ПРИМЕНЕНИЕ НАИВНОГО БАЙЕСОВСКОГО КЛАССИФИКАТОРА ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ АНТИПСИХОТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ НА ПАРАМЕТРЫ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА У КРЫС
PDF

Ключевые слова

наивный байесовский классификатор
машинное обучение
фармакоэлектроэнцефалография
электрокортикография
антипсихотические средства

Как цитировать

Сысоев, Ю. И., Шиц, Д. Д., Пучик, М. М., Приходько, В. А., Идиятуллин, Р. Д., Котельникова, А. А., & Оковитый, С. В. (2022). ПРИМЕНЕНИЕ НАИВНОГО БАЙЕСОВСКОГО КЛАССИФИКАТОРА ДЛЯ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ АНТИПСИХОТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ НА ПАРАМЕТРЫ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА У КРЫС. Российский физиологический журнал им. И. М. Сеченова, 108(7), 874–889. извлечено от https://rusjphysiol.org/index.php/rusjphysiol/article/view/1641

Аннотация

Поиск и разработка методов выявления эффектов антипсихотических средств является важной задачей медико-биологических исследований. Поведенческие тесты, наиболее часто применяемые для фармакологического скрининга, позволяют эффективно оценивать влияние препаратов на уровень тревожности и двигательной активности животных, однако выявить с их помощью антипсихотическое действие достаточно затруднительно. Перспективным подходом для решения данных задач может быть метод фармакоэлектроэнцефалографии (фармако-ЭЭГ), основанный на концепции специфических изменений биоэлектрической активности головного мозга под влиянием различных психотропных препаратов. С развитием методов машинного обучения возникают новые возможности использования данных фармако-ЭЭГ для решения задач классификации и прогнозирования. В настоящей работе предложен экспериментальный подход для выявления специфической активности и сравнения фармакологического профиля антипсихотических средств с использованием наивного байесовского классификатора — простого вероятностного классификатора, достаточно широко применяемого в биомедицинских исследованиях. Эксперименты были выполнены на белых беспородных крысах-самцах с хронически имплантированными электрокортикографическими электродами. Была сформирована библиотека электрокортикограмм (ЭКоГ) при введении антипсихотических средств: хлорпромазина, галоперидола, дроперидола, тиаприда и сульпирида, которая использовалась как обучающая выборка. Для каждой записи были рассчитаны значения параметров ЭКоГ до и после введения препаратов. Анализ ЭКоГ включал в себя расчет 132 показателей амплитудно-спектральных характеристик сигнала. Уменьшение размерности данных проводили с помощью метода главных компонент. Применение наивного байесовского классификатора позволило выявить специфическое влияние антипсихотических средств на параметры биоэлектрической активности головного мозга крыс, дифференцируя их от бензодиазепинового транквилизатора феназепама, обладающего седативной активностью. Кроме того, данный подход продемонстрировал эффективность сравнительной оценки ЭКоГ-особенностей изучаемых антипсихотических средств между собой, а также с другими средствами, близкими по спектру рецепторного действия (например, трициклическим антидепрессантом амитриптилином). Таким образом, предлагаемый нами метод может быть использован как для отличия антипсихотического действия лекарственных препаратов от седативного, так и для сравнения эффектов антипсихотических средств между собой.

PDF

Литература

Lally J, MacCabe JH (2015) Antipsychotic medication in schizophrenia: a review. Br Med Bull 114(1):169–179. https://doi.org/10.1093/bmb/ldv017

Дробижев МЮ, Овчинников АА (2010) Антипсихотики: меняем старые поколения на новую классификацию? Социальная и клиническая психиатрия 20(2):80–87. [Drobizhev MYu, Ovchinnikov AA (2010) Antipsychotics: replacing the old generations with a new classification? Sotsialnaia i klinicheskaia psikhiatriia 20(2):80–87. (In Russ)].

Калитин КЮ, Спасов АА, Муха ОЮ, Придворов ГВ, Липатов ВА (2021) Фармакологические мишени и механизм действия антипсихотических средств в рамках нейрохимической теории патогенеза шизофрении. Рос физиол журн им ИМ Сеченова 107(8):927–954. [Kalitin KY, Spasov AA, Mukha OY, Pridvorov GV, Lipatov VA (2021) Pharmacological targets and the mechanism of action of antipsychotic agents in the framework of the neurochemical theory of the pathogenesis of schizophrenia. Russ J Physiol 107(8):927–954. (In Russ)]. https://doi.org/10.31857/S0869813921080070

Winship IR, Dursun SM, Baker GB, Balista PA, Kandratavicius L, Maia-de-Oliveira JP, Hallak J, Howland JG (2019) An Overview of Animal Models Related to Schizophrenia. Can J Psychiatry 64(1):5–17. https://doi.org/10.1177/0706743718773728

Ang MJ, Lee S, Kim JC, Kim SH, Moon C (2021) Behavioral Tasks Evaluating Schizophrenia-like Symptoms in Animal Models: A Recent Update. Curr Neuropharmacol 19(5):641–664. https://doi.org/10.2174/1570159X18666200814175114

Itil T, Shapiro D, Hickman C, Fink M, Kiremitci N (1968) The differentiation of tranquilizers by quantitative EEG. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 24(3):288.

Itil TM, Ulett GA, Fukuda T (1971) Quantitative pharmaco-electroencephalography in early evaluation of psychotropic drugs. Folia Psychiatr Neurol Jpn 25(3):195–202. https://doi.org/10.1111/j.1440-1819.1971.tb01503.x

Каркищенко НН, Каркищенко ВН, Фокин ЮВ, Табоякова ЛА, Алимкина ОВ, Борисова ММ (2020) Между когнитивностью и нейропатиями: нейровизуализация эффектов ГАМК-ергической модуляции гиппокампа и префронтального неокортекса по нормированным электрограммам мозга. Биомедицина 16(2):12–38. [Karkischenko NN, Karkischenko VN, Fokin YuV, Taboyakova LA, Alimkina OV, Borisova MM (2020) Between Cognitivity and Neuropathies: Neuroimaging of the Effects of GABAergic Modulation of the Hippocampus and Prefrontal Neocortexis by Normalized Brain Electrograms. J Biomed 16(2):12–38. (In Russ)]. https://doi.org/10.33647/2074-5982-16-2-12-38

Каркищенко НН, Фокин ЮВ, Табоякова ЛА, Алимкина ОВ, Борисова ММ (2020) Новые биомедицинские подходы в информационно-когнитивных технологиях фармако-ЭЭГ моделирования психопатологий. Биомедицина 16(3):35–38. [Karkischenko NN, Fokin YuV, Taboyakova LA, Alimkina OV, Borisova MM (2020) New Biomedical Approaches in Information and Cognitive Technologies of Psychopathology Modeling. J Biomed 16(3):35–38. (In Russ)]. https://doi.org/10.33647/2074-5982-16-3-35-38

Куделина ОМ, Сафроненко АВ, Макляков ЮС, Ганцгорн ЕВ, Морозов НМ, Джабр МА (2020) Аналитическая оценка лечения депрессии в эксперименте на животных посредством количественной фармако-ЭЭГ. Биомедицина 16(3):43–47. [Kudelina OM, Safronenko AV, Maklyakov YuS, Gantsgorn EV, Morozov NM, Jabr MA (2020) Analytical Evaluation of Treating Depression in Animal Models by Quantitative Pharmaco-EEG. J Biomed 16(3):43–47. (In Russ)]. https://doi.org/10.33647/2074-5982-16-3-43-47

Яковлев ОА, Вахвияйнен МС, Юдин МА (2020) Фармако-ЭЭГ как способ определения пороговой дозы нейротропных веществ. Биомедицина 16(3):39–42. [Yakovlev OA, Vakhviyaynen MS, Yudin MA (2020) Pharmaco-EEG as a Method for Determining the Threshold Dose of Neurotropic Substances. J Biomed 16(3):39–42. (In Russ)]. https://doi.org/10.33647/2074-5982-16-3-39-42

Patel L, Shukla T, Huang X, Ussery DW, Wang S (2020) Machine Learning Methods in Drug Discovery. Molecules 25(22):5277. https://doi.org/10.3390/molecules25225277

Guo B, Zheng Q (2015) Using Naïve Bayes Algorithm to Estimate the Response to Drug in Lung Cancer Patients. Comb Chem High Throughput Screen 21(10):734–748. https://doi.org/10.2174/1386207322666190125151624

Muchira JM, Gona PN, Leveille S, Hayman LL (2019) A Review of Methodological Approaches for Developing Diagnostic Algorithms for Diabetes Screening. J Nurs Meas 27(3):433–457. https://doi.org/10.1891/1061-3749.27.3.433

Zhang H, Ding L, Zou Y, Hu SQ, Huang HG, Kong WB, Zhang J (2016) Predicting drug-induced liver injury in human with Naïve Bayes classifier approach. J Comput Aided Mol Des 30(10):889–898. https://doi.org/10.1007/s10822-016-9972-6

Rescorla M (2021) Bayesian modeling of the mind: from norms to neurons. Wiley Interdiscip Rev Cogn Sci 12(1):e1540. https://doi.org/10.1002/wcs.1540

Сысоев ЮИ, Приходько ВА, Идиятуллин РД, Черняков РТ, Карев ВЕ, Оковитый СВ (2022) Метод регистрации биоэлектрической активности коры головного мозга у крыс в условиях хронического эксперимента. Рос физиол журн им ИМ Сеченова 108(2):279–290. [Sysoev YuI, Prikhodko VA, Idiyatullin RD, Chernyakov RT, Karev VE, Okovityi SV (2022) A Method for Chronic Registration of Brain Cortical Electrical Activity in Rats. Russ J Physiol 108(2):279–290. (In Russ)]. https://doi.org/10.1134/S0869813919060074

Hansen IH, Agerskov C, Arvastson L, Bastlund JF, Sørensen HBD, Herrik KF (2019) Pharmaco-electroencephalographic responses in the rat differ between active and inactive locomotor states. Eur J Neurosci 50(2):1948–1971. https://doi.org/10.1111/ejn.14373

Liu C (2020) Targeting the cholinergic system in Parkinson's disease. Acta Pharmacol Sin 41(4):453–463. https://doi.org/10.1038/s41401-020-0380-z

Dimpfel W (2009) Rat electropharmacograms of the flavonoids rutin and quercetin in comparison to those of moclobemide and clinically used reference drugs suggest antidepressive and/or neuroprotective action. Phytomedicine 16(4):287–294. https://doi.org/10.1016/j.phymed.2009.02.005

Mar AC, Nilsson SRO, Gamallo-Lana B, Lei M, Dourado T, Alsiö J, Saksida LM, Bussey TJ, Robbins TW (2017) MAM-E17 rat model impairments on a novel continuous performance task: effects of potential cognitive enhancing drugs. Psychopharmacology (Berl) 234(19):2837–2857. https://doi.org/10.1007/s00213-017-4679-5

Scatton B, Cohen C, Perrault G, Oblin A, Claustre Y, Schoemaker H, Sanger DJ, Rouquier L, Porsolt R (2001) The preclinical pharmacologic profile of tiapride. Eur Psychiatry 16 Suppl 1:29s–34s. https://doi.org/10.1016/s0924-9338(00)00526-5

Ringnér M (2008) What is principal component analysis? Nat Biotechnol 26(3):303–304. https://doi.org/10.1038/nbt0308-303

McClure EW, Daniels RN (2021) Classics in Chemical Neuroscience: Amitriptyline. ACS Chem Neurosci 12(3):354–362. https://doi.org/10.1021/acschemneuro.0c00467

Donahue TJ, Hillhouse TM, Webster KA, Young R, De Oliveira EO, Porter JH (2017) Discriminative stimulus properties of the atypical antipsychotic amisulpride: comparison to its isomers and to other benzamide derivatives, antipsychotic, antidepressant, and antianxiety drugs in C57BL/6 mice. Psychopharmacology (Berl) 234(23-24):3507-3520. https://doi.org/10.1007/s00213-017-4738-y

Li P, Snyder GL, Vanover KE (2016) Dopamine Targeting Drugs for the Treatment of Schizophrenia: Past, Present and Future. Curr Top Med Chem 16(29):3385–3403. https://doi.org/10.2174/1568026616666160608084834

Yonemura K, Miyanaga K, Machiyama Y (1998) Profiles of the affinity of antipsychotic drugs for neurotransmitter receptors and their clinical implication. Kitakanto Med J 48(2):87–102. https://doi.org/10.2974/kmj.48.87

Dose M, Lange HW (2000) The benzamide tiapride: treatment of extrapyramidal motor and other clinical syndromes. Pharmacopsychiatry 33(1):19–27. https://doi.org/10.1055/s-2000-7964

Haddad PM, Sharma SG (2007) Adverse effects of atypical antipsychotics: differential risk and clinical implications. CNS Drugs 21(11):911–936. https://doi.org/10.2165/00023210-200721110-00004

Krijzer F, Koopman P, Olivier B (1993) Classification of psychotropic drugs based on pharmaco-electrocorticographic studies in vigilance-controlled rats. Neuropsychobiology 28(3):122–37. https://doi.org/10.1159/000119015

Nordin C, Krijzer F (1996) Antidepressant and anxiolytic profiles of E-10-hydroxynortriptyline on electrocorticograms of rats. Neuropsychobiology 34(1):44–48. https://doi.org/10.1159/000119290

Papp N, Vas S, Bogáthy E, Kátai Z, Kostyalik D, Bagdy G (2018) Acute and chronic escitalopram alter EEG gamma oscillations differently: relevance to therapeutic effects. Eur J Pharm Sci 121:347–355. https://doi.org/10.1016/j.ejps.2018.06.012

Rujiralai T, Puangpairote T, Cheaha D (2021) Characterization of pharmaco-EEG fingerprint and sleep-wake profiles of Lavandula angustifolia Mill. essential oil inhalation and diazepam administration in rats. J Ethnopharmacol 276:114193. https://doi.org/10.1016/j.jep.2021.114193

Depoortere H, Decobert M, Granger P, Riou-Merle F (1986) Hypnotics: clinical value of pharmaco-EEG methods. Neuropsychobiology 16(2-3):157–162. https://doi.org/10.1159/000118318

Krijzer F, Snelder M, Bradford D (1984) Comparison of the (pro)convulsive properties of fluvoxamine and clovoxamine with eight other antidepressants in an animal model. Neuropsychobiology 12(4):249–254. https://doi.org/10.1159/000118147

Dimpfel W, Decker H (1985) Classification of sulpiride, clozapine and haloperidol by toposelective recording from different brain structures in the immobilized rat (stereo-EEG). Neuropsychobiology 14(3):157–164. https://doi.org/10.1159/000118220

Dimpfel W (2003) Preclinical data base of pharmaco-specific rat EEG fingerprints (tele-stereo-EEG). Eur J Med Res 8(5):199–207.

Dimpfel W (2013) Pharmacological classification of herbal extracts by means of comparison to spectral EEG signatures induced by synthetic drugs in the freely moving rat. J Ethnopharmacol 149(2):583–589. https://doi.org/10.1016/j.jep.2013.07.029

Каркищенко НН, Фокин ЮВ, Каркищенко ВН, Табоякова ЛА, Харитонов СЮ, Алимкина ОВ (2018) Новые подходы к оценке интрацентральных отношений по показателям оперантного поведения и электрограмм мозга кошек. Биомедицина (4):4–17. [Karkischenko NN, Fokin YuV, Karkischenko VN, Taboyakova LA, Kharitonov SYu, Alimkina OV (2020) New approaches to the assessment of intracentral relations in terms of operant behavior and electrograms of the brain of cats. J Biomed (4):4–17. (In Russ)].

Каркищенко НН, Каркищенко ВН, Фокин ЮВ, Харитонов СЮ (2019) Нейровизуализация эффектов психоактивных средств посредством нормализации электрограмм головного мозга. Биомедицина (1):12–34. [Karkischenko NN, Karkischenko VN, Fokin YuV, Kharitonov SYu (2019) Neuroimaging of the effects of psychoactive substances by means of normalization of brain electrograms. J Biomed (1):12–34. (In Russ)]. https://doi.org/10.33647/2074-5982-15-1-12-34

Фокин ЮВ, Каркищенко НН, Борисова ММ (2020) Нейровизуализация фармако-ЭЭГ эффектов лейтрагина посредством нормированных электрограмм мозга кошек. Биомедицина 16(4):71–82. [Fokin YuV, Karkischenko NN, Borisova MM (2020) Neurovisualization of Pharmaco-EEG Effects of Leutragine by Normalized Cat Brain Electrograms. J Biomed 16(4):71–82. (In Russ)]. https://doi.org/10.33647/2074-5982-16-4-71-82