Beyin Fonksiyon Değişimlerini Elektroensefalografi ile Değerlendirmek için İşlemsel Bir Beyin Bağlantılılık Çerçevesi

Abstract

Parkinson hastalığı, beynin sinirsel aktiviteyi esnek bir şekilde koordine etme yeteneğini bozar. Bu durum, özellikle bazal gangliya ve ona bağlı kortiko-talamik döngüleri içeren devrelerde görülür. Sağlıklı bir beyin, motor ve bilişsel görevler sırasında, verimli kaynak tahsisini yansıtan dinamik senkronizasyon ve desenkronizasyon örüntüleri gösterir. Parkinson hastalığında ise bu sinirsel mekanizmalar patolojik sinirsel dinamiklere karşı daha savunmasız hale gelir, bu da beynin sorunsuz bilişsel ve motor kontrol için gereken aktivasyon örüntüleri arasında verimli bir şekilde geçiş yapma yeteneğini zayıflatır. Bu tez, bu değişikliklerin kontrollü pedal çevirme görevi sırasında nasıl ortaya çıktığını sinirsel değişkenliği inceleyerek araştırmaktadır. Bu amaçla, Parkinson hastalarından (donma gösteren hastalar dahil - PDFOG) ve sağlıklı kontrol gruplarından alt ekstremite pedal çevirme görevi sırasında toplanan EEG kayıtları kullanılmıştır. Pedal çevirme görevi sırasında senkronizasyon ve değişkenlik örüntülerini saptamak için sinirsel dinamikleri denemeler arası tutarlılık (inter-trial coherence - ITC) ve entropi ölçümleri aracılığıyla analiz ettik. ITC analizi, sağlıklı kontrol grubunun frontoparietal ağlarda güçlü delta bandı senkronizasyonunu koruduğunu ortaya koyarken, Parkinson hastalarının düşük frekanslı ITC'de giderek kötüleşme gösterdiğini ve PDFOG hastalarının en ciddi azalmalara sahip olduğunu gösterdi. Hasta gruplarını ayırt eden biyobelirteçler olarak, sensorimotor hazırlık sırasında delta baskınlığından beta bandı aktivitesine doğru sistematik frekans kaymaları keşfedildi. Entropi analizi ile Parkinson hastalığı ilerledikçe azalan karmaşıklık ve bilgi işleme kapasitesi tespit edildi. Vasicek ve permütasyon entropi ölçümlerini kullanarak, frontal, parietal ve oksipital bölgelerde azalan sinirsel değişkenlik ve motor aktivite başlatma sırasında azalmış karmaşıklık tespit ettik. Her iki yaklaşım da, sağ parietal ve frontoparietal ağların hastalığa bağlı işlev bozukluğuna karşı savunmasız olduğunu gösterdi. Bu bulgular, sinirsel senkronizasyon ve karmaşıklıktaki denemeler arası değişkenliğin, hastalık ilerlemesi için hassas belirteçler olarak hizmet ettiğini ortaya koymaktadır. Motor-bilişsel ağlardaki sinirsel kararlılık ve adaptasyonun kademeli olarak bozulması, yürüme donması mekanizmalarına dair yeni bilgiler sunmaktadır. Böylece, elde edilen bulgular entropi ve ITC yöntemlerinin nörodejeneratif bozuklukların tespitinde EEG tabanlı biyobelirteç olarak kullanılabileceğini göstermiştir.

Parkinson's disease disrupts the ability of brain to flexibly coordinate neural activity, particularly in circuits involving the basal ganglia and connected cortico-thalamic loops. During motor and cognitive tasks, healthy brain shows dynamic patterns of neural synchronization and desynchronization that reflect efficient resource allocation. In PD, these neuronal mechanisms become more vulnerable to pathological neural dynamics, impairing the brain's ability to efficiently shift between activation patterns required for smooth cognitive and motor control. This thesis investigates how these alterations arise during controlled pedaling tasks by examining neural variability. For this purpose, we used EEG recordings from PD patients, including those with freezing of gait (PDFOG), and healthy controls (HC) during lower-limb pedaling that simulate the motor coordination required for locomotion. We analyzed neural dynamics through inter-trial coherence (ITC) and entropy measures to capture synchronization and variability patterns during the pedaling task. The ITC analysis revealed that HC maintained robust delta band synchronization in frontoparietal networks, while PD patients showed progressive deterioration in low-frequency ITC, with PDFOG patients exhibiting the most severe reductions. We discovered systematic frequency shifts from healthy delta dominance toward pathological beta band activity during early sensorimotor preparation, providing quantitative biomarkers distinguishing patient groups. The entropy analysis complemented these findings by revealing reduced neural complexity and information processing capacity in PD progression. Using Vasicek's and permutation entropy measures, we identified decreased neural variability in frontal, parietal, and occipital regions, with diminished complexity during motor initiation period. Both approaches demonstrated that right parietal and frontoparietal networks are particularly vulnerable to disease-related dysfunction. Together, these findings reveal that trial-to-trial variability in both neural synchronization and complexity serves as sensitive markers for disease progression. The progressive deterioration of neural stability and adaptability in motor-cognitive networks provides novel insights into freezing of gait mechanisms and establishes entropy and ITC measures as promising biomarkers for EEG-based diagnostic tools in neurodegenerative disorders.