VII Съезд биофизиков России
Краснодар, Россия
17-23 апреля 2023 г.
Главная
О Съезде
Организаторы
Программный комитет
Программа Съезда
Место проведения Съезда
Проживание
Оргвзносы
Основные даты
Регистрация
Публикации материалов Съезда
Молодежный конкурс
Контакты
Тезисы
English version
Партнеры Съезда
Правила оформления докладов

Программа Съезда

Секции и тезисы:

Биофизика сложных многокомпонентных систем. Математическое моделирование. Биоинформатика

Оценка связности между полушариями мозга при эпилептиформной активности, вызванной введением пентилентетразола

А.С. Ершова2,1*, А.А. Грищенко1,2, Е.М. Сулеймановна 3, Л.В. Виноградова3, И.В. Сысоев1,2

1.Саратовский филиал Института радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, Саратов, Россия;
2.Саратовский Государственный Университет им. Н.Г. Чернышевского, Саратов, Россия;
3.Институт Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии РАН, Москва, Россия;

* anshova2002(at)gmail.com

Пептилентетразол традиционно используется для провоцирования эпилептических приступов у здоровых животных: крыс, мышей и морских свинок. Такие фармакологические модели эпилепсии позволяют изучать работу глубоких структур мозга, включая таламус и гиппокамп, активно вовлечённых в развитие патологической активности [1], [2]. Для исследования связности между полушариями применялись различные методы, такие как расчёт значений тестов Колмогорова-Смирнова и Манна-Уитни и коэффициента фазовой синхронизации.

В работе были использованы данные 9 животных: 6-7 месячные самцы линии Wistar из питомника «Столбовая» Московской области. Все эксперименты проводились в соответствии с принципами Европейского сообщества по проведению экспериментов на животных и одобрены Комитетом по этике экспериментов на животных. Электрическую активность неокортекса регистрировали с помощью электродов [3] (винтов из нержавеющей стали), имплантированных в симметричные области лобной коры обоих полушарий. Средняя продолжительность записей составляла один час, количество выделений для каждого животного составляло от 42 до 477.

Для использования различных метолов расчёта связности необходимо было получить точную разметку. Для этого был создан алгоритм, основанный на обнаружении единичного разряда по одноканальным данным. Точность метода подтверждалась расчётом специфичности и чувствительности [4]. Полученные значения оказались достаточно высокими для двух характеристик одновременно, что указывало на то, что метод работает достаточно точно.

В данной работе оценивалась связность между полушариями мозга используя два различных метода. Первый был основан на применении и получении результатов, используя тесты Колмогорова-Смирнова и Манна-Уитни. В основе тестов лежит схожая логика, заключённая в определении соответствующего распределения в выборке [5]. Была выдвинута гипотеза о том, что полушария мозга связны между собой, таким образом сравнивались распределения двух выборок этих самых полушарий. Значение 0,05 было взято в качестве стандартного p-значения. Если результат тесты ниже p, то гипотеза верна, а если выше – то нет. Особенностью было то, что полученные значения рассчитывались для всех разрядов у каждой крысы. Вторым подходом стал расчёт коэффициента фазовой синхронизации, показывающий количественную характеристику синхронизации между двумя отведениями каждого разряда. Для изучения фазовой синхронизации из выделенных разметкой сигналов с помощью преобразования Гильберта выделялись сигналы мгновенных фаз и рассчитывалась их разность. Получение значений коэффициента фазовой синхронизации Ixy осуществлялось путём нахождения модуля среднего арифметического экспоненты, возведённой в степень мнимой единицы, умноженной на разность фаз. Соответственно значение Ixy изменялось от 0 (полная асинхронность) до 1(полная синхронность). В результате был выявлена необычная закономерность: достаточно частно значения коэффициента были высоки у разрядов, выделенных алгоритмом в двух полушариях, так и у тех разрядов, которые проявились только в одном полушарии. Практическая важность обнаружения явления синхронизации обуславливает необходимость получения надежных оценок коэффициентов синхронизации по наблюдаемым данным. При этом в большинстве случаев приходится иметь дело с короткими сигналами. В этом случае приходится учитывать, что велика вероятность получить большое значение оценки для несвязных систем и ошибочно истолковать его как характеристику существующей связи систем.

В ходе работы был написан алгоритм по обнаружению разрядов, а также реализованы методы расчёта значений тестов Колмогорова-Смирнова и Манна-Уитни и коэффициента фазовой синхронизации. Продемонстрированы количественные условия, при которых наблюдались большие (близкие к единице) значения оценки фазой синхронизации, которые указывали на высокую связность между разрядами в одно время в разных полушариях мозга.



Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда 19-72-10030-P, https://rscf.ru/project/19-72-10030/.

1. I. Solmaz, D. Gürkanlar, Z. Gökcil, C. Göksoy, M. Özkan, and E. Erdogan, “Antiepileptic activity of melatonin in guinea pigs with pentylenetetrazol-induced seizures,” Neurological Research 31(9), pp. 989–995, 2009.

2. V. I. Koroleva, L. V. Vinogradova, and J. Bures, “Reduced incidence of cortical spreading depression in the course of pentylenetetrazol kindling in rats,” Brain Research 608(1), pp. 107–114, 1993.

3. G. van Luijtelaar, A. L‥uttjohann, V. V. Makarov, V. A. Maksimenko, A. A. Koronovskii, and A. E. Hramov, “Methods of automated absence seizure detection, interference by stimulation, and possibilities for prediction in genetic absence models,” Journal of Neuroscience Methods 260, pp. 144–158, 2016.

4. A. Ovchinnikov, A. L‥uttjohann, A. Hramov, and G. van Luijtelaar, “An algorithm for real-time detection of spike-wave discharges in rodents,” Journal of Neuroscience Methods 194(1), pp. 172–178, 2010.

5. A. A. Grishchenko, M. V. Sysoeva, and I. V. Sysoev, “Detecting the primary time scale of evolution of information properties for local field potentials in brain at absence epilepsy,” Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics 28(1), pp. 98–110, 2020.

Assessment of connectivity between brain hempispheres in epikeptiform activity caused by administration of pentylentetraxole

A.S. Erhsova2,1*, A.A. Grishchenko11,2, E.M. Suleymanova33, L.V. Vinogradova3, I.V. Sysoev1,2

1.Saratov Branch of Kotel'nikov Institute of Radioengineering and Electronics of Russian Academy of Sciences, Saratov, Russia;
2.Saratov State University, Saratov, Russia;
3.Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia;

* anshova2002(at)gmail.com

Peptilentetrazole is traditionally used to provoke epileptic seizures in healthy animals: rats, mice and guinea pigs. Such pharmacological models of epilepsy allow us to study the work of deep brain structures, including the thalamus and hippocampus, actively involved in the development of pathological activity [1], [2]. To study the connectivity between the hemispheres, various methods were used, such as calculating the values of the Kolmogorov-Smirnov and Mann-Whitney tests and the phase synchronization coefficient.

The data of 9 animals were used in the work: 6-7 month-old males of the Wistar line from the Stolbovaya nursery in the Moscow region. All experiments were conducted in accordance with the principles of the European Community for conducting experiments on animals and approved by the Committee on the Ethics of Animal Experiments. The electrical activity of the neocortex was recorded using electrodes [3] (stainless steel screws) implanted in symmetrical areas of the frontal cortex of both hemispheres. The average duration of the recordings was one hour, the number of secretions for each animal ranged from 42 to 477.

In order to use various connectivity calculation metrics, it was necessary to obtain an accurate markup. To do this, an algorithm was created based on the detection of a single discharge from single-channel data. The accuracy of the method was confirmed by the calculation of specificity and sensitivity [4]. The values obtained were high enough for two characteristics at the same time, which indicated that the method works quite accurately.

In this work, connectivity between the hemispheres of the brain was evaluated using two different methods. The first was based on applying and obtaining results using Kolmogorov-Smirnov and Mann-Whitney tests. The tests are based on a similar logic, which consists in determining the appropriate distribution in the sample [5]. It was hypothesized that the hemispheres of the brain are interconnected, thus the distributions of two samples of these hemispheres were compared. The value 0.05 was taken as the standard p-value. If the test result is lower than p, then the hypothesis is correct, and if it is higher, then it is not. The peculiarity was that the values obtained were calculated for all discharges in each rat. The second approach was the calculation of the phase synchronization coefficient, showing the quantitative characteristic of synchronization between the two leads of each discharge. To study phase synchronization, instantaneous phase signals were isolated from the marked signals using the Hilbert transform and their difference was calculated. Obtaining the values of the phase synchronization coefficient Ixy was carried out by finding the modulus of the arithmetic mean exponent raised to the power of an imaginary unit multiplied by the phase difference. Accordingly, the value of Ixy changed from 0 (full asynchrony) to 1 (full synchronicity). As a result, an unusual pattern was revealed: quite often, the coefficient values were high for the discharges allocated by the algorithm in two hemispheres, and for those discharges that appeared only in one hemisphere. The practical importance of detecting the synchronization phenomenon makes it necessary to obtain reliable estimates of the synchronization coefficients from the observed data. At the same time, in most cases it is necessary to deal with short signals. In this case, we have to take into account that it is likely to get a large value of the estimate for disconnected systems and mistakenly interpret it as a characteristic of the existing connection of systems.

In the course of the work, an algorithm for detecting discharges was written, and methods for calculating the values of the Kolmogorov-Smirnov and Mann-Whitney tests and the phase synchronization coefficient were implemented. Quantitative conditions were demonstrated under which large (close to one) values of the estimation of the synchronization phase were observed, which indicated high connectivity between discharges at the same time in different hemispheres of the brain.



This work was supported by Russian Science Foundation, grant No RNF 19-72-10030-P, https://rscf.ru/project/19-72-10030/.

1. I. Solmaz, D. G‥urkanlar, Z. G‥ok﹐cil, C. G‥oksoy, M. ‥Ozkan, and E. Erdoˇgan, “Antiepileptic ac-tivity of melatonin in guinea pigs with pentylenetetrazol-induced seizures,” Neurological Research 31(9), pp. 989–995, 2009.

2. V. I. Koroleva, L. V. Vinogradova, and J. Bures., “Reduced incidence of cortical spreading depression in the course of pentylenetetrazol kindling in rats,” Brain Research 608(1), pp. 107–114, 1993.

3. G. van Luijtelaar, A. L‥uttjohann, V. V. Makarov, V. A. Maksimenko, A. A. Koronovskii, and A. E. Hramov, “Methods of automated absence seizure detection, interference by stimulation, and possibil-ities for prediction in genetic absence models,” Journal of Neuroscience Methods 260, pp. 144–158, 2016.

4. A. Ovchinnikov, A. L‥uttjohann, A. Hramov, and G. van Luijtelaar, “An algorithm for real-time de-tection of spike-wave discharges in rodents,” Journal of Neuroscience Methods 194(1), pp. 172–178, 2010.

5. A. A. Grishchenko, M. V. Sysoeva, and I. V. Sysoev, “Detecting the primary time scale of evolution of information properties for local field potentials in brain at absence epilepsy,” Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics 28(1), pp. 98–110, 2020.



Докладчик: Ершова А.С.
489
2023-02-14

Национальный комитет Российских биофизиков © 2022
National committee of Russian Biophysicists