Preview

Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика

Расширенный поиск

Интерфейс мозг–компьютер в восстановлении двигательной функции верхней конечности после инсульта

https://doi.org/10.14412/2074-2711-2025-2-93-99

Аннотация

Технология «интерфейс мозг–компьютер» (ИМК) является перспективным направлением для восстановления двигательных функций верхней конечности (ВК). В статье представлены данные рандомизированных клинических исследований за 2016–2024 гг., посвященных применению ИМК при постинсультной дисфункции ВК в зависимости от тяжести пареза, времени начала и периода реабилитации, режима тренировок и оцениваемого показателя. ИМК стимулирует нейропластичность, что подтверждается данными функциональной магнитно-резонансной томографии. Показана эффективность ИМК в восстановлении функции ВК после инсульта по Шкале Фугл-Мейера (Fugl-Meyer Assessment, FMA) и Тесту двигательной активности руки (Action Research Arm Test, ARAT) у пациентов с умеренными и выраженными парезами. Данные о продолжительности двигательного, когнитивного и эмоционального улучшения, влиянии на функциональную независимость представлены в ограниченном числе исследований и требуют дальнейшего изучения.

Об авторах

М. Ю. Панков
ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России
Россия

Кафедра неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики Института нейронаук и нейротехнологий 

117513, Москва, ул. Островитянова, 1


Конфликт интересов:

Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов отсутствует. Авторы несут полную ответственность за предоставление окончательной версии рукописи в печать. Все авторы принимали участие в разработке концепции статьи и написании рукописи. Окончательная версия рукописи была одобрена всеми авторами.



Е. В. Костенко
ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова» Минздрава России; ГАУЗ Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины им. С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

Кафедра неврологии, нейрохирургии и медицинской генетики Института нейронаук и нейротехнологий 

117513, Москва, ул. Островитянова, 1;
127206, Москва, ул. Вучетича, 21


Конфликт интересов:

Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов отсутствует. Авторы несут полную ответственность за предоставление окончательной версии рукописи в печать. Все авторы принимали участие в разработке концепции статьи и написании рукописи. Окончательная версия рукописи была одобрена всеми авторами.



Л. В. Петрова
ГАУЗ Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины им. С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

127206, Москва, ул. Вучетича, 21


Конфликт интересов:

Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов отсутствует. Авторы несут полную ответственность за предоставление окончательной версии рукописи в печать. Все авторы принимали участие в разработке концепции статьи и написании рукописи. Окончательная версия рукописи была одобрена всеми авторами.



М. С. Филиппов
ГАУЗ Московский научно-практический центр медицинской реабилитации, восстановительной и спортивной медицины им. С.И. Спасокукоцкого Департамента здравоохранения города Москвы»
Россия

127206, Москва, ул. Вучетича, 21


Конфликт интересов:

Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов отсутствует. Авторы несут полную ответственность за предоставление окончательной версии рукописи в печать. Все авторы принимали участие в разработке концепции статьи и написании рукописи. Окончательная версия рукописи была одобрена всеми авторами.



Список литературы

1. Dalton EJ, Jamwal R, Augoustakis L, et al. Prevalence of Arm Weakness, Pre-Stroke Outcomes and Other Post-Stroke Impairments Using Routinely Collected Clinical Data on an Acute Stroke Unit. Neurorehabil Neural Repair. 2024 Feb;38(2):148-60. doi: 10.1177/15459683241229676. Epub 2024 Feb 10.

2. Simpson LA, Hayward KS, McPeake M, et al. Challenges of Estimating Accurate Prevalence of Arm Weakness Early After Stroke. Neurorehabil Neural Repair. 2021 Oct;35(10):871-9. doi: 10.1177/15459683211028240. Epub 2021 Jul 28.

3. Костенко ЕВ, Петрова ЛВ, Мартынов МЮ, Погонченкова ИВ. Эффективность реабилитации с виртуальной реальностью и биологической обратной связью в восстановлении функции кисти после инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2023;123(3-2):68-75. doi: 10.17116/jnevro202312303268

4. Петрова ЛВ, Костенко ЕВ, Мартынов МЮ и др. Влияние реабилитации с сенсорной перчаткой и виртуальной реальностью на динамику нейротрофического фактора головного мозга и когнитивных вызванных потенциалов P300 в раннем восстановительном периоде ишемического инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2023;123(12-2):75-81. doi: 10.17116/jnevro202312312275

5. Khan MA, Das R, Iversen HK, Puthusserypady S. Review on motor imagery based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: From designing to application. Comput Biol Med. 2020 Aug;123:103843. doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.103843. Epub 2020 Jun 7.

6. Molinari M, Masciullo M. Stroke and potential benefits of brain-computer interface. Handb Clin Neurol. 2020;168:25-32. doi: 10.1016/B978-0-444-63934-9.00003-2

7. Carvalho R, Dias N, Cerqueira JJ. Brain-machine interface of upper limb recovery in stroke patients rehabilitation: A systematic review. Physiother Res Int. 2019 Apr;24(2):e1764. doi: 10.1002/pri.1764. Epub 2019 Jan 4.

8. Baniqued PDE, Stanyer EC, Awais M, et al. Brain-computer interface robotics for hand rehabilitation after stroke: a systematic review. J Neuroeng Rehabil. 2021 Jan 23;18(1):15. doi: 10.1186/s12984-021-00820-8

9. Fu J, Chen S, Jia J. Sensorimotor rhythm-based brain-computer interfaces for motor tasks used in hand upper extremity rehabilitation after stroke: a systematic review. Brain Sci. 2022 Dec;13(1):56. doi: 10.3390/brainsci13010056

10. Bai Z, Fong KNK, Zhang JJ, et al. Immediate and long-term effects of BCI-based rehabilitation of the upper extremity after stroke: a systematic review and meta-analysis. J NeuroEngineering Rehabil. 2020 Apr;17(1):57. doi: 10.1186/s12984-020-00686-2

11. Kruse A, Suica Z, Taeymans J, Schuster-Amft C. Effect of brain-computer interface training based on non-invasive electroencephalography using motor imagery on functional recovery after stroke – a systematic review and meta-analysis. BMC Neurol. 2020 Oct 22;20(1):385. doi: 10.1186/s12883-020-01960-5

12. Yang W, Zhang X, Li Z, et al. The effect of brain-computer interface training on rehabilitation of upper limb dysfunction after stroke: a meta-analysis of randomized controlled trials. Front Neurosci. 2022 Feb;15:766879. doi: 10.3389/fnins.2021.766879

13. Mansour S, Ang KK, Nair KPS, et al. Efficacy of brain-computer interface and the impact of its design characteristics on poststroke upper-limb rehabilitation: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Clin EEG Neurosci. 2022 Jan;53(1):79-90. doi: 10.1177/15500594211009065

14. Peng Y, Wang J, Liu Z, et al. The application of brain-computer interface in upper limb dysfunction after stroke: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Front Hum Neurosci. 2022 Mar;16:798883. doi: 10.3389/fnhum.2022.798883

15. Nojima I, Sugata H, Takeuchi H, Mima T. Brain-Computer Interface Training Based on Brain Activity Can Induce Motor Recovery in Patients With Stroke: A Meta-Analysis. Neurorehabil Neural Repair. 2022 Feb;36(2):83-96. doi: 10.1177/15459683211062895. Epub 2021 Dec 27.

16. Xie YL, Yang YX, Jiang H, et al. Brainmachine interface-based training for improving upper extremity function after stroke: A meta-analysis of randomized controlled trials. Front Neurosci. 2022 Aug 3;16:949575. doi: 10.3389/fnins.2022.949575

17. Shou YZ, Wang XH, Yang GF. Verum versus Sham brain-computer interface on upper limb function recovery after stroke: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Medicine (Baltimore). 2023 Jun 30;102(26):e34148. doi: 10.1097/MD.0000000000034148

18. Gao W, Cui Z, Yu Y, et al. Application of a Brain-Computer Interface System with Visual and Motor Feedback in Limb and Brain Functional Rehabilitation after Stroke: Case Report. Brain Sci. 2022 Aug 16;12(8):1083. doi: 10.3390/brainsci12081083

19. Zhang R, Wang C, He S, et al. An Adaptive Brain-Computer Interface to Enhance Motor Recovery After Stroke. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2023;31:2268-78. doi: 10.1109/TNSRE.2023.3272372. Epub 2023 May 12.

20. Craik A, Gonzalez-Espana JJ, Alamir A, et al. Design and Validation of a Low-Cost Mobile EEG-Based Brain-Computer Interface. Sensors (Basel). 2023 Jun 26;23(13):5930. doi: 10.3390/s23135930

21. Behboodi A, Lee WA, Hinchberger VS, Damiano DL. Determining optimal mobile neurofeedback methods for motor neurorehabilitation in children and adults with non-progressive neurological disorders: a scoping review. J Neuroeng Rehabil. 2022 Sep 28;19(1):104. doi: 10.1186/s12984-022-01081-9

22. Huster RJ, Mokom ZN, Enriquez-Geppert S, Herrmann CS. Braincomputer interfaces for EEG neurofeedback: peculiarities and solutions. Int J Psychophysiol. 2014 Jan;91(1):36-45. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2013.08.011. Epub 2013 Sep 4.

23. Mridha MF, Das SC, Kabir MM, et al. Brain-Computer Interface: Advancement and Challenges. Sensors (Basel). 2021 Aug 26;21(17):5746. doi: 10.3390/s21175746

24. Mokienko OA, Chernikova LA, Frolov AA, Bobrov PD. Motor imagery and its practical application. Neurosci Behav Physiol. 2014 May;44(5):483-9. doi: 10.1007/s11055-014-9937-y

25. Bhagat NA, Yozbatiran N, Sullivan JL, et al. Neural activity modulations and motor recovery following brain-exoskeleton interface mediated stroke rehabilitation. Neuroimage Clin. 2020;28:102502. doi: 10.1016/j.nicl.2020.102502. Epub 2020 Nov 19.

26. Bertani R, Melegari C, De Cola MC, et al. Effects of robot-assisted upper limb rehabilitation in stroke patients: a systematic review with meta-analysis. Neurol Sci. 2017 Sep;38(9):1561-9. doi: 10.1007/s10072-017-2995-5. Epub 2017 May 24.

27. Chivukula S, Jafari M, Aflalo T, et al. Cognition in Sensorimotor Control: Interfacing With the Posterior Parietal Cortex. Front Neurosci. 2019 Feb 27;13:140. doi: 10.3389/fnins.2019.00140

28. Рубакова АА, Иванова ГЕ, Булатова МА. Активация процессов сенсомоторной интеграции с помощью интерфейса «мозг–компьютер». Вестник РГМУ. 2021;(5):29-35. doi: 10.24075/vrgmu.2021.039

29. Люкманов РХ, Азиатская ГА, Мокиенко ОА и др. Интерфейс мозг-компьютер в постинсультной реабилитации: клинико-нейропсихологическое исследование. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018;118(8):43-51. doi: 10.17116/jnevro201811808143

30. Frolov AA, Mokienko O, Lyukmanov R, et al. Post-stroke Rehabilitation Training with a Motor-Imagery-Based Brain-Computer Interface (BCI)-Controlled Hand Exoskeleton: A Randomized Controlled Multicenter Trial. Front Neurosci. 2017 Jul 20;11:400. doi: 10.3389/fnins.2017.00400

31. Wu Q, Yue Z, Ge Y, et al. Brain Functional Networks Study of Subacute Stroke Patients With Upper Limb Dysfunction After Comprehensive Rehabilitation Including BCI Training. Front Neurol. 2020 Jan 27;10:1419. doi: 10.3389/fneur.2019.01419

32. Li M, Liu Y, Wu Y, et al. Neurophysiological substrates of stroke patients with motor imagery-based Brain-Computer Interface training. Int J Neurosci. 2014 Jun;124(6):403-15. doi: 10.3109/00207454.2013.850082. Epub 2013 Oct 31.

33. Ma ZZ, Wu JJ, Hua XY, et al. Evidence of neuroplasticity with brain-computer interface in a randomized trial for post-stroke rehabilitation: a graph-theoretic study of subnetwork analysis. Front Neurol. 2023 Jun 6;14:1135466. doi: 10.3389/fneur.2023.1135466

34. Biasiucci A, Leeb R, Iturrate I, et al. Brainactuated functional electrical stimulation elicits lasting arm motor recovery after stroke. Nat Commun. 2018 Jun 20;9(1):2421. doi: 10.1038/s41467-018-04673-z

35. Ramos-Murguialday A, Broetz D, Rea M, et al. Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: a controlled study. Ann Neurol. 2013 Jul;74(1):100-8. doi: 10.1002/ana.23879. Epub 2013 Aug 7.

36. Hramov AE, Maksimenko VA, Pisarchik AN. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Phys Rep. 2021;918:1-133. doi: 10.1016/j.physrep.2021.03.002

37. Lotte F, Bougrain L, Cichocki A, et al. A review of classification algorithms for EEGbased brain-computer interfaces: a 10 year update. J Neural Eng. 2018 Jun;15(3):031005. doi: 10.1088/1741-2552/aab2f2. Epub 2018 Feb 28.

38. Королева ЕС, Алифирова ВМ, Латыпова АВ и др. Принципы и опыт применения роботизированных реабилитационных технологий у пациентов после инсульта. Бюллетень сибирской медицины. 2019;18(2):223-33. doi: 10.20538/1682-0363-2019-2-223-233

39. Mihara M, Hattori N, Hatakenaka M, et al. Near-infrared spectroscopy-mediated neurofeedback enhances efficacy of motor imagerybased training in poststroke victims: a pilot study. Stroke. 2013 Apr;44(4):1091-8. doi: 10.1161/STROKEAHA.111.674507. Epub 2013 Feb 12.

40. Sinha AM, Nair VA, Prabhakaran V. BrainComputer Interface Training With Functional Electrical Stimulation: Facilitating Changes in Interhemispheric Functional Connectivity and Motor Outcomes Post-stroke. Front Neurosci. 2021 Sep 27;15:670953. doi: 10.3389/fnins.2021.670953

41. Ertelt D, Binkofski F. Action observation as a tool for neurorehabilitation to moderate motor deficits and aphasia following stroke. Neural Regen Res. 2012 Sep 15;7(26):2063-74. doi: 10.3969/j.issn.1673-5374.2012.26.008

42. Buccino G. Action observation treatment: a novel tool in neurorehabilitation. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 2014 Apr 28;369(1644):20130185. doi: 10.1098/rstb.2013.0185

43. Cunha RG, Da-Silva PJ, Dos Santos Couto Paz CC, et al. Influence of functional task-oriented mental practice on the gait of transtibial amputees: a randomized, clinical trial. J Neuroeng Rehabil. 2017 Apr 11;14(1):28. doi: 10.1186/s12984-017-0238-x

44. Park JS, Choi JB, An DH, Chang MY. Effects of mental practice combined with electromyogram-triggered electrical stimulation for upper extremity function in stroke patients. J Phys Ther Sci. 2017 Oct;29(10):1819-20. doi: 10.1589/jpts.29.1819. Epub 2017 Oct 21.

45. Liu X, Zhang W, Li W, et al. Effects of motor imagery based brain-computer interface on upper limb function and attention in stroke patients with hemiplegia: a randomized controlled trial. BMC Neurol. 2023 Mar 31;23(1):136. doi: 10.1186/s12883-023-03150-5

46. Brunner I, Lundquist CB, Pedersen AR, et al. Brain computer interface training with motor imagery and functional electrical stimulation for patients with severe upper limb paresis after stroke: a randomized controlled pilot trial. J Neuroeng Rehabil. 2024 Jan 20;21(1):10. doi: 10.1186/s12984-024-01304-1

47. Chen L, Gu B, Wang Z, et al. EEG-controlled functional electrical stimulation rehabilitation for chronic stroke: system design and clinical application. Front Med. 2021 Oct;15(5):740-9. doi: 10.1007/s11684-020-0794-5. Epub 2021 Jun 22.

48. Ramos-Murguialday A, Curado MR, Broetz D, et al. Brain-Machine Interface in Chronic Stroke: Randomized Trial LongTerm Follow-up. Neurorehabil Neural Repair. 2019 Mar;33(3):188-98. doi: 10.1177/1545968319827573. Epub 2019 Feb 5.

49. Ma ZZ, Wu JJ, Cao Z, et al. Motor imagery-based brain-computer interface rehabilitation programs enhance upper extremity performance and cortical activation in stroke patients. J Neuroeng Rehabil. 2024 May 29;21(1):91. doi: 10.1186/s12984-024-01387-w

50. Lee SH, Kim SS, Lee BH. Action observation training and brain-computer interface controlled functional electrical stimulation enhance upper extremity performance and cortical activation in patients with stroke: a randomized controlled trial. Physiother Theory Pract. 2022 Sep;38(9):1126-34. doi: 10.1080/09593985.2020.1831114. Epub 2020 Oct 7.

51. Kim T, Kim S, Lee B. Effects of Action Observational Training Plus Brain-Computer Interface-Based Functional Electrical Stimulation on Paretic Arm Motor Recovery in Patient with Stroke: A Randomized Controlled Trial. Occup Ther Int. 2016 Mar;23(1):39-47. doi: 10.1002/oti.1403. Epub 2015 Aug 24.

52. Miao Y, Chen S, Zhang X, et al. BCI-Based Rehabilitation on the Stroke in Sequela Stage. Neural Plast. 2020 Dec 13;2020:8882764. doi: 10.1155/2020/8882764

53. Payton H, Soundy A. The Experience of Post-Stroke Pain and The Impact on Quality of Life: An Integrative Review. Behav Sci (Basel). 2020 Aug 7;10(8):128. doi: 10.3390/bs10080128

54. Борисова ВА, Исакова ЕВ, Котов СВ. Возможности интерфейса «мозг–компьютер» в коррекции постинсультных когнитивных нарушений. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2022;122(12-2):60-6. doi: 10.17116/jnevro202212212260

55. Liu L, Xu M, Marshall IJ, et al. Prevalence and natural history of depression after stroke: A systematic review and meta-analysis of observational studies. PLOS Med. 2023 Mar;20(3):e1004200. doi: 10.1371/journal.pmed.1004200


Рецензия

Для цитирования:


Панков МЮ, Костенко ЕВ, Петрова ЛВ, Филиппов МС. Интерфейс мозг–компьютер в восстановлении двигательной функции верхней конечности после инсульта. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2025;17(2):93-99. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2025-2-93-99

For citation:


Pankov MY, Kostenko EV, Petrova LV, Filippov MS. The brain-computer interface in the recovery of upper limb motor function after stroke. Nevrologiya, neiropsikhiatriya, psikhosomatika = Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics. 2025;17(2):93-99. (In Russ.) https://doi.org/10.14412/2074-2711-2025-2-93-99

Просмотров: 218


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2074-2711 (Print)
ISSN 2310-1342 (Online)