Statikus és dinamikus elektroenkefalográfiás vizsgálatok Alzheimer kórban
Doktori tézisek
Dr. Hidasi Zoltán Semmelweis Egyetem Mentális Egészségtudományok Doktori Iskola
Témavezető: Dr. Rajna Péter, egyetemi tanár PhD, DSc Hivatalos bírálók: Dr. Arányi Zsuzsanna, egyetemi adjunktus, PhD Dr. Kondákor István, osztályvezető főorvos, PhD Szigorlati bizottság elnöke: Szigorlati bizottság tagjai:
Dr. Huszár Ilona, egyetemi tanár, kandidátus Dr. Czenner Zsuzsanna, egyetemi docens, kandidátus Dr. Tariska Péter, osztályvezető főorvos, kandidátus
Budapest 2008
BEVEZETÉS Az elmúlt évtizedekben számos előrelépés történt az Alzheimer kór (AD) diagnosztikája terén. A genetikai, molekuláris biológiai és sejtszintű kutatások eredményei a rohamosan fejlődő diagnosztikai eszköztár mellett kiterjedt terápiás lehetőségeket hordoznak magukban. Megnőtt tehát az igény az AD korai és minél differenciáltabb diagnosztikája iránt. Az elektrofiziológiai vizsgálatok tradicionálisan elsődleges szerepet töltenek be a neuropszichiátriai diagnosztikában, noha hétköznapi gyakorlati jelentőségük az egyéb diagnosztikai módszerek fejlődése mellett csökkenni látszik. Az elektrofiziológiai módszerek folyamatosan fejlődnek, ez a fejlődés azonban egyelőre elsősorban a kutatásban észlelhető, az eredmények széles körű ill. rutinszerű gyakorlati alkalmazása még várat magára. Az elektroenkefalográfiás (EEG) vizsgálat hagyományosan éber, nyugodtan, csukott szemmel fekvő, mozdulatlan betegen készült. Az ebben a helyzetben regisztrált tevékenység a statikus EEG. Minden ettől a helyzettől eltérő vizsgálati elrendezésnek az a célja, hogy a nyugalomban észlelt tevékenységhez képest változást idézzen elő, és ezt a változást a nyugalmi működéshez viszonyítsa, dinamikáját elemezze. A nyugalmi (statikus) EEG tevékenység
különböző
beavatkozásokkal
történő
megváltoztatását
és
a
változás
regisztrációját tekinthetjük dinamikus EEG-nek. A funkcionális képalkotás korszakában egyre inkább előtérbe kerül a dinamikus EEG módszerek jelentősége, mind a kutatásban, mind pedig a diagnosztikus eszköztárban. Nyugalmi és kognitív feladatok során készült EEG vizsgálatok összehasonlítása során egyes szerzők arra a megállapításra jutottak, hogy kognitív feladatok nélkül készült EEG vizsgálatok nem tekinthetők elég érzékeny eljárásnak AD-ban, ezért ezen a téren is a dinamikus EEG módszerek térhódításának lehetünk tanúi. A korábbi vizsgálatok minden esetben a kognitív feladat alatt regisztrált EEG feldolgozásával foglalkoztak, noha ennek rögzítése AD esetén sok esetben igen nehézkes. A kognitív megterhelést követő EEG szakaszok vizsgálata azonban szintén hasznos lehet AD-ban. A dinamikus metodikát használó EEG módszerek alkalmasak arra, hogy neurofiziológiai/neurokognitiv információt szolgáltassanak az egészséges és a beteg agy működéséről. Emellett más módszerekkel nem megközelíthető funkciókról szolgáltatnak adatokat AD-ban. A megnövekedett diagnosztikus és terápiás lehetőségek birtokában tehát rendkívül nagy az igény arra, hogy a hétköznapi diagnosztikában felhasználható dinamikus EEG módszerek hozzáférhetővé váljanak. Munkámban arra kerestem a választ, hogy milyen egyszerű, de informatív vizsgálati elrendezések, feladathelyzetek valósíthatóak meg AD-ben, mely kvantitatív EEG mutatók szolgáltatnak a legtöbb információval, ill. hogyan viszonyul egymáshoz a statikus és dinamikus megközelítés információtartalma. 2
CÉLKITŰZÉS Célkitűzésünk az volt, hogy Alzheimer kórban szenvedő személyek esetében kognitív megterhelés elektrofiziológiai hatását vizsgáljuk, egészségesekkel történő összehasonlítás során. Elképzelésünk szerint az AD-os személyek esetében a kognitív megterhelést követő EEG kvantifikálható módon különbözik az egészséges személyek hasonló paramétereitől. Feltételeztük, hogy az azonnal a kognitív feladatot követően rögzített EEG tevékenység tükrözi a feladat elvégzésének neurofiziológiai következményeit, ill. hogy a megszabott ideig és nehézséggel zajló megterhelés azonos kognitív terhelést jelent a vizsgálatban résztvevő személyek számára, így interindividuálisan a következményei összehasonlíthatóak. Alaphipotézisünk az volt, hogy a feladat előtti és a feladat utáni QEEG paraméterek (teljesítmény és koherencia értékek) változása eltérő a két csoportban. A csökkent kognitív kapacitás miatt kisebb változásokat vártunk az AK csoportban. Ezt a feltételezést támasztotta alá az a tény is, hogy a kognitív feladatban résztvevő neuronhálózatok összeköttetései, funkcionális reorganizációja csökkent AD-ban. Az irodalmi adatok alapján különbséget vártunk mind a spektrális paraméterek, mind pedig a koherencia jellemzők tekintetében. Az előzmények tükrében elsősorban az alfa és téta sávban vártunk különbséget a két csoport között, illetve ellentétes változásokat vártunk a gyors (alfa és béta) illetve lassú (delta és téta) tartományokban. Feltételeztük, hogy a spektrális és a koherencia jellemzők nem azonos érzékenységgel tesznek különbséget a két csoport között, a feltételezett funkcionális diszkonnekció miatt a koherencia mutatók markánsabb eltérését vártuk. MÓDSZEREK A vizsgálatban résztvevő személyek Az AD csoport 14 főből állt (8 nő, 6 férfi), átlagéletkoruk 67.4 év (58-79 év), átlagos MMS pontszámuk 20.21 (16-24) volt. A kontroll csoport 10 főből állt (6 nő, 4 férfi), átlagéletkoruk 67.2 év (55-78), átlagos MMS pontszámuk 29.8 (29-30) volt. Bevonási követelmények az AD csoport esetében: AD diagnózisa a NINCDS-ADRDA kritériumai alapján, 15-24-ig terjedő MMS pontszám, 50 év feletti életkor, legalább egy hónapja változatlan gyógyszerelés. Bevonási követelmények a kontroll csoport esetében: 50 év feletti életkor, 28 pont feletti MMS pontszám.
3
EEG felvétel – adatfeldolgozás AZ EEG felvétel 19 csatornás elvezetéssel, Ag-AgCl elektródákkal, a nemzetközi 10-20 rendszer szerint történt, Brainlift 21-5 (Medicor, Micromed, Hungary) készülék segítségével. A folyamatos EEG regisztrátumból 2560 ms (512 mintavétel) hosszú epochokat dolgoztunk fel, melyeket automatikus műtermékszűrésnek vetettünk alá, +/- 70 uV szűrőállással. A fennmaradó epochokon hagyományos vizuális műtermékszűrést is végeztünk. Az EEG felvétel 2 perces csukott szem melleti, spontán, nyugalmi EEG regisztrációval kezdődött (feladat előtti állapot). Ezt 20 másodperces szemnyitás követte, melyet a vigilancia szint stabilizálása céljából iktattunk be. Ismét csukott szemmel, 45 másodpercen keresztül történt a kognitív feladatvégzés, amit újabb két perces nyugalmi, csukott szem mellett történő regisztráció követett (feladat utáni állapot). A regisztráció 20 másodperces szemnyitással és 3 perces hiperventillációval fejeződött be. Az értékelést a következő frekvencia sávokban végeztük: delta: 0.5-4 Hz, téta: 4-8 Hz, alfa1: 8-11 Hz, alfa2: 11-14 Hz, béta1 14-25 Hz, béta2: 25-35 Hz). Ezen frekvencia tartományokból Fast Fourier Transzformáció segítségével relatív frekvencia spektrumokat készítettünk Neuroscan 4.3 szoftver segítségével. A koherenciát szintén a fenti szoftver segítségével számítottuk, interhemiszferiális, intrahemiszferiális rövid távú és intrahemiszferiális hosszú távú elvezetésekben. Kognitív tesztfeladat: visszafelé történő számolás A vizsgálati személyek 100-ból kiindulva hetesével számoltak viszafelé, szigorúan 45 másodpercen keresztül. Csukott szemmel, hangosan számoltak, minden részeredményt hangosan kimondtak, így a teljesítmény, illetve a folyamatos kognitív erőfeszítés folyamatosan nyomon követhető volt. Nem a jó számolási teljesítmény, hanem a fenntartott kognitív teljesítmény volt a cél, ami a fenti szabályok betartásával fenntartható volt. Statisztikai módszerek A relatív spektrumok átlaga tekintetében egy adott frekvenciasávon belül átlagoltuk az egyes EEG elvezetések értékeit. Az O1 és O2 elektródák esetében külön alfa teljesítményt és alfa csúcsfrekvenciát számoltunk. A csoport statisztikákat a fenti átlagokból számoltuk. Kétszempontos variancia analízis (MANOVA) történt a csoportok (AD vs. kontroll) x állapot (feladat előtt vs. feladat után) relációjában a relatív teljesítmény és a koherencia értékek tekintetében, minden frekvencia 4
sávban, mindkét állapotban. A MANOVA próbákat követően ANOVA-t számítottunk, két- és egyszempontos módon a két csoport között, az egyes változókra vonatkozó csoportkülönbségek feltárása céljából. EREDMÉNYEK Frekvencia spektrum analízis eredményei A két csoport között szignifikáns (egyszempontos ANOVA) különbséget találtunk a téta sávban. A relatív téta teljesítmény magasabb volt az AD csoportban, mind a feladat előtti, mind pedig a feladat utáni állapotban. (Feladat előtt: F(1,22)=10.49; p<0.004; feladat után: F(1,22)=6.99; p<0.02). Marginálisan szignifikáns csökkenés volt megfigyelhető a béta1 sávban az AD csoportban a feladat előtt a kontroll csoporthoz képest (F(1,22)=3.59; p<0.07). Azonos tendencia jelentkezett a feladat utáni állapotban, a különbség azonban ekkor nem volt szignifikáns. Szignifikáns
Csoport
x
Állapot
interakció
mutatkozott
az
alfa2
sávban
(F(1,22)=4.2594, p<0.05). A feladathelyzet utáni állapotban az alfa2 sáv teljesítménye nőtt az AD csoportban, míg enyhe, nem-szignifikáns csökkenést mutatott a kontroll csoportban. Hasonló tendenciát tapasztaltunk a béta1 sávban (F(1, 22)=3.3559, p<0.08). A delta sávban marginálisan szignifikáns interakció jelentkezett (F(1, 22)=2.8615, p<0.10). A feladathelyzet után a delta sáv teljesítménye nőtt a kontroll csoportban, míg csökkent az AD csoportban. Nem mutatkozott interakciós különbség a téta, béta2 és alfa1 sávokban. Az O1 és O2 elektródák felett mért alfa teljesítmény nem különbözött a két csoportban, szignifikánsan alacsonyabb alfa csúcsfrekvenciát észleltünk az AD csoportban (F(1,22)=5.3127, p<0.05). Szignifikáns Csoport x Állapot interakciót nem észleltünk az alfa csúcsfrekvencia tekintetében. Koherencia vizsgálatok eredményei Szignifikáns csoportkülönbségeket találtunk a koherencia értékekben az alfa1, alfa2 és a béta2 tartományokban. A kontroll személyekkel történő összehasonlítás alapján az alfa1 sávban a koherencia alacsonyabb volt az AD csoportban, szinte kizárólag a feladat utáni helyzetben. Az alfa2 és béta2 sávban az AD csoportban találtunk magasabb koherencia értékeket, mind a feladat előtti, mind pedig a feladat utáni állapotban. Szignifikáns Csoport x Állapot interakciót találtunk az alfa1 tartományban a legtöbb intrahemiszferiális, hosszú-távú elvezetésben: a kontroll csoport esetében nőtt a koherencia az adott elvezetésekben a feladat után, mely növekedés szignifikáns volt az F4-T4, F3-T5, F35
P3, F4-P4, F3-O1, F4-O2, T4-O2 elektród pároknál. Ezzel szemben nem jelentkezett szignifikáns változás az AD csoportban, az értékek enyhe (nem-szignifikáns) csökkenést mutattak. A Csoport X Állapot interakció a 12 hosszú távú koherencia elektród pár MANOVA vizsgálata során szignifikáns különbséget mutatott. (F(1,22)=8.11, p<0.01). A kontroll csoportban a hosszú távú intrahemiszferiális koherencia értékek szignifikánsan magasabbak voltak a feladat utáni helyzetben, míg enyhén csökkentek az AD csoportban. KÖVETKEZTETÉSEK • Alzheimer kóros és egészséges kontroll csoport elkülöníthető egymástól kognitív feladathelyzet beiktatásával végzett dinamikus EEG vizsgálattal, a feladathelyzet utáni spektrális és koherencia paraméterek elemzésével. A korábbi irodalmi adatokhoz képest újdonságként megállapítható, hogy AD tekintetében nem csak a kognitív tevékenység alatt regisztrált EEG feldolgozása, hanem a kognitív terhelést közvetlenül követő állapotnak a megelőző EEG-vel való összehasonlítása is információt szolgáltat kognitív funkciókról ill. azok zavarának neurofiziológiai megfelelőiről. Az általunk használt feladat (mentális számolás, sorozatos kivonás) alkalmas arra, hogy komplex kognitív feladatként feltehetően kiterjedt neuronhálózatok bevonásával szignifikáns különbségek jelenjenek meg a két betegcsoportban. • Spektrális paraméterek tekintetében, a feladathelyzetet követően összességében növekedett a gyorsabb tevékenység (alfa2 és béta1) és csökkent a lassú tevékenység (delta) teljesítménye az AD csoportban, ezek a paraméterek ellentétesen változtak a kontroll személyeknél, a feladathelyzetet követően. Egészséges személyeknél a lassú tevékenység felerősödése és a gyors tevékenység csökkenése jól ismert jelenség kognitív feladathelyzet során, a kontroll csoportban mi is hasonló tendenciájú változást tapasztaltunk. Mivel ezek az eredmények nem a feladat alatti, hanem az azt követő szakasz vizsgálatánál jelentkeztek, figyelemre méltó, hogy egészségeseknél feladat után is a feladat alattihoz hasonló változások tapasztalhatóak. • Eredményeink alapján a feladat következményei a spektrális teljesítmények tekintetében ellentétes irányúak voltak a két csoportban a delta, alfa2 és béta1 frekvencia tartományokban, ami feltehetően a feladat végrehajtásában résztvevő kiterjedt neuronhálózatok eltérő aktiválódásának köszönhető. Ez a megfigyelés hasznosítható lehet hasonló feladattal végzett későbbi vizsgálatok esetében. 6
• A két vizsgált csoport esetében a feladat előtti és utáni állapot között szignifikáns eltérést az alfa2 frekvencia tartományban találtunk, mely tartomány az irodalmi adatok szerint is szerepet játszik számolásos illetve munkamemória feladatokban. Ebben a frekvencia sávban az AD csoport esetében a relatív teljesítmény növekedése rebound hatás következménye is lehet, illetve tükrözheti a feladat végrehajtásához igénybe vett megnövekedett kognitív aktivitás hatását is. Ez a mutató összefüggésben lehet az AD csoport kognitív kapacitásával. • Koherencia paraméterek tekintetében az AD és kontroll csoport között a feladathelyzet utáni különbséget egyértelműen az alfa1 sáv változása jelzi, a hosszú távú intrahemiszferiális koherencia értékekben. Ezen elvezetésekben a koherencia nőtt a kontroll csoportban a feladathelyzet után, míg nem változott az AD csoportban. Az irodalmi adatokhoz hasonló eltéréseket a korábbiaktól eltérően feladathelyzetet követően igazoltuk. A hosszú távú intrahemiszferiális elvezetésekben észlelt szignifikáns alfa1 koherencia változás nem kötődött körülírható agyi területekhez, így elsősorban a hosszú távú kortikális összeköttetések diffúz működészavarát jelzi. Ezen koherencia változások hátterében az általunk használt összetett kognitív feladat több neuronhálózatot mozgósító hatása állhat. Eredményeink összhangban vannak az AD neokortikális diszkonnekciós elméletével, ami a hosszú kortiko-kortikális pályák strukturális és funkcionális integritásának károsodását hangsúlyozza. A kontroll csoportban észlelt alfa1 koherencia emelkedés tükrözheti a kognitív feladat által mozgósított kérgi területek megőrzött funkcionális konnektivitását. Az AD csoportban az alfa1 koherencia a feladatvégzést követően nem változik, ami a funkcionális konnektivitás csökkenését ill. károsodását tükrözi. • Különbséget találtunk AD és kontroll csoport között a béta2 koherencia tekintetében, mind a feladat előtti, mind pedig a feladat utáni állapotban. Mindkét helyzetben magasabb béta2 koherencia értékeket észleltünk az AD csoportban a kontroll személyekhez képest, a hosszú távú elvezetésekben. Ennek az eredménynek neurofiziológiai háttere nem ismert. • Az AD és kontroll csoportban mutatkozó spektrális és koherencia eltérések nem állnak egymással szoros összefüggésben. A koherencia adatok markánsabb eltérést mutatnak az AD és a kontroll csoport között. A spektrális változók közül az alfa2, a koherencia értékek közül az alfa1 frekvenciasáv jelentősége emelhető ki. A spektrális és koherencia változások akár különböző, párhuzamos vagy komplementer patofiziológiai folyamatokat is tükrözhetnek. 7
• Dinamikus EEG módszerek összehasonlításában, AD és kontroll csoport között spektrális különbségek kognitív megterhelésre megjelentek, szenzoros inger (szemnyitás) hatására pedig nem. Koherencia értékek tekintetében már szemnyitás hatásában is elkülönül az AD csoport a kontrolloktól, kognitív feladat beiktatásával azonban ez a különbség sokkal következetesebb, egyöntetűbb, egyértelműbb (hosszú távú, intrahemiszferiális koherencia különbségek az alfa1 sávban). Dinamikus EEG metodika szempontjából tehát AD csoport elkülönítésében a kognitív feladatot beiktató módszer összességében érzékenyebb a szenzoros modalitást (szemnyitás) alkalmazó dinamikus eljárásnál, ezen belül pedig kiemelendő a koherencia mutatók jelentősége. AZ EEG vizsgálatok érzékenységének egy másik lehetséges kiterjesztési módja a nemlineáris módszerek alkalmazása (esetünkben Omega-komplexitás ill. szinkronizációs valószínűség számítás). • Dinamikus EEG megközelítés egyértelműen többletinformációt szolgáltat számunkra AD betegcsoportról, a hagyományos, statikus EEG-hez képest. A statikus vizsgálattal szemben az agyi tevékenység alkalmazkodásáról, terhelésre mutatott funkcióváltozásáról ad információt. Ez az információtöbblet a feladathelyzetet követő EEG szakasz vizsgálata során is észlelhető. Ezen új adatoknak kiterjedt jelentősége lehet a korai diagnosztika ill. a terápia megtervezése során, állapotjellemző mivoltuk mellett a prognózisról, betegségzajlásról is adatokat szolgáltathatnak. • Az eredmények között bemutatott kvantitatív EEG paraméterekről ill. azok változásáról pillanatnyilag nehéz megállapítani, hogy milyen generátorokhoz, neurofiziológiai ill. patofiziológiai működésekhez köthetők. Eredményeink neurofiziológiai hátterének pontosabb megítéléséhez nagyobb vizsgálati populáción végzett további, összetett metodikát használó kiegészítő vizsgálatokra van szükség. A részletes elektrofiziológiai feltérképezés mellett ennek tisztázására funkcionális képalkotó eljárások igénybe vétele is szükséges. A dinamikus EEG módszerek funkcionális képalkotó eljárásokkal való kombinációja lényegesen megnövelheti az egyes vizsgálati módszerek külön-külön történő alkalmazásának szenzitivitását és specificitását, ezzel párhuzamosan gyakorlati hasznosíthatóságát is. Az irodalmi adatok tükrében további hasznos lehetőség több elektrofiziológiai változó együttes vizsgálata.
8
• Összességében tehát a dinamikus EEG vizsgálatok hétköznapi diagnosztikai eszközzé válására jelentős igény mutatkozik a neuropszichiátriai diagnosztikában. A hagyományos EEG eljárásokhoz képest jóval több funkcionális információval szolgálnak speciális központi idegrendszeri tevékenységekről, fiziológiás ill. patológiás körülmények között. Az általam bemutatott eljárás (több metódussal egyetemben) magában hordozza annak lehetőségét, hogy elterjedjen a klinikai gyakorlatban. Sokszínűségük és nagy gyakorlati jelentőségük miatt a közeljövőben valószínűleg a dinamikus EEG eljárások térhódításának lehetünk tanúi.
SAJÁT PUBLIKÁCIÓK JEGYZÉKE A dolgozat témájához kapcsolódó publikációk: Rajna Péter, Hidasi Zoltán, Waldemar Szelenberger. Eseményfüggő EEG- és kiváltottválaszvizsgálatok a klinikai gyakorlatban. Clin Neurosci/Ideggyógyászati Szemle. 2005;58(11-12):380-392. Czigler Balázs, Csikós Dóra, Gaál Zsófia Anna, Csibri Éva, Kiss Éva, Hidasi Zoltán, Salacz Pál, Molnár Márk. Kvantitatív EEG Alzheimer-kórban: spektrális-, koherencia- és komplexitás-jellemzők. Psychiat Hung. 2006;21(4):300-312. Zoltán Hidasi, Balázs Czigler, Pál Salacz, Éva Csibri, Márk Molnár. Changes of EEG spectra and coherence following performance in a cognitive task in Alzheimer's disease. International Journal of Psychophysiology 2007;65: 252–260. Balázs Czigler, Dóra Csikós, Zoltán Hidasi, Zsófia Anna Gaál, Éva Csibri, Éva Kiss, Pál Salacz, Márk Molnár. Quantitative EEG in early Alzheimer’s patients – power spectrum and complexity features, International Journal of Psychophysiology. 2008;68.75-80. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2007.11.002
9
Egyéb publikációk: Csibri É, Hidasi Z, Rajna P. Dementia – diagnózis és terápia. Családorvosi Fórum 2002;4:1217. Csibri É, Hidasi Z, Salacz P, Rajna P. Alzheimer kór; jelen és jövő. Családorvosi Fórum. 2002;9:31-34. Salacz Pál, Hidasi Zoltán, Jekkel Éva, Rásonyi Tamás, Csukly Gábor, Csibri Éva. Enyhe kognitív zavarok. Orvostovábbképző szemle 2006;Különszám:39-44. Hidasi Zoltán. Droghasználat mellett kialakuló pszichózis. Addictologia Hungarica. 2005;4:357-62. Hidasi Z: Pszichiátria gyakorlatok fogorvostan-hallgatóknak. Egyetemi jegyzet. Semmelweis Kiadó, Budapest, 2007. A dolgozat témájához kapcsolódó idézhető előadáskivonatok: Rajna P, Csibri É, Szelenberger W, Hidasi Z: Cognitive EEG test applicable also in dementia. Clin Neurosci/Ideggyógyászati Szemle. 2003;56(9-10):331-2. Hidasi Z, Csibri É, Salacz P, Szuromi B, Jekkel É, Rajna P Dynamic EEG protocol in Alzheimer’s disease. Clin Neurosci/Ideggyógyászati Szemle.2004;57(9-10):329-330. Hidasi Z, Czigler B, Csibri É, Molnár M. Changes in EEG coherence after cognitive task in Alzheimer’s disease. Clin Neurosci/Ideggyógyászati Szemle. 2005;58(9-10):344-57.
10
