СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ТРЕВОЖНЫХ И ДЕПРЕССИВНЫХ РАССТРОЙСТВ

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

Результаты исследований ВОЗ [Creed, F. Depression in the medically illness. In: Depression and physical illness./ F. Creed, Ch. Dickens (eds). - StepCambridgeUnivPress, 2007. - p. 3-18.] говорят о том, что 8-11% мужчин и 18-25% женщин хотя бы раз в жизни переносят депрессивный эпизод. Тревожные расстройства в общей медицинской практике наблюдаются у 10% пациентов, а субклинические состояния могут встречаться и у 76% пациентов [Старостина, Е.Г. Генерализованное тревожное расстройство и симптомы тревоги в общемедицинской практике./ Е.Г. Старостина // Российский Медицинский Журнал. - 2004. - №22. - 1277-83.]. Дифференциальная диагностика данных заболеваний затруднена отсутствием объективных маркеров для постановки диагноза, основывающегося на сегодняшний день на субъективных жалобах, которые пациенты предъявляют специалистам и выявляются с помощью различных шкал. В связи с тем, что преобладающие симптомы депрессивного или тревожного характера могут чередоваться у одного и того же пациента, необходим поиск более объективных и устойчивых маркеров для подбора обоснованной терапии аффективных расстройств.

В ряде работ проанализированы показатели ЭЭГ при различных формах аффективных расстройств, том числе с применением дискриминантного анализа (Мельникова Т.С, Лапин И.А. Когерентный анализ ЭЭГ при депрессивных расстройствах различного генеза // Социальная и клиническая психиатрия. 2008. №3. С. 27-32. Евдокимов С.А., Пронина М.В., Кропотов Ю.Д. Анализ специфичности и чувствительности нейромаркеров психических заболеваний для компонент когнитивных вызванных потенциалов и спектральных компонент ЭЭГ В сборнике: Всероссийская конференция по когнитивной науке КИСЭ-2017 Материалы Всероссийской конференции. 2017. С. 132-140. Лапин И.А., Митрофанов А.А. Использование математического анализа ЭЭГ длядифференциальной диагностики биполярных и униполярных депрессий (на примере дискриминантного анализа показателей спектральной мощности, когерентности и межполушарной асимметрии). Социальная и клиническая психиатрия. 2017, №2).

В указанных работах проводились оценки нейрофизиологических характеристик аффективных расстройств, рассматривались вопросы дифференциальной диагностики различных типов аффективных расстройств по данным когерентного и спектрального анализов ЭЭГ. Вместе с тем, не приводятся критерии в количественном выражении, по которым возможно с высокой чувствительностью и специфичностью дифференцирование депрессивных и тревожных расстройств.

Известен способ диагностики аффективных расстройств у пациентов с ишемической болезнью сердца (RU 2419383 C1, ГОУ ВПО ВГМА им. Н.Н. Бурденко 27.05.2011). Проводят электроэнцефалографическое исследование и при выявлении синхронизированной альфа активности частотой 8-12 Гц с высокими показателями мощности во всех областях мозга, с максимумом в затылочных областях - диагностируют преобладание в структуре афферентного расстройства тревожного компонента; при выявлении максимальной мощности альфа-активности в лобных областях мозга в частотном диапазоне 8-12 Гц - диагностируют преобладание в структуре афферентного расстройства депрессивного компонента; при выявлении доминирующего альфа-ритма частотой 10-11 Гц в теменно-затылочных областях и регистрации ритма частотой 7-8 Гц в лобно-центральных и височных областях -диагностируют сочетание тревожного и депрессивного компонентов в аффективном расстройстве. Но при этом данный метод диагностики рассчитан только для больных ИБС. Не предполагается вычисление количественных показателей, а оценка биоэлектрической активности проводится визуально. Например, при используемом критерии "высокий показатель мощности", не указан порог, выше которого мощность можно считать высокой. Кроме того, не предусматривается применение международного стандартного формата ЭЭГ - EDF.

Наиболее близким к патентуемому способу является способ ранней дифференциальной диагностики биполярного аффективного и рекуррентного депрессивного расстройств, описанный в патенте RU 2532307 С1, "Московский научно-исследовательский институт психиатрии", 10.11.2014 (прототип). Проводят спектральный и когерентный анализы ЭЭГ, определяют спектральную мощность настандартных отведениях Т6-АА в диапазоне 3,5-5 Гц, F7-AA в диапазоне 2-3 Гц, Т5-АА в диапазоне 23-24,5 Гц; межполушарную асимметрию мощности между отведениями F8-AA и F7-AA в диапазоне 24,5-26 Гц, когерентность на отведениях Р4-С4 в диапазоне 8-13 Гц, T4-F8 в диапазоне 23-24,5 Гц, T3-F7 в диапазоне 26-27,5 Гц, Т5-O1 в диапазоне 17-18,5 Гц, T3-F8 в диапазоне 20-21,5 Гц, вычисляют логарифмы полученных показателей. Интегральный диагностический показатель определяют по приведенной формуле и при положительных значениях показателя диагностируют рекуррентное депрессивное расстройство, при отрицательных - биполярное аффективное расстройство.

Недостаток способа состоит в том, что он не предусматривает проведения дифференциальной диагностики тревожных и депрессивных расстройств. Он используется у пациентов с диагностированной депрессией, для дифференциальной диагностики подтипов депрессивного расстройства, биполярного или рекуррентного.

Настоящее изобретение направлено на решение проблемы обеспечения дифференциальной диагностики вида аффективных расстройств, тревожного или депрессивного, с использованием компьютерного анализа ЭЭГ.

Патентуемый способ диагностики аффективных расстройств состоит в проведении компьютерного электроэнцефалографического исследования в состоянии расслабленного бодрствования с использованием отведений, расположенных на скальпе по стандартной схеме «10-20» и ушных ипсилатеральных электродов в качестве референтных, с последующим спектральным и когерентным анализом.

Отличие состоит в следующем.

определяют показатели спектральной мощности в частотном диапазоне 2-4 Гц на отведениях Т6-А2 и Т5-А1,

показатели квадрата модуля когерентности С² между отведениями 01-Р3 в диапазоне 20-21 Гц; между отведениями Т5-Р3 в диапазоне 7-8 Гц; между отведениями F7-F3 в диапазоне 14-15 Гц; между отведениями Т3-С3 в диапазоне 9,5-11 Гц; между отведениями P4-F7 в диапазоне 24,5-26 Гц; вычисляют показатели нормализованной когерентности (НК) по формуле НК=Ln(C²/(1-C²)),

далее вычисляют показатель Y по формуле:

Y=-А+1,6В+0,69С-0,63D-032Е+0,097F+1,5;

где

А - НК между отведениями O1-Р3 в диапазоне 20-21 Гц;

В - Ln(P(R)/P(L)), где P(R) спектральная мощность в диапазоне 2-4 Гц на отведении Т6; P(L) -на отведении Т5;

С - НК между отведениями Т5-Р3 в диапазоне 7-8 Гц;

D - НК между отведениями F7-F3 в диапазоне 14-15 Гц;

Е - НК между отведениями Т3-С3 в диапазоне 9,5-11 Гц;

F - НК между отведениями P4-F7 в диапазоне 24,5-26 Гц;

и при значениях показателя Y равного или более нуля диагностируют депрессивное аффективное расстройство, при Y менее нуля - тревожное аффективное расстройство.

Технический результат - повышение чувствительности и специфичности дифференциальной диагностики вида аффективных расстройств (чувствительность - 91% и специфичность - 87%).

В настоящем изобретении использована разработанная линейная дискриминантная формула для отнесения ЭЭГ в два класса. Дискриминантный анализ ЭЭГ был проведен при помощи Компьютерного программного комплекса топографического картирования электрической активности мозга «Brainsys» ((с) Митрофанов А.А.), входящего в состав Комплекса аппаратно-программного для топографического картирования электрической активности мозга «Нейро-КМ» (производство ООО Научно-медицинская фирмы «Статокин» г. Москва).

Дискриминантный анализ для различения тревожно-депрессивных больных был проведен методом пошагового включения предикторов [William R. Klecka. Discriminant Analysis (Seventh Printing, 1986). Русский перевод в книге Д.-О. Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка, Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ., Финансы и статистика, М., 1989].

Пошаговый метод включения предикторов позволяет осуществлять поиск линейной дискриминантной формулы среди максимально возможно количества параметров ЭЭГ, всего в данном программном комплексе используются до 10000 параметров. Для пошагового поиска было отобрано 6960 параметров ЭЭГ - кандидатов в предикторы. Не включены параметры для отведений Fp1 и Fp2, и диапазон медленной активности 0,5-1 Гц, так как эти параметры наиболее подвержены влияниям артефактов при регистрации ЭЭГ.

При оценке качества различения групп линейной дискриминантной функцией использовался метод скользящего экзамена [С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. Справочное издание. «Финансы и статистика», М., 1989], результаты которого принимаются за оценку чувствительности и специфичности.

Разработано программное обеспечение, позволяющее обрабатывать ЭЭГ, записанные в формате EDF (отдельные файлы и группы файлов ЭЭГ) при помощи полученной линейной дискриминантной формулы для отнесения к определенному классу (депрессивных или тревожных расстройств).

Способ реализуют следующим образом. Проводят компьютерное электроэнцефалографическое исследование в состоянии расслабленного бодрствования пациента с использованием отведений, расположенных на скальпе по стандартной схеме «10-20» и ушных ипсилатеральных электродов в качестве референтных.

Определяют показатели спектральной мощности в частотном диапазоне 2-4 Гц на отведениях Т6-А2 и Т5-А1, а также показатели квадрата модуля когерентности С² между отведениями 01-Р3 в диапазоне 20-21 Гц; между отведениями Т5-Р3 в диапазоне 7-8 Гц; между отведениями F7-F3 в диапазоне 14-15 Гц; между отведениями Т3-С3 в диапазоне 9,5-11 Гц; между отведениями P4-F7 в диапазоне 24,5-26 Гц. Показатели нормализованной когерентности (НК) вычисляют по формуле НК=Ln(C²/(1-C²)).

Вычисляют показатель Y по формуле:

Y=-А+1,6В+0,69С-0,63D-0,32Е+0,097F+1,5;

где: А - показатель НК между отведениями 01-Р3 в диапазоне 20-21 Гц;

В - Ln(P(R)/P(L)), где P(R) спектральная мощность в диапазоне 2-4 Гц на отведении Т6; P(L) - на отведении Т5;

С - показатель НК между отведениями Т5-Р3 в диапазоне 7-8 Гц;

D - показатель НК между отведениями F7-F3 в диапазоне 14-15 Гц;

Е - показатель НК между отведениями Т3-С3 в диапазоне 9,5-11 Гц;

F - показатель НК между отведениями P4-F7 в диапазоне 24,5-26 Гц.

При значениях показателя Y равного или более нуля диагностируют депрессивное аффективное расстройство, при Y менее нуля - тревожное аффективное расстройство.

Чувствительность патентуемой методики 91%, специфичность 87% была проверена методом скользящего экзамена.

При проверке патентуемой методики на валидность были использованы классические психиатрические тесты.

В исследовании были использованы ретроспективные данные 270 пациентов с тревожными и депрессивными расстройствами, из которых у 132 пациентов был установлен диагноз депрессивное расстройство (40 мужчин, 92 женщины, средний возраст 38,3 года), и у 138 установлен диагноз тревожное расстройство (56 мужчин, 82 женщины, средний возраст 36,7 лет).

Диагноз устанавливался на основании оценки по шкале Гамильтона для диагностики депрессий (HDRS) и для диагностики тревожных расстройств (HARS). Для каждого пациента определяли балл HDRS, балл HARS и степени тяжести.

Достижение технического результата подтверждается приведенными клиническими примерами.

Пример 1. Испытуемая П-а, ж, 32 года.

Исходные данные и промежуточные вычисления для диагностики тревожного или депрессивного расстройства приведены в таблице:

Полученные данные подставляем в формулу дискриминантной функции:

Y=-0,71-1,6⋅0,21+0,69⋅1,42-0,63⋅0,33-0,32⋅1,18+0.1(-1,85)+1,5=1,35>0.

Вывод. У испытуемой П-а диагностируется депрессивное расстройство.

Пример 2. Испытуемый Г-н, м, 35 года.

Исходные данные и промежуточные вычисления для диагностики тревожного или депрессивного расстройства приведены в таблице:

Подставляем в формулу дискриминантной функции:

Y=-1,05-1,6⋅(-1,23)+0,69⋅0,82-0,63⋅(-1,15)-0,32⋅4,05+0.1⋅(-5,05)+1,5=-1,99<0.

Вывод. У испытуемого Г-н диагностируется тревожное расстройство.

Таким образом, представленные данные подтверждают достижение технического результата - повышение достоверности диагностики аффективного расстройства (депрессии или тревожного расстройства) с чувствительность - 91% и специфичность - 87%)