EEG Spectro-spatial Pattern Related to Phenoconversion in Patients with REM Sleep Behavior Disorder

Abstract

Objective: This study aimed to identify EEG spectro-spatial covariance patterns associated with phenoconversion in patients with isolated REM sleep behavior disorder (iRBD) and investigate the longitudinal trajectories in iRBD, Parkinsons disease (PD), and dementia with Lewy bodies (DLB) patients. Methods: We obtained eye-closed resting EEG data at baseline and follow-up from 12 iRBD patients who later developed PD, 6 patients who later developed DLB, and 17 iRBD patients who did not convert. In the source space, we derived PD-RBD and DLB-RBD related patterns for each frequency band using EEG data collected after phenoconversion in iRBD converters, with 12 age- and sex-matched healthy control (HC) participants as the reference group. We analyzed correlations between pattern expression scores and motor and cognitive function measures. Additionally, we examined differences between iRBD converters and nonconverters at baseline. Finally, we observed the longitudinal trajectory of iRBD nonconverters, PD converters, and DLB converters in the combined pattern space. Results: The delta and alpha spatial covariance patterns effectively distinguished both PD converters and DLB converters from HC, with the alpha pattern demonstrating the highest discriminative power (AUC = 0.9097 for PD-RBD pattern, 0.9306 for DLB-RBD pattern). MDS-UPDRS part III scores positively correlated with delta pattern scores (rho = 0.688, p = 0.00014 for PD-RBD pattern, and rho = 0.539, p = 0.0055 for DLB-RBD pattern), even after adjusting for age and sex. However, no significant correlation was found between MoCA-K scores and any of the pattern expression scores. At baseline, converters had higher scores for the PD-RBD and DLB-RBD beta2 pattern compared to nonconverters, but the two groups were not well distinguished (AUC = 0.7751, rank sum p = 0.0062). All three groups showed an overall rightward shift in the combined pattern space, with each group exhibiting distinct trajectories. Conclusions: PD-RBD and DLB-RBD EEG spectro-spatial covariance patterns can be utilized for early detection and monitoring of neurodegenerative disorders. The complementary use of patterns derived by other modalities may provide a better understanding.

연구 배경: 본 연구에서는 단독 렘수면행동장애(iRBD) 환자에서 신경퇴행질환으로 전환되는 것과 관련이 있는 뇌파 주파수-공간 공분산 패턴을 규명하고, iRBD 환자와 파킨슨병(PD)환자, 루이소체치매(DLB)환자들에서 변화 궤적을 조사하는 것을 목표로 하였다. 연구 방법: PD로 전환된 12명, DLB로 전환된 6명, 추적기간 동안 전환되지 않은 iRBD 환자 17명으로부터 눈을 감은 상태의 휴지기 뇌파를 기준선과 추적 시점에서 수집하였다. PD나 DLB로 전환된 이후에 수집된 뇌파 데이터와 나이와 성별이 짝지어진 12명의 건강 대조군(HC)의 뇌파 데이터를 사용하여 소스 공간에서 PD로 전환된 iRBD(PD-RBD), DLB로 전환된 iRBD(DLB-RBD)과 관련된 패턴을 각 주파수 밴드에 대해서 얻었다. 패턴 발현 점수와 운동기능, 인지기능을 측정한 점수 간의 상관관계를 분석하였다. 또한 기준선에서 신경퇴행질환으로 전환된 환자와 그렇지 않은 환자 간에 패턴발현점수의 차이가 있는 지 확인하였다. 마지막으로, 패턴을 조합하여 만든 공간에서 질병전환이 되지 않은 iRBD 환자와 PD로 전환된 환자, DLB로 전환된 환자의 변화 궤적을 각각 관찰하였다. 연구 결과: 델타, 알파밴드의 공분산 패턴이 PD나 DLB로 전환된 환자를 HC로부터 효과적으로 구분하였으며, 알파밴드 패턴이 가장 높은 구분력을 보였다(수신자 동작 특성 곡선 아래 면적(AUC)=0.9097 (PD-RBD 알파 패턴), AUC = 0.9306 (DLB-RBD 알파 패턴)). 운동기능을 반영하는 MDS-UPDRS part III 점수는 나이와 성별을 보정 한 후에도 델타밴드 패턴의 점수와 양의 상관관계가 있었다(스피어만 상관계수(rho)=0.688, p=0.00014 (PD-RBD 델타 패턴), rho=0.539, p=0.0055 (DLB-RBD 델타 패턴)). 그러나 인지기능을 반영하는 MoCA-K 점수는 어떠한 패턴의 점수와도 유의미한 상관관계가 발견되지 않았다. 기준선에서 추후에 질병전환된 환자들의 PD-RBD와 DLB-RBD 베타2 패턴의 점수가 전환되지 않은 환자에 비해 모두 높았으나, 두 집단이 잘 분리되지는 않았다(AUC=0.7751, 순위합 검정 p=0.0062). 세 집단 모두 조합된 패턴 공간에서 오른쪽으로 이동하는 공통적인 변화 궤적을 보였고, 각 집단의 종적 궤적에서 구분되는 특징도 존재하였다. 결론: PD-RBD, DLB-RBD 관련 뇌파 주파수-공간 공분산 패턴은 신경퇴행질환의 조기 감지와 질병 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 다른 형태의 데이터에서 얻은 패턴과 상보적으로 사용된다면 iRBD에서 일어나는 질병전환의 메커니즘을 이해하는 데 도움이 될 것이다.