RU2621266C1 - Prediction method of therapy effectiveness in patients with paroxysmal schizophrenia - Google Patents
Prediction method of therapy effectiveness in patients with paroxysmal schizophrenia Download PDFInfo
- Publication number
- RU2621266C1 RU2621266C1 RU2016113312A RU2016113312A RU2621266C1 RU 2621266 C1 RU2621266 C1 RU 2621266C1 RU 2016113312 A RU2016113312 A RU 2016113312A RU 2016113312 A RU2016113312 A RU 2016113312A RU 2621266 C1 RU2621266 C1 RU 2621266C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- eeg
- value
- less
- therapy
- schizophrenia
- Prior art date
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
- A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
- A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
Landscapes
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Область техники, к которой относится изобретение.The technical field to which the invention relates.
Изобретение относится к области медицины, в частности к клинической и биологической психиатрии, и может быть использовано для индивидуального количественного прогноза эффективности терапии больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми и галлюцинаторно-бредовыми расстройствами по комплексу электроэнцефалографических и иммунологических показателей, зарегистрированных у пациента до начала курса терапии.The invention relates to medicine, in particular to clinical and biological psychiatry, and can be used for an individual quantitative prediction of the effectiveness of treatment of patients with paroxysmal schizophrenia with delusional delusions and hallucinatory delusional disorders in a complex of electroencephalographic and immunological parameters recorded in a patient before the start of therapy .
Уровень техникиState of the art
Эндогенные психические расстройства (в том числе, приступообразная форма шизофрении с бредовыми расстройствами) являются тяжелыми социально-значимыми заболеваниями. Они имеют серьезные социально-экономические последствия в виде снижения работоспособности (вплоть до инвалидизации) и ухудшения качества жизни больных за счет нарушения их учебной, социальной и семейной адаптации, а также необходимости значительных расходов государства на специализированное медицинское обслуживание таких пациентов.Endogenous mental disorders (including paroxysmal form of schizophrenia with delusional disorders) are serious socially significant diseases. They have serious socio-economic consequences in the form of reduced working capacity (up to disability) and a deterioration in the quality of life of patients due to a violation of their educational, social and family adaptation, as well as the need for significant government spending on specialized medical care for such patients.
Высокая медико-социальная актуальность проблемы оптимизации персонифицированной терапии эндогенных психических расстройств (в том числе, необходимость прогноза эффективности терапии) определяется их достаточно широкой распространенностью, часто хроническим течением с многократными рецидивами, нарушениями ряда когнитивных функций (памяти, внимания, восприятия, мышления, принятия решения) и эмоциональными расстройствами, значительной долей пациентов, проявляющих неудовлетворительный ответ на психофармакотерапию (так называемых «нон-респондеров»), достигающей 30-60% [Руководство по психиатрии (в 2-х томах). Под ред. акад. РАМН А.С. Тиганова, Москва: Медицина, 1999, Т. 1, Глава 8, С. 324-328]. Многие авторы отмечают отсутствие надежных клинических показателей индивидуального прогноза эффективности терапии эндогенных психических расстройств, в том числе, шизофрении, до начала лечения. Основной оценкой качества лечения шизофрении остается оценка динамики клинического состояния и выраженности симптомов в среднем через 4-6 недель после начала терапии, когда действие современных атипичных антипсихотиков достигает своего плато [Beaumont G. Antipsychotics - the future of schizophrenia treatment. // Curr. Med. Res. Opin., 2000. - V. 16. - No. 1. - Р. 37-423].The high medical and social relevance of the problem of optimizing the personalized therapy of endogenous mental disorders (including the need to predict the effectiveness of therapy) is determined by their rather widespread prevalence, often a chronic course with repeated relapses, impaired cognitive functions (memory, attention, perception, thinking, decision making) ) and emotional disorders, a significant proportion of patients exhibiting an unsatisfactory response to psychopharmacotherapy (the so-called he-responders "), reaching 30-60% [Guide to psychiatry (in 2 volumes). Ed. Acad. RAMS A.S. Tiganova, Moscow: Medicine, 1999, T. 1, Chapter 8, S. 324-328]. Many authors note the lack of reliable clinical indicators of an individual prognosis of the effectiveness of treatment of endogenous mental disorders, including schizophrenia, before treatment. The main assessment of the quality of treatment for schizophrenia remains the assessment of the dynamics of the clinical condition and the severity of symptoms on average 4-6 weeks after the start of therapy, when the effect of modern atypical antipsychotics reaches its plateau [Beaumont G. Antipsychotics - the future of schizophrenia treatment. // Curr. Med. Res. Opin., 2000. - V. 16. - No. 1. - R. 37-423].
В связи с этим настоятельной необходимостью является разработка новых объективных (инструментальных, лабораторных или комбинированных) способов индивидуального прогноза эффективности лечения эндогенных психических расстройств, в том числе, шизофрении, по показателям, зарегистрированным у пациента еще до начала курса терапии.In this regard, the urgent need is the development of new objective (instrumental, laboratory or combined) methods for individual prognosis of the effectiveness of the treatment of endogenous mental disorders, including schizophrenia, according to indicators recorded in the patient before the start of the course of therapy.
Известен способ прогнозирования эффективности лечения больных шизофренией нейролептиком - галоперидолом путем проведения клинических и электроэнцефалографических (ЭЭГ) исследований до и после приема тест-дозы препарата с проведением спектрального и когерентного анализов ЭЭГ [Юрьева Л.Н., Носов С.Г. Прогнозирование лечебного эффекта галоперидола у больных параноидной шизофренией на основе спектрально-когерентного анализа ЭЭГ // Шизофрения: новые подходы к терапии: Сборник научных работ Украинского НИИ клинической и экспериментальной неврологии и психиатрии и Харьковской городской клинической психиатрической больницы №15 / Под общ. ред. И.И. Кутько, П.Т. Петрюка. - Харьков, 1995. - Т.2. - С. 131-132]. Несмотря на комплексный подход, недостатками этого способа являются необходимость неоднократных клинических и электроэнцефалографических (ЭЭГ) исследований до и после приема тест-дозы препарата, а также невозможность количественного прогноза эффективности лечения больных шизофренией.A known method for predicting the effectiveness of treatment of patients with schizophrenia with an antipsychotic - haloperidol by conducting clinical and electroencephalographic (EEG) studies before and after taking a test dose of the drug with spectral and coherent analyzes of the EEG [Yuryeva L.N., Nosov S.G. Prediction of the therapeutic effect of haloperidol in patients with paranoid schizophrenia based on spectral-coherent analysis of the EEG // Schizophrenia: new approaches to therapy: Collection of scientific papers of the Ukrainian Research Institute of Clinical and Experimental Neurology and Psychiatry and the Kharkiv City Clinical Psychiatric Hospital No. 15 / Under general. ed. I.I. Kutko, P.T. Petruka. - Kharkov, 1995. - T.2. - S. 131-132]. Despite the integrated approach, the disadvantages of this method are the need for repeated clinical and electroencephalographic (EEG) studies before and after taking a test dose of the drug, as well as the impossibility of a quantitative prediction of the effectiveness of treatment of schizophrenia patients.
Известен лабораторный способ прогнозирования эффективности лечения резидуальной шизофрении атипичным нейролептиком кветиапином, который заключается в определении спектра молекул средней массы в сыворотке крови до начала лечения, причем при низких значениях фракции молекул средней массы, регистрируемых при длине волны 230 нм, показатель экстинции фракции Е230 ниже 0,12 усл. ед., и значениях нуклеарно-пептидарного индекса ниже 0,4 прогнозируют низкую клиническую эффективность атипичного нейролептика кветиапина в лечении резидуальной шизофрении [Способ прогнозирования эффективности лечения резидуальной шизофрении атипичным нейролептиком кветиапином // Патент RU 2349918 (формула), 19.11.2007]. Недостатком этого способа является невозможность количественного прогнозирования эффективности лечения больных шизофренией.There is a laboratory method for predicting the effectiveness of treatment of residual schizophrenia with an atypical antipsychotic quetiapine, which consists in determining the spectrum of medium-weight molecules in blood serum before treatment, and at low values of the fraction of medium-weight molecules detected at a wavelength of 230 nm, the extinction rate of the E230 fraction is below 0 12 srvc units, and values of the nuclear peptide index below 0.4 predict low clinical efficacy of atypical antipsychotic quetiapine in the treatment of residual schizophrenia [Method for predicting the effectiveness of treatment of residual schizophrenia with atypical antipsychotic quetiapine // Patent RU 2349918 (formula), 11/19/2007]. The disadvantage of this method is the inability to quantitatively predict the effectiveness of the treatment of patients with schizophrenia.
Наиболее близким аналогом предлагаемого изобретения является способ прогнозирования эффективности лечения больных шизофренией нейролептическими средствами: галоперидолом, оланзапином, рисперидоном, сероквелем, согласно которому до начала терапии проводят электроэнцефалографическое исследование, 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 [Способ прогнозирования эффективности лечения больных шизофренией нейролептическими средствами: галоперидолом, оланзапином, рисперидоном, сероквелем. // Патент РФ RU 2371177 С1 (формула), 10.06.2008]. Недостатками этого способа являются необходимость наличия базы ЭЭГ-данных здоровых испытуемых (и ее регулярного обновления, в связи с тем, что популяционная ЭЭГ-«норма» постоянно изменяется), а также невозможность количественного прогноза эффективности лечения больных шизофренией.The closest analogue of the present invention is a method for predicting the effectiveness of treatment of patients with schizophrenia with antipsychotics: haloperidol, olanzapine, risperidone, seroquel, according to which an electroencephalographic study is carried out before treatment, the average coherence (Ccr) of the frontal, central, parietal, occipital and temporal cortical regions is calculated. of the brain, compared with KsrK healthy subjects and with a decrease in KsrK more than 15% compared with the value of KsrK healthy subjects of the suspected predict a negative result of treatment with antipsychotics [A method for predicting the effectiveness of treatment of patients with schizophrenia with antipsychotics: haloperidol, olanzapine, risperidone, seroquel. // RF patent RU 2371177 C1 (formula), 06/10/2008]. The disadvantages of this method are the need for a database of EEG data from healthy subjects (and its regular updating, due to the fact that the population EEG “norm” is constantly changing), as well as the inability to quantify the effectiveness of treatment of patients with schizophrenia.
Сущность изобретенияSUMMARY OF THE INVENTION
Техническим результатом предлагаемого решения является разработка нового объективного способа прогноза эффективности терапии больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми и галлюцинаторно-бредовыми расстройствами, который обладает высокой точностью за счет возможности получения индивидуальных количественных прогностических показателей до начала курса стандартной синдромально обусловленной психофармакотерапии.The technical result of the proposed solution is the development of a new objective method for predicting the effectiveness of therapy for patients with paroxysmal schizophrenia with manic delusional and hallucinatory delusional disorders, which is highly accurate due to the possibility of obtaining individual quantitative prognostic indicators before the start of a course of standard syndromically determined psychopharmacotherapy.
Технический результат достигается тем, что в первом варианте прогноз эффективности терапии у больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми расстройствами проводят путем электроэнцефалографического исследования (ЭЭГ) лобных, теменных, затылочных и височных корковых областей головного мозга пациента до начала терапии, а при ЭЭГ исследовании определяют количественные значения абсолютной спектральной мощности в узких частотных поддиапазонах ЭЭГ: тета2 (θ2), альфа1 (αl), альфа2 (α2), альфа3 (α3), бета2 (β2), в конкретных ЭЭГ-отведениях: в левом лобном (F3), в средневисочных (Т3, Т4), в левом теменном (Р3) и в затылочных (O1, O2), дополнительно проводят иммунологическое исследование содержания аутоантител к общему белку миелина (ААТ ОБМ), а полученные значения рассчитывают по формулам уравнений множественной линейной регрессии X1, Х2 и Х3 в усл. ед.:The technical result is achieved by the fact that in the first embodiment, the prognosis of the effectiveness of therapy in patients with paroxysmal schizophrenia with manic delusional disorders is carried out by electroencephalographic examination (EEG) of the frontal, parietal, occipital and temporal cortical areas of the patient’s brain before the start of therapy, and quantitative quantitation is determined by EEG study values of the absolute spectral power in the narrow frequency sub-bands of the EEG: theta2 (θ2), alpha1 (αl), alpha2 (α2), alpha3 (α3), beta2 (β2), in specific EEG-allocated s: in the left frontal (F3), in the mid-temporal (T3, T4), in the left parietal (P3) and in the occipital (O1, O2), an immunological study of the content of autoantibodies to the total myelin protein (AAT OBM) is additionally carried out, and the obtained values calculated by the formulas of the equations of multiple linear regression X 1 , X 2 and X 3 in conv. units:
и при значении X1 меньше 28 усл. ед. и значении Х2 меньше 28 усл. ед. и значении Х3 меньше 120 усл. ед. прогнозируют удовлетворительную эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии для этого пациента.and with a value of X 1 less than 28 srvc. units and the value of X 2 less than 28 srvc. units and the value of X 3 less than 120 srvc. units predict satisfactory efficacy of standard syndromic therapy for this patient.
Во втором варианте прогноз эффективности терапии больных приступообразной шизофренией с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами проводят путем электроэнцефалографического исследования (ЭЭГ) лобных, центральных, теменных, затылочных и височных корковых областей головного мозга до начала терапии, а при ЭЭГ исследовании определяют количественные значения абсолютной спектральной мощности в узких частотных поддиапазонах ЭЭГ: дельта (Δ), тета1 (θ1), альфа2 (α2), альфа3 (α3), бета1 (β1), в конкретных ЭЭГ-отведениях: в левом лобном (F3), центральных (С3, С4), левом средневисочном (Т3), левом теменном (Р3) и затылочных (O1, O2), дополнительно проводят иммунологическое исследование содержания аутоантител к фактору роста нервов - белку S100B (ААТ ФРН) и к общему белку миелина (ААТ ОБМ), а полученные значения рассчитывают по формулам уравнений множественной линейной регрессии Х4, Х5 и Х6 в усл. ед.:In the second version, the prognosis of the effectiveness of therapy for patients with paroxysmal schizophrenia with hallucinatory-delusional disorders is carried out by electroencephalographic examination (EEG) of the frontal, central, parietal, occipital and temporal cortical areas of the brain before the start of therapy, and quantitative values of the absolute spectral power in narrow EEG studies are determined EEG frequency ranges: delta (Δ), theta1 (θ1), alpha2 (α2), alpha3 (α3), beta1 (β1), in specific EEG leads: in the left frontal (F3), central (C3, C4), the left mid-temporal (T3), the left parietal (P3) and the occipital (O1, O2), additionally carry out an immunological study of the content of autoantibodies to the nerve growth factor protein S100B (AAT FRN) and to the total myelin protein (AAT OBM), and the obtained values are calculated according to the formulas of the equations of multiple linear regression X 4 X 5 and X 6 in conv. units:
и при значении Х4 меньше 28 усл. ед. и значении Х5 меньше 28 усл. ед. и значении Х6 меньше 120 усл. ед. прогнозируют удовлетворительную эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии для этого пациента.and with a value of X 4 less than 28 srvc. units and the value of X 5 less than 28 srvc. units and the value of X 6 less than 120 srvc. units predict satisfactory efficacy of standard syndromic therapy for this patient.
Предлагаемый способ прогноза эффективности терапии больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми и галлюцинаторно-бредовыми расстройствами основан на результатах ранее проведенного авторами заявки математического анализа и моделирования взаимосвязей между комплексом электроэнцефалографических и иммунологических показателей, зарегистрированных у репрезентативных групп пациентов с приступообразной шизофренией до начала курса терапии и количественными клиническими оценками состояния (по оценочной шкале позитивных и негативных симптомов Positive And Negative Symptoms Scale - PANSS) этих же пациентов на этапе становления ремиссии после курса стандартной синдромально обусловленной терапии (длительностью 1-2 месяца).The proposed method for predicting the effectiveness of treatment of patients with paroxysmal schizophrenia with manic delusional and hallucinatory delusional disorders is based on the results of a mathematical analysis and modeling of the relationships between a complex of electroencephalographic and immunological parameters recorded in representative groups of patients with paroxysmal schizophrenia prior to the course of therapy and quantitative clinical assessment of the condition (on a rating scale positive s and negative symptoms Positive And Negative Symptoms Scale - PANSS) of the same patient at the stage of remission after a course of becoming the standard syndromes caused by treatment (1-2 months duration).
Новизна предлагаемого способа определяется дополнительным включением в комплекс прогностически информативных нейробиологических показателей наряду с количественными параметрами спектральной мощности ЭЭГ также количественных иммунологических показателей, отражающих состояние системы приобретенного иммунитета (содержание аутоантител к нейроантигенам в плазме-крови), что связано с современными представлениями о роли относительно недавно обнаруженных новых патофизиологических механизмов - процессов нейропластичности и нейровоспаления - в патогенезе эндогенных психических заболеваний, в том числе, аффективных расстройств и шизофрении [Клюшник Т.П., Сиряченко Т.М., Сарманова З.В., Отман И.Н., Дупин A.M. Иммунологические реакции при различных формах психической патологии // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова 2009. - Т. 109. - №4. - С. 55-58; Изнак А.Ф. Нейрональная пластичность как один из аспектов патогенеза и терапии аффективных расстройств // Психиатрия и психофармакотерапия 2005. - Т.7. - №1. - С. 24-27], а также возможностью сопоставления полученных иммунологических и ЭЭГ показателей с показателями индивидуальных клинических оценок состояния пациента (по шкале PANSS) на этапе становления ремиссии после курса терапии. Шкала PANSS служит для точной оценки позитивных (PANSSпоз) и негативных (PANSSнег) симптомов шизофренического спектра, При этом семь симптомов группируются в подшкалу позитивных синдромов (PANSSпоз), оценивающих психопатологические признаки, которые появляются у пациента по сравнению с нормальным психическим статусом, другие семь симптомов составляют подшкалу негативных синдромов (PANSSнег), оценивающую признаки, снижающиеся по степени выраженности или исчезающие по сравнению с нормальным психическим статусом [Kay S.R., Opler L.A., Fiszbein A. Positive and negative syndrome scale (PANSS) manual. Multi-Health Systems, North Tonawanda, New York, 1996]. Проведенные нами исследования показали, что значения уравнений множественной линейной регрессии X1, Х2 и Х3, учитывающие значения абсолютной спектральной мощности в узких частотных поддиапазонах ЭЭГ: тета2 (θ2), альфа1 (αl), альфа2 (α2), альфа3 (α3), бета1 (β2), в конкретных ЭЭГ-отведениях: в левом лобном (F3), средневисочных (Т3, Т4), левом теменном (Р3) и затылочных (O1, O2) отведениях у больных приступообразной шизофренией и иммунологические показатели содержания аутоантител к фактору роста нервов - белку S100B (ААТ ФРН) с маниакально-бредовыми расстройствами, а также значения уравнений множественной линейной регрессии Х4, Х5 и Х6, учитывающие значения абсолютной спектральной мощности в узких частотных поддиапазонах ЭЭГ: дельта (Δ), тета1 (θ1), альфа2 (α2), альфа3 (α3), бета1 (β1), в левом лобном (F3), центральных (С3, С4), левом средневисочном (Т3), левом теменном (Р3) и затылочных (O1, O2) отведениях, а также иммунологические показатели содержания аутоантител к фактору роста нервов - белку S100B (ААТ ФРН) и к общему белку миелина (ААТ ОБМ) у больных приступообразной шизофренией с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами, соотносятся со значениями шкалы PANSS: X1 и Х4 - меньше 28 усл. ед. с клиническими оценками состояния пациента PANSSпоз в баллах; Х2 и Х5 - меньше 28 усл. ед. с клиническими оценками состояния пациента PANSSнeг в баллах; Х3 и Х6 - меньше 120 усл. ед. с клиническими оценками состояния пациента PANSS общая сумма в баллах, что также подтверждено примерами выполнения способа. То есть исследования по шкале PANSS, проведенные на этапе становления ремиссии после курса терапии, также соответствовали диапазону клинических оценок от полного отсутствия до слабой выраженности психопатологической симптоматики, что говорит об удовлетворительной клинической эффективности стандартной синдромально обусловленной терапии для пациентов с приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми и галлюцинаторно-бредовыми расстройствами, что подтвердило высокую точность прогноза эффективности терапии данных больных заявленным способом.The novelty of the proposed method is determined by the additional inclusion in the complex of prognostically informative neurobiological indicators, along with quantitative parameters of the EEG spectral power, also quantitative immunological indicators reflecting the state of the acquired immunity system (the content of autoantibodies to neuroantigens in plasma), which is associated with modern ideas about the role of relatively recently discovered new pathophysiological mechanisms - processes of neuroplasticity and neurovascular Allenia - in the pathogenesis of endogenous mental diseases, including affective disorders and schizophrenia [Klyushnik TP, Siryachenko TM, Sarmanova ZV, Otman IN, Dupin AM Immunological reactions in various forms of mental pathology // Journal of Neurology and Psychiatry. S.S. Korsakova 2009. - T. 109. - No. 4. - S. 55-58; Iznak A.F. Neuronal plasticity as one of the aspects of the pathogenesis and therapy of affective disorders // Psychiatry and Psychopharmacotherapy 2005. - T.7. - No. 1. - S. 24-27], as well as the possibility of comparing the obtained immunological and EEG indicators with indicators of individual clinical assessments of the patient's condition (according to the PANSS scale) at the stage of remission after a course of therapy. The PANSS scale is used to accurately assess the positive (PANSS poses) and negative (PANSSsign) symptoms of the schizophrenic spectrum. In this case, seven symptoms are grouped into a subscale of positive syndromes (PANSS poses) evaluating the psychopathological symptoms that appear in the patient compared to normal mental status, the other seven symptoms constitute a subscale of negative syndromes (PANSSneg), evaluating signs that decrease in severity or disappear compared to normal mental status [Kay SR, Opler LA, Fiszbein A. Positive and negative syndrome scale (PANSS) manual. Multi-Health Systems, North Tonawanda, New York, 1996]. Our studies have shown that the values of the equations of multiple linear regression X 1 , X 2 and X 3 taking into account the absolute spectral power in the narrow frequency sub-bands of the EEG: theta2 (θ2), alpha1 (αl), alpha2 (α2), alpha3 (α3) , beta1 (β2), in specific EEG leads: in the left frontal (F3), mid-temporal (T3, T4), left parietal (P3) and occipital (O1, O2) leads in patients with paroxysmal schizophrenia and immunological indicators of the content of autoantibodies to the factor nerve growth - S100B protein (AAT FRN) with manic delusional disorder mi, as well as the values of the equations of multiple linear regression X 4 , X 5 and X 6 , taking into account the values of the absolute spectral power in the narrow frequency sub-bands of the EEG: delta (Δ), theta1 (θ1), alpha2 (α2), alpha3 (α3), beta1 (β1), in the left frontal (F3), central (C3, C4), left mid-temporal (T3), left parietal (P3) and occipital (O1, O2) leads, as well as immunological indicators of the content of autoantibodies to the nerve growth factor - protein S100B (AAT FRN) and total myelin protein (AAT OBM) in patients with paroxysmal schizophrenia with hallucinatory-delusional disorders tvami, correspond with the values of the PANSS scale: X 1 and X 4 - less than 28 srvc. units with clinical assessments of the patient's condition PANSSpos points in points; X 2 and X 5 - less than 28 srvc. units with clinical assessments of the patient's condition PANSSneg in points; X 3 and X 6 - less than 120 srvc. units with clinical assessments of the condition of the patient PANSS the total amount in points, which is also confirmed by examples of the method. That is, the studies on the PANSS scale conducted at the stage of remission after the course of therapy also corresponded to the range of clinical assessments from complete absence to mild psychopathological symptoms, which indicates satisfactory clinical efficacy of standard syndromic therapy for patients with paroxysmal schizophrenia with manic-delusional and hallucinatory-delusional disorders, which confirmed the high accuracy of the prognosis of the effectiveness of therapy of these patients nnym way.
Способ осуществляется следующим образом.The method is as follows.
Диагноз устанавливается клиническими методами при поступлении пациента в лечебное учреждение.The diagnosis is established by clinical methods when a patient enters a medical institution.
В первом варианте исполнения способаIn the first embodiment of the method
При поступлении после постановки диагноза: приступообразная шизофрения с маниакально-бредовыми расстройствами, до начала лечения больному проводят электроэнцефалографическое исследование, которое является современным неинвазивным безболезненным методом функциональной диагностики, представляет собой запись биоэлектрической активности головного мозга и включает: а) многоканальную (12 каналов) регистрацию фоновой электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Во время записи ЭЭГ пациент находится в положении сидя в состоянии спокойного бодрствования с закрытыми глазами. Электроды-датчики укрепляются на голове пациента с помощью шлема из эластичных тяжей (если используются мостиковые электроды) или специальной шапочки с предустановленными электродами. Электроды располагаются в левом лобном (F3), средневисочных (Т3, Т4), левом теменном (Р3) и затылочных (O1, O2) отведениях по стандартной Международной системе 10-20. Запись ЭЭГ производится монополярно с референтными ипсилатеральными ушными электродами (A1, А2) отведениях с помощью специализированного аппаратно-программного комплекса (цифрового электроэнцефалографа).Upon admission after diagnosis: paroxysmal schizophrenia with manic delusional disorders, before treatment, the patient undergoes an electroencephalographic study, which is a modern non-invasive painless functional diagnostic method, is a recording of the bioelectric activity of the brain and includes: a) multi-channel (12 channels) registration of the background electroencephalograms (EEG). During the recording of the EEG, the patient is in a sitting position in a state of calm wakefulness with his eyes closed. Sensor electrodes are mounted on the patient’s head with a helmet made of elastic bands (if bridge electrodes are used) or a special cap with pre-installed electrodes. The electrodes are located in the left frontal (F3), mid-temporal (T3, T4), left parietal (P3) and occipital (O1, O2) leads according to the standard International 10-20 system. EEG recording is performed monopolar with reference ipsilateral ear electrodes (A1, A2) leads using a specialized hardware-software complex (digital electroencephalograph).
Параметры записи ЭЭГ: EEG recording parameters:
а) длительность не менее 120 секунд, частота оцифровки не менее 200 Гц, полоса пропускания усилителя 35 Гц, постоянная времени 0.1 секунды, дополнительный заградительный фильтр 50 Гц для полного удаления из записи ЭЭГ помехи от сети переменного тока, сопротивление электродов не более 10 кОм,a) a duration of at least 120 seconds, a sampling frequency of at least 200 Hz, an amplifier passband of 35 Hz, a time constant of 0.1 seconds, an additional 50 Hz barrage filter to completely remove interference from the AC mains from an EEG recording, the resistance of the electrodes is not more than 10 kOhm,
б) удаление из цифровой записи ЭЭГ двигательных, глазодвигательных и электромиографических артефактов в автоматическом режиме (эта опция имеется в большинстве цифровых электроэнцефалографов) и/или в ручном режиме под визуальным контролем,b) removal of motor, oculomotor and electromyographic artifacts from a digital EEG recording in automatic mode (this option is available in most digital electroencephalographs) and / or in manual mode under visual control,
в) спектральный анализ (методом Фурье-преобразования) не менее 60-ти секунд безартефактной записи ЭЭГ в узких частотных поддиапазонах: тета-2 (θ2 6-8 Гц), альфа-1 (α1 8-9 Гц), альфа-2 (α2 9-11 Гц), альфа-3 (α3 11-13 Гц), бета-2 (β2 20-30 Гц), с определением численных значений абсолютной спектральной мощности ЭЭГ (в мкВ2) в этих частотных поддиапазонах в каждом ЭЭГ-отведении.c) spectral analysis (using the Fourier transform method) for at least 60 seconds of non-artifact EEG recording in narrow frequency subbands: theta-2 (θ2 6-8 Hz), alpha-1 (α1 8-9 Hz), alpha-2 ( α2 9-11 Hz), alpha-3 (α3 11-13 Hz), beta-2 (β2 20-30 Hz), with the determination of the numerical values of the absolute spectral power of the EEG (in μV 2 ) in these frequency subbands in each EEG- abduction.
Одновременно проводят и иммунологическое исследование, которое включает:At the same time, an immunological study is carried out, which includes:
а) взятие образцов крови пациента для иммунологического анализа (проводится в рамках стандартного анализа крови, обязательного при поступлении пациента в лечебное учреждение),a) taking patient blood samples for immunological analysis (carried out as part of a standard blood test, mandatory upon admission to the hospital),
б) определение в плазме крови информативного иммунологического показателя - содержания аутоантител к нейроспецифическому антигену: содержания аутоантител к основному белку миелина (ААТ_ОБМ), в единицах оптической плотности - ед.OD) как маркера нейропластических процессов в головном мозге.b) determination of an informative immunological indicator in the blood plasma - the content of autoantibodies to a neurospecific antigen: the content of autoantibodies to the main myelin protein (AAT_OBM), in units of optical density - units OD) as a marker of neuroplastic processes in the brain.
Определение содержания ААТ_ОБМ в ед.OD в образцах плазмы крови проводится методом стандартного твердофазного иммуноферментного анализа (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA), подробно описанным в лабораторной технологии «Нейро-иммуно-тест» [Клюшник Т.П., Зозуля С.А., Андросова Л.В., Сарманова З.В., Отман И.Н., Пантелеева Г.П., Олейчик И.В., Копейко Г.И., Борисова О.А., Абрамова Л.И., Бологое П.В., Столяров С.А. Лабораторная диагностика в мониторинге пациентов с эндогенными психозами («Нейро-иммуно-тест») - Москва: ООО «Медицинское информационное агентство», 2014. - 32 с.].The determination of AAT_OBM content in OD units in blood plasma samples is carried out by the standard enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA), described in detail in the laboratory technology "Neuro-immuno-test" [Klushnik TP, Zozulya S.A ., Androsova L.V., Sarmanova Z.V., Otman I.N., Panteleeva G.P., Oleichik I.V., Kopeiko G.I., Borisova O.A., Abramova L.I., Bologoe P.V., Stolyarov S.A. Laboratory diagnostics in monitoring patients with endogenous psychoses (“Neuro-immuno-test”) - Moscow: Medical Information Agency LLC, 2014. - 32 p.].
Затем полученные количественные электроэнцефалографические и иммунологические показатели подставляют в формулы уравнений множественной линейной регрессии:Then, the obtained quantitative electroencephalographic and immunological parameters are substituted into the formulas of the equations of multiple linear regression:
и при значении X1 меньше 28 усл. ед. и значении Х2 меньше 28 усл. ед. и значении Х3 меньше 120 усл. ед. прогнозируют удовлетворительную эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии для этого пациента.and with a value of X 1 less than 28 srvc. units and the value of X 2 less than 28 srvc. units and the value of X 3 less than 120 srvc. units predict satisfactory efficacy of standard syndromic therapy for this patient.
Формулы уравнений множественной линейной регрессии были построены ранее на основе математического моделирования взаимосвязей между комплексом электроэнцефалографических и иммунологических показателей, зарегистрированных у репрезентативной группы больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми расстройствами (30 чел.) до начала курса терапии, и количественными клиническими оценками состояния этих же пациентов (по клинической оценочной шкале позитивных и негативных симптомов - PANSS) на этапе становления ремиссии после курса терапии.The formulas for the equations of multiple linear regression were built earlier on the basis of mathematical modeling of the relationship between the complex of electroencephalographic and immunological parameters recorded in a representative group of patients with paroxysmal schizophrenia with manic-delusional disorders (30 people) before the start of the course of therapy, and quantitative clinical assessments of the condition of these same patients (according to the clinical assessment scale of positive and negative symptoms - PANSS) at the stage of remission after ursa therapy.
Во втором варианте исполнения способаIn a second embodiment of the method
При поступлении после постановки диагноза: приступообразная шизофрения с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами, до начала лечения больному также проводят электроэнцефалографическое исследование в виде записи биоэлектрической активности головного мозга.Upon admission after diagnosis: paroxysmal schizophrenia with hallucinatory delusional disorder, before treatment, the patient also undergoes an electroencephalographic study in the form of a record of the bioelectric activity of the brain.
Осуществляют многоканальную (12 каналов) регистрацию фоновой электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Во время записи ЭЭГ пациент находится в положении сидя в состоянии спокойного бодрствования с закрытыми глазами. Электроды-датчики укрепленные на голове пациента располагают в левом лобном (F3), центральных (С3, С4), левом средневисочном (Т3), левом теменном (Р3) и затылочных (O1, O2) отведениях по стандартной Международной системе 10-20. Запись ЭЭГ производится монополярно с референтными ипсилатеральными ушными электродами (A1, А2) отведениях с помощью специализированного аппаратно-программного комплекса (цифрового электроэнцефалографа) с теми же параметрами записи ЭЭГ, описанными выше.Carry out multi-channel (12 channels) registration of the background electroencephalogram (EEG). During the recording of the EEG, the patient is in a sitting position in a state of calm wakefulness with his eyes closed. The sensor electrodes mounted on the patient’s head are located in the left frontal (F3), central (C3, C4), left mid-temporal (T3), left parietal (P3) and occipital (O1, O2) leads according to the standard International 10-20 system. EEG recording is performed monopolar with reference ipsilateral ear electrodes (A1, A2) leads using a specialized hardware-software complex (digital electroencephalograph) with the same EEG recording parameters described above.
Спектральный анализ (методом Фурье-преобразования) осуществляют на отрезке не менее 60-ти секунд безартефактной записи ЭЭГ в узких частотных поддиапазонах: дельта (Δ2-4 Гц), тета1 (θ1 4-6 Гц), альфа-2 (α2 9-11 Гц), альфа3 (α3 11-13 Гц), бета1 (β1 3-20 Гц), с определением численных значений абсолютной спектральной мощности ЭЭГ (в мкВ2) в этих частотных поддиапазонах в каждом ЭЭГ-отведении.Spectral analysis (using the Fourier transform method) is carried out over a period of at least 60 seconds without artifact EEG recording in narrow frequency subbands: delta (Δ2-4 Hz), theta1 (θ1 4-6 Hz), alpha-2 (α2 9-11 Hz), alpha3 (α3 11-13 Hz), beta1 (β1 3-20 Hz), with determination of the numerical values of the absolute spectral power of the EEG (in μV 2 ) in these frequency subbands in each EEG lead.
Одновременно проводят и иммунологическое исследование, которое включает взятие образцов крови пациента для иммунологического анализа (проводится в рамках стандартного анализа крови, обязательного при поступлении пациента в лечебное учреждение) с определением в плазме крови двух информативных иммунологических показателей - содержания аутоантител к нейроспецифическим антигенам: содержания аутоантител к основному белку миелина (ААТ_ОБМ), в единицах оптической плотности - ед.ОБ) и фактору роста нервов - белку S100B (ААТ_ФРН), в единицах оптической плотности - ед.OD), как маркеров нейропластических процессов в головном мозге. Определение содержания ААТ_ОБМ и ААТ_ФРН в ед.OD в образцах плазмы крови проводится методом стандартного твердофазного иммуноферментного анализа (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA).At the same time, an immunological study is carried out, which includes taking patient’s blood samples for immunological analysis (carried out as part of a standard blood test, mandatory when the patient is admitted to a medical institution) with the determination of two informative immunological parameters in the blood plasma - the content of autoantibodies to neurospecific antigens: the content of autoantibodies to the main myelin protein (AAT_OBM), in units of optical density - units of OB) and the nerve growth factor - S100B protein (AAT_FRN), in optical units density - units OD), as markers of neuroplastic processes in the brain. Determination of the content of AAT_OBM and AAT_FRN in units of OD in blood plasma samples is carried out by the method of standard enzyme-linked immunosorbent assay (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA).
Затем полученные значения рассчитывают по формулам уравнений множественной линейной регрессии Х4, Х5 и Х6 в усл. ед.:Then the obtained values are calculated according to the formulas of the equations of multiple linear regression X 4 X 5 and X 6 in conv. units:
и при значении Х4 меньше 28 усл. ед. и значении Х5 меньше 28 усл. ед. и значении Х6 меньше 120 усл. ед. прогнозируют удовлетворительную эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии для этого пациента.and with a value of X 4 less than 28 srvc. units and the value of X 5 less than 28 srvc. units and the value of X 6 less than 120 srvc. units predict satisfactory efficacy of standard syndromic therapy for this patient.
Формулы уравнений множественной линейной регрессии были построены ранее на основе математического моделирования взаимосвязей между комплексом электроэнцефалографических и иммунологических показателей, зарегистрированных у репрезентативной группы больных приступообразной шизофренией с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами (50 чел.) до начала курса терапии; и количественными клиническими оценками состояния этих же пациентов (по клинической оценочной шкале позитивных и негативных симптомов - PANSS) на этапе становления ремиссии после курса терапии.The formulas for the equations of multiple linear regression were constructed earlier on the basis of mathematical modeling of the relationships between the complex of electroencephalographic and immunological parameters recorded in a representative group of patients with paroxysmal schizophrenia with hallucinatory-delusional disorders (50 people) before the start of the course of therapy; and quantitative clinical assessments of the state of these same patients (according to the clinical assessment scale for positive and negative symptoms - PANSS) at the stage of remission after a course of therapy.
Формулы математических моделей прогноза эффективности терапии (в виде уравнений множественной линейной регрессии) для разных синдромальных форм приступообразной шизофрении (с маниакально-бредовыми или галлюцинаторно-бредовыми расстройствами) и для разных показателей шкалы PANSS (суммы баллов подшкалы позитивных симптомов - PANSSпоз, суммы баллов подшкалы негативных симптомов - PANSSнег и общей суммы баллов шкалы PANSS), включающие не более 4-х наиболее информативных (из исходных 80-ти) электроэнцефалографических и одного из 2-х иммунологических показателей, а также соответствующие знаки (плюс или минус), численные коэффициенты при этих показателях и численные значения свободных членов уравнений, определены в результате математического анализа и моделирования результатов клинико-нейробиологических исследований, ранее проведенных авторами заявки на репрезентативных группах больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми или галлюцинаторно-бредовыми расстройствами.Formulas of mathematical models for predicting the effectiveness of therapy (in the form of equations of multiple linear regression) for different syndromic forms of paroxysmal schizophrenia (with manic delusional or hallucinatory delusional disorders) and for different indicators of the PANSS scale (sum of points of the subscale of positive symptoms - PANSSpos, sums of points of the subscale of negative symptoms - PANSSnee and the total score of the PANSS scale), including no more than 4 of the most informative (of the original 80) electroencephalographic and one of 2 immunological indicators, as well as the corresponding signs (plus or minus), numerical coefficients for these indicators and numerical values of the free members of the equations, are determined by mathematical analysis and modeling of the results of clinical and neurobiological studies previously conducted by the authors of the application on representative groups of patients with paroxysmal schizophrenia with manic delusional or hallucinatory delusional disorders.
Было исследовано 80 больных приступообразной шизофренией (F20.01-02) с маниакально-бредовыми (30 чел) или с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами (50 чел), в возрасте от 20 до 50 лет, при информированном согласии пациента на проведение исследования. В исследование не включались больные с другим психиатрическим диагнозом и при наличие у них воспалительной, инфекционной или аутоиммунной патологии, выявленной в течение 1-2-х месяцев, предшествующих обследованию (в связи с тем, что такая патология изменяет иммунный статус пациента и может снизить точность прогноза эффективности терапии по количественным иммунологическим показателям). У 65 из этих больных была прогнозирована удовлетворительная эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии, которая была подтверждена клинической оценкой по шкале PANSS у данных пациентов после курса стандартной терапии нейролептиками.We studied 80 patients with paroxysmal schizophrenia (F20.01-02) with manic delusional (30 people) or with hallucinatory delusional disorders (50 people), aged 20 to 50 years, with informed consent of the patient to conduct the study. The study did not include patients with a different psychiatric diagnosis and if they have an inflammatory, infectious or autoimmune pathology detected within 1-2 months prior to the examination (due to the fact that such a pathology changes the patient’s immune status and may reduce accuracy predicting the effectiveness of therapy by quantitative immunological indicators). In 65 of these patients, satisfactory efficacy of the standard syndromically determined therapy was predicted, which was confirmed by the clinical PANSS score in these patients after a course of standard therapy with antipsychotics.
При этом показатели индивидуальных количественных значений, рассчитанные по формулам уравнений множественной линейной регрессии, и клинические оценки по шкале PANSS, ожидаемые у данного пациента после курса терапии, соответствовали диапазону реальных клинических оценок данного пациента от полного отсутствия до слабой выраженности психопатологической симптоматики, сохранившейся после курса терапии, то есть прогнозировали удовлетворительную эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии для этого пациента.In this case, indicators of individual quantitative values calculated using the formulas of the equations of multiple linear regression, and clinical assessments according to the PANSS scale, expected for this patient after the course of therapy, corresponded to the range of real clinical assessments of this patient from complete absence to weak severity of psychopathological symptoms that persisted after the course of therapy that is, satisfactory efficacy of standard syndromic therapy was predicted for this patient.
Примеры выполнения способаExamples of the method
Пример 1.Example 1
Больная Ж., возраст 40 лет. При поступлении в клинику ФГБНУ НЦПЗ установлен клинический диагноз: приступообразная шизофрения с маниакально-бредовыми расстройствами.Patient J., age 40 years. Upon admission to the clinic, FSBI NCHP made a clinical diagnosis: paroxysmal schizophrenia with manic-delusional disorders.
По результатам количественного ЭЭГ-исследования, проведенного с помощью аппаратно-программного комплекса «Нейро-КМ» (фирмы «Статокин», Россия) с компьютерной программой «BrainSys» (фирмы «Нейрометрикс», Россия) [Митрофанов А.А. Компьютерная система анализа и топографического картирования электрической активности мозга с нейрометрическим банком ЭЭГ-данных (описание и применение). - Москва: 2005. - 63 с 14], и иммунологического исследования, проведенного методом стандартного твердофазного иммуноферментного анализа (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA), у этой больной до начала курса терапии, информативные (т.е. входящие в формулы математических моделей) значения абсолютной спектральной мощности узких частотных поддиапазонов ЭЭГ в конкретных ЭЭГ-отведениях и одного из 2-х иммунологических показателей (ААТ_ОБМ) составили, соответственно: тета-2 в О2=4.19 мкВ2, альфа-3 в О2=33.76 мкВ2, бета-2 в Т4=5.75 мкВ2, бета-2 в O1=9.46 мкВ2, альфа-1 в Т3=2.08 мкВ2, альфа-2 в O1=36.91 мкВ2, альфа-1 в Т4=1.38 мкВ2, альфа-2 в F3=4.81 мкВ2, альфа-3 в Р3=36.23 мкВ2, ААТ_ОБМ=0.68 ед.ОD.According to the results of a quantitative EEG study conducted using the Neuro-KM hardware-software complex (Statokin company, Russia) with the BrainSys computer program (Neurometrics company, Russia) [A. Mitrofanov A computer system for analysis and topographic mapping of electrical activity of the brain with a neurometric bank of EEG data (description and application). - Moscow: 2005. - 63 p. 14], and an immunological study carried out by the standard enzyme-linked immunosorbent assay (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA), in this patient, before the start of the course of therapy, informative (that is, included in the formulas of mathematical models ) the values of the absolute spectral power of the narrow frequency EEG subbands in specific EEG leads and one of the 2 immunological parameters (AAT_OBM) were, respectively: theta-2 in O2 = 4.19 μV 2 , alpha-3 in O2 = 33.76 μV 2 , beta -2 T4 = 5.75 uV 2, beta-2 O1 = 9.46 uV 2, alpha-1 to T3 = 2.08 uV 2 alphas -2 in O1 = 36.91 uV 2, alpha-1 T4 = 1.38 uV 2, alpha-2 F3 = 4.81 uV 2, alpha 3 P3 = 36.23 uV 2 AAT_OBM = 0.68 ed.OD.
Затем по формулам уравнений множественной линейной регрессии произвели расчет:Then, according to the formulas of the equations of multiple linear regression, the following calculations were made:
Поскольку значения X1 и Х2 не превышали 28 усл. ед., а значения Х3 не превышали 120 усл. ед., для этого пациентки прогнозировалась удовлетворительная эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии, что было подтверждено и результатами ее клинических исследований по шкале PANSS после курса терапии.Since the values of X 1 and X 2 did not exceed 28 srvc. units, and the values of X 3 did not exceed 120 srvc. units, for this patient the satisfactory effectiveness of the standard syndromically determined therapy was predicted, which was confirmed by the results of her clinical studies on the PANSS scale after a course of therapy.
В отношении показателя X1=17.51. Значение клинической оценки показателя PANSSпоз у этой больной на этапе становления ремиссии после курса стандартной терапии нейролептиками составило 17 баллов. Расхождение прогноза с реальным результатом составило 3% (при допустимом разбросе значений для модели прогноза PANSSпоз, объясняющей 87% дисперсии значений суммы баллов подшкалы позитивных симптомов PANSSпоз, составляющем ±13%).In relation to the indicator X 1 = 17.51. The value of the clinical evaluation of the PANSS index in this patient at the stage of remission after a course of standard therapy with antipsychotics was 17 points. The discrepancy between the prognosis and the real result was 3% (with an acceptable variation in the values for the forecast model of PANSSpos, explaining 87% of the variance of the sum of points of the subscale of positive symptoms of PANSSpos, ± 13%).
В отношении показателя Х2=13.12. Значение клинической оценки показателя PANSSнег у этой больной на этапе становления ремиссии после курса стандартной терапии терапии нейролептиками составило 15 баллов. Расхождение прогноза с реальным результатом составило 13% (при допустимом разбросе значений для модели прогноза PANSSнег, объясняющей 81% дисперсии значений суммы баллов подшкалы негативных симптомов PANSSнег, составляющем ±19%).In relation to the indicator X 2 = 13.12. The value of the clinical evaluation of the PANSSnee indicator in this patient at the stage of remission after a course of standard therapy with antipsychotic drugs was 15 points. The discrepancy between the prognosis and the real result was 13% (with an acceptable variation in the values for the PANSSneg forecast model, which accounts for 81% of the variance of the sum of scores of the subscale of negative PANSSneg symptoms, ± 19%).
В отношении показателя Х3=71.13. Значение клинической оценки показателя PANSSсумма у этой больной на этапе становления ремиссии после курса стандартной терапии нейролептиками составило 69 баллов. Расхождение прогноза с реальным результатом составило 3% (при допустимом разбросе значений для модели прогноза PANSSсумма, объясняющей 78% дисперсии значений общей суммы баллов шкалы PANSS, составляющем ±22%).In relation to the indicator X 3 = 71.13. The value of the clinical evaluation of the PANSS total in this patient at the stage of remission after a course of standard therapy with antipsychotics was 69 points. The discrepancy between the forecast and the real result was 3% (with an allowable spread of values for the PANSS forecast model, the amount explaining 78% of the variance of the total PANSS score of ± 22%).
Таким образом, для больной Ж. с высокой точностью был осуществлен прогноз удовлетворительной эффективности стандартной синдромально обусловленной терапии до ее проведения, что и было подтверждено количественными клиническими оценками по шкале PANSS у этой больной после курса терапии.Thus, for patient Zh., With high accuracy, a forecast was made of the satisfactory effectiveness of standard syndromically determined therapy before it, which was confirmed by quantitative clinical assessments on the PANSS scale in this patient after a course of therapy.
Пример 2.Example 2
Больная И., возраст 30 лет. При поступлении в клинику ФГБНУ НЦПЗ установлен клинический диагноз: приступообразная шизофрения с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами.Patient I., age 30 years. Upon admission to the clinic, the FSBI NCHP made a clinical diagnosis: paroxysmal schizophrenia with hallucinatory-delusional disorders.
По результатам количественного ЭЭГ-исследования, проведенного с помощью аппаратно-программного комплекса «Нейро-КМ» (фирмы «Статокин», Россия) с компьютерной программой «BrainSys» (фирмы «Нейрометрикс», Россия) [Митрофанов А.А. Компьютерная система анализа и топографического картирования электрической активности мозга с нейрометрическим банком ЭЭГ-данных (описание и применение). - Москва: 2005. - 63 с 14], и иммунологического исследования, проведенного методом стандартного твердофазного иммуноферментного анализа (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA), у этой больной до начала курса стандартной терапии нейролептиками, информативные (т.е. входящие в формулы математических моделей) значения абсолютной спектральной мощности узких частотных поддиапазонов ЭЭГ в конкретных ЭЭГ-отведениях и 2-х иммунологических показателей (ААТ_ФРН и ААТ_ОБМ) составили, соответственно:According to the results of a quantitative EEG study conducted using the Neuro-KM hardware-software complex (Statokin company, Russia) with the BrainSys computer program (Neurometrics company, Russia) [A. Mitrofanov A computer system for analysis and topographic mapping of electrical activity of the brain with a neurometric bank of EEG data (description and application). - Moscow: 2005. - 63 p. 14], and an immunological study conducted by the standard enzyme-linked immunosorbent assay (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA), in this patient, before starting the course of standard therapy with antipsychotics, informative (i.e. included in the formulas mathematical models) the absolute spectral power of narrow frequency EEG sub-bands in specific EEG leads and 2 immunological indicators (AAT_FRN and AAT_OBM) were, respectively:
дельта в Т3=6.76 мкВ2, альфа-2 в Р3=48.12 мкВ2, тета-1 в O2=9.83 мкВ2, дельта в F3=7.03 мкВ2, дельта в С3=4.82 мкВ2, бета-1 в С4=7.07 мкВ2, альфа-3 в Р3=34.94 мкВ2, тета-1 в O1=9.78 мкВ2, ААТ_ФРН=1.06 ед. OD, ААТ_ОБМ=0.92 ед.ОD.delta in T3 = 6.76 μV 2 , alpha-2 in P3 = 48.12 μV 2 , theta-1 in O2 = 9.83 μV 2 , delta in F3 = 7.03 μV 2 , delta in C3 = 4.82 μV 2 , beta-1 in C4 = 7.07 uV 2, alpha 3 P3 = 34.94 uV 2 theta 1 O1 = 9.78 uV 2 AAT_FRN = 1.06 units. OD, AAT_OBM = 0.92 units OD.
Затем по формулам уравнений множественной линейной регрессии произвели расчет:Then, according to the formulas of the equations of multiple linear regression, the following calculations were made:
Поскольку значения Х4 и Х5 не превышали 28 усл. ед. и значения Х6 не превышали 120 усл. ед., для больной И. прогнозировалась удовлетворительная эффективность стандартной синдромально обусловленной терапии, что и было подтверждено количественными клиническими оценками по шкале PANSS у этой больной после курса стандартной терапии нейролептиками.Since the values of X 4 and X 5 did not exceed 28 srvc. units and X 6 values did not exceed 120 srvc. units, for patient I. a satisfactory efficacy of the standard syndromically determined therapy was predicted, which was confirmed by quantitative clinical assessments on the PANSS scale in this patient after a course of standard therapy with antipsychotics.
В отношении показателя Х4=13.98. Значение клинической оценки показателя PANSSпоз у этой больной на этапе становления ремиссии после курса стандартной терапии нейролитиками составило 16 баллов. Расхождение прогноза с реальным результатом составило 12.5% (при допустимом разбросе значений для модели прогноза PANSSпоз, объясняющей 66% дисперсии значений суммы баллов подшкалы позитивных симптомов PANSS-поз, составляющем ±34%).In relation to the indicator X 4 = 13.98. The value of the clinical evaluation of the PANSS indicator in this patient at the stage of remission after a course of standard therapy with antipsychotics was 16 points. The discrepancy between the prognosis and the real result was 12.5% (with an acceptable spread of values for the forecast model PANSSpos, explaining 66% of the variance of the sum of points of the subscale of positive symptoms of PANSS poses, which is ± 34%).
В отношении показателя Х5=17.48. Значение клинической оценки показателя PANSSнег у этой больной на этапе становления ремиссии после курса терапии составило 19 баллов. Расхождение прогноза с реальным результатом составило 8% (при допустимом разбросе значений для модели прогноза PANSSнег, объясняющей 76% дисперсии значений суммы баллов подшкалы негативных симптомов PANSSHer, составляющем ±24%).In relation to the indicator X 5 = 17.48. The value of the clinical evaluation of the PANSS-snow indicator in this patient at the stage of remission after the course of therapy was 19 points. The discrepancy between the prognosis and the real result was 8% (with an acceptable variation in the values for the PANSS snow forecast model explaining 76% of the variance of the sum of scores of the PANSSHer negative symptom subscale score of ± 24%).
В отношении показателя Х6=71.40. Значение клинической оценки показателя PANSScyммa у этой больной на этапе становления ремиссии после курса стандартной терапии нейролептиками составило 76 баллов. Расхождение прогноза с реальным результатом составило 6% (при допустимом разбросе значений для модели прогноза PANSScyммa, объясняющей 65% дисперсии значений общей суммы баллов шкалы PANSS, составляющем ±35%).In relation to the indicator X 6 = 71.40. The value of the clinical evaluation of the PANSScymm index in this patient at the stage of remission after a course of standard therapy with antipsychotics was 76 points. The discrepancy between the forecast and the real result was 6% (with an acceptable spread of values for the PANSScyma forecast model, which accounts for 65% of the variance of the total PANSS score of ± 35%).
Таким образом, заявленный способ прогноза эффективности терапии больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми или с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами может быть реализован в любом медицинском лечебном или научно-исследовательском учреждении, располагающем оборудованием для количественной электроэнцефалографии и реализации метода стандартного твердофазного иммуноферментного анализа (Enzyme-Linked Immunosorbent Assay - ELISA), а также соответствующими специалистами.Thus, the claimed method for predicting the effectiveness of treatment of patients with paroxysmal schizophrenia with delusional delusions or with hallucinatory delusional disorders can be implemented in any medical treatment or research institution that has equipment for quantitative electroencephalography and the implementation of the standard enzyme-linked immunosorbent assay (Enzyme-Linked) Immunosorbent Assay - ELISA), as well as relevant specialists.
Использование способа прогноза эффективности стандартной синдромально обусловленной терапии больных приступообразной шизофренией с маниакально-бредовыми или с галлюцинаторно-бредовыми расстройствами позволяет с высокой точностью осуществлять прогноз до начала терапии, а также уточнять сроки пребывания пациента в стационаре, необходимые для достижения ремиссии удовлетворительного качества, заранее скорректировать (при неудовлетворительном прогнозе) стандартную комплексную терапию и, тем самым, улучшить качество лечения такого тяжелого социально-значимого психического заболевания как приступообразная шизофрения.Using the method for predicting the effectiveness of the standard syndromic therapy for patients with paroxysmal schizophrenia with manic delusional or with hallucinatory delusional disorders makes it possible to accurately predict the pre-treatment period and also to determine the length of the patient’s stay in the hospital, necessary to achieve remission of satisfactory quality, to correct in advance ( with an unsatisfactory prognosis) standard complex therapy and, thereby, improve the quality of treatment of such t severe socially significant mental illness like paroxysmal schizophrenia.
Claims (10)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016113312A RU2621266C1 (en) | 2016-04-07 | 2016-04-07 | Prediction method of therapy effectiveness in patients with paroxysmal schizophrenia |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016113312A RU2621266C1 (en) | 2016-04-07 | 2016-04-07 | Prediction method of therapy effectiveness in patients with paroxysmal schizophrenia |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2621266C1 true RU2621266C1 (en) | 2017-06-01 |
Family
ID=59032163
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016113312A RU2621266C1 (en) | 2016-04-07 | 2016-04-07 | Prediction method of therapy effectiveness in patients with paroxysmal schizophrenia |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2621266C1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2676657C1 (en) * | 2017-12-25 | 2019-01-09 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) | Method of diagnostics of schizophrenic disorder |
| RU2756614C1 (en) * | 2021-04-07 | 2021-10-04 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук» (Томский НИМЦ) | Method for supporting medical decisions on selection of antipsychotic therapy in patients with schizophrenia in order to prevent akathisia |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2371177C1 (en) * | 2008-06-10 | 2009-10-27 | Федеральное государственное учреждение "Московский научно-исследовательский институт психиатрии Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" | Method of therapy efficiency forecast in shizophrenia cases by neuroleptic media - haloperidol, olanzapine, risperidone, seroquel |
| US20110112427A1 (en) * | 2009-11-12 | 2011-05-12 | Neosync, Inc. | Systems and methods for neuro-eeg synchronization therapy |
| RU2506595C2 (en) * | 2012-04-26 | 2014-02-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт биохимии и генетики Уфимского научного центра Российской академии наук (ИБГ УНЦ РАН) | Method for prediction of risk of paranoid schizophrenia |
-
2016
- 2016-04-07 RU RU2016113312A patent/RU2621266C1/en active IP Right Revival
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2371177C1 (en) * | 2008-06-10 | 2009-10-27 | Федеральное государственное учреждение "Московский научно-исследовательский институт психиатрии Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию" | Method of therapy efficiency forecast in shizophrenia cases by neuroleptic media - haloperidol, olanzapine, risperidone, seroquel |
| US20110112427A1 (en) * | 2009-11-12 | 2011-05-12 | Neosync, Inc. | Systems and methods for neuro-eeg synchronization therapy |
| RU2506595C2 (en) * | 2012-04-26 | 2014-02-10 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт биохимии и генетики Уфимского научного центра Российской академии наук (ИБГ УНЦ РАН) | Method for prediction of risk of paranoid schizophrenia |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| SIMSEK G.G. et al. Do ictal EEG characteristics predict treatment outcomes in schizophrenic patients undergoing electroconvulsive therapy? Nord J Psychiatry. 2015 Aug;69(6):466-71. * |
| БУТОМА В.Г. и др. Биопсихосоциальная модель, как концептуальная основа дифференциальной диагностики шизотипических расстройств и прогредиентных форм шизофрении. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2012, 6(75), с. 12-16. * |
| ИЗНАК А.Ф. и др. Нейрофизиологические и нейроиммунологические показатели прогноза эффективности терапии аффективно-бредовых состояний в рамках приступообразной шизофрении. Психиатрия. 2014, 2(62), с. 47-52. * |
| ИЗНАК А.Ф. и др. Нейрофизиологические и нейроиммунологические показатели прогноза эффективности терапии аффективно-бредовых состояний в рамках приступообразной шизофрении. Психиатрия. 2014, 2(62), с. 47-52. БУТОМА В.Г. и др. Биопсихосоциальная модель, как концептуальная основа дифференциальной диагностики шизотипических расстройств и прогредиентных форм шизофрении. Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2012, 6(75), с. 12-16. SIMSEK G.G. et al. Do ictal EEG characteristics predict treatment outcomes in schizophrenic patients undergoing electroconvulsive therapy? Nord J Psychiatry. 2015 Aug;69(6):466-71. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2676657C1 (en) * | 2017-12-25 | 2019-01-09 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) | Method of diagnostics of schizophrenic disorder |
| RU2756614C1 (en) * | 2021-04-07 | 2021-10-04 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук» (Томский НИМЦ) | Method for supporting medical decisions on selection of antipsychotic therapy in patients with schizophrenia in order to prevent akathisia |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Niu et al. | Autism symptoms in fragile X syndrome | |
| Horvath et al. | EEG and ERP biomarkers of Alzheimer's disease: a critical review. | |
| Levin et al. | EEG power at 3 months in infants at high familial risk for autism | |
| Laske et al. | Innovative diagnostic tools for early detection of Alzheimer's disease | |
| Brandwein et al. | Neurophysiological indices of atypical auditory processing and multisensory integration are associated with symptom severity in autism | |
| Di Mattei et al. | The burden of distress in caregivers of elderly demented patients and its relationship with coping strategies | |
| Wilkinson et al. | Use of longitudinal EEG measures in estimating language development in infants with and without familial risk for autism spectrum disorder | |
| Cejnek et al. | Novelty detection-based approach for Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment diagnosis from EEG | |
| JP2005514096A (en) | System and method for assessing neurological symptoms using EEG bispectrum | |
| CN106413541B (en) | System and method for diagnosing sleep | |
| Cohen et al. | The neurocognitive underpinnings of diminished expressivity in schizotypy: What the voice reveals | |
| Picard-Deland et al. | Sleep spindle and psychopathology characteristics of frequent nightmare recallers | |
| Yan et al. | Prediction of clinical outcomes with EEG microstate in patients with major depressive disorder | |
| Dickey et al. | Neurophysiological responses to interpersonal emotional images prospectively predict the impact of COVID-19 pandemic–related stress on internalizing symptoms | |
| Mackintosh et al. | EEG microstate differences in medicated vs. medication-Naïve first-episode psychosis patients | |
| Gajewski et al. | Burnout is associated with changes in error and feedback processing | |
| Takahashi et al. | Relationship between prepulse inhibition of acoustic startle response and schizotypy in healthy Japanese subjects | |
| Bat-Pitault et al. | The sleep macroarchitecture of children at risk for depression recruited in sleep centers | |
| Kuula et al. | Schizotypal traits are associated with sleep spindles and rapid eye movement in adolescence | |
| RU2621266C1 (en) | Prediction method of therapy effectiveness in patients with paroxysmal schizophrenia | |
| van den Munckhof et al. | Sleep slow-wave homeostasis and cognitive functioning in children with electrical status epilepticus in sleep | |
| Tavares et al. | Improvement in the automatic classification of Alzheimer’s disease using EEG after feature selection | |
| Tanabe et al. | Cohort study of electroencephalography markers of amyloid-tau-neurodegeneration pathology | |
| Monni et al. | The novel frontal alpha asymmetry factor and its association with depression, anxiety, and personality traits | |
| Zhao et al. | The pro-inflammatory factors contribute to the EEG microstate abnormalities in patients with major depressive disorder |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| TC4A | Change in inventorship |
Effective date: 20170822 |
|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20180408 |
|
| HE4A | Change of address of a patent owner |
Effective date: 20200110 |
|
| NF4A | Reinstatement of patent |
Effective date: 20200323 |