ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ МЕДИКАМЕНТОЗНОГО ЛІКУВАННЯ ТРЕМОРУ НА ОСНОВІ АНАЛІЗУ ΔR ТА EEГ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.2.4

Ключові слова:

хвороба Паркінсона, нейродегенеративні розлади, тремор, електроенцефалографія (ЕЕГ), показник ΔR, десинхронізація, міжканальна синхронізація, дофамінергічна терапія, об’єктивна оцінка, нейрофізіологічний біомаркер

Анотація

Ефективність лікування тремору при хворобі Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах потребує об’єктивної оцінки, оскільки візуальна шкальна оцінка є надто суб’єктивною. Розробка комплексного підходу, що поєднує аналіз параметрів руху та нейрофізіологічних показників, підвищує точність моніторингу терапевтичної відповіді та персоналізації лікування. Мета дослідження – об’єктивно оцінити ефективність фармакотерапії тремору в пацієнтів із хворобою Паркінсона та іншими нейродегенеративними розладами шляхом комплексного аналізу параметрів графомоторної активності (ΔR) та електроенцефалографічних (ЕЕГ) патернів.Матеріали і методи. Здійснено системний аналіз наукової літератури та узагальнення сучасних методологічних підходів до оцінки тремору при хворобі Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Розглянуто теоретичні основи й практичне застосування показника ΔR (відхилення від ідеальної траєкторії) при спіралеграфічних тестах та методи аналізу EEГ з акцентом на оцінку міжканальної синхронізації та когерентності сигналів.Проаналізовано перспективи інтеграції цих методів для об’єктивної оцінки ефективності дофамінергічних препаратів. Результати. Показник ΔR при виконанні спіралеграфічних тестів – чутливий інструмент кількісної оцінки тремору щодо об’єктивної фіксації змін під впливом фармакотерапії. EEГ-аналіз дав змогу виявити характерні для хвороби Паркінсона та інших нейродегенеративних розладів патерни синхронізації нейрональної активності, зокрема підвищену когерентність у бета-діапазоні (13–30 Гц) між моторною корою та фронтальними ділянками мозку. Застосування дофамінергічних препаратів зумовлює зниження цієї патологічної синхронізації з характерним часовим лагом 200–300 мс між змінами EEГ-патернів та зменшенням тремору. Феномен міжканальної синхронізації виступає потенційним біомаркером для диференційної діагностики різних форм паркінсонізму та моніторингу ефективності лікування. Висновки. Інтегрований аналіз ΔR та патернів EEГ-сигналів забезпечує об’єктивний інструментарій для оцінки ефективності фармакотерапії тремору при хворобі Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Такий часовий збіг вказує на ймовірний причинно-наслідковий зв’язок між нормалізацією функціональної активності мозку та покращенням моторної функції. Комплексний підхід має значний потенціал для впровадження в клінічну практику з метою персоналізації терапевтичних стратегій.

Посилання

Чиняк О., Дубенко О., Потапов О., Шульга А., Коцюба А. Хвороба Паркінсона та інших нейродегенератив- них розладах – огляд сучасних методів лікування. EUMJ. 2023. Т. 11, № 1. С. 1–13. DOI: https://doi.org/10.21272/ eumj.2023;11(1):1-13

Ben-Shlomo Y., Darweesh S., Llibre-Guerra J., Marras C., San Luciano M., Tanner C. The epidemiology of Parkinson’s disease. The Lancet. 2024. Vol. 403, No. 10423. P. 283–292. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)01419-8

Simon D. K., Tanner C. M., Brundin P. Parkinson disease epidemiology, pathology, genetics, and pathophysiology. Clinics in geriatric medicine. 2020. Vol. 36, No. 1. P. 1-12. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cger.2019.08.002

Patil R. R. Epidemiology of Parkinson’s disease‒current understanding of causation and risk factors. Techniques for Assessment of Parkinsonism for Diagnosis and Rehabilitation. Singapore : Springer Singapore, 2021. P. 31–48. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-3056-9_3

Карабань І., Карасевич Н. Сучасні аспекти діагностики й медикаментозної терапії хвороби Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Журнал Неврології ім. Б. М. Маньковського. 2020. Т. 8, № 3–4. С. 63–72. https://neuroscience.com.ua/index.php/ journal/article/view/362

Федотова М. С., Панфілова Г. Л. Аналіз сучасних підходів до проведення фармакотерапії деменції, в тому числі хвороби Альцгеймера. Харків, 2021. 26 с. https://dspace.nuph.edu.ua/bitstream/123456789/27418/1/141.pdf

Токар А. С. Клініко-фармакологічні аспекти застосування протипаркінсонічних препаратів. Харків, 2025.

с. https://dspace.nuph.edu.ua/ bitstream/123456789/ 34404/1/ТОКАР%20Аліна%2012.02.2025.pdf

Zeuner K. E., Schäffer E., Hopfner F., Brüggemann N., Berg D. Progress of pharmacological approaches in Parkinson’s disease. Clinical Pharmacology & Therapeutics. 2019. Vol. 105, No. 5. P. 1106–1120. DOI: https://doi.org/ 10.1002/ cpt.1374

Брушко В., Ковельська А., Баннікова Р. Аналіз наявних інструментів оцінювання впливу фізичної терапії на осіб з хворобою Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Київ, 2021. 22 с. https://reposit.uni-sport.edu.ua/ items/4c860fa4-fb61-486b-b411-f316513dbb30

Hamzehei S., Akbarzadeh O., Attar H., Rezaee K., Fasihihour N., Khosravi M. R. Predicting the total Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) based on ML techniques and cloud-based update. Journal of Cloud Computing. 2023. Vol. 12, No. 1. P. 12. DOI: https://doi.org/10.1186/s13677-022-00388-1

Петрик М., Біщак Д., Бачинський М., Бревус В., Чиж В., Михалик Д. Аналіз мимовільних рухів пацієнтів із симптомами тремору під впливом когнітивних впливів. Прикладні питання математичного моделювання. 2024. Т. 7, № 2. С. 150–165. DOI: https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2024-7-2-14

Осійчук І. В. Розробка інформаційної системи для діагностування тремору з використанням графічного планшету : кваліфікаційна робота магістра. Тернопіль, 2024. 103 с.http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44858

Farashi S., Sarihi A., Ramezani M., Kashani H. Parkinson’s disease tremor prediction using EEG data analysis – A preliminary and feasibility study. BMC Neurology. 2023. Vol. 23, No. 1. P. 420. DOI: https://doi.org/10.1186/ s12883-023-03468-0

Мудрик І. Я. Автоматизовані системи діагностування стану пацієнтів, хворих на есенціальний тремор : автореф. дис. ... д-ра філософії. Київ, 2021. 16 с. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/35810

Аравіцька Д. Н. Оптимізація комплексного лікування хворих на хворобу Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах ІІ стадії з використанням транскраніальної магнітної стимуляції головного мозку. Diss. Запорізький державний медико-фармацевтичний університет, 2024. http://dspace.zsmu.edu.ua/handle/123456789/20444

Deuschl G., Becktepe J. S., Dirkx M., Haubenberger D., Hassan A., Helmich R. C., Elble R. J. The clinical and electrophysiological investigation of tremor. Clinical Neurophysiology. 2022. Vol. 136. P. 93–129. DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinph. 2022.01.004

Fratello M., Crisci D., Mazzeo P. L., De Marinis S., Speranza D., De Natale C., Esposito A. Classification-based screening of Parkinson’s disease patients through graph and handwriting signals. Engineering Proceedings. 2021. Vol. 11, No. 1. P. 49. DOI: https://doi.org/10.3390/ASEC2021-11128

Wilkins K. B., Petrucci M. N., Kim J. W., Goldfinger M. H., Kehnemouyi Y. M., Bronte-Stewart H. M. Quantitative digitography measures motor symptoms and disease progression in Parkinson’s disease. Journal of Parkinson’s Disease. 2022. Vol. 12, No. 6. P. 1979–1990. DOI: https://doi.org/10.3233/JPD-223264

Shirahige L., Berenguer-Rocha M., Mendonça M., Rocha S., Rodrigues M., Monteiro A., Simis M. Quantitative electroencephalography characteristics for Parkinson’s disease: a systematic review. Journal of Parkinson’s Disease. 2020. Vol. 10, No. 2. P. 455–470. DOI: https://doi.org/10.3233/JPD-191840

Maitín A. M., García-Tejedor A. J., Romero Muñoz J. P. Machine learning approaches for detecting Parkinson’s disease from EEG analysis: a systematic review. Applied Sciences. 2020. Vol. 10, No. 23. P. 8662. DOI: https://doi.org/10.3390/app10238662

Maitin A. M., Romero Muñoz J. P., García-Tejedor Á. J. Survey of machine learning techniques in the analysis of EEG signals for Parkinson’s disease: A systematic review. Applied Sciences. 2022. Vol. 12, No. 14. P. 6967. DOI: https://doi.org/10.3390/app12146967

Jackson N., Cole S. R., Voytek B., Swann N. C. Characteristics of waveform shape in Parkinson’s disease detected with scalp electroencephalography. eNeuro. 2019. Vol. 6, No. 3. P. ENEURO.0151-19.2019. DOI: https://doi.org/10.1523/ENEURO.0151-19.2019

Schneider M., Dann B., Sheshadri S., Scherberger H., Vinck M. A general theory of coherence between brain areas. bioRxiv. 2020. P. 2020–06. DOI: https://doi.org/10.1101/2020.06.17.156190

Mendoza-Armenta A. A., Palacios-Arellano E. M., Rodríguez-Montes D. A., Franco-Santana R. B., Zalapa- Lúa R. A., Gómez-Velázquez F. R. Implementation of a Real-Time Brain-to-Brain Synchrony Estimation Algorithm for Neuroeducation Applications. Sensors. 2024. Vol. 24, No. 6. P. 1776. DOI: https://doi.org/10.3390/s24061776

Zhang Y., Li R., Zhang Q., Wang Y., Song H., Li J. Synchronous analyses between electroencephalogram and surface electromyogram based on motor imagery and motor execution. Review of Scientific Instruments. 2022. Vol. 93, No. 11. P. 116104. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0110827

Brambilla C., Pirovano I., Mira R. M., Rizzo G., Scano A., Mastropietro A. Combined use of EMG and EEG techniques for neuromotor assessment in rehabilitative applications: A systematic review. Sensors. 2021. Vol. 21, No. 21. P. 7014. DOI: https://doi.org/10.3390/s21217014

Токар А. С. Клініко-фармакологічні аспекти застосування протипаркінсонічних препаратів. Харків, 2025. 19 с. https://dspace.nuph.edu.ua/bitstream/123456789/34404/1/ТОКАР%20Аліна%2012.02.2025.pdf

Baizabal-Carvallo J. F., Morgan J. C. Drug-induced tremor, clinical features, diagnostic approach and management. Journal of the neurological sciences. 2022. Vol. 435. P. 120192. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2022.120192

Zham P., Kumar D. K., Dabnichki P., Poosapadi Arjunan S., Raghav S. Effect of levodopa on handwriting tasks of different complexity in Parkinson’s disease: a kinematic study. Journal of neurology. 2019. Vol. 266. P. 1376–1382. DOI: https://doi.org/10.1007/s00415-019-09268-2

Мушта С. А. Аналіз електроміограм методами машинного навчання для виявлення хвороби Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах : кваліфікаційна робота бакалавра. Київ, 2022. 69 с. https://ela.kpi.ua/server/api/core/bitstreams/954e8aae-f9a1-4a85-99c7-db3442f4300a/content

Zach H., Dirkx M. F., Roth D., Pasman J. W., Bloem B. R., Helmich R. C. Dopamine-responsive and dopamine- resistant resting tremor in Parkinson disease. Neurology. 2020. Vol. 95, No. 11. P. e1461–e1470. DOI: https://doi.org/10.1212/ WNL.0000000000010316

Koren O., Katz R., Gorodetsky C., Porges O., Amiaz R., Dasberg I., Peretz C. Dopaminergic medication reduces interhemispheric hyper-synchronization in Parkinson’s disease. Parkinsonism & Related Disorders. 2022. Vol. 97. P. 39–46. DOI: https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2022.02.009

Aprigio D., Bazile P., Rocon E., Fraga A. A., da Silva A. S., Velasques B., Orsini M. Dopaminergic drugs alter beta coherence during motor imagery and motor execution in healthy adults. Arquivos de Neuro-Psiquiatria. 2020. Vol. 78, No. 04. P. 199–205. DOI: 10.1590/0004-282X20190186

Zhang J., Villringer A., Nikulin V. V. Dopaminergic modulation of local non-oscillatory activity and global- network properties in Parkinson’s disease: an EEG study. Frontiers in Aging Neuroscience. 2022. Vol. 14. P. 846017. DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.846017

Pierro A., Calderara S., Abbiati M., Cesari F., Gaiardelli L., Conti F. Accelerating Linear Recurrent Neural Networks for the Edge with Unstructured Sparsity. arXiv preprint. 2025. arXiv:2502.01330. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.01330

Bosch T. J., van Ingen S., van Dijk P. T., Costerus S. I., van der Stouwe A. M., Maurits N. M., van Laar T. Functional connectivity in patients with Parkinson’s disease and freezing of gait using resting-state EEG and graph theory. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2022. Vol. 36, No. 10–11. P. 715–725. DOI: https://doi.org/ 10.1177/15459683221129282

Nani A., Manuello J., Mancuso L., Liloia D., Costa T., Cauda F. The neural correlates of time: a meta-analysis of neuroimaging studies. Journal of cognitive neuroscience. 2019. Vol. 31, No. 12. P. 1796–1826. DOI: https://doi.org/ 10.1162/jocn_a_01459

Dirkx M. F., Bologna M. The pathophysiology of Parkinson’s disease tremor. Journal of the Neurological Sciences. 2022. Vol. 435. P. 120196. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2022.120196

Abusrair A. H., Elsekaily W., Bohlega S. Tremor in Parkinson’s disease: from pathophysiology to advanced therapies. Tremor and Other Hyperkinetic Movements. 2022. Vol. 12. P. 29. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9504742/

Moretti D. V. Available and future treatments for atypical parkinsonism. A systematic review. CNS Neuroscience & Therapeutics. 2019. Vol. 25, No. 2. P. 159-174. DOI: https://doi.org/10.1111/cns.13068

Vecchio F., Miraglia F., Judica E., Cotelli M., Alù F., Rossini P. M. Graph theory on brain cortical sources in Parkinson’s disease: the analysis of ‘small world’organization from EEG. Sensors. 2021. Vol. 21, No. 21. P. 7266. DOI: https://doi.org/10.3390/s21217266

Wang Q., Zhang H., Wen Z. Characterization of EEG data revealing relationships with cognitive and motor symptoms in Parkinson’s disease: a systematic review. Frontiers in aging neuroscience. 2020. Vol. 12. P. 587396. DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2020.587396

Бірюк, В. В. Бірюк В. В. Оптимізація діагностики та лікування ранніх стадій хвороби Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах : дис.... канд. мед. наук. Запоріжжя, 2022. 215 с.. http://dspace.zsmu.edu.ua/handle/123456789/20461

Iskhakova L., Rappel P., Deffains M., Fonar G., Farah N., Marmor O., Bar-Gad I. Modulation of dopamine tone induces frequency shifts in cortico-basal ganglia beta oscillations. Nature communications. 2021. Vol. 12, No. 1. P. 7026. DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-021-27375-5

Aouraghe I., Khaissidi G., Mrabti M. A literature review of online handwriting analysis to detect Parkinson’s disease at an early stage. Multimedia Tools and Applications. 2023. Vol. 82, No. 8. P. 11923–11948. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-022-13759-2

Демченко А. В., Аравицька Г. Н., Ревенко А. В. Транскраніальна магнітна стимуляція при лікуванні моторних та немоторних симптомів хвороби Паркінсона та інших нейродегенеративних розладах. Український неврологічний журнал. 2020. № 4. С. 5–10. DOI: https://doi.org/10.30978/UNJ2020-4-5

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-05