Annals of Clinical and Experimental NeurologyAnnals of Clinical and Experimental NeurologyАнналы клинической и экспериментальной неврологии2075-54732409-2533Eco-Vector102210.54101/ACEN.2024.1.4Original articlesОригинальные статьиResearch ArticleChanges in Clinical and Network Functional Connectivity Parameters in Motor Networks and Cerebellum Based on Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging Data in Patients with Post-Stroke Hemiparesis Receiving Interactive Brain Stimulation NeurotherapyКлинико-сетевая динамика функциональных связностей моторной сети и мозжечка по данным функциональной магнитно-резонансной томографии покоя у пациентов с постинсультным гемипарезом в курсе интерактивной терапии (стимуляции) мозгаhttps://orcid.org/0000-0003-4657-2947KhrushchevaNadezhda A.ХрущеваНадежда Алексеевна
Russian Federation

Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Laboratory of clinical and experimental neurology, neurologist, Head, Neurological clinical department

к.м.н., с.н.с. лаб. клинической и экспериментальной неврологии, врач-невролог, зав. неврологическим отделением клиники

khrunks@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1873-4454KalginKonstantin V.КалгинКонстатнин Викторович
Russian Federation

Cand. Sci. (Phys.-Math.), doctor resident of the second year of study

к.ф.-м.н., ординатор 2-го года обучения

khrunks@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5332-2607SavelovAndrey A.СавеловАндрей Александрович
Russian Federation

Cand. Sci. (Phys.-Math.), senior researcher, MRI Technology Laboratory, Head, MR biophysics group

к.ф.-м.н., с.н.с. лаб. «МРТ Технологии», руководитель группы магнитно-резонансной биофизики

khrunks@mail.ruhttps://orcid.org/0009-0006-4866-6372ShurunovaAnastasia V.ШуруноваАнастасия Владимировна
Russian Federation

doctor resident

врач-ординатор по направлению «Неврология»

khrunks@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3750-0634PredtechenskayaElena V.ПредтеченскаяЕлена Владимировна
Russian Federation

D. Sci. (Med.), Professor, Department of neurology, Zelman Institute of Medicine and Psychology

д.м.н., профессор каф. неврологии Института медицины и психологии В. Зельмана

khrunks@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2326-4709ShtarkMark B.ШтаркМарк Борисович
Russian Federation

D. Sci. (Med.), Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, main researcher

д.м.н., профессор, академик РАН, г.н.с.

khrunks@mail.ruFederal Research Center of Fundamental and Translation MedicineФедеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медициныInternational Tomography CenterМеждународный томографический центр Сибирского отделения Российской академии наукNovosibirsk State UniversityНовосибирский национальный исследовательский государственный университет0504202418133431708202327102023Copyright ©; 2024, Khrushcheva N.A., Kalgin K.V., Savelov A.A., Shurunova A.V., Predtechenskaya E.V., Shtark M.B.Copyright ©; 2024, Хрущева Н.А., Калгин К.В., Савелов А.А., Шурунова А.В., Предтеченская Е.В., Штарк М.Б.2024Khrushcheva N.A., Kalgin K.V., Savelov A.A., Shurunova A.V., Predtechenskaya E.V., Shtark M.B.Хрущева Н.А., Калгин К.В., Савелов А.А., Шурунова А.В., Предтеченская Е.В., Штарк М.Б.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://annaly-nevrologii.com/pathID/article/view/1022

Introduction. Interactive brain stimulation (IBS) neurotherapy is an advanced neurofeedback technology (NFB) that involves the organization of a feedback “target” based on signals recorded by functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG). The NFB allows patients to volitionally self-regulate their current brain activity and may therefore be a useful treatment option for diseases with altered activation and functional connectivity (FC) patterns.

Our objective was to assess the effects of IBS on the FC changes in motor networks and correlations between clinical and network parameters in patients with post-stroke hand paresis.

Materials and methods. Patients with a history of stroke < 2 months were randomized into a main group (n = 7) and a control group (n = 7). All the patients followed the stroke physical rehabilitation for 3 weeks. The main group received IBS training, where the patients learned to imagine movements of the paretic hand trying to amplify the fMRI signal from the primary motor cortex (M1) and the supplementary motor area (SMA) on the lesion side with simultaneous desynchronizing the μ- and β-2 EEG rhythms in the central leads. Clinical tests and MRI were performed prior to and immediately after the treatment. FC matrices were constructed using CONN software based on resting-state fMRI data.

Results. By the end of the training, M1–M1 functional connectivity in the control group weakened, while no changes were observed in the main group. The FC strength was positively correlated with the grip strength (ρ = 0.69; p < 0.01) and with the results of the Box and Blocks test (BBT score, ρ = 0.72; p < 0.01) and the Fugl-Meyer assessment for upper extremity (FM-UE score, ρ = 0.87; p < 0.005). Ipsilesional SMA connectivity with contralesional cerebellum weakened (p < 0.05 in the main group). Its strength was negatively correlated with the BBT and FM-UE scores (both tests ρ = –0.44; p < 0.05).

Conclusions. Volitional control of M1 and SMA activity in the lesion hemisphere during the post-stroke IBS training alters the architecture of the entire motor network affecting clinically significant FC types. We studied a possible mechanism of this technology and its potential use in treatment programs.

Введение. Интерактивная терапия (стимуляция) мозга (ИСМ) — это развитие технологии нейробиоуправления (НБУ), предполагающее организацию обратной связи по сигналам функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и электроэнцефалографии. НБУ позволяет испытуемым произвольно регулировать текущую мозговую активность и потому может быть полезным лечебным инструментом при заболеваниях с изменёнными паттернами активации и функциональных связностей (ФС).

Цель исследования — оценить влияние ИСМ на динамику ФС моторной сети и клинико-сетевые корреляции у больных с постинсультным парезом руки.

Материалы и методы. Больные с инсультом давностью до 2 мес рандомизированы в основную (n = 7) и контрольную (n = 7) группы. Все проходили курс физической реабилитации в течение 3 нед; основная группа в курсе ИСМ обучалась воображать движение паретичной руки так, чтобы добиться усиления сигнала фМРТ первичной моторной коры (М1) и дополнительной моторной области (SMA) на стороне поражения с одновременной десинхронизацией μ- и β-2 ритмов электроэнцефалограммы в центральных отведениях. Клинические и МРТ-исследования проводили до и сразу после лечения. Матрицы ФС строили в программе «CONN» по данным фМРТ покоя.

Результаты. К концу курса ФС М1–М1 в контрольной группе стала слабее, в основной — не изменилась. Сила её прямо коррелировала с динамометрией (ρ = 0,69; p < 0,01), результатом тестов «Box-n-Blocks» (ρ = 0,72; p < 0,01) и Фугл-Мейера для руки (ρ = 0,87; p < 0,005). Связность ипсилатеральной SMA c противоположным мозжечком ослабла (в основной группе — p < 0,05); сила её обратно коррелировала с результатом тестов «Box-n-Blocks» и Фугл-Мейера для руки (для обоих ρ = –0,44; p < 0,05).

Заключение. Волевое управление активностью М1 и SMA поражённого полушария в курсе ИСМ после инсульта меняет архитектуру всей моторной сети, влияя на клинически значимые ФС. Рассматривается возможный механизм действия технологии и перспектива освоения её в лечебных программах.

interactive brain stimulation neurotherapyneurofeedbackstroke rehabilitationmotor cerebral networksfunctional connectivityинтерактивная терапия (стимуляция) мозганейробиоуправлениереабилитация после инсультамоторная церебральная сетьфункциональная связностьРФФИRFBR20-015-00385Alstott J., Breakspear M., Hagmann P. et al. Modeling the impact of lesions in the human brain. PLoS Сomput. Biol. 2009;5(6):e1000408. doi: 10.1371/journal.pcbi.1000408Van Meer M.P.A., Van Der Marel K., Wang K. et al. Recovery of sensorimotor function after experimental stroke correlates with restoration of resting-state interhemispheric functional connectivity. J. Neurosci. 2010;30(11):3964–3972. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.5709-09.2010Wang L., Yu C., Chen H. et al. Dynamic functional reorganization of the motor execution network after stroke. Brain. 2010;133(4):1224–1238. doi: 10.1093/brain/awq043Larivière S., Ward N.S., Boudrias M.H. Disrupted functional network integrity and flexibility after stroke: Relation to motor impairments. Neuroimage Clin. 2018;19:883–891. DOI: 10.1016/j.nicl.2018.06.010van Assche M., Dirren E., Bourgeois A. et al. Periinfarct rewiring supports recovery after primary motor cortex stroke. J. Cereb. Blood Flow Metab. 2021;41(9):2174–2184. DOI: 10.1177/0271678X211002968Veldema J., Nowak D.A. Gharabaghi A. Resting motor threshold in the course of hand motor recovery after stroke: a systematic review. J. Neuroеng. Rehabil. 2021;18(1):158. DOI: 10.1186/s12984-021-00947-8Paul T., Wiemer V.M., Hensel L. et al. Interhemispheric structural connectivity underlies motor recovery after stroke. Ann. Neurol. 2023;94(4):785–797. DOI: 10.1002/ana.26737Feigin V.L., Stark B.A., Johnson C.O. et al. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990–2019: а systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Neurol. 2021;20(10):795–820. DOI: 10.1016/S1474-4422(21)00252-0Каплан А.Я., Кочетова А.Г., Шишкин С.Л. и др. Экспериментально-теоретические основания и практические реализации технологии «интерфейс мозг–компьютер». Бюллетень сибирской медицины. 2013;12(2):21–29. Kaplan A.Ya., Kochetova A.G., Shishkin S.L. et al. Experimental and theoretical foundations and practical implementation of technology brain-computer interface. Bulletin of Siberian Medicine. 2013;12(2):21–29.Sulzer J., Haller S., Scharnowski F. et al. Real-time fMRI neurofeedback: progress and challenges. Neuroimage. 2013;76:386–399. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.03.033Wang T., Mantini D., Gillebert C.R. The potential of real-time fMRI neurofeedback for stroke rehabilitation: а systematic review. Cortex. 2018;107:148–165. DOI: 10.1016/j.cortex.2017.09.006Paret C., Goldway N., Zich C. et al. Current progress in real-time functional magnetic resonance-based neurofeedback: methodological challenges and achievements. Neuroimage. 2019;202:116107. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116107Munzert J., Lorey B., Zentgraf K. Cognitive motor processes: the role of motor imagery in the study of motor representations. Brain Res. Rev. 2009;60(2):306–326. DOI: 10.1016/j.brainresrev.2008.12.024Evans J.R., Dellinger M.B., Russell H.L. (eds.). Neurofeedback: The First Fifty Years. N.Y.; 2019.Gauthier C.J., Fan A.P. BOLD signal physiology: models and applications. Neuroimage. 2019;187:116–127. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.03.018Sitaram R., Veit R., Stevens B. et al. Acquired control of ventral premotor cortex activity by feedback training: an exploratory real-time FMRI and TMS study. Neurorehabil. Neural. Repair. 2012;26(3):256–265. doi: 10.1177/1545968311418345Liew S.L., Rana M., Cornelsen S. et al. Improving motor corticothalamic communication after stroke using real-time fMRI connectivity-based neurofeedback. Neurorehabil. Neural. Repair. 2016;30(7):671–675. doi: 10.1177/1545968315619699Mehler D., Williams A.N., Whittaker J.R. et al. Graded fmri neurofeedback training of motor imagery in middle cerebral artery stroke patients: a preregistered proof-of-concept study. Front. Human Neurosci. 2020;14:226. doi: 10.3389/fnhum.2020.00226Штарк М.Б., Веревкин Е.Г., Козлова Л.И. и др. Синергичное фМРТ-ЭЭГ картирование головного мозга в режиме произвольного управления альфа-ритмом. Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2014;158(11):594–599. Shtark M.B., Veryovkin E.G., Kozlova L.I. et al. Synergistic fMRI-EEG mapping of the brain in the mode of arbitrary control of the alpha rhythm. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2014;158(11):594–599.Zotev V., Phillips R., Yuan H. et al. Self-regulation of human brain activity using simultaneous real-time fMRI and EEG neurofeedback. NeuroImage. 2014;85(Pt 3):985–995. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2013.04.126Mano M., Lécuyer A., Bannier E. et al. How to build a hybrid neurofeedback platform combining EEG and fMRI. Front. Neurosci. 2017;11:140. doi: 10.3389/fnins.2017.00140Савелов А.А., Штарк М.Б., Мельников М.Е. и др. Перспективы синхронной фМРТ-ЭЭГ-записи как основы интерактивной стимуляции мозга (на примере последствий инсульта). Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2018;166(9):366–369. Savelov A.A., Shtark M.B., Mel’nikov M.Ye. et al. Prospects of synchronous fMRI-EEG recording as the basis for neurofeedback (exemplified on patient with stroke sequelae). Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2018;166(9):366–369.Савелов А.А., Хрущева Н.А., Калгин К.В. и др. Конструкция, место и клиническая эффективность технологии интерактивной терапии (стимуляции) мозга при цереброваскулярной патологии. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2023;12(1):25–38. Savelov A.A., Khrushcheva N.A., Kalgin K.V. et al. Structure, place, and clinical efficacy of the interactive brain therapy (stimulation) technology in cerebrovascular diseases. Complex Issues of Cardiovascular Diseases. 2023;12(1):25–38. doi: 10.17802/2306-1278-2023-12-1-25-38Khruscheva N.A., Mel'nikov M.Y., Bezmaternykh D.D. et al. Interactive brain stimulation neurotherapy based on BOLD signal in stroke rehabilitation. NeuroRegulation. 2022;9(3):147–163. DOI: 10.15540/nr.9.3.147Lioi G., Fleury M., Butet S. et al. Bimodal EEG-fMRI neurofeedback for stroke rehabilitation: a case report. Ann. Phys. Rehabil. Med. 2018;61:e482–e483. DOI: 10.1016/j.rehab.2018.05.1127Безматерных Д.Д., Калгин К.В., Максимова П.Е. и др. Применение фМРТ и одновременного фМРТ-ЭЭГ нейробиоуправления в постинсультной моторной реабилитации. Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2021;171(3):364–368. Bezmaternykh D.D., Kalgin K.V., Maximova P.Ye. et al. Application of fMRI and simultaneous fMRI-EEG neurofeedback in post-stroke motor rehabilitation. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2021;171(3):364–368.Lioi G., Butet S., Fleury M. et al. A multi-target motor imagery training using bimodal EEG-fMRI neurofeedback: a pilot study in chronic stroke patients. Front. Human Neurosci. 2020;14:37. DOI: 10.3389/fnhum.2020.00037Lioi G., Veliz A., Coloigner J. et al. The impact of neurofeedback on effective connectivity networks in chronic stroke patients: an exploratory study. J. Neural Eng. 2021;18(5):056052. DOI: 10.1088/1741-2552/ac291eСавелов А.А., Штарк М.Б., Козлова, Л.И. и др. Динамика взаимосвязей церебральных сетей, построенных на основе фМРТ-данных, и моторная реабилитация при инсультах. Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2018;166(9):376–381. Savelov A.A., Shtark M.B., Kozlova L.I. et al. Dynamics of interactions between cerebral networks derived from fMRI data and motor rehabilitation during stokes. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2018;166(9):376–381.Супонева Н.А., Юсупова Д.Г., Зимин А.А. и др. Валидация русскоязычной версии шкалы Фугл-Мейера для оценки состояния пациентов с постинсультным парезом. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2021;121(8-2):86–90. Suponeva N.A., Yusupova D.G., Zimin A.A. et al. Validation of the Russian version of the Fugl-Meyer Assessment of Physical Performance for assessment of patients with post-stroke paresis. Zhurnal Nevrologii i Psikhiatrii imeni S.S. Korsakova. 2021;121(8-2): 86–90. DOI: 10.17116/jnevro202112108286Супонева Н.А., Юсупова Д.Г., Жирова Е.С. и др. Валидация модифицированной шкалы Рэнкина (the modified Rankin Scale, mRS) в России. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2018;10(4):36–39. Suponeva N.A., Yusupova D.G., Zhirova E.S. et al. Validation of the modified Rankin Scale in Russia. Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2018;10(4): 36–39. DOI: 10.14412/2074-2711-2018-4-36-39Malouin F., Richards C.L., Jackson P.L. et al. The Kinesthetic and Visual Imagery Questionnaire (KVIQ) for assessing motor imagery in persons with physical disabilities: a reliability and construct validity study. J. Neurol. Phys. Ther. 2007;31(1):20–29. DOI: 10.1097/01.npt.0000260567.24122.64Biswal B., Zerrin Yetkin F., Haughton V.M., Hyde J.S. Functional connecti- vity in the motor cortex of resting human brain using echo‐planar MRI. Magn. Reson. Med. 1995;34(4):537–541. DOI: 10.1002/mrm.1910340409Carter A.R. Astafiev S.V., Lang C.E. et al. Resting interhemispheric functional magnetic resonance imaging connectivity predicts performance after stroke. Ann. Neurol. 2010;67(3):365–375. DOI: 10.1002/ana.21905Baldassarre A., Ramsey L.E., Siegel J.S. et al. Brain connectivity and neurological disorders after stroke. Curr. Opin. Neurol. 2016;29(6):706–713. doi: 10.1097/WCO.0000000000000396Imamizu H., Miyauchi S., Tamada T. et al. Human cerebellar activity reflecting an acquired internal model of a new tool. Nature. 2000;403:192–195. DOI: 10.1038/35003194Nijboer T.C.W., Buma F.E., Winters C. et al. No changes in functional connectivity during motor recovery beyond 5 weeks after stroke: a longitudinal resting-state fMRI study. PloS One. 2017;12(6):e0178017. doi: 10.1371/journal.pone.0178017Branscheidt M., Ejaz N., Xu J. et al. No evidence for motor-recovery-related cortical connectivity changes after stroke using resting-state fMRI. J. Neurophysiol. 2022;127(3):637–650. DOI: 10.1152/jn.00148.2021Sanders Z.B., Fleming M.K., Smejka T. et al. Self-modulation of motor cortex activity after stroke: a randomized controlled trial. Brain. 2022;145(10):3391–3404. DOI: 10.1093/brain/awac239