Височная эпилепсия (либмическая) – наиболее тяжелая и фармакорезистентная форма эпилепсии. В ходе вторичной генерализации эта локальная эпилептическая активность может распространяться по синаптическим связям широко за пределы лимбических структур[1]. У экспериментальных животных спонтанные лимбические судороги развиваются после эпилептического статуса, вызываемого фармакологической [2] или электрической стимуляцией [3]. Ранее было обнаружено, что лимбические судороги также могут развиваться у неэпилептических крыс в ответ на введение антагониста эндоканнабиноидных CB1 рецепторов [4]. Между приступами у животных-моделей возникают интериктальные спайки, видимые на электроэнцефалограмме [5]. Ранее нами была изучена связанность в коре головного мозга крыс-моделей во время пик-волновых разрядов[6, 7], а интериктальная динамика не изучалась.

Целью данной работы является сравнение интериктальной активности с разрядами, а так же поиск связанности во время такой активности. В данной работе анализировались 2х часовые записи ЭЭГ от 11 мышей, ЭЭГ записывалось с левого и правого полушарий головного мозга. Затем для поиска связанности мы использовали метод причинности по Грейнджеру [8]. Идея метода причинности по Грейнджеру состоит в построении предсказательных моделей. При проверке возможного воздействия системы Y на систему X сначала строится эмпирическая прогностическая модель для системы X по данным изеё собственного временного ряда, а затем — с привлечением временного ряда системы Y . Если учёт данных изряда системы Y позволяет значимо уменьшить ошибку прогноза будущего системы X, делается вывод о влиянии Y на X. На основе анализа связанности можно сделать выводы, что во время интериктальной активности присутствует связанность в мозге, активнее всего вовлекается левый гиппокамп.

Работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда № 19-72-10030-П, https://rscf.ru/project/19-72-10030



Список литературы:

1. Bertram E.H. The functional anatomy of spontaneous seizures in a rat model of chronic limbic epilepsy. Epilepsia, 1997, 38: 95–105.

2. Cavalheiro E.A. The pilocarpine model of epilepsy. The Italian Journal of Neurological Sciences, 1995. 16 (1–2): 33–37.

3. Curia G., Longo D., Biagini G., Jones R.S.G., Avoli M. The pilocarpine model of temporal lobe epilepsy. Journal of Neuroscience Methods, 2008. 172: 143–157.

4. van Rijn C.M., Perescis M.F.J., Vinogradova L., van Luijtelaar G. The endocannabinoid system protects

against cryptogenic seizures. Pharmacological Reports, 2011. 63: 165–168.

5. Tao J.X., Ray A., Hawes-Ebersole S., Ebersole J.S. Intracranial EEG Substrates of Scalp EEG Interictal Spikes. Epilepsia 2005; 46 (5): 669—676.

6. Grishchenko AA, Sysoeva MV, Medvedeva TM, van Rijn CM, Bezruchko BP, and Sysoev IV. Connectivity detection in application to spike-wave discharge study. Cybernetics and Physics, 9(2):86–97, 2020.

7. Сысоева М. В., Виноградова Л. В., Перескис М. , К. М. ван Рейн, И. В. Сысоев. Выявление изменений направленных межструктурных связей при лимбических судорогах, вызванных введением антагониста эндоканнабиноидных рецепторов, методом нелинейной причинности по Грейнджеру. Журнал высшей нервной деятельности, 2019, том 69, № 6, с. 752–767

8. Sysoeva M.V., Sitnikova E., Sysoev I.V., Bezruchko B.P., van Luijtelaar G. Application of adaptive nonlinear Granger causality: Disclosing network changes before and after absence seizure onset in a genetic rat model. Journal of Neuroscience Methods, 2014. 226: 33–41.

9. Granger C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 1969. 37 (3): 424–438.

Temporal lobe epilepsy is the most severe form of epilepsy. During secondary generalization, this local epileptic activity can spread along synaptic connections widely beyond limbic structures[1]. In experimental animals, spontaneous limbic seizures develop after epileptic status induced by pharmacological [2] or electrical stimulation [3]. It was previously found that limbic seizures can also develop in non-epileptic rats in response to administration of an endocannabinoid CB1 receptor antagonist [4]. In between seizures, the animal models develop interictal adhesions visible on an electroencephalogram [5]. We have previously studied connectivity in the cerebral cortex of rat models during spike-wave discharges [6, 7], while interictal dynamics have not been studied.

The aim of this work is to compare interictal activity with discharges, as well as to search for connectivity during such activity. In this work we analyzed two-hour EEG recordings from 11 mice, the EEG was recorded from the left and right cerebral hemispheres. Then we used the Granger causality method to find connectivity [8]. The idea of the Granger causality method is to build predictive models. When checking the possible impact of system Y on system X, first an empirical predictive model is built for system X using data from its own time series, and then using the time series of system Y . If the data from the time series of the system Y can significantly reduce the prediction error of the future of the system X, the conclusion about the influence of Y on X is made. Based on the connectivity analysis, we can conclude that there is connectivity in the brain during interictal activity, with the left hippocamp being most actively involved.



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



References:

1. Bertram E.H. The functional anatomy of spontaneous seizures in a rat model of chronic limbic epilepsy. Epilepsia, 1997, 38: 95–105.

2. Cavalheiro E.A. The pilocarpine model of epilepsy. The Italian Journal of Neurological Sciences, 1995. 16 (1–2): 33–37.

3. Curia G., Longo D., Biagini G., Jones R.S.G., Avoli M. The pilocarpine model of temporal lobe epilepsy. Journal of Neuroscience Methods, 2008. 172: 143–157.

4. van Rijn C.M., Perescis M.F.J., Vinogradova L., van Luijtelaar G. The endocannabinoid system protects

against cryptogenic seizures. Pharmacological Reports, 2011. 63: 165–168.

5. Tao J.X., Ray A., Hawes-Ebersole S., Ebersole J.S. Intracranial EEG Substrates of Scalp EEG Interictal Spikes. Epilepsia 2005; 46 (5): 669—676.

6. Grishchenko AA, Sysoeva MV, Medvedeva TM, van Rijn CM, Bezruchko BP, and Sysoev IV. Connectivity detection in application to spike-wave discharge study. Cybernetics and Physics, 9(2):86–97, 2020.

7. M. V. Sysoeva, L. V. Vinogradova, M. Perescis, C. M. Van Rijn, and I. V. Sysoev. Revealing changes in directed interstructural couplings at limbic seizures, induced by injection of cb1 receptor antagonist using nonlinear Granger causality method. Journal of Higher Nervous Activity, 2019, том 69, № 6, с. 752–767

8. Sysoeva M.V., Sitnikova E., Sysoev I.V., Bezruchko B.P., van Luijtelaar G. Application of adaptive nonlinear Granger causality: Disclosing network changes before and after absence seizure onset in a genetic rat model. Journal of Neuroscience Methods, 2014. 226: 33–41.

9. Granger C.W.J. Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 1969. 37 (3): 424–438.