Стимуляция системы механорецепторов слабым инфракрасным излучением, модулированным низкими звуковыми частотами

Размещено на http://www.allbest.ru/

Стимуляция системы механорецепторов слабым инфракрасным излучением, модулированным низкими звуковыми частотами

Пономарев Ю.Н.1,

Белякова И.А.*^* Белякова Ирина Александровна, к. м. н. Телефон: 89138545159 E-mail: happylife4@mail.ru2,

Байков А.Н.2,

Рудченко С.А.3,

Никифорова О.Ю.1

1 Институт оптики атмосферы СО РАН

634021, Томск, пл. акад. Зуева, 1

2 ЦНИЛ ГБОУ ВПО СибГМУ МЗСР РФ

634050, Томск, Московский тракт, 2

3 Лаборатория нейрофизиологии

634050, Томск, ул. Гагарина 7, каб. 107

Аннотации

С целью изучения реакции системы телец Фатера-Пачини проведена дистанционная стимуляция слабым инфракрасным (ИК) излучением, модулированным низкими звуковыми частотами. В левом и правом затылочных отведениях зарегистрирована мозговая активность при подаче ИК стимула, подобная реакции на акустический стимул. Ключевые слова: подпороговая сенсорная стимуляция, механорецепторы, биопотенциалы мозга. стимуляция мозговой акустический

Stimulation of the system of mechanoreceptors with mild IR radiation, modulated by low sound frequencies. Ponomarev Yu. N.1, Belyakova I. A.2, Baikov A. N.2, Rudchenko S. A.3, Nikiforova O. Yu.1 1 V. E. Zuev Institute of Atmospheric Optics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences. 634055, Tomsk, Acad. Zuev's Square, 1. 2 Central Research Laboratory. 634050, Tomsk, Moskovskii Trakt, 2. 3 Neurophysiology Laboratory. 634050, Tomsk, Gagarin's Street,. 7, Room 7. The system of Pacini's lamellar corpuscules was remotely stimulated with mild weak IR radiation, modulated by low sound frequencies, in order to study the reactivity of the system. The brain activity in left and right occipital area take-offs was recorded when sending the IR stimulus, similar to the reaction to the audio stimulus. Key words: sub-threshold sensor stimulation, mechanoreceptors, brain biopotentials.

Авторы выражают благодарность академику РАМН, профессору М.А. Медведеву за внимание к работе и полезные обсуждения, к. т. н. С.Л. Одинцову за техническую поддержку, А.Н. Куряку и Д.В. Котову за помощь в подготовке оборудования.

Организм человека - сложная механическая система, состоящая из множества обособленных элементов - органов. Они обладают определенными массами, соединены между собой упругими связями и способны объединяться в функциональные системы. Подвижность, обмен веществ в тканях и жидкостях организма во многом определяются реологическими свойствами коллоидов. Под влиянием внешних и внутренних факторов в организме происходят процессы тепломассопереноса. При этом возникают механические колебания тела вблизи некоторого положения равновесия. Способность непрерывно совершать механические колебания и излучать акустические волны в широком диапазоне частот является фундаментальным свойством всех живых организмов - одноклеточных и многоклеточных. Перемещения внутренних жидкостей организма сопровождаются низкочастотными колебаниями и возбуждают сдвиговые акустические волны (Фролов К.В., 1989). Распространение волн вибрации по телу зависит от частоты возмущения, упругости тканей и температуры. Чем ниже частота колебаний, тем лучше они распространяются по телу, и большее число рецепторов возбуждается ими (Тимофеев, 2008).

Возможность проявления полимодальных свойств, в частности механочувствительности отмечено у кожных терморецепторов (Диверт В.Э., 2008). Обоснована возможность выполнения функции термического восприятия механохолодовыми рецепторами, расположенными в стенках кожных и подкожных сосудов (Минут-Сорохтина О.П., 1972). Доказаны положения о ведущей роли механического фактора во всех видах кожных ощущений (тактильных, болевых, температурных), о наличии выраженных термозависимых свойств коллагена кожи и его роли в активации механо-температурных сенсоров (Зевеке А.В., 1991).

Мы предположили, что система телец Фатера-Пачини участвует в восприятии не только низкочастотного акустического сигнала, но и инфракрасного излучения, модулированного этими же частотами. Дистанционная реакция тактильных рецепторов на инфракрасный сигнал может иметь место в механизме невербальной коммуникации и передаче информации о физическом и эмоциональном состоянии человека.

Цель: оценить реакцию системы механорецепторов на инфракрасное излучение, модулированное низкими акустическими частотами.

Материалы и методы. Методика исследования выбрана исходя из гипотезы об участии в восприятии слабого инфракрасного сигнала системы механорецепторов, а не изолированного тельца. По нашему мнению, это позволяет организму получить пространственное изображение картины тепловых полей. Центральный отдел тактильного анализатора представлен соматосенсорной корой, находящейся в центральных отделах правого и левого полушарий. Однако проведенные нами предварительные эксперименты не показали достоверных признаков активности этих отделов мозга при стимуляции. Значимыми оказались изменения альфа-активности в затылочных отведениях слева и справа [7]. Активизация зрительной коры, возможно, связана с вовлечением в процесс обработки сигнала ассоциативных зон.

Исследование выполнено с участием 20 добровольцев. На нейрофизиологическом комплексе "Нейрон Спектр/4ВП" регистрировали биоэлектрическую активность головного мозга в 8 стандартных парах отведений по международной системе 10/20: лобные, височные, затылочные и теменные слева и справа. Вызванные потенциалы выделяли методом суммации однотипных ответов [2]. На каждом этапе исследования выполняли по 80 усреднений. Стимуляция проводилась дистанционно, на расстоянии 2 метров от испытуемого. Положение генератора было выбрано таким образом, чтобы обеспечить общее, а не локальное воздействие стимула.

Импульс длительностью 300 мс прямоугольной формы с заполнением синусоидальным сигналом с частотами 75, 100, 125, 150, 175, 200, 225, 250 Гц подавали 1 раз в секунду.

Стимуляцию проводили генератором сигналов низкой частоты GAG-809. Через акустический низкочастотный динамик подавали модулированный низкими частотами звуковой сигнал, адекватный для стимуляции телец Фатера-Пачини [1]. Предварительно определяли индивидуальный порог восприятия акустического сигнала. Он варьировал от 14 до 38 дБ. Уровень звука во время исследования уменьшали на 3 дБ, создавая этим корректный стимул для тактильного анализатора. Через инфракрасный светодиод Kingbright с длиной волны 850--950 нм, мощностью 100 мВт подавали модулированный этими же частотами инфракрасный сигнал. Для оценки нейрофизиологических процессов, не связанных с подачей стимула, выполняли фоновую запись без стимуляции.

Таким образом, исследование включало слабую акустическую стимуляцию, модулированную низкими частотами, слабую инфракрасную стимуляцию, модулированную низкими частотами, и фоновую запись без подачи стимула. Этапы чередовали в разной последовательности.

Для анализа полученных данных использовался метод, основанный на вычислении интегральной оценки состояния объекта. Интегральная оценка состояния заключается в сопоставлении с каждым объектом некоторого числа, позволяющего количественно оценить близость состояния данного объекта к состоянию эталонного (референтного) множества объектов.

При вычислении интегральной оценки использовался следующий подход [3, 4].

Пусть эталонное (референтное) и оцениваемое состояния биосистемы S0 и S представлены наборами значений признаков:

и , где

NS 0 и NS - количество объектов, представляющих референтное и оцениваемое состояния.

При выборе меры близости требуется учитывать конфигурацию области, занимаемой референтным состоянием, расположение оцениваемого объекта относительно нее в пространстве признаков, а также взаимное расположение объектов, соответствующих референтному состоянию.

С учетом этих условий интегральная оценка близости объекта со значениями признаков к эталону состояния S0 может быть определена следующим образом:

(1), где

- некоторая мера близости значений признаков исследуемого объекта к множеству S0; DS0 - мера компактности области, занимаемой в пространстве признаков объектами, относящимися к состоянию S0.

Нормирование на величину DS0 позволяет учесть вклад в получаемую оценку как конфигурации области S0, так и взаимного расположения объектов в ней. Практически это означает, что величина интегральной оценки тем больше, чем более компактной является область, занимаемая объектами референтной выборки, и чем дальше от этой области расположен исследуемый объект.

Вычисление интегральных оценок осуществлялось с помощью пакета программ StatSys [5, 6].

Для анализа были выбраны фрагменты энцефалограмм в отведениях О 1 и О 2, соответствующие временным интервалам продолжительностью 75 мс: 90-165 мс, 125-200 мс, 250-325 мс и 330-405 мс. Таким образом, вычисление значений интегральной оценки проводилось по 16 признакам - значениям вызванных потенциалов в последовательные моменты времени с шагом 5 мс, например, 90 мс, 95 мс, 100 мс, …, 165 мс.

Рис. 1. Влияние инфракрасного стимула (отведение О 1)

Выбор временных интервалов был обусловлен, с одной стороны, тем, что анализируемый фрагмент должен быть достаточно продолжительным, чтобы в нем проявились характерные особенности отклика. Например, для обнаружения наличия волнообразного сигнала с некоторой частотой необходимо анализировать фрагменты, включающие не менее ѕ длины волны. С другой стороны, при увеличении длительности анализируемого фрагмента ярче проявляются его индивидуальные особенности, поэтому фрагменты сильнее различаются между собой. Кроме того, для вычисления значения интегральной оценки необходимо, чтобы количество объектов в референтной выборке (20 испытуемых) превосходило количество признаков.

Рис. 2. Влияние инфракрасного стимула (отведение О 2)

На рисунках представлены полученные значения интегральных оценок для более раннего (90-165 мс и 125-200 мс) и более позднего (250-325 мс и 330-405 м) периодов.

В качестве референтной выборки использованы фрагменты, зарегистрированные без воздействия. На рисунке каждому из испытуемых соответствуют 9 точек: 1 без воздействия и 8, соответствующих воздействию с разными частотами. Абсциссой и ординатой каждой точки являются значения интегральной оценки, полученные для 2 разных интервалов наблюдения.

В левом и правом затылочных отведениях зарегистрированы потенциалы, связанные с предъявлением акустического стимула, адекватного по своим характеристикам для возбуждения механорецепторов - телец Фатера-Пачини. Подобную реакцию вызывает и модулированное низкими частотами слабое инфракрасное излучение, что указывает на участие в его восприятии тех же рецепторов. Локализация нейрональной активности в зрительной коре, возможно, связана с пространственным распределением стимула и участием в анализе информации ассоциативных зон.

Литература

1. Liu D. F. Simulation Model of Pacinian Corpuscle for Haptic System Design. - Rochester, New York, 2011. - 88 p.

2. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997. - 252 с.

3. Кистенев Ю.В., Никифорова О.Ю., Стромов Г.Г., Фокин В.А. Оптимизация интегральных оценок состояния биосистем с использованием параллельных вычислений // Компьютерные исследования и моделирование. - 2011. - Т. 3, № 1. - С. 93--99.

4. Карась С.И., Кистенев Ю.В., Никифорова О.Ю., Пеккер Я.С., Фокин В.А., Шаповалов А.В. Нелинейный анализ медико-биологических данных. - Томск: Изд-во Том. политех. ун-та, 2006. - 126 c.

5. Фокин В.А. Статистическое моделирование данных при оценке состояния биологических систем // Известия Томского политехнического университета. - 2007. - Т. 311, № 5. - С. 132--135.

6. Фокин В.А. Технология интегральной оценки состояния биомедицинских систем // Системы управления и информационные технологии. - 2008. - № 1 (31). - С. 191--194.

7. Белякова И.А., Пономарев Ю.Н., Байков А.Н., Рудченко С.А. Изменение полной спектральной мощности альфа ритма при слабой сенсорной стимуляции // VII съезд физиологов: материалы съезда / под ред. Л.И. Афтанаса, В.А. Труфакина, В.Т. Манчука, И.П. Артюхова. - Новосибирск, 2012. - С. 53--54.

Транслитерация русских источников

2. Gnezditskii V. V. Stimulated brain potentials in clinical practice. - Таганрог: Izd. TRTU, 1997. - P. 252.

3. Kistenev Yu. V., Nikiforova O. Yu., Stromov G. G., Fokin V. A. Optimization of integral estimates of biosystem states with the use of parallel computations // Computer research and modeling. - 2011. - V. 3, No. 1. - P. 93--99.

4. Karas' S. I., Kistenev Yu. V., Nikiforova O. Yu., Pekker Ya. S., Fokin V. A., Shapovalov A. V // Nonlinear analysis of medical-biological data. - Tomsk: Izd. of Tomsk Politechnical University, 2006. - 126 p.

5. Fokin V. A. Statistical modeling of data in the estimating of biological systems state. - 2007. - V. 311, No. 5. - P. 132--135.

6. Fokin V. A. Technology of integral estimate of bio-medical systems state // Controlling Systems and Information technologies. - 2008. - No. 1 (31). - P. 191--194.

7. Belyakova I. A., Ponomarev Yu. N., Baikov A. N., Rudchenko S. A. Variation of rhythm's total spectral power at weak sensor stimulation // VII Conference of physiologists. Materials of the Conference / Red. by L. I. Aftanas, V. A. Trufakin, V. T. Manchuk, I. P. Artukhov. -Novosibirsk, 2012. - P. 53--54.

Размещено на Allbest.ru