:
Giới thiệu
Rối loạn phổ tự kỷ (ASD) là một rối loạn phát triển thần kinh được đặc trưng bởi sự suy giảm trong giao tiếp xã hội, lợi ích hạn chế và hành vi khuôn mẫu (Rapin, 1997 ). Tỷ lệ mắc ASD ở Mỹ là 1 trong 68, phản ánh mức tăng gần 30% trong vòng 2 năm qua (Deborah và cộng sự, 2015 ). Nguyên nhân và cơ chế bệnh lý của chứng tự kỷ vẫn chưa rõ ràng (Trottier và cộng sự, 1999) ). Các nghiên cứu di truyền đã cho thấy rằng một số rối loạn gen đơn và các biến thể số bản sao hiếm xuất hiện liên quan chặt chẽ với ASD; tuy nhiên, hội chứng di truyền, đột biến và nguyên nhân gien chỉ chiếm 10 đến 20% trường hợp ASD, và trong nhiều trường hợp, những người mắc hội chứng di truyền này không có chẩn đoán ASD (Abrahams và Geschwind, 2008)). Gần đây, các công cụ neuroimaging đã được áp dụng cho việc đánh giá hoặc chẩn đoán trợ lý của ASD. Ví dụ, hình ảnh cộng hưởng từ chức năng (fMRI) đã chứng minh chức năng không kết nối trong ASD (Just et al., 2007 ) và báo cáo bất thường ở những người có ASD khi thực hiện các nhiệm vụ bao gồm bộ nhớ làm việc và nhận diện khuôn mặt (Pierce et al., 2001Koshino và cộng sự,2008 ).
Một số nghiên cứu đã chứng minh sự mất cân bằng giữa kích thích và ức chế trong truyền synap và mạch thần kinh trong rối loạn phổ tự kỷ (Dickinson và cộng sự, 2016 ; Lee và cộng sự, 2016 ). Biến đổi sinh bệnh học trong quá trình chuyển hóa glutamate (Glu) và γ-aminobutyric acid (GABA) có thể dẫn đến sự mất cân bằng ức chế kích thích. Glu là chất kích thích quan trọng nhất và GABA là chất dẫn truyền ức chế quan trọng nhất trong não. Một số tác giả đã đề xuất ý tưởng rằng những thay đổi di truyền dẫn đến sự mất cân bằng kích thích và ức chế ở vùng vỏ não, có thể là nguyên nhân quan trọng của các triệu chứng tự kỷ (Rubenstein và Merzenich, 2003 ; Rubenstein, 2010). Các nghiên cứu giải phẫu gần đây đã chỉ ra rằng chứng tự kỷ có liên quan chặt chẽ với những bất thường trong các tế bào nhỏ vỏ não. Loại thứ hai được giảm kích thước và tăng số lượng trong ASD, đặc biệt là trong vỏ não trước trán (DLPFC) (Casanova, 2006 ). Điều này có thể gây ra sự thiên vị về tỷ lệ kích thích vỏ não đối với sự ức chế, điều này ảnh hưởng xấu đến tính khác biệt chức năng của hoạt hóa minicolumnar.
Kích thích trực tiếp xuyên sọ (tDCS) và kích thích từ xuyên sọ (TMS) là những kỹ thuật kích thích não không xâm lấn đã mang lại kết quả đầy hứa hẹn và đáng khích lệ để điều trị rối loạn tâm thần. Một số nghiên cứu lâm sàng đã báo cáo các biện pháp kết quả tích cực khi sử dụng TMS như là một can thiệp điều trị cho ASD (Casanova và cộng sự, 2014; Panerai và cộng sự, 2014 ; Sokhadze và cộng sự, 2014 ), và TMS được coi là an toàn nếu áp dụng trong phạm vi hướng dẫn an toàn (Rossi et al., 2009 ). tDCS cung cấp dòng điện liên tục yếu, dao động từ 1 đến 2 mA tới da đầu thông qua hai điện cực: một cực dương và một cực âm (Nitsche et al., 2008)). Nó có thể điều chỉnh hoạt động thần kinh tự phát bằng cách gây ra dòng chảy nội tại dương (âm cực) hoặc âm (cathode) trong các vùng não cụ thể. Kích thích anốt làm tăng kích thích vỏ não, trong khi kích thích cathode ức chế như nhau (Nitsche và Paulus, 2000 ; Terney và cộng sự, 2008 ). Những dòng này thay đổi tiềm năng thần kinh xuyên màng và do đó ảnh hưởng đến mức độ kích thích do đó điều chỉnh tốc độ bắn của các tế bào thần kinh để đáp ứng với các đầu vào bổ sung (Wagner và cộng sự, 2007)). Ngoài ra, kích thích anốt có thể làm tăng đáng kể lưu lượng máu não (rCBF) kết hợp với quang phổ hồng ngoại chức năng (fNIRS), cung cấp một số đo trạng thái oxy hóa trong máu trong mô vỏ não và lưu lượng máu não có thể phản ánh thần kinh hoạt động (Merzagora et al., 2010 ). Ảnh hưởng của tDCS được liên kết với một số cơ chế khác nhau, bao gồm thay đổi cục bộ về nồng độ ion (hydro, canxi) và mức độ cyclic adenosine monophosphate (cAMP), thay đổi tổng hợp protein và điều chế N-methyl-D-aspartate ( NMDA) hiệu quả thụ thể (Islam và cộng sự, 1995 ; Nitsche và cộng sự, 2004 ; Merzagora và cộng sự, 2010) ). Phổ cộng hưởng từ (MRS) đã chỉ ra rằng kích thích anotal làm giảm nồng độ của chất dẫn truyền thần kinh GABA ức chế, trong khi kích thích cathodal làm giảm mức glutamate kích thích (Stagg và cộng sự, 2009 ; Clark và cộng sự, 2011) ). Trong nghiên cứu này, chúng tôi cố gắng chứng minh hiệu quả của tDCS trên ASD. Trong nghiên cứu của chúng tôi, vỏ não trán trước được chọn lựa do vai trò quan trọng của nó trong nhận thức. Ngoài ra, một số nghiên cứu đã phân biệt bất thường chức năng ở vùng vỏ não này với vai trò cộng tác sinh bệnh tự kỷ và có mối liên hệ giữa khuyết tật xã hội và rối loạn chuyển hóa ở vùng này (Fujii và cộng sự, 2010 ).
Electroencephalography (EEG) cung cấp một động lực thời gian chính xác hàng nghìn giây chính xác để đo hoạt động sau synap trong neocortex và là một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu các rối loạn thần kinh phức tạp. Các nghiên cứu trước đây cho thấy những thay đổi EEG ở một số vùng não của trẻ tự kỷ. Một số phương pháp phân tích EEG đã được sử dụng để tiết lộ những thay đổi EEG này trong ASD trong trạng thái nghỉ hoặc thực hiện một số nhiệm vụ cụ thể. Các nghiên cứu EEG trạng thái nghỉ của ASD cho thấy một hồ sơ hình chữ U của sự thay đổi điện sinh lý, với sức mạnh quá mức trong các băng tần tần số thấp và tần số cao (Wang và cộng sự, 2013 ). Các bản ghi EEG cũng đã được sử dụng để đánh giá khả năng kết nối giữa các vùng não khác nhau và tính toán sự thay đổi công suất phổ của ASD (Murias và cộng sự, 2007); Wang và cộng sự, 2013 ; Righi và cộng sự, 2014 ). Trong bối cảnh entropy, một giá trị entropy cao ngụ ý khả năng lưu trữ nhiều thông tin trong một mạng nơron. Các phương pháp phi tuyến gần đây mô tả tính năng động thái phức tạp đã cung cấp những hiểu biết mới về sự phức tạp động EEG trong các rối loạn tâm thần bao gồm ASD. Phương pháp entropy đa phương thức được sử dụng để đo lường những thay đổi về độ phức tạp EEG đối với ASD sau liệu pháp điện giật (Takahashi, 2013 ). Kết hợp các phương pháp biến đổi wavelet rời rạc (DWT), entropy (En) và mạng nơron nhân tạo (ANN) được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán tự kỷ (Djemal et al., 2017)). Chuyển giao các phương pháp entropy có thể tái tạo lại kết nối của các mạng nơron mô phỏng của cả hai tế bào thần kinh kích thích và ức chế (Orlandi et al., 2014 ). Tỷ lệ entropy tối đa (MER) là một phương pháp phân tích biểu tượng mới cho việc phát hiện các miền tái phát của các hệ thống động phức tạp từ chuỗi thời gian (Graben và Hutt, 2013 ; Beim Graben và Hutt, 2015 ). Phương pháp này đã được điều chỉnh thành công để điều tra dữ liệu điện tâm đồ (ECoG) cao cấp cho bệnh nhân ĐK (Yan và cộng sự, 2016 ). Trong bài báo này, phương pháp này sẽ được sử dụng để đo lường những thay đổi của EEG của bệnh nhân bị ASD. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng sự mất cân đối như vậy có thể gây ra động lực học mạng thần kinh entropy thấp (Catarino et al., 2011; Okazaki và cộng sự, 2015 ), cho thấy cơ chế gây ra entropy thấp trong mạch não tự kỷ có thể là sự mất cân bằng kích thích vỏ não và ức chế. Chúng tôi nhằm mục đích điều tra những thay đổi EEG gây ra bởi tDCs anodal qua DLPFC trong trạng thái nghỉ ngơi của trẻ em ASD và nếu nó có hiệu quả để thay đổi sự mất cân bằng kích thích và ức chế. Trong bài báo này, một MER được áp dụng để tính toán và so sánh các thay đổi trước sau tDCS của dữ liệu EEG từ một nhóm trẻ có ASD nhận được điều chế tDCS anotal 10 lần trên vỏ não trước trán bên trái (F3 trong quốc tế 10/20) hệ thống vị trí điện cực) và thay đổi dữ liệu EEG không điều chế từ một nhóm trẻ tự kỷ khác phù hợp theo giới tính và độ tuổi, những người đang chờ các thí nghiệm tiếp theo.
Vật liệu và phương pháp
Đối tượng
Chúng tôi nghiên cứu 13 đối tượng (11 nam và 2 nữ, trung bình ± SD tuổi: 6,5 ± 1,7 năm) nhận 10 lần điều chế tDCS trong 3 tuần và 13 đối tượng (11 nam và 2 nữ; trung bình ± SD tuổi: 6,3 ± 1,7 năm) những người chờ đợi thử nghiệm như là kiểm soát trong nghiên cứu hiện tại. Tất cả chúng đều được chẩn đoán là ASD bởi các bác sĩ tâm thần chuyên nghiệp ở Trung Quốc dựa trên PEP-III (Chen và cộng sự, 2011 ) và các tiêu chuẩn DSM-IV-TR (Sadler và Fulford, 2006 ). Tất cả những người tham gia đã đồng ý bằng văn bản và cha mẹ của họ đã được thông báo về toàn bộ quy trình thử nghiệm trước khi tham gia. Thử nghiệm lâm sàng được thực hiện theo Tuyên bố Helsinki và được ủy ban đạo đức Đại học Bình thường Bắc Kinh phê duyệt.
Tiêu chuẩn thu nhận bao gồm: (1) người tham gia tự kỷ; (2) tuổi từ 4 đến 8 tuổi. Các tiêu chí loại trừ nghiên cứu bao gồm: (1) sử dụng máy tạo nhịp tim hoặc thiết bị kim loại khác trong cơ thể; (2) khuyết tật sọ; và (3) có chẩn đoán bệnh ĐK.
kích thích tDCS
Một dòng điện trực tiếp 1 mA được phân phối bằng bộ kích thích dòng điện không đổi bằng pin (neuroConn GmbH, Ehrenbergstr, Ilmenau, Đức). Trong quá trình kích thích giá trị trở kháng được duy trì dưới 50 kΩ giữa hai điện cực xốp bề mặt ngâm nước muối (7 × 4,5 cm). Điện cực anodal được đặt trên DLPFC và cực điện cực âm cực được đặt trên bên phải supraorbital. Trong phiên kích thích, dòng điện đã tăng từ 0 lên 1 mA trong 30 giây. 20 phút sau khi khởi động, dofng ddieejn đã được giảm xuống 0 trong 30 giây. Mỗi chủ đề nhận được 10 phiên tDCS mỗi ngày một lần.
Ghi và phân tích dữ liệu EEG
EEG được ghi lại trong một căn phòng yên tĩnh, với chủ thể đang thức, ngồi trên một chiếc ghế thoải mái và thư giãn trong trạng thái mở mắt mà không có các hoạt động khác (như lắc đầu, nghiến răng hoặc cử động trên mặt). Trong quá trình này, chúng tôi thu thập 5 phút dữ liệu EEG nghỉ ngơi trạng thái của 128 Hệ thống cảm biến HydroCel (Điện trắc địa, Inc), thiết lập đỉnh trung tâm làm điện cực tham chiếu (trở kháng nhỏ hơn 50 K; tỷ lệ lấy mẫu 1.000 Hz). Chúng tôi đã thu thập dữ liệu EEG của mọi chủ đề trước khi thử nghiệm dưới dạng đường cơ sở và một lần nữa sau khi kết thúc phiên tòa. Đối với kiểm soát, chúng tôi thu thập dữ liệu EEG một lần và một lần nữa sau 3 tuần. Trong quá trình này, họ đã làm những gì họ thường làm. Chúng tôi chọn 19 điện cực (vị trí điện cực chuẩn quốc tế 10–20: Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, T7, T8, P7, P8, Fz, Cz,
Dữ liệu EEG được ghi lại được phân tích ngoại tuyến bởi phần mềm Net Station 4.5.2 (Đường dây điện). Đầu tiên, chúng tôi xử lý dữ liệu thô bằng phân tích thành phần độc lập (ICA) để loại bỏ một số hiện vật như tạo hình mắt và cơ bắp (chớp mắt, chuyển động mắt, gián đoạn chung và điện từ) bằng cách kiểm tra bằng mắt. Bộ lọc dải tần bổ sung ở 50 Hz được áp dụng. Sau đó, dữ liệu được băng qua lọc giữa 0,5 và 65 Hz. Dữ liệu được lấy mẫu xuống 250 Hz. Sau đó, các tín hiệu EEG đã được chọn và phân tách từ các trạng thái trước tDCS và sau tDCS và từ các điều khiển.
Công cụ phần mềm
Ngôn ngữ và hộp công cụ MATLAB được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu (Mathworks, USA). Đối với hàm thực thi Matlab thực tế h (ε), tham số ε bắt đầu tại 0,01 và tăng dần giá trị ε với 0,01 gia tăng, nó sẽ dừng thực hiện cho đến khi giá trị h (ε) đạt tới 0.
Các kết quả
Chúng tôi nhằm mục đích điều tra xem liệu tDCS có ảnh hưởng đến độ phức tạp EEG của trẻ tự kỷ sử dụng phương pháp MER hay không. Kết quả cho thấy giá trị MER cao hơn khi so sánh post-tDCS với pre-tDCS cho nhóm thử nghiệm và hầu như không thay đổi đối với các điều khiển, có nghĩa là độ phức tạp EEG tăng sau một phiên kích thích tDCS.
Trong nghiên cứu này, 100 kỷ nguyên EEG (50 từ pre-tDCS và 50 từ post-tDCS) từ 13 trẻ ASD được sử dụng để phân tích. Chiều dài của mỗi epoch là 5 s. Tốc độ lấy mẫu là 250 Hz. Hình Figure2B2B là âm mưu tái phát các dữ liệu EEG trong hình Figure2A,2A , với ε = 13,2. Chúng tôi cũng tính toán H entropy (ε) và cardinality M (ε) với sự thay đổi của ε (Hình 2C, D ) cho thấy âm mưu tái phát mang tính biểu tượng bằng cách sử dụng thuật toán MER, trong khi hình Figure2E2E cho thấy entropy MER tối đa thay đổi với ε, với giá trị cực đại là 0,0403 (NMR entropy tối đa được chuẩn hóa tương ứng là 0.1100) và mã hóa tối ưu ε*là 13.2. Kết quả phân tích MER thể hiện trong hình Figure33 là dành cho 5 s sau tDCS EEG. Chúng tôi tính giá trị MER dựa trên mức trung bình 19 kênh được chọn cho kết quả chính xác hơn bao gồm Fp1, Fp2, F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2, F7, F8, T7, T8, P7, P8, Fz, Cz và Pz. Mỗi kênh được đưa ra một giá trị sau khi tính toán và chúng tôi thu được kết quả trung bình cho thấy tình trạng não cho trẻ tự kỷ và các biện pháp kiểm soát. Giá trị entropy MER tối đa là 0,0833, NMER entropy tối đa được chuẩn hóa là 0,222, và mã hóa tối ưu ε * là 10,88. Kết quả cho thấy giá trị NMOR entropy tối đa được chuẩn hóa là 0.1100 trước tDCS, và tăng lên 0.2275 sau một lần điều trị tDCS và tphương pháp thống kê thử đã được sử dụng ( p = 0,0259 <0,05). Kết quả thống kê được liệt kê trong Bảng Table1.1 . MER thấp hơn đáng kể ở trạng thái trước tDCS. Mặt khác, mã hóa tối ưu ε *nằm trong phạm vi thấp hơn ở trạng thái hậu tDCS
Thảo luận
Bài báo này là bài báo đầu tiên mô tả sự thay đổi tDCS gây ra sự phức tạp EEG ở trẻ em bị ASD. Cụ thể, thuật toán MER đã được sử dụng và kết quả cho thấy một sự gia tăng rõ ràng khi trẻ em ASD nhận được 10 can thiệp tDCS.
Như đã trình bày trong phần giới thiệu, một số tác giả đã đề xuất ý tưởng cho rằng sự mất cân bằng và kích thích mạng thần kinh có thể là thành phần quan trọng trong sinh bệnh học của ASD và thâm hụt hành vi nghiêm trọng trong tự kỷ đã được phát hiện từ mức độ cân bằng tế bào kích thích và ức chế trong vi mạch siêu âm (Gogolla và cộng sự, 2009 ; Yizhar và cộng sự, 2011 ). Đối với chứng tự kỷ, hành vi lặp lại / hạn chế dự kiến sẽ được tạo ra bởi các động lực mạng thần kinh lặp đi lặp lại / hạn chế, có entropy thấp hơn so với trẻ em phát triển điển hình. Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng sự phức tạp EEG, như một chỉ số cho việc xử lý thông tin thần kinh và kết nối thần kinh (Sakkalis và cộng sự, 2008)) giảm ở bệnh nhân ASD. Sự hiện diện của sự phức tạp EEG giảm đã được chứng minh ở người lớn với chẩn đoán ASD, hỗ trợ giả thuyết rằng sự phức tạp EEG là một dấu hiệu nhạy cảm cho sự hiện diện hoặc khuynh hướng của một bệnh tự kỷ (Catarino và cộng sự, 2011 ).
Nghiên cứu TDCS sẽ tạo ra các phương pháp điều trị có thể chấp nhận, không xâm lấn, an toàn, tác dụng nhanh và lâu dài. Nó cũng có thể nhắm mục tiêu các mô cụ thể và mạng thần kinh với tối thiểu hoặc không có tác dụng phụ có hại cho các chức năng nhận thức và hành vi thần kinh. Các hiệu ứng khử cực của tDCS anốt trên điện thế màng tế bào thần kinh và ảnh hưởng đã chứng minh của nó trên LTP trong các mạch thần kinh cung cấp một số tài khoản cho các tác động kích thích kích thích của kích thích anốt trên hành vi (Meinzer et al., 2015 ).
Trong nghiên cứu này, MER đã thay đổi đáng kể từ 13 trẻ tự kỷ nhận được điều chế tDCS 10 lần. So với một nhóm chờ đợi khác, hầu như không có thay đổi. Vì vậy, kết quả đã giúp củng cố ý tưởng rằng tDCS áp dụng trên DLPFC bên trái ưu tiên ảnh hưởng đến độ phức tạp của não, có thể được đo bằng sự thay đổi entropy. Sự thay đổi về độ phức tạp EEG này đặc trưng cho vị trí kích thích và có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu hoạt động như một thước đo kết quả trong các thử nghiệm lâm sàng. Trên thực tế, tDCS có thể điều chỉnh hoạt động của não theo những cách có lợi cho các khía cạnh nhận thức liên quan trực tiếp đến việc học tập, mua lại và thực hiện (Coffman và cộng sự, 2014)). Can thiệp tDCS anodal qua DLPFC có thể làm tăng sự kích thích vỏ não đối với trẻ ASD và cân bằng kích thích và ức chế tế bào thần kinh. Các nghiên cứu trước đây đã báo cáo rằng một sự kích thích đơn lẻ của tDCS anốt ở bên trái DLPFC dẫn đến sự gia tăng đáng kể tần số alpha đỉnh cao được đo từ điện cực F3 (Amatachaya và cộng sự, 2015 ).
Có một số hạn chế trong nghiên cứu này. Thứ nhất, EEG nghỉ ngơi của trẻ em ASD có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm EOG và các chuyển động khác. Thứ hai, vùng kích thích của DLPFC không được xác nhận bằng cách hồi phục mà là bằng cách sử dụng vị trí F3 kém chính xác hơn của hệ thống tiêu chuẩn quốc tế. Ngoài ra, kích thích giả tạo không thu được trong thử nghiệm. Mặc dù có những hạn chế này, nghiên cứu của chúng tôi đã chứng minh rằng tDCS anốt trên DLPFC làm tăng độ phức tạp của EEG. Cho đến nay, chỉ có phương pháp điều trị triệu chứng cho trẻ tự kỷ có thể bị các tác dụng phụ nghiêm trọng. tDCS có thể là một lựa chọn thay thế cho bệnh nhân ASD không quan tâm hoặc giảm điều trị tâm thần
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét