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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-06232008-172404


Tipo di tesi
Tesi di laurea vecchio ordinamento
Autore
DE LEONARDIS, VANESSA ELENA
URN
etd-06232008-172404
Titolo
STUDIO DELLE PROPRIETA' SPAZIALI E DINAMICHE DELL' "OSCILLAZIONE LENTA CORTICALE" DURANTE IL SONNO, NELL'UOMO, MEDIANTE EEG A BASSA DENSITA'
Dipartimento
SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE E NATURALI
Corso di studi
SCIENZE BIOLOGICHE
Relatori
Relatore Prof. Gemignani, Angelo
Parole chiave
  • oscillazione lenta corticale
  • sonno NREM
Data inizio appello
21/07/2008
Consultabilità
Completa
Riassunto
Il sonno ad onde lente (stadi 3 e 4 del sonno NREM) si caratterizza per la presenza di due tipici grafoelementi: i complessi K e le onde delta. Recentemente è stato dimostrato che queste attività EEGrafiche sono sostenute da oscillazioni del potenziale di membrana dei neuroni corticali, caratterizzate dalla presenza di uno stato di silenzio elettrico (down-state, durata 500-700 ms) alternato ad uno stato di intensa attività di scarica (up-state, durata 500-700 ms).
Questo comportamento, definito da Mircea Steriade "sleep slow oscillation" (SSO), rappresenta
il fenomeno cellulare di base che sostiene le attività EEGrafiche del sonno ad onde lente.
Nell'uomo, la caratterizzazione spettrale e morfologica della SSO deriva dagli studi di
Molle et al. (2002) e Massimini et al. (2004), che hanno consentito di definire i “criteri” per la sua individuazione. Questi criteri si basano sulla morfologia dell’onda, sulle caratteristiche topografiche e sulla direzione e velocità di propagazione. Infatti, Massimini et al. (2004), mediante EEG a 256 canali, hanno descritto le SSO come onde viaggianti (con velocità compresa tra 1.2 e 7 m/s) che spazzolano la corteccia, originando prevalentemente dalle regioni corticali anteriori e propagandosi verso quelle posteriori.
Lo scopo di questo lavoro di tesi è lo studio del riconoscimento e delle caratteristiche spaziali e dinamiche della SSO ottenuta da segnali EEGrafici di sonno acquisiti mediante EEG a bassa risoluzione spaziale, di utilizzo nella pratica clinica.
Sono state effettuate registrazioni EEGrafiche del primo ciclo di sonno (in cui l’espressione della SSO è massima) su 10 soggetti sani (età 25-35), con un sistema di acquisizione EEG a 32 canali. Tutti i segnali sono stati acquisiti in maniera differenziale rispetto all’elettrodo centrale FCz ad una frequenza di campionamento di 1000 Hz e con impedenze di elettrodo minori di 10 KOhm. I segnali registrati, dopo essere stati re-referenziati alle mastoidi (A1 e A2), sono stati ripuliti da eventuali artefatti da movimento e filtrati passabanda 0.1-4.4 Hz.
A questi segnali EEG sono stati applicati i criteri di Molle et al. (2002) e Massimini et al. (2004) per il riconoscimento della SSO, per lo studio della sua topografia, velocità e direzione di propagazione, e per la valutazione del suo contenuto spettrale.
I risultati ottenuti, oltre a mostrare un’alta riproducibilità inter- e intra-soggetto, confermano quelli osservati mediante EEG ad alta densità. In particolare da questo lavoro di tesi emerge che:
a) le SSO originano più frequentemente nelle regioni corticali anteriori e tendono a propagarsi in direzione fronto-occipitale ad una velocità media di 5 m/s;
b) l’analisi delle potenze spettrali EEG associate alle SSO ha messo in evidenza un incremento della potenza in banda sigma (attività spindle).
Il nostro approccio mediante EEG a bassa densità ha permesso di individuare SSO che rispondono ai criteri spaziali e dinamici di Massimini et al. (2004) e che, in linea con I risultati di Molle et al. (2002), si associano a un incremento dell’attività EEGrafica in banda sigma.
Questi risultati potrebbero permettere l’estensione dello studio della SSO all’ambito clinico, consentendo di ottenere informazioni più mirate sulle alterazioni dei meccanismi di sincronizzazione lenta corticale, di comune riscontro in patologie neurologiche e psichiatriche.
Infine lo studio delle dinamiche corticali della SSO permetterebbe di ottenere mappe di “connettività funzionale”, la cui applicazione alle patologie neurodegenerative potrebbe fornire indici preclinici di alterazioni della connettività effettiva.
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