощи теста Шульте—Горбова, используемого в психофизиологии для оценки функции внимания; в рамках данного исследования оценивали среднее время между выборами чисел, среднее время до и после ошибки, среднее число ошибок.

Для мультипараметрической оценки механизмов обеспечения целенаправленной деятельности использовали комплекс показателей. Регистрацию ЭЭГ проводили при помощи 19-канального цифрового электроэнцефалографа и программного обеспечения Нейрон-спектр-3 (ООО «Нейрософт», Россия) при расположении электродов по схеме «10—20%» с референтными электродами на ушах (А1 и А2), из ЭЭГ исключали артефакты и фрагменты с эпилептиформной активностью. Анализ ЭЭГ осуществляли методами спектрального анализа с определением мощности и частоты колебаний в основных частотных диапазонах, а также методом анализа кросскорреляционной функции с расчетом показателей коэффициентов кросскорреляции и средней частоты [12].

Регистрацию зрительных (ЗВП) и слуховых (СВП) вызванных потенциалов (ВП) осуществляли при помощи программно-аппаратного комплекса Нейро-МВП (ООО «Нейрософт», Россия). ЗВП на шахматный паттерн регистрировали при расположении активных электродов в отведениях O1, O2, Oz с референтным электродом в Fz, стимуляцию проводили реверсивным шахматным паттерном с 17-дюймового монитора Samsung TFT, угловая величина стимула — 40 угловых минут, частота реверсии — 1 Гц, число усреднений — 120. При анализе оценивали латентность пиков P50, N75, P100, N145, P200; межпиковая амплитуда составила P50N75, N75P100, P100N145, N145P200. Максимальный подэлектродный импеданс при регистрации вызванных потенциалов всех модальностей составлял менее 5 кОм. Регистрацию длиннолатентных СВП проводили при бинауральной стимуляции щелчками длительностью 50 мс, наполнение 1000 Гц, частотой 1 Гц со случайным компонентом, число усреднений 100; отводящие электроды располагались на голове пациента в зоне С3, С4, Сz, референтные — в точках А1, А2. Оценивали латентность пиков P1, N1, P2, N2 и межпиковую амплитуду P1N1, N1P2, P2N2. Проводили регистрацию потенциала Р300 в рамках вероятностной парадигмы появления значимого стимула (тон 2000 Гц, вероятность появления 20%) и незначимого стимула (тон 1000 Гц, вероятность появления 80%), длительность стимулов составила 50 мс, интенсивность 60 Дб. Регистрацию и усреднение ответов проводили по отведениям Pz, Cz, Fz с референтными электродами на ушах (А1, А2). Испытуемым предварительно давали инструкцию о нажатии на кнопку ответа пациента при появлении значимого стимула. Анализировали латентность пиков N2, Р3; межпиковая амплитуда P2N2, N2P3. Регистрацию условно негативного отклонения волны проводили эпохами по 2,5 с, в парадигме предупреждающего (звуковой сигнал частотой 2000 Гц) и пускового (звуковой сигнал частотой 1000 Гц) стимулов с отведений Fz, Cz, Pz c расположением референтных электродов на ушах (А1 и А2), число усреднений составило 40. Оценивали амплитуду волны [13].

При помощи комплекса НС-Психотест (ООО «Нейрософт», Россия) у исследуемых регистрировали простую зрительно-моторную реакцию, реакцию различия и теппинг-тест. В рамках исследования простой зрительно-моторной реакции проводили бинокулярное предъявление сигналов красного цвета с максимально быстрой реакцией исследуемых на их появление в виде нажатия на кнопку, представлено среднее значение времени реакции для правой руки. При оценке реакции различия последовательно предъявлялись разноцветные световые сигналы, в ответ на предъявление сигнала красного цвета исследуемому требовалось максимально быстро нажать на кнопку ответа. Представлены характеристики среднего значения реакции для правой руки. Теппинг-тест проводили в течение 30 с, обследуемых инструктировали о максимальном темпе ударов специальной указкой по контактной площадке, представлены значения среднего межударного интервала для правой руки.

Регистрацию F-ответа проводили при стимуляции правого и левого срединных нервов в области запястья, длительность стимула составила 0,2 мс, величина стимула составила 150% от моторного порога, с подачей стимула с частотой 1 Гц, запись осуществляли блоками по 40 кривых при помощи программно-аппаратного комплекса Нейро-МВП (ООО «Нейрософт», Россия). Оценивали амплитуду максимального F-ответа, отношение максимального F-ответа к M-ответу, латентность максимального F-ответа для правой и левой руки [14].

При исследовании вариабельности сердечного ритма регистрацию электрокардиограммы (ЭКГ) проводили при помощи прибора Варикард 2.5 и программы ИСКИМ 6.0 (фирма «Рамена», Россия) в I стандартном отведении при положении обследуемого сидя. Использованы статистические и спектральные методы анализа вариабельности сердечного ритма с определением частоты сердечных сокращений, среднего квадратичного отклонения динамического ряда R—R-интервалов, индекса напряжения регуляторных систем, мощности спектра колебаний R—R-интервалов в диапазоне дыхательных, медленных, очень медленных волн и суммарной мощности (HF, LF, VLF, TP соответственно) [15]. Исследовали функции внешнего дыхания при помощи спирометаболографа Fitmate Med (Cosmed, Италия) с оценкой усредненного значения легочной вентиляции и частоты дыхания, уровня кислорода в выдыхаемом воздухе, энерготрат и при помощи ультразвукового капнографа КП-01 (фирма «Еламед», Россия) с определением углекислоты в выдыхаемом воздухе.

Статистическую обработку данных проводили при помощи пакета программ Statistica 10.0. Разделение пациентов на группы осуществляли путем кластерного анализа, метод k-средних был использован для анализа различий между кластерами и идентификации их элементов. Сравнительный анализ показателей проводили при помощи непараметрического критерия Манна—Уитни (U) для парных независимых выборок, а для нескольких выборок при помощи непараметрического критерия Краскела—Уоллиса (H), различия считали достоверными при уровне p<0,05. Для оценки различий числа исследуемых в подгруппах использовали метод таблиц сопряженности и критерий χ² при уровне p<0,05. Для описательной характеристики групп исследуемых применяли медиану (Me), верхний (UQ) и нижний квартили (LQ) [16].

Для прогнозирования результативности деятельности в группах была использована технология искусственных нейронных сетей (ИНС); ИНС строили в автоматическом режиме на основе групп показателей спектрального анализа ЭЭГ, характеристик кросскорреляционной функции ЭЭГ, ВП, показателей моторного обеспечения деятельности (показатели условно негативного отклонения волны, простой зрительно-моторной реакции, реакции различия, теппинг-теста и F-ответа) и вегетативного обеспечения деятельности (показатели вариабельности сердечного ритма и функции внешнего дыхания) с определением их средних рангов, при этом меньшему значению ранга соответствовала бо́льшая значимость показателей в решении задачи классификации. ИНС характеризовались определенной архитектурой, производительностью обучения, контрольной и тестовой производительностью, отражающей соответственно процент верных распределений в обучающей, контрольной и тестовой выборках, для суммарной характеристики классификационной способности ИНС использовали процент верных распределений по группам, а также усредненный по обучающей, контрольной и тестовой выборкам процент верных распределений [17].

Методом кластерного анализа среди практически здоровых лиц было выделено две группы, достоверно различающихся по показателям моделируемой деятельности: медиана среднего числа ошибок в 1-й группе составила 0,1, во 2-й группе — 1,0; U=32, p=0,001; группы достоверно различались и по времени выбора после и до ошибки с меньшими значениями в 1-й группе (для среднего времени выбора после ошибки U=3, p=0,001; для среднего времени до ошибки U=46, p=0,001), в связи с этим 1-ю группу практически здоровых лиц (35 человек) предложено обозначить как результативную, а 2-ю группу (37 человек) как низко результативную. Также было выделено две группы больных эпилепсией с достоверными различиями по показателям моделируемой деятельности с меньшим средним интервалом выбора чисел, временем выбора после ошибки и до ошибки, а также меньшим средним числом ошибок в 1-й группе, в связи с чем 1-ю группу пациентов с эпилепсией (99 человек) также обозначили как результативную, а 2-ю группу (64 человека) как низко результативную. В табл. 1 представлена

Принципиально важными являются особенности клинических характеристик групп больных эпилепсией с различной результативностью деятельности. Выявлен достоверно более высокий уровень числа генерализованных приступов после коррекции терапии во 2-й группе больных эпилепсией и более высокий уровень когнитивных нарушений в этой же группе (табл. 2).

Для решения задачи классификации практически здоровых лиц в группы с различной результативностью деятельности была создана ИНС 1, представляющая собой многослойный персептрон с 72 входными нейронами (получающими данные об исследуемых группах физиологических показателей), 10 нейронами промежуточного слоя и 1 выходным нейроном. ИНС 1 имела 100% производительность обучения, 70% контрольную производительность и 80% тестовую производительность. Суммарные классификационные характеристики ИНС 1 следующие: корректное распределение практически здоровых лиц в 1-ю группу — 90%, во 2-ю группу — 88%, всего — 89%. Аналогично для группы больных эпилепсией была создана ИНС 2, представляющая собой многослойный персептрон с 72 входными нейронами, 10 нейронами промежуточного слоя и 1 выходным нейроном, имеющая 100% производительность обучения, 77% контрольную производительность, 79% тестовую производительность. Суммарные классификационные характеристики ИНС 2 следующие: корректное распределение в 1-ю группу больных эпилепсией в 78% случаев, во 2-ю группу больных эпилепсией в 85% случаев, всего для обеих групп в 82%. В табл. 3 представлен ранжированный список групп показателей, используемых ИНС для решения задачи классификации.

Неоднородность группы больных эпилепсией по показателям результативности деятельности ассоциирована с клиническими особенностями пациентов, при этом пациенты с низкой результативностью характеризуются более неблагоприятным течением заболевания с большей частотой генерализованных приступов после коррекции терапии и более высоким уровнем когнитивных расстройств. Различия результативности деятельности в группе практически здоровых лиц определяются в основном уровнем контроля за ошибочными ответами [18], а у больных эпилепсией играет роль также и темп реализуемой деятельности, что обусловлено как преобладанием пациентов с симптоматическими формами эпилепсии с наличием структурной основы недостаточности обеспечения когнитивной деятельности, так и спецификой системной организации деятельности.

Использование технологии ИНС как способа обработки больших массивов данных, основанного на имитации функционирования биологических нейронных сетей, позволило реализовать решение задачи классификации как практически здоровых лиц, так и больных эпилепсией по результативности деятельности на основе физиологических показателей, что имеет прикладное практическое значение, а также осуществить ранжирование групп показателей по их прогностической значимости. Наибольшее значение для решения данной задачи у практически здоровых лиц имели показатели экзогенных и когнитивных ВП, что отражает роль функционирования специфических афферентных и ассоциативных систем [19] в результативности деятельности в данной группе; в группе больных эпилепсией наибольшее значение имели показатели деятельности моторных систем, характеризующие эффекторный компонент деятельности [20] и характеристики кросскорреляционной функции ЭЭГ, отражающие как более высокий уровень патологической синхронизации ЭЭГ-сигнала, так и большую напряженность функционирования церебральных механизмов [21].

Таким образом, результативность моделируемой целенаправленной деятельности у больных эпилепсией ассоциирована с клиническими характеристиками заболевания. Ведущее значение в определении результативности деятельности у больных эпилепсией играют изменения деятельности моторных систем и избыточная синхронизация корковой активности, в то время как у здоровых лиц определяющее значение в результативности деятельности имеет функционирование специфических по отношению к моделируемой когнитивной деятельности афферентных и ассоциативных механизмов. Включение менее специфических по отношению к виду деятельности механизмов при недостаточной ее результативности у больных эпилепсией определяет увеличение физиологической стоимости и, следовательно, уменьшение эффективности деятельности. Перспективным является решение вопроса о методах активации афферентных и ассоциативных механизмов обеспечения целенаправленной деятельности у больных эпилепсией в качестве лечебных и реабилитационных мероприятий.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

The authors declare no conflicts of interest.

Сведения об авторах

Сведения об авторах:

Зорин Роман Александрович — e-mail: zorin.ra30091980@mail.ru; https://orcid.org/0000-0003-4310-8786

Жаднов Владимир Алексеевич — https://orcid.org/00000-0002-5973-1196

Лапкин Михаил Михайлович — https://orcid.org/0000-0003-1826-8307

Как цитировать:

Зорин Р.А., Жаднов В.А., Лапкин М.М. Сравнительный анализ физиологических механизмов результативности целенаправленной деятельности у здоровых лиц и больных эпилепсией. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2019;119(6):-19. https://doi.org/10.17116/jnevro2019119061

Автор, ответственный за переписку: Зорин Роман Александрович — e-mail: zorin.ra30091980@mail.ru