Электроэнцефалографические изменения мозга у студентов, перенесших коронавирусную инфекцию различной степени тяжести

Введение. Новая коронавирусная инфекция (COVID-19), которая привела к развитию мировой пандемии в 2020 году, характеризуется не только высоким риском развития пневмонии и полиорганной недостаточности, но и проявлениями центральной нервной системы (ЦНС). Актуальность статьи обусловлена недостаточностью исследований и высокой частотой поражения системы кровообращения в головном мозге.
Цель. Изучение показателей электроэнцефалографии в постковидном периоде по реакциям сосудов головного мозга студентов в зависимости от степени выраженности перенесенного заболевания.
Материалы и методы. На 1 этапе исследования проведено анкетное динамическое обследование 48 студентов 1-2 курса медицинского университета специальности «Общая медицина» и проанализировали их физиологическое состояния после перенесенной короновирусной инфекции и 10 не болевших коронавирусом студентов в качестве контрольной группы. Возраст участников исследования варьировал от 17 до 19 лет, средний возраст составил 18,37+0,44 г., что в целом соответствовало показателям основной группы. Большинство студентов 37 (77%) проживали в семье, а 23% в общежитии (11 человек), так как являлись прибывшими из других областей Казахстана. Ограничения трудоспособности у участников исследования отсутствовали. Большинство испытуемых 30 студентов (62,5%)были правшами.
Результаты и обсуждение. Методика анализа ЭЭГ-микросостояний оказалась наиболее показательной, позволившей выделить специфические и количественные характеристики изменений биоэлектрической активности мозга, регистрируемые на рутинной электроэнцефалограмме только в рамках общих диффузных изменений биоэлектрической активности мозга в диапазоне бета-активности. Функциональная перестройка нейрональных макросетей головного мозга, независимо от степени выраженности ковида характеризовалась динамическими изменениями, позволяющими проследить характерную адаптацию организма. Но, мозговая активность у студентов с умеренной степенью по сравнению с выраженной формой перенесших ковид характеризовалась более выраженными изменениями продолжительности 1 и 4 классов ЭЭГ микросостояний, что клинически проявлялось нарушением восприятия новой информации и затруднениями в принятии решения. Выводы. Выявлены адаптивные реакции сосудов головного мозга гипотонического типа с гендерными различиями: у студентов выявили изменения, которые можно интерпретировать как «компенсаторные», позволяющие обследованным восстановить свой «социальный статус», но при этом сохранять ряд субъективных проявлений, которые постепенно регрессировали к концу 5 месяца выздоровления. Результаты могут быть использованы медицинскими работниками и физиологами. 

1. Гуляев С.А. Динамическое электроэнцефалографическое исследование лиц, перенесших легкую форму COVID-19. Русский журнал детской неврологии. 2022; 17 (4): 44-53. https://doi.org/10.17650/2073-8803-2022-17-4-44-53

2. Coronaviruses. https://www.niaid.nih.gov/diseasesconditions/coronaviruses

3. Петриков С.С., Попугаев К.А., Хамидова Л.Т., Рыбалко Н.В., Абучина В.М., Алексеечкина О.А. Первый опыт применения ультразвукового исследования легких у пациентов с острой вирусной инфекцией, вызванной SARS-CoV-2. Медицинская визуализация. 2020; 24 (2): 50-62.

4. Ситуация с коронавирусом в Казахстане. https://www.coronavirus2020.kz/

5. Статистическая база данных по коронавирусной инфекции WorldoMeter. https://www.worldometers.info/coronavirus/

6. Canham L.J.W., Staniaszek L.E., Mortimer A.M., Nouri L.F., Kane N.M. Electroencephalographic (EEG) features of encephalopathy in the setting of COVID-19: A Case Series. Clinical Neurophysiology Practice. 2020; 5: 199-205. https://doi.org/10.1016/j.cnp.2020.06.001

7. Escaffre O., Borisevich V., Rockx B. Pathogenesis of Hendra and Nipah virus infection in humans. J. Infect. Dev. Ctries. 2013; 7 (4): 308-311. https://doi.org/10.3855/jidc.3648

8. Coronavirus resource center. https://coronavirus.jhu.edu/map.html

9. Michel C.M., Koenig T. EEG microstates as a tool for studying the temporal dynamics of wholebrain neuronal networks: A review. Neuroimage. 2018; 180: 577-593. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.11.062

10. Pascual-Marqui R.D., Michel C.M., Lehmann D. Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation. IEEE Trans. Biomed. Eng. 1995; 42 (7): 658-65. https://doi.org/10.1109/10.391164

11. Roberton T., Carter E.D., Chou V.B., Stegmuller A.R., Jackson B.D., Tam Y., Sawadogo-Lewis T., Walker N. Early estimates of the indirect effects of the COVID19pandemic on maternal and child mortality in lowincomeand middle-income countries: a modelling study. Lancet Global Health. 2020; 8: e901-908. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30229-1

12. Roy D., Ghosh R., Dubey S. et al. Can neurological and neuropsychiatric impacts of COVID-19 pandemic. J. Neurol. Sci. 2021; 48 (1): 9-24. https://doi.org/10.1017/cjn.2020.173

13. https://lasalute-clinic.ru/covid-19/simptomyporazheniya-legkih-pri-koronaviruse

14. https://lenta.ru/news/2021/08/12/opasnye_posledstvia/