Особенности гемодинамики головного мозга и вариабельности сердечного ритма у молодых мужчин при выполнении моделируемой когнитивной деятельности с неодинаковой результативностью

Полный текст

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

AA — отношение амплитуды максимального систолического значения венозной компоненты к максимальной амплитуде волны

ВСР — вариабельность сердечного ритма

КПД — коэффициент полезного действия

МВ — мощность выполнения

ОВ — общее время выполнения

РЭГ — реоэнцефалография

СВ — среднее время выбора числа

у.е. — условные единицы

DIA — diastolic index (диастолический индекс)

Fmd — right fronto-mastoidal lead (правое фронто-мастоидальное отведение)

Fms — left fronto-mastoidal lead (левое фронто-мастоидальное отведение)

HR — heart rate (частота сердечных сокращений)

Omd — right occipito-mastoidal lead (правое окципито-мастоидальное отведение)

Oms — left occipito-mastoidal lead (левое окципито-мастоидальное отведение)

pHF — power of the spectrum in the high frequency range (мощность спектра в высокочастотном диапазоне)

pLF — power of the spectrum in the low frequency range (мощность спектра в низкочастотном диапазоне)

pVLF — the power of the spectrum in the ultra-low frequency range (мощность спектра в сверхнизкочастотном диапазоне)

RI — rheographic index (реографический индекс)

SI — stress index (стресс-индекс)

α — время восходящей части волны

α1 — время быстрого кровенаполнения

α2 — время медленного кровенаполнения

D — дикротический индекс

K — коэффициент асимметрии реографического индекса

pvo — показатель венозного оттока

Q_x — время распространения реографической волны

V_av — средняя скорость медленного наполнения

V_max — максимальная скорость быстрого наполнения

ВВЕДЕНИЕ

Одной из задач современной физиологии поведения человека является изучение роли физиологического обеспечения его целенаправленной деятельности в формировании неодинаковой ее результативности [1–3].

Когнитивная деятельность человека непосредственно связана с функционированием клеток коры больших полушарий головного мозга, адекватная жизнедеятельность которых зависит от уровня кровоснабжения [4, 5]. Широко известным неинвазивным недорогим методом исследования регионарного мозгового кровообращения является реоэнцефалография (РЭГ) [6–8].

Кроме того, согласно современным данным, немаловажными факторами, влияющими на результативность целенаправленной деятельности человека, являются её вегетативное обеспечение и физиологическая стоимость, отражающая затраты физиологических ресурсов [9–11]. Одним из методов, применяемых для оценки физиологической стоимости деятельности человека, является математический анализ ритма сердца с оценкой его вариабельности [12]. Вариабельность сердечного ритма (ВСР) может служить показателем напряженности функционирования адаптационных механизмов при реализации различных форм поведения, осуществляющихся с различной результативностью [13, 14].

Цель — выявить особенности гемодинамики головного мозга и вариабельности сердечного ритма у молодых мужчин, выполняющих когнитивные задачи с неодинаковой результативностью.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

В исследовании добровольно приняли участие 50 практически здоровых молодых мужчин. Все участники дали письменное информированное согласие на участие в исследовании, исследование одобрено Локальным этическим комитетом Рязанского государственного медицинского университета им. акад. И. П. Павлова (Протокол № 2 от 07.10.2020). Критерием исключения было отклонение показателей РЭГ от среднего значения более 2 стандартных отклонений (M ± 2SD). Этот критерий привел к формированию окончательной выборки из 42 субъектов мужского пола в возрасте от 18 до 23 лет (средний возраст 19,40 ± 1,20 года).

Гемодинамику головного мозга изучали в первой половине дня в положении испытуемого сидя с использованием компьютерного многофункционального реографа Рео-Спектр-2 (ООО Нейрософт, Россия) в исходном состоянии относительного покоя и во время моделирования целенаправленной когнитивной деятельности. Положение головы, шеи и туловища испытуемых контролировалось и не изменялось на протяжении всего исследования. Реоэнцефалограмму регистрировали в фронто-мастоидальных отведениях слева (Fms) и справа (Fmd) и в окципито-мастоидальных отведениях слева (Oms) и справа (Omd), что позволило оценить состояние кровотока в бассейнах внутренних сонных и позвоночных артерий [15]. Анализ и расшифровка полученных данных проводились автоматически с использованием программного обеспечения Рео-Спектр.NET (ООО Нейрософт, Россия). В анализе использовали следующие показатели РЭГ:

- время распространения реографической волны (Q_x, с);

- время быстрого кровенаполнения (α1, с);

- время медленного кровенаполнения (α2, с);

- время восходящей части волны (α, с);

- реографический индекс (RI, условные единицы (у.е.));

- коэффициент асимметрии реографического индекса (K, %);

- максимальная скорость быстрого наполнения (Vmax, Ом/с);

- средняя скорость медленного наполнения (V_av, Ом/с);

- дикротический индекс (D, %);

- диастолический индекс (DIA, %);

- отношение амплитуды максимального систолического значения венозной компоненты к максимальной амплитуде волны (AA, %);

- показатель венозного оттока (pvo, %).

Синхронно с записью реоэнцефалограммы проводили регистрацию ритмокардиограммы с помощью аппаратно-программного комплекса Варикард 2.51 (ООО Рамена, Россия). Обработка и анализ ритмокардиограмм проводились с помощью прилагаемого программного обеспечения ИСКИМ 6.1 по следующим показателям:

- частота сердечных сокращений (HR, 1/мин);

- стресс-индекс (SI, у.е.);

- спектральные характеристики кривой, огибающей динамический ряд кардиоинтервалов:

• мощность спектра в высокочастотном диапазоне (pHF, %);
• мощность спектра в низкочастотном диапазоне (pLF, %);
• мощность спектра в сверхнизкочастотном диапазоне (pVLF, %).

Продолжительность регистрации РЭГ и ритмокардиограммы в исходном состоянии относительного покоя составляла 5 минут; во время моделирования целенаправленной когнитивной деятельности — ограничивалась временем выполнения когнитивной задачи и составляла в среднем 2,20 ± 0,90 минуты.

Целенаправленную когнитивную деятельность реализовывали при помощи программы для проведения психофизиологических исследований в системе «Физиотест» (Россия) [16] с использованием поведенческой модели: тест «Таблицы Шульте» в двухцветной модификации «Шульте–Горбова». Для анализа показателей результативности когнитивной деятельности использовали следующие параметры:

- общее время выполнения (ОВ, c);

- среднее время выбора числа (СВ, c);

- коэффициент полезного действия (КПД, %, рассчитывается по формуле: КПД = ((всего предъявленных чисел — количество ошибок))/(всего предъявленных чисел) );

- мощность выполнения (МВ, у.е., рассчитывается по формуле: МВ = (КПД * общее время выполнения)/(60 с)).

Накопление, корректировку и первичную описательную статистическую обработку исходных данных осуществляли с помощью табличного процессора Microsoft Office Excel 2016 (Microsoft, США). Статистический анализ проводили с использованием программы STATISTICA 13 (Stat Soft Inc., США, лицензия JPZ811I521319AR25ACD-W). Визуализацию полученных результатов осуществляли с использованием программы GraphPadPrism 8.0.1 (GraphPad Software Inc., США). Количественные показатели оценивали на предмет соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро-Уилка. В связи с отсутствием признаков нормального распределения данных использовали непараметрические статистические методы. Для выявления однородных групп по критерию различной результативности когнитивной деятельности использовали кластерный анализ. Для проверки различий между двумя сравниваемыми парными выборками применяли W-критерий Уилкоксона. Для сравнения независимых совокупностей (групп) использовали U-критерий Манна–Уитни. С целью изучения взаимосвязи между показателями был проведен корреляционный анализ с использованием метода ранговой корреляции Спирмена. Данные представлены в виде медианы (Me), нижнего (LQ) и верхнего (UQ) квартилей. Критическим уровнем значимости считали p < 0,05.

РЕЗУЛЬТАТЫ

По показателям результативности теста «Таблицы Шульте–Горбова» выборка испытуемых была разделена на 2 кластера (рис. 1а) с использованием кластерного анализа при помощи метода k-средних: кластер 1 (n = 28) и кластер 2 (n = 14). При сравнении кластеров по параметрам результативности статистически подтверждены различия по всем критериям (рис. 1б).

 

Рис. 1. Сравнение кластеров по показателям результативности выполнения теста «Шульте–Горбова».

Примечания: ** — p < 0,01 для теста Манна–Уитни; КПД — коэффициент полезного действия; МВ — мощность выполнения.

 

У испытуемых первого кластера при реализации когнитивной деятельности по сравнению с исходным фоном наблюдается уменьшение времени быстрого кровенаполнения в отведениях Fmd, Fms, Oms; уменьшение времени медленного кровенаполнения в Oms отведении; снижение реографического индекса в Oms отведении; снижение средней скорости медленного наполнения в Omd отведении (рис. 2).

 

Рис. 2. Динамика результатов реоэнцефалографии у представителей 1 кластера при выполнении теста «Шульте–Горбова» по сравнению с исходным фоном.

Примечания: α1 — время быстрого кровенаполнения; α2 — время медленного кровенаполнения; RI — реографический индекс; V_av — средняя скорость медленного наполнения; Fms — левое фронто-мастоидальное отведение; Fmd — правое фронто-мастоидальное отведение; Oms — левое окципито-мастоидальное отведение; Omd — правое окципито-мастоидальное отведение; * — p < 0,05 — для W-критерия Уилкоксона.

 

У представителей второго кластера во время когнитивной деятельности наблюдается уменьшение времени распространения реографической волны в Fmd и Omd отведениях; увеличение диастолического индекса в Oms отведении; уменьшение времени медленного кровенаполнения в Omd и Oms отведениях (рис. 3).

 

Рис. 3. Динамика результатов реоэнцефалографии у представителей 2 кластера при выполнении теста «Шульте–Горбова» по сравнению с исходным фоном.

Примечания: α1 — время быстрого кровенаполнения; α2 — время медленного кровенаполнения; RI — реографический индекс; V_av — средняя скорость медленного наполнения; Fms — левое фронто-мастоидальное отведение; Fmd — правое фронто-мастоидальное отведение; Oms — левое окципито-мастоидальное отведение; Omd — правое окципито-мастоидальное отведение; * — p < 0,05 — для W-критерия Уилкоксона.

 

При сравнении кластеров по показателям гемодинамики головного мозга в исходном состоянии относительного покоя и во время когнитивной деятельности были выявлены различия по ряду показателей РЭГ (табл. 1).

 

Таблица 1. Исходные межкластерные различия показателей реоэнцефалографии в состоянии покоя и во время когнитивной деятельности (Me (LQ; HQ))

Состояние	Показатель	Кластер 1	Кластер 2	p
	n	28	14
Исходный фон	Q_xFmd	0,15 (0,13; 0,16)	0,16 (0,16; 0,17)	0,00765
	Q_xFms	0,14 (0,13; 0,16)	0,17 (0,16; 0,17)	0,00886
	Q_xOmd	0,14 (0,13; 0,16)	0,16 (0,15; 0,17)	0,01165
	Q_xOms	0,13 (0,13; 0,15)	0,16 (0,15; 0,16)	0,00689
	α1Fms	0,07 (0,06; 0,07)	0,06 (0,05; 0,07)	0,03399
	α1Omd	0,06 (0,05; 0,07)	0,05 (0,05; 0,06)	0,01289
	α1Oms	0,06 (0,06; 0,07)	0,06 (0,05; 0,06)	0,04572
	DiaOms	65,00 (58,75; 75,25)	55,50 (50,00; 63,75)	0,00526
Когнитивная деятельность	Q_xOmd	0,13 (0,12; 0,14)	0,15 (0,14; 0,15)	0,02525
	α2Omd	0,06 (0,05; 0,07)	0,05 (0,05; 0,05)	0,00605
	KFms	26,50 (10,75; 37,00)	9,50 (1,50; 18,50)	0,02947
	KOmd	35,00 (16,75; 69,75)	5,50 (-2,00; 20,00)	0,00732
	KOms	35,00 (16,75; 69,75)	5,50 (1,25; 22,25)	0,03065

 

У субъектов, входящих в первый кластер, по отношению ко второму наблюдается меньшее время распространения реографической волны в покое во всех четырех отведениях, а также в отведении Omd во время когнитивной деятельности; большее время быстрого кровенаполнения в отведениях Fms, Omd, Oms в покое; большее время медленного кровенаполнения в отведении Omd во время когнитивной деятельности; больший диастолический индекс в отведении Oms в покое; а также больший коэффициент асимметрии реографического индекса в отведениях Fms, Omd, Oms во время когнитивной деятельности.

При анализе кардиоритмограмм обнаружено, что показатель SI в исходном состоянии и во время когнитивной деятельности и показатель pLF во время когнитивной деятельности у представителей первого кластера ниже, чем у представителей второго кластера (рис. 4).

 

Рис. 4. Межкластерный сравнительный анализ показателей вариабельности сердечного ритма.

Примечания: SI — стресс-индекс; pLF — мощность спектра в низкочастотном диапазоне; * — p < 0,05, ** — p < 0,01 для U-теста Манна–Уитни.

 

Различия в характере и выраженности корреляционных связей между показателями целенаправленной деятельности и ее физиологическим обеспечением у испытуемых 1 и 2 кластеров представлены в виде корреляционных плеяд (рис. 5).

 

Рис. 5. Корреляционные плеяды, отражающие взаимосвязи показателей реоэнцефалографии и вариабельности сердечного ритма с показателями результативности когнитивной деятельности испытуемых сравниваемых кластеров.

Примечания: Сплошной линией обозначены положительные («прямые») взаимосвязи, пунктирной линией обозначены отрицательные («обратные») взаимосвязи. Толщина линии соответствует силе корреляционной связи (по шкале Чеддока [17]). AA — отношение амплитуды максимального систолического значения венозной компоненты к максимальной амплитуде волны; pvo — показатель венозного оттока; МВ — мощность выполнения; КПД — коэффициент полезного действия; Fms — левое фронто-мастоидальное отведение; Fmd — правое фронто-мастоидальное отведение; Oms — левое окципито-мастоидальное отведение; Omd — правое окципито-мастоидальное отведение; α2 — время медленного кровенаполнения; V_av — средняя скорость медленного наполнения; V_max — максимальная скорость быстрого наполнения.

 

ОБСУЖДЕНИЕ

В проведенном исследовании испытуемые первого кластера характеризуются меньшим общим временем выполнения теста, меньшим средним временем выбора числа, меньшей мощностью выполнения и более высоким КПД по сравнению с испытуемыми второго кластера, что может охарактеризовать первых как «высокорезультативных». Представителей второго кластера можно рассматривать как «низкорезультативных» при решении данной когнитивной задачи.

При сравнении гемодинамических показателей, зарегистрированных в различных условиях, выявлены достоверные изменения в обоих кластерах. Однако характер сдвигов различается. Общим изменением является уменьшение времени медленного кровенаполнения в окципито-мастоидальном отведении слева (α2Oms), что, вероятно, обусловлено изменением тонуса сосудов среднего и малого калибра в левой вертебробазилярной области. Идентичное явление находит свое подтверждение в работах других авторов [18].

При сравнении кластеров в исходном состоянии относительного покоя и во время когнитивной деятельности были выявлены достоверные различия по ряду показателей РЭГ, что отражает неодинаковый характер гемодинамического обеспечения головного мозга у представителей данных кластеров. Меньшее время распространения реографической волны в покое во всех четырех отведениях и в отведении Omd во время когнитивной деятельности у субъектов первого кластера, вероятно, связано с более высоким тонусом экстракраниальных сосудов. Большее время быстрого кровенаполнения у представителей первого кластера в отведениях Fms, Omd, Oms в состоянии покоя может отражать бóльшую упругость стенок крупных церебральных артерий: левой внутренней сонной артерии и позвоночных артерий. Также стоит отметить, что «высокорезультативные» испытуемые характеризуются бóльшим коэффициентом асимметрии реографического индекса во время нагрузки, что является показателем значительной асимметрии кровенаполнения (K > 26%). Однако в ряде предыдущих работ было продемонстрировано, что асимметрия кровенаполнения наблюдается у испытуемых с низкой результативностью выполнения когнитивной задачи на модели Струп-теста [4, 5], что не согласуется с результатами нашего исследования и подтверждает необходимость проведения дальнейших исследований в этой области на различных поведенческих моделях.

Полученные результаты также свидетельствуют о возможности параметрирования мозгового кровотока с применением высокочастотного зондирующего тока, используемого в РЭГ-исследованиях.

Выявленные различия по показателям ВСР демонстрируют, что у представителей кластера 1 наблюдается более низкий уровень напряженности регуляторных механизмов симпатического отдела автономной нервной системы как в исходном состоянии, так и во время когнитивной деятельности. Высокие значения pLF во время когнитивной деятельности у представителей кластера 2 показывают, по-видимому, относительно более высокую активность симпатического отдела автономной нервной системы.

Результаты корреляционного анализа отражают неодинаковую зависимость между показателями РЭГ, ВСР и показателями результативности выполнения теста «Шульте-Горбова» у представителей разных кластеров. Стоит отметить особенности связей показателей максимальной скорости быстрого наполнения (V_max, отражает тонус крупных артерий) и средней скорости медленного наполнения (V_av, отражает тонус средних и мелких артерий) с показателем КПД. В кластере 1 обнаружена слабая отрицательная связь между показателями V_maxOmd и КПД (r = -0,38) и средняя по силе отрицательная связь между показателями V_avOmd и КПД (r = -0,56). У представителей кластера 2 выявлена положительная связь высокой силы между показателями V_maxOms и КПД (r = 0,71) и положительная связь высокой силы между показателями V_avOms и КПД (r = 0,72). Также стоит выделить наличие прямой взаимосвязи средней скорости медленного наполнения в окципито-мастоидальном отведении справа (V_avOmd) с общим временем выполнения теста «Шульте–Горбова» (r = 0,39) у представителей «высокорезультативного» кластера. Указанный показатель у испытуемых данного кластера достоверно снижается во время выполнения теста по сравнению с исходным фоном. Примечательно, что в работе E. S. Olenko, et al. (2021) также выявлены прямые взаимосвязи показателя V_av с временем выполнения теста Струпа, но эти связи были обнаружены с показателем V_av, зарегистрированным в фронто-мастоидальных отведениях слева и справа (V_avFms и V_avFmd соответственно) у лиц с низкой результативностью выполнения когнитивной задачи [5].

ВЫВОДЫ

1. Результативность когнитивной деятельности человека связана с особенностями мозговой гемодинамики, в частности, с изменением скоростных характеристик кровенаполнения: максимальной скорости быстрого наполнения и средней скорости медленного наполнения, а также с особенностями вегетативной регуляции деятельности сердца.
2. Высокорезультативные» испытуемые характеризуются меньшим временем распространения реографической волны и большим временем медленного кровенаполнения в бассейне правой вертебральной артерии, а также большим коэффициентом асимметрии реографического индекса в бассейне левой внутренней сонной артерии и бассейне вертебральных артерий обоих полушарий во время когнитивной деятельности по сравнению с «низкорезультативными» испытуемыми.
3. Физиологическое обеспечение целенаправленной деятельности человека с неодинаковой результативностью решения когнитивных задач характеризуется не только различными уровнями показателей гемодинамики головного мозга и активности регуляторных механизмов автономной нервной системы, но и определенным характером корреляционных взаимосвязей данных показателей с параметрами целенаправленного поведения, в частности, с общим временем выполнения задания и коэффициентом полезного действия.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО

Финансирование. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования.

Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Вклад авторов: Кулагин П. А. — сбор и статистическая обработка материала, написание текста статьи; Лапкин М. М. — концепция и дизайн исследования, редактирование; Трутнева Е. А. — дизайн исследования, коррекция методов исследования. Все авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Об авторах

Павел Андреевич Кулагин

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Автор, ответственный за переписку.
Email: zu.pavel@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5284-0875
SPIN-код: 3623-3309
ResearcherId: ABH-6238-2020
Россия, Рязань

Михаил Михайлович Лапкин

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Email: lapkin_rm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1826-8307
SPIN-код: 5744-5369
ResearcherId: S-2722-2016

д.м.н., профессор

Россия, Рязань

Елена Анатольевна Трутнева

Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова

Email: e_lena68@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9273-9432
SPIN-код: 6177-3776
ResearcherId: GMX-0836-2022

к.м.н., доцент

Россия, Рязань

Список литературы

Дополнительные файлы