Гемодинамические показатели в покое у пациентов с мягким сдавлением гиппокампа
DOI:
https://doi.org/10.54359/ps.v19i105.2053Аннотация
Современные нейросетевые модели функционирования мозга предполагают самоорганизацию распределенных нейрональных элементов в сеть для переработки информации. Функциональная связность между отдаленными структурами мозга при отсутствии внешней стимульной нагрузки поддерживается сетями состояния покоя. В работу сетей покоя в той или иной степени вовлечен гиппокамп. В исследовании приняли участие 32 пациента с доброкачественными внемозговыми опухолями мозга, мягко сдавливающими медиобазальные отделы височной доли в области гиппокампа (17 с левосторонней и 15 с правосторонней локализацией), и 19 здоровых испытуемых контрольной группы. Выделенные группы пациентов были сопоставимы по морфометрическим характеристикам опухоли, степени сдавления полушария и по социально-демографическим признакам. В исследовании был использован метод функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (фНИРС), позволяющий изучить гемодинамические показатели мозга. Регистрация мозговой активности проводилась в префронтальной коре во время трехминутных сеансов покоя, предваряемых разными инструкциями. Для клинических групп было выявлено значительное ослабление межполушарных связей. Различия между группами пациентов стали более заметными в условиях «регулируемого» покоя с помощью направляющих инструкций для свободных размышлений. У пациентов с левосторонними опухолями наблюдалось преобладание активности в левой префронтальной коре, тогда как пациенты с правосторонними образованиями демонстрировали более равномерное распределение активности. Использование направляющих инструкций позволило выявить специфические особенности функциональной организации мозга у пациентов с объемными образованиями.
Скачивания
Библиографические ссылки
Arun K.M., Smitha K.A., Sylaja P.N., Kesavadas C. Identifying resting-state functional connectivity changes in the motor cortex using fNIRS during recovery from stroke. Brain Topography, 2020, No. 33(6), 710–719. DOI: 10.1007/s10548-020-00785-2
Baker W.B., Parthasarathy A.B., Busch D.R., Mesquita R.C., Greenberg J.H., Yodh A.G. Modified Beer-Lambert law for blood flow. Biomedical optics express, 2014, No. 5(11), 4053–4075. DOI: 10.1364/BOE.5.004053
Bartolomei F., Bosma I., Klein M., Baayen J.C., Reijneveld J.C., Postma T.J., Heimans J.J., Van Dijk B.W., Munck J.C., Cover K.S., Stam C.J. How do brain tumors alter functional connectivity? A mag-netoencephalography study. Annals of neurology, 2006, No. 59(1), 128–138. DOI: 10.1002/ana.20710
Biswal B.B., Uddin L.Q. The history and future of resting-state functional magnetic resonance imag-ing. Nature, 2025, No. 641(8065), 1121–1131. DOI: 10.1038/s41586-025-08953-9
Buckner R.L., DiNicola L.M. The brain’s default network: updated anatomy, physiology and evolv-ing insights. Nature reviews neuroscience, 2019, No. 20(10), 593–608. DOI: 10.1038/s41583-019-0212-7
Buxton R.B. Introduction to functional magnetic resonance imaging: principles and techniques. — Cambridge university press, 2009.
Bychkova A.S., Kaverina M.Yu., Enikolopova E.V., Krotkova O.A. Soderzhanie spontannogo poto-ka soznaniya v sostoyanii pokoya pri myagkoj kompressii odnogo iz polusharij mozga. Voprosy` psixologii, 2021, T.67(3), 162–170. (in Russian)
Bychkova A.S., Krotkova O.A., Enikolopova E.V. Sub"ektivnaya sostavlyayushchaya sostoyaniya pokoya: obzor metodik issledovaniya. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14. Psikhologiya, 2023, No. (1), 201–220. DOI: 10.11621/vsp.2023.01.9 (in Russian)
Cui X., Bryant D.M., Reiss A.L. NIRS-based hyperscanning reveals increased interpersonal coher-ence in superior frontal cortex during cooperation. Neuroimage, 2012, No. 59(3), 2430–2437. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2011.09.003
Dickerson B.C., Eichenbaum H. The episodic memory system: neurocircuitry and disorders. Neuro-psychopharmacology, 2010, No. 35(1), 86–104. DOI: 10.1038/npp.2009.126
Ehlis A.C., Schneider S., Dresler T., Fallgatter A.J. Application of functional near-infrared spectros-copy in psychiatry. Neuroimage, 2014, No. 85, 478–488. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2013.03.067
Eichenbaum H. Prefrontal–hippocampal interactions in episodic memory. Nature Reviews Neurosci-ence, 2017, No. 18(9), 547–558. DOI: 10.1038/nrn.2017.74
Esposito R., Cieri F., Chiacchiaretta P., Cera N., Lauriola M., et al. Modifications in resting state functional anticorrelation between default mode network and dorsal attention network: comparison among young adults, healthy elders and mild cognitive impairment patients. Brain Imaging and Be-havior, 2018, No. 12(1), 127–141. DOI: 10.1007/s11682-017-9686-y
Ferrari M., Quaresima V. A brief review on the history of human functional near-infrared spectrosco-py (fNIRS) development and fields of application. Neuroimage, 2012, No. 63(2), 921–935. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.049
Friston K.J., Li B., Daunizeau J., Stephan K.E. Network discovery with DCM. NeuroImage, 2011, No. 56(3), 1202–1221. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2010.12.039
Gallagher A., Wallois F., Obrig H. Functional near-infrared spectroscopy in pediatric clinical re-search: Different pathophysiologies and promising clinical applications. Neurophotonics, 2023, No. 10(2), 023517–023517. DOI: 10.1117/1.NPh.10.2.023517
Galkin M.V., Danilov G.V., Kaverina M.Y., Strunina Y.V., Krotkova O.A. Hippocampal dosimetry and mnemonic function changes after stereotactic irradiation of cavernous sinus meningiomas. Cure-us, 2021, No. 13(12). DOI: 10.7759/cureus.20252
Gao L., Lin Q., Tian D., Zhu S., Tai X. Advances and trends in the application of functional near-infrared spectroscopy for pediatric assessments: a bibliometric analysis. Frontiers in Neurology, 2024, No. 15, 1459214. DOI: 10.3389/fneur.2024.1459214
Gong Y., Lin R., Mutlu M.C., Lorentz L., Shaikh U.J., Graeve J.D., Badkoubeh N., Zeng R.R., Klein F., Lührs M., Mathiak K., Zhang J.J., Mehler D.M. The Use of Functional Near-Infrared Spectrosco-py (fNIRS) for Monitoring Brain Function, Predicting Outcomes, and Evaluating Rehabilitative Inter-ventional Responses in Poststroke Patients with Upper Limb Hemiplegia: A Systematic Review. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics, 2025. DOI: 10.1109/JSTQE.2025.3563153
Gonzalez-Castillo J., Hoy C.W., Handwerker D.A., Robinson M.E., Buchanan L.C., Saad Z.S., Ban-dettini P.A. Tracking ongoing cognition in individuals using brief, whole-brain functional connectivity patterns. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 2015, No. 112(28), 8762–8767, DOI: 10.1073/pnas.1501242112
Gonzalez-Castillo J., Kam J.W., Hoy C.W., Bandettini P.A. How to interpret resting-state fMRI: ask your participants. Journal of Neuroscience, 2021, No. 41(6), 1130–1141. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1786-20.2020
Ishii-Takahashi A., Takizawa R., Nishimura Y., Kawakubo Y., Kuwabara H., Matsubayashi J., Hamada K., Okuhata S., Yahata N., Igarashi T., Kawasaki S., Yamasue H., Kato N., Kasai K., Kano Y. Prefrontal activation during inhibitory control measured by near-infrared spectroscopy for differen-tiating between autism spectrum disorders and attention deficit hyperactivity disorder in adults. Neu-roImage: Clinical, 2014, No. 4, 53–63. DOI: 10.1016/j.nicl.2013.10.002
Krotkova O.A., Kiseleva A.N., Bychkova A.S., Kaverina M.Yu. Spontannye assotsiatsii pri myagkoi kompressii zony gippokampa. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 14. Psikhologiya, 2025, No. (1), 101–125. DOI: 10.11621/LPJ-25-05 (in Russian)
Li R., Hosseini H., Saggar M., Balters S.C., Reiss A.L. Current opinions on the present and future use of functional near-infrared spectroscopy in psychiatry. Neurophotonics, 2023, No. 10(1), 013505–013505. DOI: 10.1117/1.NPh.10.1.013505
Liu T., Liu X., Yi L., Zhu C., Markey P.S., Pelowski M. Assessing autism at its social and develop-mental roots: a review of autism spectrum disorder studies using functional near-infrared spectrosco-py. Neuroimage, 2019, No. 185, 955–967. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2017.09.044
Manan H.A., Franz E.A., Yahya N. Functional connectivity changes in patients with brain tumours — A systematic review on resting state-fMRI. Neurology, Psychiatry and Brain Research, 2020, No. 36, 73–82. DOI: 10.1016/j.npbr.2020.03.003
Pinti P., Scholkmann F., Hamilton A., Burgess P., Tachtsidis I. Current status and issues regarding pre-processing of fNIRS neuroimaging data: an investigation of diverse signal filtering methods with-in a general linear model framework. Frontiers in human neuroscience, 2019, No. 12, 505. DOI: 10.3389/fnhum.2018.00505
Pinti P., Tachtsidis I., Hamilton A., Hirsch J., Aichelburg C., Gilbert S., Burgess P.W. The present and future use of functional near‐infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Annals of the new York Academy of Sciences, 2020, No. 1464(1), 5–29. DOI: 10.1111/nyas.13948
Quaresima V., Giosuè P., Roncone R., Casacchia M., Ferrari M. Prefrontal cortex dysfunction during cognitive tests evidenced by functional near-infrared spectroscopy. Psychiatry Research: Neuroimag-ing, 2009, No. 171(3), 252–257. DOI: 10.1016/j.pscychresns.2008.02.002
Rahman M.A., Siddik A.B., Ghosh T.K., Khanam F., Ahmad M. A narrative review on clinical appli-cations of fNIRS. Journal of Digital Imaging, 2020, No. 33(5), 1167–1184. DOI: 10.1007/s10278-020-00387-1
Raichle M.E. The Brain’s Default Mode Network. Annual Review of Neuroscience, 2015, No. 38(1), 433–447. DOI: 10.1146/annurev-neuro-071013-014030
Rosenbaum D., Int-Veen I., Kroczek A., Hilsendegen P., Velten-Schurian K., Bihlmaier I., Fallgatter A.J., Ehlis A. C. Amplitude of low frequency fluctuations (ALFF) of spontaneous and induced rumi-nation in major depression: An fNIRS study. Scientific reports, 2020, No. 10(1), 21520. DOI: 10.1038/s41598-020-78317-y
Ruotsalo T., Mäkelä K., Spapé M. Crowdsourcing affective annotations via fNIRS-BCI. IEEE Trans-actions on Affective Computing, 2023, No. 15(1), 297–308. DOI: 10.1109/TAFFC.2023.3273916
Strangman G., Culver J.P., Thompson J.H., Boas D.A. A quantitative comparison of simultaneous BOLD fMRI and NIRS recordings during functional brain activation. Neuroimage, 2002, No. 17(2), 719–731. DOI: 10.1006/nimg.2002.1227
Su W.C., Colacot R., Ahmed N., Nguyen T., George T., Gandjbakhche A. The use of functional near-infrared spectroscopy in tracking neurodevelopmental trajectories in infants and children with or without developmental disorders: A systematic review. Frontiers in psychiatry, 2023, No. 14, 1210000. DOI: 10.3389/fpsyt.2023.1210000
Turnbull A., Wang H.T., Murphy C., Ho N.S.P., Wang X., Sormaz M., Karapanagiotidis T., Leech R.M., Bernhardt B., Margulies D.S., Vatansever D., Jefferies E., Smallwood J. Left dorsolateral pre-frontal cortex supports context-dependent prioritisation of off-task thought. Nature Communications, 2019, No. 10, 3816. DOI: 10.1038/s41467-019-11764-y
Van Calster L., D’Argembeau A., Salmon E., Peters F., Majerus S. Fluctuations of Attentional Net-works and Default Mode Network during the Resting State Reflect Variations in Cognitive States: Evidence from a Novel Resting-state Experience Sampling Method. Journal of Cognitive Neurosci-ence, 2017, No. 29(1), 95–113. DOI: 10.1162/jocn_a_01025
Vanderwert R.E., Nelson C.A. (2014). The use of near-infrared spectroscopy in the study of typical and atypical development. Neuroimage, 2014, No. 85, 264–271. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2013.10.009
Yeshurun Y., Nguyen M., Hasson U. The default mode network: where the idiosyncratic self meets the shared social world. Nature Reviews Neuroscience, 2021, No. 22(3), 181–192. DOI: 10.1038/s41583-020-00420-w
Zhong J., Li G., Lv Z., Chen J., Wang C., Shao A., Gong Z., Wang J., Liu S., Luo J., Yang S., Wu S., Ning L., Wang Z., Li J., Wu Y. Neuromodulation of Cerebral Blood Flow: A Physiological Mechanism and Methodological Review of Neurovascular Coupling. Bioengineering, 2025, No. 12(5), 442. DOI: 10.3390/bioengineering12050442
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
