Связь спектральных характеристик ЭЭГ со степенью выраженности аутистических проявлений

Анализ биоэлектрической активности головного мозга с помощью ЭЭГ покоя — наиболее простой и доступный метод исследования у детей с аутизмом. Спектральный анализ ЭЭГ позволяет выявить области с преобладанием той или иной формы активности, отражающие баланс процессов возбуждения и торможения. Исследования осложняются отсутствием биологических тестов для диагностики аутизма, который устанавливается по клиническим характеристикам. «Золотым стандартом» диагностики на данный момент является ADOS-2 — методика, оценивающая выраженность социальных нарушений и стереотипного поведения у ребенка посредством наблюдения за его игрой и взаимодействием.

Цель исследования — оценка применимости спектральных характеристик ЭЭГ в качестве динамического биомаркера аутизма путем изучения их корреляционных связей с баллом ADOS-2, отражающим степень выраженности аутистических проявлений.

Материалы и методы. С помощью ADOS-2 обследованы 18 детей с установленным диагнозом «детский аутизм». Для оценки степени выраженности проявлений аутизма определяли сравнительный балл. Всем выполнена ЭЭГ покоя с последующим анализом относительных значений спектральной мощности.

Результаты. Дети, включенные в группу, демонстрировали различную степень проявлений аутизма, сравнительный балл ADOS-2 варьировал в диапазоне от 4 до 10. Выявлена положительная корреляция сравнительного балла со значением спектральной мощности по нескольким отведениям. Основные корреляции обнаружены в бета-диапазоне, при этом установлено, что чем выше уровень бета-активности, тем сильнее выражены аутистические проявления. Это служит указанием на градуированную вовлеченность дисбаланса возбуждения и торможения в патогенез аутизма и потенциально делает обоснованным использование спектральной мощности в бета-диапазоне в качестве динамического показателя в ситуации, когда изменения на поведенческом уровне установить трудно.

Заключение. Относительная спектральная мощность ЭЭГ в бета-диапазоне положительно коррелирует со сравнительным баллом ADOS-2, что может служить динамическим биомаркером выраженности аутистических проявлений.

1. Baio J., Wiggins L., Christensen D.L., Maenner M.J., Daniels J., Warren Z., Kurzius-Spencer M., Zahorodny W., Robinson Rosenberg C., White T., Durkin M.S., Imm P., Nikolaou L., Yeargin-Allsopp M., Lee L.C., Harrington R., Lopez M., Fitzgerald R.T., Hewitt A., Pettygrove S., Constantino J.N., Vehorn A., Shenouda J., Hall-Lande J., Van Naarden Braun K., Dowling N.F. Prevalence of autism spectrum disorder among children aged 8 years — autism and developmental disabilities monitoring network, 11 sites, United States, 2014. MMWR Surveill Summ 2018; 67(6): 1–23, https://doi.org/10.15585/mmwr.ss6706a1.
2. Всемирная организация здравоохранения. Между­народная классификация болезней (10-й пересмотр). СПб: Адис, 1994.
3. ICD-11: mortality and morbidity statistics. URL: https://icd.who.int.
4. Lai M.C., Lombardo M.V., Baron-Cohen S. Autism. Lancet 2014; 383(9920): 896–910, https://doi.org/10.1016/s0140-6736(13)61539-1.
5. Vorstman J.A.S., Parr J.R., Moreno-De-Luca D., Anney R.J.L., Nurnberger J.I. Jr., Hallmayer J.F. Autism genetics: opportunities and challenges for clinicaltranslation. Autism genetics: opportunities and challenges for clinical translation. Nat Rev Genet 2017; 18(6): 362–376, https://doi.org/10.1038/nrg.2017.4.
6. Раттер М., Ле Куто Э., Лорд К. ADI-R. Интервью для диагностики аутизма. Под. ред. Сорокина А. Western Psychological Services; Giunti O.S.; 2014.
7. Лорд К., Раттер М., ДиЛаворе П., Ризи С., Готэм К., Бишоп С.Л., Лайстер Р.Д., Гатри У. ADOS-2. План диагностического обследования при аутизме. Western Psychological Services; Giunti O.S.; 2016.
8. Сорокин А.Б., Давыдова Е.Ю. Изучение особен­ностей поведения и общения у детей ясельного возраста с подозрением на наличие расстройства в спектре аутизма при помощи «Плана диагностического обследования при аутизме» ADOS-2. Аутизм и нарушения развития 2017; 15(2): 38–44, https://doi.org/10.17759/autdd.2017150204.
9. Gotham K., Pickles A., Lord C. Standardizing ADOS scores for a measure of severity in autism spectrum disorders. J Autism Dev Disord 2009; 39(5): 693–705, https://doi.org/10.1007/s10803-008-0674-3.
10. Heunis T.M., Aldrich C., de Vries P.J. Recent advances in resting-state electroencephalography biomarkers for autism spectrum disorder — а review of methodological and clinical challenges. Pediatr Neurol 2016; 61: 28–37, https://doi.org/10.1016/j.pediatrneurol.2016.03.010.
11. Yasuhara A. Correlation between EEG abnormalities and symptoms of autism spectrum disorder (ASD). Brain Dev 2010; 32(10): 791–798, https://doi.org/10.1016/j.braindev.2010.08.010.
12. Buckley A.W., Holmes G.L. Epilepsy and autism. Cold Spring Harb Perspect Med 2016; 6(4): a022749, https://doi.org/10.1101/cshperspect.a022749.
13. Brain electrical activity mapping for diagnosing psychiatric disorders: a review of the clinical evidence. Rapid response report: summary with critical appraisal. Ottawa (ON): Canadian Agency for Drugs and Technologies in Health; 2014.
14. Devitt N.M., Gallagher L., Reilly R.B. Autism spectrum disorder (ASD) and fragile X syndrome (FXS): two overlapping disorders reviewed through electroencephalography — what can be interpreted from the available information? Brain Sci 2015; 5(2): 92–117, https://doi.org/10.3390/brainsci5020092.
15. Coben R., Clarke A.R., Hudspeth W., Barry R.J. EEG power and coherence in autistic spectrum disorder. Clin Neurophysiol 2008; 119(5): 1002–1009, https://doi.org/10.1016/j.clinph.2008.01.013.
16. Pop-Jordanova N., Zorcec T., Demerdzieva A., Gucev Z. QEEG characteristics and spectrum weighted frequency for children diagnosed as autistic spectrum disorder. Nonlinear Biomed Phys 2010; 4(1): 4, https://doi.org/10.1186/1753-4631-4-4.
17. Shephard E., Tye C., Ashwood K.L., Azadi B., Asherson P., Bolton P.F., McLoughlin G. Resting-state neurophysiological activity patterns in young people with ASD, ADHD, and ASD + ADHD. J Autism Dev Disord 2018; 48(1): 110–122, https://doi.org/10.1007/s10803-017-3300-4.
18. van Diessen E., Senders J., Jansen F.E., Boersma M., Bruining H. Increased power of resting-state gamma oscillations in autism spectrum disorder detected by routine electroencephalography. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci 2015; 265(6): 537–540, https://doi.org/10.1007/s00406-014-0527-3.
19. Gurau O., Bosl W.J., Newton C.R. How useful is electroencephalography in the diagnosis of autism spectrum disorders and the delineation of subtypes: a systematic review. Front Psychiatry 2017; 8: 121, https://doi.org/10.3389/fpsyt.2017.00121.
20. Wang J., Barstein J., Ethridge L.E., Mosconi M.W., Takarae Y., Sweeney J.A. Resting state EEG abnormalities in autism spectrum disorders. J Neurodev Disord 2013; 5(1): 24, https://doi.org/10.1186/1866-1955-5-24.

Sorokin A.B., Balandina O.V., Polevaya S.A., Mishanov G.A., Savchuk L.V., Borzikov V.V., Dvoryaninova V.V.., Belova A.N. Correlations between the EEG Spectral Characteristics and the Severity of Autistic Manifestations. Sovremennye tehnologii v medicine 2019; 11(1): 84, https://doi.org/10.17691/stm2019.11.1.10