Результат интеллектуальной деятельности: СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ШИЗОФРЕНИЧЕСКОГО РАССТРОЙСТВА

Изобретение относится к медицине, а именно к диагностическим методикам в психиатрии.

По данным ВОЗ 2016 года 21 миллион человек страдает шизофренией по всему миру, половина из которых не получает надлежащей помощи. Шизофрения является этиологически мультифакторным заболеванием, которое требует тщательной дифференциальной диагностики не только с другими психиатрическими заболеваниями как биполярное аффективное расстройство, депрессия, психозы, связанные с употреблением алкоголя и других психоактивных веществ, но и с соматическими заболеваниями - эндокринными и инфекционными, имеющими психиатрические проявления, такие как нарушение мышления, галлюцинации и бред (Frankenburg F.R., Schizophrenia Differential Diagnoses. [Электронный ресурс] Дата обращения: Декабрь, 2017. Url: http://emedicine.medscape.com/article/288259-differential). Дифференциальная диагностика данных заболеваний затруднена отсутствием объективных маркеров для постановки диагноза, основывающегося на сегодняшний день на клинических проявлениях, которые отмечает специалист (Schulz S.C., Green M.F., Nelson K.J. Schizophrenia and Psychotic Spectrum Disorders, Oxford University Press, 2016. doi:10.1093/med/9780199378067.001.0001) и выявляются с помощью различных шкал (PANSS - шкала оценки позитивных и негативных синдромов). В связи с тем, что шизофрения полигенное заболевание, универсальный объективный биохимический и радиологический показатель для данной патологии до сих пор найти не удалось. Вместе с этим отражением нарушений в психической деятельности вне зависимости от этиологии стало определение электрофизиологической активности головного мозга (Spironelli С., Angrilli A., Calogero A., Stegagno L. Delta EEG band as a marker of left hypofrontality for language in schizophrenia patients, Schizophr. Bull. 37 (2011) 757-767. doi:10.1093/schbul/sbpl45. Lorenzo G. Di, Daverio A., Ferrentino F., Santarnecchi E., Ciabattini F., Monaco L., Lisi G., Barone Y., Lorenzo C. Di, Niolu C., Seri S., Siracusano A. Altered resting-state EEG source functional connectivity in schizophrenia: the effect of illness duration, Front. Hum. Neurosci. 9 (2015). doi:10.3389/fnhum.2015.00234).

Во многих работах проанализированы показатели ЭЭГ при различных формах шизофрении с помощью спектрального и когерентного анализа (Стрелец В.Б., Новотоцкий-Власов В.Ю., Голикова Ж.В. Корковые связи у больных шизофренией с позитивными и негативными симптомами. Журнал высшей нервной деятельности. 2001. Т. 51, №4. С. 452-460. МЕЛЬНИКОВА Т.С. и др. Использование когнитивного анализа ЭЭГ при проведении диагностики больных параноидной шизофренией. Функциональная диагностика. 2011, 1, с. 48-49. TIMASHEV S.F. et al. Analysis of cross-correlations in EEG signals as an approarch to proactive diagnosis of schizophrenia Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2012. T. 391. N 4. C. 1179-1194. Bob P et al. EEG phase synchronization in patients with paranoid schizophrenia // Neurosci. Lett. 2008. Vol. 447. P. 73-77). В указанных работах проводились оценки уровня риска восприимчивости к шизофрении у детей и подростков, анализировались процессы нейронной синхронности и связывания, лежащие в основе когнитивных расстройств при шизофрении, рассматривались вопросы дифференциальной диагностики при различных типах шизофрении. Вместе с тем, не приводятся критерии в количественном выражении, по которым возможно дифференцирование шизофренических расстройств от нормы.

Описано использование ЭЭГ исследований для прогнозирования эффективности лечения больных шизофренией нейролептическими средствами (RU 2371177 С1, 27.10.2009), вычисляют среднюю когерентность (КсрК) лобных, центральных, теменных, затылочных и височных корковых областей головного мозга, сравнивают с КсрК здоровых испытуемых и при снижении КсрК более 15% по сравнению с показателем КсрК здоровых испытуемых прогнозируют отрицательный результат лечения нейролептиками. В другом изобретении (RU 2621266 С1, 01.06.2017) при терапии больных приступообразной шизофренией определяют количественные значения абсолютной спектральной мощности в частотных поддиапазонах ЭЭГ тета2, альфа1, альфа2, альфа3, бета2 в ЭЭГ-отведениях: в левом лобном, средневисочных, левом теменном и затылочных отведениях, а также иммунологическое исследование.

Из изобретения (CN 105816170 (А), 03.08.2016) известен анализ шизофрении, при котором помимо обычного компьютерного электроэнцефалографа требуется проведения ИК-спектроскопии в ближней инфракрасной области для регистрации изменения гемодинамической концентрации оксигемоглобина при различных функциональных состояниях мозга во время решения задач. Метод может быть использован для раннего выявления и предупреждения о заболевании для пациентов с шизофренией и предоставления научных рекомендаций для пациентов, требующих ухода, так что психологический дискомфорт пациентов с шизофренией и членов их семей может быть уменьшен. Однако совместное использование ЭЭГ и ИК-спектроскопии значительно усложняет процедуру диагностики, необходимо дополнительное оборудование и обеспечение выполнения испытуемыми определенных задач.

Из заявки (KR 20160031124 (А), 22.03.2016) известны способ и устройство для оценки тяжести симптомов для пациента с психическим заболеванием. Включает в себя: этап получения множества биомаркеров с помощью анализа электроэнцефалограммы с использованием вызванных потенциалов во время выполнения пациентом определенных действий; выбор биомаркеров, необходимых для оценки показателя тяжести симптомов; определение модели оценки тяжести симптомов пациента и ее применение для оценки тяжести симптомов пациента. Аналогичный способ описан в заявке KR 20150144045 (А), 24.12.2015. Однако в этих решениях не проводится различение между больным и здоровым пациентом.

Наиболее близким аналогом является способ дифференциальной диагностики параноидной шизофрении от шизоаффективного расстройства (RU 2532309 С1, ФГБУ "Московский НИИ психиатрии", 10.11.2014) проводят ЭЭГ исследование с когерентным анализом в диапазоне 30-45 Гц до назначения психотропных средств. Определяют средние зональные индексы левого и правого полушарий, рассчитанные между среди евисочными и следующими корковыми зонами: лобными, центральными, теменными, затылочными, передневисочными и задневисочными гомолатерально. Вычисляют коэффициент межполушарной асимметрии (КМА) путем деления среднего зонального индекса левого полушария на средний зональный индекс правого полушария. Способ позволяет повысить достоверность дифференциальной диагностики, что достигается за счет определения зональных индексов правого и левого полушарий мозга. Однако этот способ не дает возможность дифференцирования здоровых и больных шизофренией.

Настоящее изобретение направлено на решение проблемы обеспечения дифференциальной диагностики шизофрении с использованием компьютерного анализа ЭЭГ.

Патентуемый способ диагностики шизофрении состоит в проведении компьютерного электроэнцефалографического исследования с использованием отведений «10-20» и ушных электродов в качестве референтных, с последующим спектральным и когерентным анализом.

Отличие состоит в следующем. Определяют показатели спектральной мощности в диапазоне частот 4-8 Гц и в диапазоне частот 0,5-30 Гц в отведении F3, показатель спектральной мощности в диапазоне 20-21,5 Гц в отведении F4; коэффициенты внутриполушарной когерентности в частотном диапазоне 12-13 Гц между отведениями Т3-01, в частотном диапазоне 29-30,5 Гц между отведениями F3-C3 и в частотном диапазоне 5-6 Гц между отведениями Т4-С4, далее вычисляют показатель Y по формуле:

Y=-0,82-А-0,13 В-0,39 С-0,14 D-0,73 Е;

где:

А=Ln(S/(100-S)), где S - отношение мощности в диапазоне 4-8 Гц к суммарной мощности в диапазоне 0,5-30 Гц, в процентах, на отведении F3;

В=Ln(K/(1-K)), где К - квадрат модуля когерентности (КМК) между парой электродов Т3-01 в частотном диапазоне 12-13 Гц;

С=Ln(K/(1-K)), где K - КМК между парой электродов F3-C3 в частотном диапазоне 29-30,5 Гц;

D=Ln(K/(1-K)), где K - КМК между парой электродов Т4-С4 в частотном диапазоне 5-6 Гц;

Е - натуральный логарифм спектральной мощности в диапазоне 20-21,5 Гц в отведении F4.

При значении показателя Y меньше нуля у испытуемого диагностируют шизофрению.

Технический результат - повышение чувствительности и специфичности дифференциальной диагностики шизофрении.

Патентуемый способ диагностики шизофрении реализуют следующим образом. У испытуемого регистрируют электроэнцефалограмму с использованием международной схемы наложения электродов “10-20” и ушными рефферентными электродами. Определяют значение спектральной мощности тета-ритма в диапазоне 4-8 Гц в отведении F3, показатель суммарной мощности в полосе частот 0,5-30 Гц в отведении F3, значение спектральной мощности в диапазоне 20-21,5 Гц в отведении F4, коэффициент внутриполушарной когерентности между электродами Т3-01 в частотном диапазоне 12-13 Гц, коэффициент внутриполушарной когерентности между электродами F3-C3 в частотном диапазоне 29-30,5 Гц и коэффициент внутриполушарной когерентности между электродами Т4-С4 в частотном диапазоне 5-6 Гц.

Вычисляют показатель Y по формуле:

Y=-0,82-А-0,13 В-0,39 С-0,14 D-0,73 Е;

где:

А - параметр, вычисляемый по формуле: А=Ln(S/(100-S)), где S - отношение мощности тета-ритма в диапазоне 4-8 Гц к суммарной мощности в диапазоне 0,5-30 Гц в процентах на отведении F3.

В - параметр, вычисляемый по формуле: В=Ln(K/(1-K)), где К - квадрат модуля когерентности (КМК) между электродами Т3-01 в частотном диапазоне 12-13 Гц.

С - параметр, вычисляемый по формуле: С=Ln(K/(1-K)), где K - квадрат модуля когерентности (КМК) между электродами F3-C3 в частотном диапазоне 29-30,5 Гц

D - параметр, вычисляемый по формуле: D=Ln(K/(1-K)), где K - квадрат модуля когерентности (КМК) между электродами Т4-С4 в частотном диапазоне 5-6 Гц

Е - натуральный логарифм спектральной мощности в диапазоне 20-21,5 Гц в отведении F4.

При значении показателя Y больше или равного 0 испытуемого относят в группу норма, а при значении показателя Y меньше 0 у испытуемого диагностируется шизофрения.

Технический результат - повышение достоверности диагностики шизофрении путем использования средств объективного контроля (ЭЭГ) и расчета по разработанной формуле.

При оценке качества различения групп линейной дискриминантной функцией использовался метод разбиения исходных выборок на обучающие и экзаменующие выборки, а также метод скользящего экзамена, результаты которого принимаются за оценку чувствительности (вероятность правильного отнесения испытуемого к классу нормы) и специфичности (вероятность правильного отнесения испытуемого к классу больных шизофренией) данной линейной дискриминантной функции.

Линейная дискриминантная функция (ЛДФ) была протестирована на контрольных выборках, и результаты теста показали достоверность полученных результатов - 80%.

Достижение технического результата подтверждается приведенными клиническими примерами.

Пример. 1. Испытуемый А-в, м, 47 лет. Исходные данные и промежуточные вычисления приведены в таблице:

Подставляем в формулу:

Y=-0,82-(-0,61)-0,13⋅0,46-0,39-2,19-0,14⋅2,3-0,73⋅(-0,57)=-1,04<0.

Вывод. У испытуемого А-ва диагностируется шизофрения.

Пример. 2. Испытуемая 3-ва, ж, 18 лет. Исходные данные и промежуточные вычисления приведены в таблице:

Подставляем в формулу:

Y=-0,82-(-0,86)-0,13⋅(-1,4)-0,39⋅0,85-0,14⋅0,61-0,73⋅(0,12)=-0,28<0.

Вывод. У испытуемой 3-вой диагностируется шизофрения.

Пример. 3. Испытуемый М-в, м, 32 года. Исходные данные и промежуточные вычисления приведены в таблице:

Подставляем в формулу:

Y=-0,82-(-1,32)-0,13⋅(-1,86)-0,39⋅(-2,37)-0,14⋅0,26-0,73⋅(-0,5)=1,99>0

Вывод. У испытуемого М-ва шизофрения не диагностируется.

Таким образом, представленные данные подтверждают достижение технического результата - повышение достоверности диагностики шизофрении путем использования средств объективного контроля (ЭЭГ) и расчета по разработанной формуле.