Установление связи между данными объективных исследований и мыслительным процессом — одна из наиболее важных проблем современной нейрофизиологии. В настоящее время активность невральных структур головного мозга изучают с помощью методов функциональной визуализации, таких как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и позитронэмиссионная томография (ПЭТ), а также нейрофизиологических методик, в основе которых лежат электроэнцефалографическое/ магнитоэнцефалографическое (ЭЭГ/МЭГ) исследования в различных модальностях (непрерывной или дискретной ЭЭГ-записи). Все эти методы имеют недостатки, приводящие к трудностям интерпретации получаемых данных. Так, методы функциональной визуализации фиксируют общие изменения процессов нейрональной активности за довольно продолжительный промежуток времени. Непрерывная ЭЭГ/МЭГ-запись несмотря на практически прямую временную связь с мозговой активностью настолько суммарна и многообразна, что не может дать точного ответа на вопрос о том, какие невральные структуры ответственны за ее формирование. Что касается дискретной записи, активно используемой в технологии исследования реакций невральных структур на внешний раздражитель (метод вызванных потенциалов, или ВП), то эта методика дает информацию о непосредственной реакции нервной ткани на выбранный раздражитель, что не позволяет исследовать мозговую функцию в целом даже при использовании технологии регистрации длиннолатентных ВП, результат которых также сводится к определению узнавания конкретного стимула [1].

Таким образом, для исследования когнитивных процессов необходим метод выделения разных вариантов непрерывной активности, который в настоящее время может быть реализован с помощью алгоритмов кластерного анализа [2] с последующим преобразованием полученных результатов посредством решения обратной задачи ЭЭГ [3–5].

Данные исследования особенно интересны у лиц, страдающих от заболеваний, вызывающих легкую степень когнитивного дефицита, трудно диагностируемую с помощью обычных клинических методов. Как пример частного случая развития данной патологии интересен постковидный синдром, наблюдаемый у лиц, перенесших новую коронавирусную инфекцию (COVID-19) даже в относительно легкой форме.

Согласно складывающимся представлениям, влияние COVID-19 на центральную нервную систему (ЦНС) не вызывает сомнений: как и другие коронавирусы, он может проникать в ЦНС двумя путями — гематогенным и нейрональным, но, быстро обезвреживается, в связи с чем клинически значимых поражений мозгового вещества и его оболочек обычно не происходит [6, 7]. В то же время описания неврологических проявлений при COVID-19 свидетельствуют, что чаще всего при новой коронавирусной инфекции имеются общемозговые симптомы, такие как головная боль и головокружение (13,1–16,8% случаев), а также аносмия и гипогевзия/ агевзия — до 83% наблюдений [8]. Цереброваскулярные события регистрируются с частотой 2–17%, судороги — в 1% случаев (что не превышает их частоту в популяции). Это позволило предположить, что их вторичный генез обусловлен гипоксическими и электролитными нарушениями, а также воздействием продуктов иммунного ответа. В работе на грызунах и клеточных культурах нервных клеток человека продемонстрированы инвазия вирусной РНК в клетки и последующая массовая гибель нейронов [9]. Но клинические отчеты о прямом поражении вещества мозга в виде менингоэнцефалита единичны [10–12]. Тем не менее аутопсия погибших от COVID-19 [13–16] выявила транскрипты вирусной РНК в ткани черепно-мозговых нервов в 40% случаев, а также вирусные белки в эндотелиальных клетках обонятельной луковицы. Основные неврологические проявления COVID-19 представлены общемозговой неврологической симптоматикой и (или) поражением отдельных черепномозговых нервов; структурные изменения мозговой ткани даже при их наличии требуют исключения иных причин.

Не вполне понятным остается генез нейропсихологических нарушений, наблюдаемых при COVID-19 инфекции примерно у 25% больных. По некоторым данным, в большинстве случаев имеют место расстройства тревожно-фобического (8,5–28,8%) и депрессивного (9,5–16,5%) спектра, однако при тяжелом течении COVID-19 их причинами чаще всего являются не собственно воздействие вируса, а стрессовое состояние, связанное с фактом заболевания, изоляцией, пребыванием в палате интенсивной терапии, страхом смерти или развитием разнообразных осложнений в будущем [17].

В этих обстоятельствах определенный интерес представляют диагностические методы, способные объективизировать клинические проявления, однако метаанализ, охватывающий ЭЭГ-исследования 308 пациентов с COVID-19, в подавляющем большинстве случаев показал выявление неспецифических изменений, пароксизмальная активность была выявлена в 20,3% случаев, а подтвержденные электроэнцефалографически судороги и эпилептический статус — в 2,05% наблюдений [18]. Примерно к тем же выводам пришли другие авторы, объяснившие появление специфических изменений ЭЭГ тяжестью состояния, общей ишемией — гипоксией и развитием, в связи с вышеперечисленным, вторичной неврологической патологии [19].

Такие результаты вполне ожидаемы, так как воздействие COVID-19, несмотря на наличие прямых путей проникновения в нервную ткань, характеризуют диффузные процессы без фокальной деструкции нервных клеток, что сопровождается общими изменениями биоэлектрической активности мозга, соответствующим различным нейропсихологическим синдромам. Поэтому объективизация подобных «общемозговых» изменений требует применения несколько иных методологических подходов.

Цель настоящей работы — поиск возможности объективного анализа причин развития когнитивных дисфункций у лиц, перенесших легкую форму COVID-19 с помощью технологии ЭЭГ-исследования и решения обратной нейрофизиологической задачи.

ПАЦИЕНТЫ И МЕТОДЫ

Основная группа исследования

Исследовали 38 человек, перенесших COVID-19, вернувшихся к выполнению профессиональных обязанностей. Критерии включения пациентов в исследование: все обследованные были праворукими; отсутствие в анамнезе тяжелых черепномозговых травм или психических заболеваний; возраст обследованных составлял 38,6 ± 2 лет. Критерии исключения: курение; употребление фармакологически активных веществ, вследствие хронических заболеваний.

Все участники были работающими, имеющими соответствующее специальное образование. На момент исследования работали 35 человек (92%). Большинство добровольцев проживали в семье — 37 (97%). Ограничения трудоспособности у участников исследования не было. Большинство испытуемых были правшами — 35 (92%) человек.

Нейропсихологическое тестирование проводили с помощью Монреальской когнитивной шкалы (Montreal Cognitive Assessment, или MоCA), выбор которой был обусловлен наибольшим объемом охвата разных когнитивных функций и ее большей чувствительностью по сравнению с другими шкалами для выявления легких и умеренных когнитивных нарушений [20]. Однако результаты тестирования определили средний балл — 26 (разброс — 3, минимум — 25, максимум — 28), что подтверждало отсутствие когнитивных расстройств.

Проведенное МРТ-исследование с использованием протоколов T1- и T2- изображений, режимов с подавлением и диффузией выявило изменения только у двух участников (5% всех случаев). Обнаруженные изменения в первом случае были представлены хроническим тромбозом венозных синусов, а во втором — болезнью малых сосудов. Обе находки не были связаны с перенесенной COVID-19.

Контрольная группа сравнения

Включала 33 практически здоровых человека, добровольно согласившихся на участие в эксперименте. Их возрастной диапазон составил 19–60 лет; средний возраст — 32,37 ± 9,44 лет, образование добровольцев тоже было эквивалентным образованию участников основной группы.

Общая характеристика методов

Запись ЭЭГ проводили в затемненной комнате с относительной звукоизоляцией в состоянии расслабленного бодрствования с закрытыми глазами с помощью 128-канальной системы Hydrocel-128 (Magstim; США) с усредненным референтом, объединенной с биоусилителем «EGI-GES-300» (Magstim; США). Полученный сигнал преобразовывался в цифровую форму посредством дискретизации с частотой — 500 Гц, что позволяло исключать искажение сигнала на частотах 1–250 Гц. Полоса пропускания сигнала составляла 0,5–70 Гц с включением режекторного сетевого фильтра 50 Гц, что позволяло учитывать основные диапазоны интереса. В течение первой минуты после подключения добровольца к прибору запись не производили — для исключения двигательной артефактной активности, связанной с дезадаптацией испытуемого.

Общее сопротивление электродов нейроинтерфейса — импеданс — контролировали в пределах значений 10 кОм и постоянно проверяли в ходе всего исследования согласно рекомендациям фирмы-производителя.

Пул нагрузочных проб включал исследование ЭЭГ в состоянии пассивного расслабленного бодрствования с закрытыми глазами, рассматриваемого как состояние биоэлектрической активности покоя, и исследование в условиях слухоречевой нагрузки в виде прослушивания короткого рассказа на родном языке. Это позволяло получить условия измененной среды, определяемые активацией только одной когнитивной функции с относительно известной архитектурой коркового анализатора, согласно положениям современных двухпотоковых моделей [21].

В дальнейшем проводили последовательную обработку и анализ полученных результатов. Для минимизации артефактных сигналов выключали сторонние электрические приборы, создающие паразитные электромагнитные поля, контролировали импеданс интерфейса, регулировали температуру в помещении, минимизировали паразитные движения мышц. Полученный пул данных проходил процедуру фильтрации с помощью широкополосного фильтра 1–70 Гц, стандартизацию базового монтажа в единое электродное пространство, а также процедуру выделения независимых компонент сигнала, позволяющую очистить ЭЭГ-сигнал от различных артефактов физической и биологической природы, не устраненных на первом этапе. В дальнейшем проводили сегментацию ЭЭГ-сигнала с выделением отдельных ЭЭГмикросостояний методом кластеризации К-средних или методом адгезии-распыления с выделением шести классов отдельных микросостояний, учитывая вариабельность 5-го и 6-го классов [22–24]. Заключительный этап исследования включал анализ локализации источника активности каждого из выделенных классов ЭЭГ-микросостояний по методике R. Pascual-Marqui, с помощью алгоритма решения обратной задачи ЭЭГ, реализованном в пакете прикладных программ  sLORETA [25, 26].

Полученные результаты представляли информацию о состоянии биоэлектрической активности мозга как в состоянии покоя, так и в состоянии нагрузки. ЭЭГ — микросостояния оценивались по шести отдельным классам с учетом следующих характеристик: 1) времени регистрации микросостояния (duration) в секундах; 2) частоты возникновения в 1 с (occurrence); 3) объема вклада ЭЭГ-микросостояния в общую структуру энергии скальпового поля (coverage). Для каждого случая последовательности классов ЭЭГ-микросостояний, для каждого из классов определяли ведущее корковое поле, согласно атласу К. Бродмана.

Статистическая обработка полученных результатов

Статистический анализ результатов проводили с помощью статистического пакета GNU-PSPP под управлением GNU ОС Linux Mate 10.10 (Canonical ltd.; Великобритания). Статистический анализ включал следующие этапы: проверку данных на достоверность и соответствие полученных результатов с помощью метода Кронбаха (0,05 < α < 0,5), после которой использовали метод факторного анализа для выделения ведущих факторов для дальнейшего анализа. Результаты сравнивали с помощью методов t-сравнения для определения достоверности изменений в одной группе наблюдения в зависимости от воздействия выбранного фактора и метода однофакторного дисперсионного анализа ANOVA для установления влияния отдельных факторов на различные группы сравнения. Использовали также метод согласия χ² Пирсона для оценки изменений в группах с результатами в виде качественных показателей. Во всех расчетах использовали одну степень свободы, уровень доказательности был принят как α > 0,05.

Для разработки общей методики статистического анализа использовали рекомендации, опубликованные ранее [27].

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Сравнительная характеристика ЭЭГ-микросостояний, регистрируемых во время реализации речевой функции

Сравнение характеристик ЭЭГ-микросостояний во время проведения функциональной нагрузки с помощью парного t-теста показало, что у участников контрольной группы все три основных показателя: продолжительность существования, частота встречаемости и процент покрытия, — достоверно (p < 0,05) отличались во время прослушивания или активной речевой продукции от таковых в состоянии пассивного расслабленного бодрствования. В то же время у лиц, переболевших COVID-19, подобных различий между характеристиками биоэлектрической активности в состоянии пассивного расслабленного бодрствования и при слухоречевой нагрузки, не наблюдалось. В подавляющем количестве сравнений различия носили недостоверный характер (с величиной p > 0,3). Только при исследовании показателя покрытия, были зарегистрированы статистически значимые (p = 0,02) различия в 5 классе ЭЭГ-микросостояний (табл. 1–табл. 6).

Анализ источника активности микросостояний посредством решения обратной задачи ЭЭГ

Исследование источников формирования отдельных ЭЭГмикросостояний было проведено с помощью алгоритма решения обратной задачи ЭЭГ. Однако его основу составляет выявление величины мощности скальпового потенциала, поэтому он определяет не область функционального возбуждения, а области, пребывающие в состоянии продуцирования ритмической активности, что вынуждает использовать общий термин «активность», который отражает область интереса используемого алгоритма, но не эквивалентен термину «возбуждение нервной ткани».

Тем не менее последовательный переход от возбуждения нервных центров к продукции ритмической активности позволял судить об активности отдельных нейронных полей, связанных с реализацией исследуемой функции, что помогло осуществить выделение двух основных последовательностей, характерных для корковых структур, продуцирующих ритмическую активность как для состояния пассивного расслабленного бодрствования, так и для слухоречевой нагрузки и локализовать полученные данные в соответствии с атласом корковых полей К. Бродмана (рисунок).

Полученные результаты показали, что у участников контрольной группы в состоянии пассивного расслабленного бодрствования ритмическая активность над основными полями Бродмана, формирующими корковое представительство речевого анализатора (39, 40 и 44, 45), не регистрируется, однако во всех классах ЭЭГмикросостояний присутствует компонент ритмической активности 47-го поля Бродмана, ответственного за восприятие и реализацию музыки. Слухоречевая нагрузка характеризовалась появлением ритмической активности над полями 22 (класс 2), 23 (класс 6), 37 (классы 3–6), 39, 40 (классы 3–6), 44 (классы 3, 4 и 6), 45 (класс 6) и 47 (класс  5), формирующими центры: восприятия шума, область Вернике, область Брока и центр восприятия музыки, что соответствовало принятым представлениям о реализации речевой функции через дорсальный поток двухпотоковой модели речевого анализатора.

Однако у лиц, переболевших COVID-19, наблюдалось появление иных последовательностей регистрации ритмических паттернов в составе регистрируемых классов ЭЭГ-микросостояний (рисунок) и уменьшение общего количества ЭЭГ-микросостояний, участвующих в реализации речевой функции.

Так, в состоянии пассивного расслабленного бодрствования не выявлена ритмическая активность над 47-м полем Бродмана, характерная для участников контрольной группы. В то же время ритмическая активность была зарегистрирована над полем 22 (классы 1, 5, 6), над полем 37 (класс 3), над полями 39, 40 (все классы ЭЭГ-микросостояний). При слухоречевой нагрузке ритмическая активность выявлена над полем 37 (классы 1 и 3) и над полями 39 (классы 4, 5, 6) и 41 (класс 6).

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Проведенное исследование биоэлектрической активности головного мозга позволило значительно расширить возможности ЭЭГ-метода и повысить точность его результатов, особенно в условиях применения многоканальной ЭЭГ-системы высокой плотности записи.

Сравнительный анализ изменений характеристик ЭЭГмикросостояний тоже подтвердил наличие функциональных изменений биоэлектрической активности, в основе которых лежали изменения организации последовательностей активности отдельных нейронных групп. Так, отсутствие достоверных изменений величин процента покрытия ЭЭГмикросостояний у здоровых и лиц, переболевших COVID-19, демонстрировало сохранность объемов невральных структур, вовлеченных в функциональную реализацию, однако различия времени существования и частоты встречаемости отдельных классов ЭЭГ-микросостояний демонстрировали нарушение функциональных межнейронных связей, что, по мнению ряда авторов, отражало рассогласование совместной работы отдельных нейронных сетей [23, 24].

Особый интерес вызвала практически полная регрессия вариабельности показателя частоты регистрации ЭЭГ-микросостояний у лиц, переболевших COVID-19, определяемого во всех выделенных классах. Этот феномен был нами расценен как грубые проявления низких компенсаторных возможностей у таких людей, вызванные перенесенным заболеванием.

Однако наиболее полную характеристику биоэлектрических изменений у лиц, перенесших COVID-19, удалось продемонстрировать при решении обратной задачи ЭЭГ, позволившей установить нарушение последовательностей регистрации ритмической активности над отдельными корковыми структурами мозга в их ассоциации с атласом полей К. Бродмана.

Согласно полученным результатам, нарушение реализации речевой функции проявлялось нарушением системы вентрального информационного потока и нарушениями связи между полями центра Вернике и центра Брока (системы дорсального информационного потока), приводящими к развитию коммуникативных дисфункций в виде нарушений восприятия новой информации и затруднений в реализации решения.

Вероятно, это связано с описанными ранее в экспериментальных работах эффектами воздействия COVID-19 на нейрональные структуры, в том числе и опосредованно через иммунопатохимические процессы [19].

ВЫВОДЫ

1. У лиц, перенесших формы новой коронавирусной инфекции, вернувшихся после реконвалесценции к трудовой деятельности, имеются объективные изменения биоэлектрической активности головного мозга, связанные с пока еще не изученными механизмами развития функционального повреждения нейронных сетей, участвующих в реализации высших нервных функций. 2. Восстановление общих характеристик ЭЭГ у переболевших новой коронавирусной инфекцией происходит в течение длительного периода времени (не менее полугода), что представляет собой основу дисфункций, объединяемых общим термином постковидного синдрома. 3. Результаты решения обратной задачи ЭЭГ показали, что у лиц, переболевших COVID-19, имеются изменения реализации речевой функции, в виде дезорганизации последовательности включения основных речевых центров. Проведенное исследование показывает, что у лиц, переболевших новой коронавирусной инфекцией, длительное время (до 6 месяцев), сохраняются когнитивные нарушения, затрудняющие процессы восстановления их профессиональных навыков. Эти нарушения трудно дифференцировать только на основании клинических или нейровизуализационных методик, поэтому для регистрации и верификации этих процессов необходима разработка новых мультимодальных нейрофизиологических обследований.