Йогическое дыхание и динамика спинномозговой жидкости

Авторы: Сельда Йилдиз, Джон Гринстед, Андреа Хильдебранд, Джон Ошински, Уильям Д. Руни, Миранда М. Лим и Барри Окен
Перевод с английского: Анастасия Воробьёва (Москва)

Мнение редакции сайта может не совпадать с мнением авторов статьи

Спинномозговая жидкость (CSF), прозрачная жидкость, омывающая центральную нервную систему (ЦНС), совершающая пульсирующие движения. Наряду с интерстициальной жидкостью (жидкость, заполняющая межклеточное пространство – здесь и далее прим. пер.), CSF играет важную роль в выведении продуктов жизнедеятельности из мозга и поддержания здоровья ЦНС. Таким образом, понимание механизмов, управляющих движениями CSF имеет большое научное и клиническое значение. Поскольку пульсирующая динамика CSF чувствительна и синхронна с дыхательными движениями, мы заинтересованы в выявлении потенциальных интегративных методов лечения, таких как йогическое дыхание, для регулирования динамики CSF, о которых ранее не сообщалось. Здесь мы исследовали исходные данные перед вмешательством, полученные в ходе текущего рандомизированного контролируемого исследования, и изучили воздействие четырех дыхательных моделей йоги: (i) медленное дыхание, (ii) глубокое дыхание животом, (iii) глубокое диафрагмальное и (iv) глубокое грудное дыхание из которых три последних вместе образуют йогическое дыхание, называемое трехфазным дыханием. Мы использовали наш ранее установленный неинвазивный подход к отображению магнитно-резонансного контраста фаз в реальном времени, используя магнитно-резонансный прибор 3T MRI, вычисленные и проверенные различия в скоростях одиночного воксела (volumetric+pixel, «объёмный пиксель» — прим. ред.) CSF (мгновенной, дыхательной, сердечной 1-й и 2-й гармоники) на уровне большого затылочного отверстия во время спонтанного дыхания и по сравнению с йогическим дыханием. В исследовании 18 здоровых участников (8 женщин, 10 мужчин; средний возраст 34,9 ± 14 лет (SD); возрастной диапазон: 18-61 лет), мы наблюдали немедленный рост в черепно-направленных скоростях мгновенной-CSF 16-28% и дыхательной-CSF 60-118% при 4 дыхательных паттернах по сравнению со спонтанным дыханием, с наибольшими изменениями при глубоком брюшном дыхании (28%, p = 0,0008 и 118%, p = 0,0001, соответственно). Сердечная пульсация была основным источником пульсирующего движения CSF, за исключением глубокого брюшного дыхания, когда был сравним вклад респираторной и сердечной силы 1-й гармоники [0.59 ± 0.78], предполагая, что дыхание может быть основным регулятором спинномозговой жидкости в зависимости от индивидуальных различий в методах дыхания. Необходима дальнейшая работа по изучению влияния длительных тренировок с использованием йогического дыхания на пульсирующую динамику CSF для здоровья ЦНС.

Введение

Спинномозговая жидкость

Спинномозговая жидкость (CSF) является одной из двух дискретных жидкостных секторов мозга вместе с интерстициальной жидкостью (ISF), и имеет решающее значение для здоровья центральной нервной системы (ЦНС). Благодаря достижениям в области технологий визуализации и недавним результатам исследований [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11] становится ясно, что CSF — это не просто механическая подушка для ЦНС и средство для распределения питательных веществ и гормонов через ЦНС. Движение CSF [12,13,14,15,16] и обмен между CSF и ISF [2,4,17,18,19] во время бодрствования, сна и/или анестезии в последнее время вызвали особый интерес в связи с их воздействием на патологические состояния, связанные с CSF. Например, CSF вместе с ISF играет важную роль в удалении растворенных веществ и конечных продуктов обмена веществ из интерстиция мозга («интерстиций» – общее название для межклеточного пространства) [1,3,4]. Данное удаление продуктов жизнедеятельности играет ключевую роль в патогенезе ряда заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера [20], которая является наиболее распространенной формой деменций, составляя примерно ~ 60-70% из 50 миллионов случаев слабоумия по всему миру [21], и связано с накоплением амилоидного бета пептида [22,23]. Таким образом, понимание механизмов, управляющих движением спинномозговой жидкости, и мер, влияющих и усиливающих последующее выведение продуктов жизнедеятельности из мозга имеет большое научное и клиническое значение.

Движение CSF функционирует за счет изменения давления в сосудистой системе ЦНС из-за пульсации сердца (~ 1 Гц) [2,7,24,25,26,27,28,29,30,31,32] и дыхания (0,1-0,3 Гц) [12,13,14,15,16,33,34,35,37,38] и подвержено переходным эффектам, таким как кашель [14,39,39,41,41,41,40] и поза тела [42, 43]. Темой, представляющей интерес в настоящее время, связанной с динамикой CSF, является определение первичного регулятора (регуляторов) жидкостей ЦНС или движения раствора в субарахноидальных пространствах, желудочках и глубокой паренхиме мозга [2,7,12,14,36,37,44]. Основными факторами, влияющими на поток CSF, в последних исследованиях являются: (1) форсированный вдох у людей, (2) сердечная пульсация с некоторым участием дыхания у людей [37] и (3) сердечная пульсация у грызунов [7]. Несколько более ранних исследований подробно исследовали дыхательную-CSF динамику во время нормального дыхания, используя эхо-планарную визуализацию (EPI) (1.5T MRI) [34], нормального дыхания c задержкой дыхания, используя динамическую EPI (1.5T MRI) [45], нормального и форсированного дыхания, используя радиальную последовательность градиентного эхо (3T MRI) [12]. Однако эти исследования измеряли интенсивность сигнала CSF в произвольных единицах и не измеряли направленность CSF. Недавно проведенная в реальном времени визуализация посредством мультисрезовой эхо-планарной фазово-контрастной магнитно-резонансная томографии (PCMRI — особый тип магнитно-резонансной томографии, используемый в основном для определения скоростей потока) показал направленность и величину дыхательной- и кардиальной-CSF скоростей в см/с во время нескольких дыхательных паттернов (нормального, быстрого и медленного дыхания) и задержки дыхания (3T MRI). Недавние работы также исследовали величину, направление и чувствительность движения CSF к респираторным характеристикам и их локализации 4,15,16,46,47].
В последнее время интерес представляют низкочастотные колебания CSF (например, вазостимуляция; ~ < 0,1 Гц), в том числе во время сна [9,48,49]. В недавнем исследовании, проведённом с субъектами, спящими в магнитно-резонансном томографе (МРТ), Фультз и коллеги [9] показали, что колебания потока CSF во время фазы сна с небыстрым движением глаз (NREM) были больше (5,52 дБ) и медленнее (0,05 Гц вазомоции) (вазомоции — спонтанные колебания тонуса стенок кровеносных сосудов, независимые от сердцебиения, иннервации или дыхания) по сравнению с бодрствованием (0,25 Гц респираторного), и предположили, что изменения в пульсирующей динамике CSF во время сна могут менять ход выведения продуктов жизнедеятельности мозга за счёт увеличения смешивания и диффузии [2,50].
Иными словами, движение CSF [15,16,51] и удаление из мозга растворенных веществ [1,8,18,19,48,52,53,54] является темой высокого клинического значения. Поскольку пульсирующая динамика CSF чувствительна и синхронна к дыхательным движениям, мы заинтересованы в выявлении потенциальных интегративных методов лечения, таких как йогическое дыхание, для регулирования динамики CSF, о которых ранее не сообщалось. С этой целью мы разработали исследование для изучения влияния йогического дыхания на пульсирующую динамику CSF.

Йогическое дыхание

Методы «разум-тело» [55] охватывают большую и разнообразную группу методов терапии, включая йогу, медитацию, тай-чи, цигун и техники релаксации. Среди всего прочего, йога стала одним из самых популярных интегративных и взаимодополняющих методов «разум-тело» XXI века для поддержания общего здоровья и благосостояния. Как важнейший компонент традиционной практики йоги, йогическое дыхание (пранаяма [57]; четвертая часть — традиционной — 8-ми ступенчатой практики йоги) [57,58] состоит из различных дыхательных техник, выполняемых с осознанностью, сфокусированным вниманием и сознательным контролем с долгосрочной целью устойчивого и внимательного образа дыхания. Один из ключевых принципов регулярной йогической практики дыхания — сделать дыхание более медленным, глубоким и ритмичным, что связано с механизмом саморегулирования и пользой для здоровья [59,60,61]. Задокументированные эффекты медленного дыхания распространяются на дыхательную, сердечно-сосудистую и сердечно-респираторную деятельность Вегетативной НС. Кроме того, посредством систематического обращения внимания на ощущения во время дыхания, йогическое дыхание может быть направлено на улучшение метакогнитивного осознания связей между разумом и телом и интероцепции, что является фундаментальным процессом, связывающим мозг и тело [62]. Для систематического обзора терапевтических преимуществ йогического дыхания см. Джаявардена и др. [63]. Одним из широко изучаемых способов положительного воздействия йогического дыхания на здоровье является его балансирующий эффект на вегетативную нервную систему через парасимпатическую активацию [60,64]. Поскольку CSF чувствительна к дыхательной динамике [12,13,14,37], мы считаем, что еще одним потенциальным механизмом положительного воздействия йогического дыхания является его влияние на пульсирующую динамику CSF, о котором до сих пор не сообщалось.
Недавно мы разработали неинвазивный фазо-контрастный МРТ (RT-PCMRI) в реальном времени, который измеряет влияние дыхания и (гармоник) сердечной пульсации на (величину и направление) мгновенные скорости CSF в абсолютных единицах [см/с], что дает уникальную возможность изучить влияние йогического дыхания на пульсирующую динамику CSF. Мы использовали этот RT-PCMRI в недавнем рандомизированном контролируемом исследовании (RCT), целью которого является исследование влияния двух отдельных 8-недельных йогических дыхательных вмешательств на пульсирующую динамику CSF. В то время как исследование стремится изучить долгосрочное воздействие йогического дыхания среди начинающих практиков, мы представляем исходные данные до вмешательства, перед рандомизацией, чтобы продемонстрировать немедленное воздействие серии медленных и глубоких йогических дыхательных паттернов на пульсирующую динамику CSF по сравнению со спонтанным дыханием путём изучения дыхательных и сердечно-индуцированных гармонических составляющих CSF. Вкратце, мы рассчитали мгновенные скорости CSF (iCSF), полученные с RT-PCMRI во время спонтанного дыхания и четырёх йогических дыхательных практик (в общей сложности пять условий дыхания). Затем мы разделили iCSF на три составляющих: респираторная (rCSF), сердечная 1-я (c1CSF) и 2-я (c2CSF) гармоники, и тщательно проверили различия между спонтанным и четырьмя йогическими условиями дыхания.
Важно иметь в виду, что большинство исследований динамики CSF изучали основной компонент сердечной пульсации, который обычно находится на частоте сердечного ритма. Сердечно-индуцированные гармоники наблюдались только в нескольких исследованиях, в том числе при внутричерепном давлении (ICP) для оценки пульсации давления, а недавно у CSF аллигатора [66] в спинном канале и черепной полости. Кроме того, в нескольких исследованиях [67,68] наблюдались изменения в CSF индивидуумов, обусловленные возрастом и полом, по мимо других факторов. Здесь мы предоставляем сердечно-индуцированные составляющие гармоник движения CSF, а также связи между демографическими ковариатами (возраст, пол и индекс массы тела) и изменениями в метриках CSF во время спонтанного или йогического дыхания.
Таким образом, у нас две основные цели этого базового исследования перед вмешательством: (1) дать количественную оценку и сравнить непосредственное воздействие четырех йогических дыхательных практик по сравнению со спонтанным дыханием на (величину и направление) скорости iCSF, rCSF, c1CSF и c2CSF, и (2) количественно оценить относительный вклад rCSF по сравнению с c1CSF и c2CSF во время каждого условия дыхания, чтобы определить первичный регулятор движения CSF во всех условиях дыхания.

Материалы и методы

Участники
Исследование было одобрено экспертным Советом Орегонского университета здравоохранения и науки (OHSU), и полное текущее исследование было зарегистрировано на Clinicaltrials.gov (ID # NCT03858309). Мы получили устное и письменное информированное согласие от всех субъектов исследования до начала всех исследовательских процедур. Мы набрали здоровых участников из городской агломерации Портленда, используя веб-сайт, предназначенный для поиска возможностей участия в исследованиях OHSU, Исследовательский институт Орегонского центра клинических и междисциплинарных исследований (OCTRI) для набора персонала, листовки по всему кампусу и общинам в Портленде, а также социальные сети (Facebook). Мы стремились записать участников в возрасте от 18 до 65 лет, которые были бы в состоянии и пригодны для исследовательской деятельности, включая прохождение неинвазивного МРТ-сканирования, не имели текущей или предыдущей регулярной практики терапии «разум-тело» с акцентом на осознанное дыхание и/или практикующих (например, йогу, медитацию, тай-чи, цигун) и находились в добром здравии без каких-либо неврологических расстройств, нарушений сна, респираторных расстройств, проблем с сердцем, сердечно-сосудистой системой и легкими. Полный перечень критериев включения/исключения в исследование содержится в таблице S1. Из 65 участников, с которыми были установлены контакты для проведения исследования, 57 человек были проверены по телефону, 26 были зачислены, 21 прошли базовые процедуры (сентябрь-октябрь, 2019 год в OHSU) и 18 были включены в окончательный анализ базовых данных (N = 18, восемь женщин, десять мужчин; средний возраст: 34,9 ±14 лет (SD); возрастной диапазон: 18-61 год). См. диаграмму 1 для диаграммы учебного процесса и таблицу 1 для характеристик изучаемых групп (N = 18).

Диаграмма исследования. *Наше исследование использовало устройства для сбора физиологических данных, чтобы объективно отслеживать домашнюю практику участников во время 8-недельных вмешательств. Мы исключили участников, которые не имели совместимого электронного устройства, такого как смартфон или планшет (см Таблицу S1).

N	Возрастной диапазон	Возраст в годах Среднее (SD)	Пол	ИМТ Среднее (SD)	АД Среднее (SD)	Раса	Этническая принадлежность
18	18–61	34.9 (14)	Ж, 8	24.2 (5.6)	Сист, 123 (17)	1 Афроамериканец	2 испанец или латиноамериканец
			M, 10		Диаст, 75 (16)	4 Азиат	16 не испанец или латиноамериканец
						1 больше чем одна раса
						1 неизвестно
						11 белая

Экспериментальная методология

Визит каждого субъекта для получения изображений длился примерно З часа, включая учебные инструкции, 1-часовое МРТ-сканирование и набор опросников (в рамках исследования; здесь не сообщается). На осмотре мы измерили температуру, кровяное давление, рост и вес каждого субъекта для индекса массы тела (ИМТ). Затем мы перешли к макету сканера (комната 0T) для ~ 30-минутной инструкции по дыхательным практикам, которые нужно было выполнять во время сканирования RT-PCMRI. Комната с макетом сканера предназначена для подготовки испытуемых до помещения в МРТ (здесь —  магнитно-резонансный томограф) и полезна для адаптации субъектов в закрытом пространстве внутри МРТ. Сначала мы объясняли и демонстрировали каждую дыхательную практику, затем дали указания испытуемым, чтобы они выполняли практику в своем собственном темпе, сначала сидя на стуле, а затем лежа на спине в макете сканера, чтобы имитировать условия МРТ.

Протокол дыхания в МРТ

Мы поручили испытуемым выполнить следующий протокол дыхания сначала в имитационном сканере для учебных целей, а затем в МРТ во время ~ 1-мин измерений RT-PCMRI, каждый из которых будет собираться дважды с 30-60 с между последовательными измерениями в следующем порядке: (1) спонтанное дыхание (SponB), (2) медленное дыхание (SlowB), (3) глубокое брюшное дыхание (DAB), (4) глубокое диафрагмальное дыхание (DDB) (5) глубокое грудное дыхание (DCB). Подробности протокола МРТ смотрите в таблице 2.

Таблица 2. Протокол дыхания МРТ

Протокол МРТ дыхания
	Дыхательный паттерн	Также известен как	Выполнен
1	Спонтанное дыхание (SponB)	Естественное дыхание, дыхание в состоянии покоя	С осознанием или без осознания вдоха и выдоха, без принуждения к изменению продолжительности и/или глубины дыхания.
2	Медленное дыхание (SlowB)	Медленное ритмичное дыхание	Сознательно замедляя дыхание с углублением или без углубления дыхания.
			На выбор, например, от 3 до 5 счетов* на каждый вдох/выдох.
3	Глубокое брюшное дыхание (DAB)	Дыхание животом, нижнее дыхание, первая часть трехчастного дыхания	Сознательно создавая глубокие вдохи в нижней части туловища, расширяя нижнюю часть живота на вдохе и расслабляя спину в положение покоя на выдохе.
			На выбор, например, от 3 до 5 счетов* на каждый вдох/выдох.
4	Глубокое диафрагмальное дыхание (DDB)	Среднее дыхание, вторая часть трехчастного дыхания	Сознательно создавая глубокие вдохи в средней части туловища, расширяя нижние ребра и диафрагму в стороны при вдохе и расслабляя при выдохе.
			На выбор, например, от 3 до 5 счетов* на каждый вдох/выдох.
5	Глубокое грудное дыхание (DCB)	Грудное дыхание, верхнее дыхание, третья часть трехчастного дыхания	Сознательно создавая глубокие вдохи в верхней части туловища, выполняемые путем расширения грудной клетки и легких в стороны, вперед и назад при вдохе и расслабления спины в положение покоя при выдохе.
			На выбор, например, от 3 до 5 счетов* на каждый вдох/выдох.

Обоснование дизайна протокола дыхания в МРТ

Мы выбрали дыхательные практики, которые можно было легко выполнять лежа в МРТ без каких-либо ограничений, и с меньшей вероятностью могли вызвать помехи, связанные с движениями головы. Мы начали со спонтанного дыхания, чтобы узнать уникальные дыхательные паттерны каждого субъекта в состоянии покоя (естественные) и соответствующие сигналы мгновенной скорости CSF. Поскольку ключевой принцип регулярной йогической дыхательной практики, связываемый с пользой для здоровья [59,60,61],  заключается в том, чтобы сделать дыхание медленнее и глубже, мы включили медленные и глубокие дыхательные практики, которые могли бы оказать немедленное воздействие на пульсирующее движение CSF, и создать более значительные изменения по сравнению со спонтанным дыханием в величине и частоте пульсирующего движения CSF на основе наших пилотных исследований и обзора литературы [12,13,14]. Основываясь на наших исследованиях, мы предположили, что медленное дыхание приведет к изменениям в промежутке между спонтанным и глубоким дыханием. Поэтому мы использовали медленное дыхание между измерениями спонтанного и глубокого дыхания. Три компонента дыхания были использованы в порядке их выполнения в традиционной йоге: абдоминальное, диафрагмальное и грудное. Мы использовали тот же порядок для каждого субъекта — вместо случайного — чтобы предотвратить любой «перенос» эффекта от медленных и глубоких дыхательных путей к спонтанному дыханию. Это позволило бы нам (i) сравнить уникальные спонтанные и йогические дыхательные пути каждого субъекта и соответствующие сигналы скорости CSF (ii) чтобы затем количественно оценить изменения в величине и частоте компонентов CSF для определения основной движущей силы CSF (респираторной по сравнению с сердечной составляющими) во время практики спонтанного дыхания относительно йогического.

Хотя мы здесь заинтересованы в воздействии различных глубоких дыхательных практик на скорости CSF, выполняемых как в традиционных йогических практиках, важно отметить физиологию различных дыхательных практик: недавнее исследование [15] предоставило данные касательно влияния глубокого абдоминального дыхания в сравнении с глубоким грудным, отмечая два дыхательных паттерна воздействующих на различные группы мышц. Во время брюшного дыхания диафрагма используется в качестве мышцы вдоха, а изменения внутриторакального (от лат. thorax — грудная клетка) объема и внутриторакального давления значительнее во время брюшного дыхания относительно грудного. В частности, более выраженное сжатие диафрагмы во время брюшного дыхания приводит к большему раскрытию реберно-диафрагмальных синусов (пазух).

Частота и глубина дыхания

В основе йогических дыхательных практик лежит осознанность и тренировка дыхания. Мы разработали наши йогические дыхательные вмешательства для исследования на основе практик Раджа йоги [69] в Гималайской Традиции, в которой йогическое дыхание предлагается выполнять в пределах собственных возможностей каждого человека по соображениям безопасности, где вдох/выдох следует удлинять и расширять с осторожностью посредством регулярной долгосрочной практики. С учетом этой цели, для протокола дыхания в МРТ, мы специально избегали применения какой-либо конкретной скорости или глубины для вдоха/выдоха, кроме предоставления выбора скорости (например, от З до 5 отсчетов с частотой подсчета 1/сек).

Подготовка испытуемых в МРТ

После ознакомления с техникой дыхания в  макете, мы поместили испытуемых в прибор ЗТ МРТ (MAGNETOM Prisma, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany) для получения базовых данных с использованием 64-канальной головки и шейной катушки. Испытуемые были уложены на спину и предоставили им (i) болстеры под колени, (ii) пенопластовые подкладки под локти, (iii) подушки вокруг головы и шеи для комфорта и минимизации помех (искажений) во время движения, (iv) одеяла для тепла, (v) беспроводной датчик пульса на пальце (Siemens Health) для сбора данных о пульсе и (vi) респираторный сильфон (Siemens Health) для сбора данных о дыхании в течение всего периода получения данных RT-PCMRI. Мы проинструктировали испытуемых лежать неподвижно во время сбора данных.

Сбор данных

Мы использовали 1-часовой протокол сбора данных, похожий на нашу предыдущую работу [14], состоящий из анатомической МРТ диагностики, с последующими одновременными записями наших ранее установленных RT-PCMRI диагностик [14], результатов по дыханию и пульсу пальца. Вкратце, для согласованности среди всех испытуемых, мы стремились измерить CSF под углом перпендикулярно к спинному мозгу на уровне большого затылочного отверстия (FM) (Рис. 2A1-2 зеленые линии). Чтобы определить местоположение FM, мы сначала собрали анатомические MR-изображения, используя T2-взвешенное быстрое спин-эхо (HASTE, время повторения (TR) 1200 мс, эхо-время (TE) 80 мс; Рис. 2А1); 3D T1-взвешенная градиентная эхо последовательность (MPRAGE; TR 2300 мс; ТЕ 2,32 мс; Рис. 2А2). Затем мы применили режим кардиосинхронизации PCMRI (TR 26,4 мс, TE 9,04 мс; Рис. 2А3) перед применением RT-PCMRI для обеспечения надлежащего положения среза и угла для видимости пульсаций CSF, и во избежание помех. После подтверждения пульсирующего движения CSF (Fig. 2A3), мы применили ~ 1-мин RT-PCMRI (Fig. 2A4-5) на том же месте среза и под тем же углом, когда испытуемые выполняли каждую дыхательную практику. Параметры последовательности RT-PCMRI включают: значение кодирования скорости (VENC) 5 см/с, темпоральное разрешение ~ 55 мс, угол поворота 30 градусов, размер матрицы 78 128, поле зрения (FOV) 196 323 мм (разрешение в плоскости ~ 2,5 2,5 мм), коэффициент EPI 7, толщина среза 10 мм TR 108.88 мс, TE 8.74 мс). RT-PCMRI ранее описывался в деталях [14]. Во время применения RT-PCMRI мы одновременно собирали данные о дыхании и пульсе с частотой дискретизации fs = 400 Гц.

(А1-2) Сагиттальное анатомическое МРТ-изображение, показывающее место измерения CSF на уровне большого затылочного отверстия (зеленые линии) 37-летней женщины. (А3) Осевые изображения для распределения скоростей PCMRI и RT-PCMRI. PCMRI в режиме кардиосинхронизации сначала собираются для подтверждения видимости пульсации CSF перед RT-PCMRI. ~ 1-мин RT-PCMRI затем собирается в том же месте во время пяти дыхательных паттернов. (A5) Подробное изображение области очерчивает воксели CSF и спинного мозга (оранжевые линии) и окружающих тканей. (B1) Фазовые изображения RT-PCMRI DICOM (N = 1021) собирают для каждого дыхательного паттерна, повторяющегося дважды, в результате чего в общей сложности 214410 изображений обрабатываются для n = 21 испытуемых и 183780 изображений используются для результатов n = 18 испытуемых. (B2) Образец временного ряда CSF из одиночного вокселя RT-PCMRI (2,5 мм 2,5 мм). Данные о дыхании и пульсе были одновременно записаны и временно зарегистрированы во временных рядах RT-PCMRI. (C-D) Анализ времени и частоты пяти режимов дыхания: спонтанное дыхание (SponB), медленное дыхание (SlowB), глубокое брюшное дыхание (DAB), глубокое диафрагмальное дыхание (DDB) и глубокое грудное дыхание (DCB) (с последними тремя образующими специфическую йогическую дыхательную технику, называемую трехфазным дыханием; см.). По сравнению с SponB, оба домена времени максимума (положительный; Моментальные значения скорости CSF (в C) и пиковые амплитуды частоты дыхания (в D) увеличиваются во время SlowB, DAB, DDB и DCB. Результаты получены с помощью MATLAB

Статистический анализ

Чтобы проверить разницу между спонтанными и четырьмя йогическими методами дыхания, мы использовали среднее и стандартное отклонение (SD) для следующих метрик CSF (i) усредненных максимальных и минимальных значений для iCSF, rCSF, c1CSF, c2CSF; (ii) В диапазоне iCSF усреднили максимальные и минимальные значения, (iii) смещение iCSF, (iv) пиковые частоты, (v) пиковые амплитуды, (vi) значения мощности для rCSF, c1CSF, c2CSF, (vii) частотные пиковые амплитуды, и (viii) соотношения мощности для 23 метрик 2 (S2).

Независимый статистический анализ был проведен А.Х. в версии R 4.0.3 (R Core Team, Вена, Австрия). Хотя данные были визуально проверены, а экстремальные значения были дважды проверены на основе процентилей (с нижним порогом в 5-й процентиль и более высоким порогом в 95-й процентиль), все значения остались в данных для сохранения разнообразия различий в скоростях CSF. Были построены модели линейной регрессии смешанных эффектов для анализа ассоциаций между каждым результирующим измерением и каждым из четырех экспериментальных условий дыхания (SlowB, DAB, DDB и DCB). Каждая модель включала случайный субъективный эффект для характеристики корреляций внутри человека над повторяющимися измерениями. Предположения нормальности каждой модели проверялись с помощью визуального осмотра Q-Q графиков. Для множественных сопоставлений коэффициент погрешности типа I контролировался с помощью метода Бенджамини-Йекутиели (FDR), с общим FDR 0,05, используя функцию R «p.adjust». Нескорректированные значения р и скорректированные FDR значения p приведены в таблице S2, а значения p, упомянутые в тексте, являются значениями FDR, исправленными p.

Кроме того, ассоциации между демографическими ковариатами и результатами были визуально проверены на значимость корреляцией Спирмена (непрерывные ковариаты) или t-тестом (дихотомические ковариаты), если возможная связь была замечена. Мы сообщили об ассоциациях, которые были признаны важными в разделе «Результаты». Однако регрессионные модели основных анализов не были скорректированы с учетом этих ковариатов, с тем чтобы сохранить согласованность между моделями и не перегружать модели. Обратите внимание, что это исследование было разработано и приведено в действие для обнаружения изменений в метриках CSF после йогического дыхательного вмешательства, а не для предшествующего вмешательству базового анализа, который мы здесь представляем. Для полного расчета размера выборки в клинических испытаниях смотрите раздел Дополнительные материалы.

Утверждение этических норм и согласие на участие

Исследование было одобрено экспертным Советом Орегонского университета здравоохранения и науки. Клиническое испытание было зарегистрировано на ClinicalTrials.gov (ID # NCT03858309, 28 февраля 2019, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03858309). Мы получили устное и письменное информированное согласие от всех субъектов исследования до начала всех исследовательских процедур. Все эти методы применялись согласно соответствующим руководящим принципам и правилам.

Результаты

Характеристики базовой группы

Мероприятия по базовому исследованию завершил 21 субъект. Мы обработали 214410 изображений фазы RT-PCMRI и удалили наборы данных из окончательных анализов данных троих участников; также двух участников из-за артефактов движения (например, ухудшение качества изображения) и одного участника из-за неспособности следовать протоколу дыхания в МРТ. Затем мы использовали 183780 изображений фазы RT-PCMRI от 18 участников для окончательного анализа данных. См. диаграмму 1 для схемы исследования и таблицу 1 для характеристик базовой группы.

Мы представили (i) образцы наборов данных от группы участников для демонстрации изменений во временной области и частотной области CSF метрики во время SponB пр сравнению с йогическим дыханием (Рис. 2, 5, 6), (ii) результатов статистического анализа в таблице S2 [скорректированная средняя разница, нескорректированное значение p, значения FDR p], и (iii) сводные показатели группы (N = 18; все пять условий дыхания), используемые для статистического анализа в таблице S3-4 и обеспечивающие [среднее, УР, %D]. Поскольку у нас было 23 критерия оценки данных для проверки различий, мы выбрали FDR, который использует алгоритм Бенджамини-Йекутили, подходящий для работы с зависимостью между несколькими критериями. Мы представили наши основные выводы для SponB против DAB на рис. 7 (для всех условий дыхания на рис. S5), и обсудим обобщенную статистику группы в следующих разделах.

Наборы данных от четырех участников во время SponB против DAB для демонстрации относительного вклада дыхания против сердечной первой гармоники в пульсирующий CSF, который был вычислен с помощью анализа мощности. (A) SponB (и C DAB) частотный домен iCSF сигналов. (B) (и D) Временные доменные динамические ряды для iCSF (черный), rCSF (пурпурный), c1CSF (светло-зеленый), c2CSF (темно-зеленый). В СпонБ, среди 18 участников, пульсация сердца была основным драйвером пульсирующего CSF, включая четырех участников, представленных в (A-B). Во время DAB, в то время как среди 18 участников, был сопоставимый вклад сердечной 1-й гармоники и дыхания, для этих четырех участников, дыхание было основным драйвером пульсирующего CSF из-за значительно увеличенной глубины дыхания в результате увеличения [г/ c1power] (А против С). Также смотрите увеличение скоростей пиков iCSF и rCSF (B vs. D). Результаты получены с помощью MATLAB (https://wwww.mathworks.com/products/matlab.html) и представлены с помощью Adobe Illustrator (https://wwwwww.adobe.com/productucts/illustrator.html).

Сравнение метрик времени и частоты домена, используемых для SponB против DAB. (A) Временная область: усредненные пиковые значения скорости CSF (максимальный кранообразный) для iCSF и rCSF значительно увеличились (p = 0,0008 и p = 0,0001), но не для c1CSF и c2CSF. (B-F) Частотный домен: (В) пиковая частота для rCSF значительно уменьшается (p = 0,0011), без существенных изменений для c1CSF и c2CSF. (C) Пиковые амплитуды частоты значительно увеличились для rCSF (p = 0,0001), и значительно уменьшились (p = 0,0274) для c2CSF без существенных изменений для c1CSF. (D) Мощность для rCSF значительно увеличилась (p = 0,0016) без существенных изменений для c1CSF и c2CSF. (E) Пиковые отношения амплитуды [г/c1peak] и [r/c2peak] значительно возросли (p = 0,0008 и p = 0,0011). (F) Соотношения мощности [г/с1power] и [r/c2power] значительно увеличились (0,0079 и p = 0,0254), с большим вкладом дыхания по сравнению с сердечной первой гармоникой для четырех участников (как показано на Рис. 6). Результаты получены с помощью MATLAB (https://wwww.mathworks.com/products/matlab.html) и представлены с помощью Adobe Illustrator (https://wwwwww.adobe.com/productucts/illustrator.html).

Изменения во временном домене CSF-метрики во время SponB по сравнению с йогическим дыханием

Для всех участников (Н = 18; Таблица S2 и таблица S3), в течение пяти дыхательных состояний, краниально направленные скорости (средние пиковые значения) составляли iCSF [2,10-2,65] см/с, rCSF [0,68-1,29] см/с, c1CSF [1,67-1,92] см/с, и c2CCF [0,86-0,95]. см/с, что приводит к большей скорости c1CSF и сопоставимой скорости для rCSF и c2CSF. (В таблице S3 приведены средние значения и значения SD при каждом дыхании). Сравнивая скорости краниального направления iCSF для SponB и йогического дыхания, мы обнаружили увеличение на 16-28% в скоростях iCSF во время всех условий йогического дыхания со статистическим значением для SlowB (22%, p = 0,0287), DAB (28%, p = 0,0008; Рис. 7A1), DDB (23%, p = 0,0074) и увеличение на 60-118% в краниальной скорости rCSF при всех условиях йогического дыхания со статистическим значением для DAB (118%, p = 0,0001, Fig. 7A2) и DDB (84%, p = 0,0074).

Каудально-направленные скорости (усредненный пиковый максимум) составляли iCSF [от - 2,67 до - 3,03] см/с, rCSF [от - 0,67 до - 1,07] см/с, c1CSF [от - 1,69 до- 1,95] см/с и c2CSF [- от 0,87 до  - 0,95] см/с, что приводит к более высоким скоростям c1CSF и сопоставимым скоростям для rCSF и c2CSF. Сравнивая скорости каудального направления CSF, мы обнаружили увеличение на 2-11% в каудальном iCSF, которое не достигло статистического значения, и снижение на 43-78% скорости каудального рCSF со статистическим значением для DAB (78%, p = 0,0014) и DDB (68%, p = 0,0074). Не было обнаружено статистически значимых результатов для краниальной (Рис. 7A3-4) и каудальной c1CSF и c2CSF скоростей, а также смещения iCSF во время SponB по сравнению с йогическим дыханием.

Изменения в частотном домене CSF метрики во время SponB против йогического дыхания

По сравнению с SponB (таблица S2 и таблица S4) мы обнаружили статистически значимое снижение на 18-42% (1); (р < 0,05) в расчетной пиковой частоте rCSF (частота дыхания) во всех условиях йогического дыхания с наибольшим значением для SlowB (42%, p < 0,0001) (см. Рис.7B1 для DAB), (2) увеличение на 101-234% в rCSF пиковой амплитуды частоты с статистическим значением для SlowB (141, p = 020,87)DAB (234%, p = 0,0001, Fig. 7C1), и DDB (160%, p = 0,0172), (3) снижение на 13-21% в c2CSF пиковой амплитуды частоты с статистическим значением для SlowB (20%, p = 0,0287), DAB (15%, p = 0.020, C78, C78, P (C78), DAB (15% (C78). Не было статистически значимых изменений в частоте пиков для c1CSF и c2CSF (рис. 7B2-3), за исключением увеличения для DCB; 6%, p = 0,0496, и максимальная амплитуда частоты для c1CSF (Рис. 7C2).

Кроме того, мы обнаружили увеличение на 158-359% в пиковом амплитудном соотношении или rCSF к c1CSF [r/c1peak] со статистической значимостью для DAB (359%, p = 0,0008, Fig. 7E1) и увеличение на 166-350% в [r/c2peak] со статистической значимостью для SlowB (223, 16%, dap). (350%, p = 0,0011, Рис. 7E2) и DCB (265%, p = 0,0432).

Относительный вклад rCSF, c1CSF, c2CSF во время SponB по сравнению с йогическим дыханием

Во время йогического дыхания по сравнению с SponB (Таблица S2 и Таблица S4) мы обнаружили увеличение на 187-472% мощности rCSF со статистической значимостью для DAB (472%, p = 0,0016, Рис. 7D1) и отсутствие статистически значимых результатов для c1CSF и c2CSF (Fig. D7-2). Мы рассчитали относительный вклад rCSF по сравнению с c1CSF и c2CSF, используя коэффициенты мощности [r/c1power] и [r/c2power]. Соотношение мощности [r/c1power] для каждого условия дыхания было [SponB; 0,13 0,15], [SlowB; 0,29 0,51], [DAB; 0,59 0,78], [DDB; 0,43 0,56] и [DCB; 0.40 0.60] показывая сердечный 1 как основной источник пульсирующего движения CSF во время SponB. Было увеличение на 248-534% в [г/с1мощность] во время йогического дыхания по сравнению с SponB, со статистическим значением для DAB (534%, p = 0,0079, Fig. 7F1), когда был сравним вклад дыхания и сердечной 1-й гармоники в пульсатор. Например, четыре из 18 участников (Рис. 6) представили большую дыхательную мощность по сравнению с сердечной 1-й гармонической мощностью во время DAB против SponB, что демонстрирует дыхание в качестве основного драйвера пульсирующего CSF во время DAB для этих четырех участников.

Соотношение мощности [r/c2power] для каждого условия дыхания было [SponB; 0,63 0,81], [SlowB; 1.72 3.52], [DAB; 2.85 4.38], [DDB; 2.16 2.96] и [DCB; 1.75 2.39] демонстрирующий сравнимый вклад дыхания и сердечной 2-й гармоники во время SponB. Было увеличение на 234-589% в [r/c2power] во время йогического дыхания по сравнению с SponB, со статистическим значением для DAB (589%, p = 0,0254, Рис. 7F2).

Ковариаты возраста, пола, ИМТ

Мы протестировали связи между демографическими ковариатами и результатами во время SponB и йогического дыхания. При практике DCB наблюдалась положительная корреляция между возрастом и значениями изменения (определяемой как изменение от параметра SponB) для краниальной скорости rCSF (rho = 0,69, p < 0,001), частотной амплитуды rCSF (rho = 0,75, p < 0,000), рCSF мощности (rCF < 79, и 0.p. [r/c1peak; rho = 0,69, p = 0,001], [r/c2peak; rho = 0,67, p = 0,002], [r/c1power; rho = 0,80, p < 0,001]. [r/c2power; rho = 0,80, p < 0,001]. Также наблюдалась связь между полом и пиковой амплитудой частоты c2CSF для оценки изменения между SponB на DAB (p = 0,009) и SponB на DCB (p = 0,048), со средним увеличением пиковой амплитуды для женщин и средним снижением для мужчин.

Иными словами, по сравнению с SponB основные результаты были следующими: было (1) статистически значимое снижение частоты дыхания 18-42% при йогическом дыхании с наибольшим значением для SlowB (42%, p < 0,0001), (2) увеличение на 16-28% краниально-направленных скоростей iCSF с наибольшим статистическим значением для DAB (28%, p = 0,0008) без значимости для DCB, (3) параллельно, увеличение 101–234% амплитуды пиковой частоты rCSF с наибольшей значимостью для DAB (234%, p = 0,0001), без значимости для DCB, (4) увеличение на 187-472% в rCSF с статистической значимостью только для DAB (472%, p = 0,0016), (5) увеличение на 248-534% в [r/c1power] и 234-589% в r/c2power с статистической значимостью только для DAB (534%, p = 0,0079, и 589%, p = 0,0254, resp.), (6) положительная связь между возрастом и изменением баллов от SponB.

Обсуждение

Мы измерили скорости CSF на уровне FM при помощи неинвазивного способа RT-PCMRI и обнаружили немедленное воздействие четырех различных методов йогического дыхания на пульсирующие скорости CSF по сравнению со спонтанным дыханием. Результаты показывают, что (i)  частота дыхания значительно снизилась при медленных и глубоких йогических методах дыхания; (ii) краниальные скорости iCSF и, параллельно, амплитуды пиковой частоты rCSF возросли во время йогического дыхания с наибольшими эффектами в DAB, и без существенных эффектов для DCB, (iii) сердечная пульсация была основной движущей силой пульсирующей CSF во всех условиях дыхания, за исключением DAB, когда присутствовал сравнительный вклад дыхания и сердечной 1-й гармоники, и (iv) когда присутствовал сравнительный вклад дыхания и сердечной 2-й гармоники во время SponB, соотношение мощности дыхания к сердечной 2-й гармонике увеличилось во время йогического дыхания с наибольшими эффектами в DAB.

Механика дыхательной динамики CSF

Используя респираторный сильфон, мы собрали данные о дыхании одновременно с RT-PCMRI, таким образом подтверждая краниально-направленную CSF во время вдоха и каудально-направленную CSF во время выдоха. Этот результат согласуется с предыдущими исследованиями [24,39,76] предоставляющие данные по замеру давления CSF в ответ на респираторные изменения, кашель и пробу Вальсальвы, а также неинвазивные МРТ исследования [13,36,46], изучающие дыхательные скорости CSF или объемы потока. Коротко говоря, передача изменений венозного давления на сжимающиеся твердые оболочки мозга через торакальные и эпидуральные вены, расположенные вдоль спины и вокруг позвоночного столба, вызывает движение CSF по типу прилива и отлива. Ллойд и др. [16] недавно показали, что дыхательный поток CSF зависит от давления в пояснице и грудном отделе позвоночника, и что сниженное внутригрудное давление во время вдоха ведет венозную кровь из поясничного отдела позвоночника и черепа к грудной клетке.

Из четырех условий йогического дыхания йогов, которые мы использовали в нашем исследовании (SlowB, DAB, DDB и DCB), три из них (SlowB, DAB и DDB) значительно увеличили скорость iCSF, с наиболее выраженными эффектами, наблюдаемыми во время DAB, без существенных изменений во время DCB. Различия между дыханием животом и грудью (грудной клеткой), которые мы наблюдали, совпадают с предыдущими отчетами, указывающими на то, что брюшное дыхание связано с более значительными изменениями респираторного давления по сравнению с грудным дыханием [15,77]. Актас и др. [15] недавно продемонстрировали, что форсированное брюшное дыхание — по сравнению с форсированным грудным дыханием — имеет более выраженные эффекты на движение CSF внутри спинного субарахноидального пространства,  что приводит к восходящему результирующему потоку во время обеих паттернов дыхания, в то время как в Сильвиевом (мозговом) водопроводе при обоих дыхательных паттернах были выявлены низкие скорости потока. Они пришли к выводу, что брюшное дыхание связано с большим потоком CSF из-за более выраженного сокращения диафрагмы по сравнению с грудным дыханием. Кроме того, они предположили, что изменения в динамике CSF были вызваны изменениями внутриторакального и внутрибрюшного давления, передающегося в эпидуральное пространство через паравертебральное венозное сплетение.

В нашем исследовании не было статистически значимых изменений между SponB и DCB — это позволяет предполагать, что наша исследовательская группа состояла в основном из людей, дышащих естественным грудным дыханием, хотя возможны и другие объяснения. В то время как мы наблюдали значительное увеличение в краниально-направленных iCSF скоростях во время SlowB, DAB, DDB, не было никаких изменений в каудальных скоростях iCSF, что предположительно означает, что выдох во время спонтанного и йогического дыхания в нашей изучаемой группе был пассивный [16].

Первичные источники пульсирующей динамики CSF

Источниками импульсивных сигналов CSF являются сердечная пульсация, дыхание и низкочастотные компоненты, такие как вазомоция (спонтанное колебание тонуса стенок кровеносных сосудов, независимое от сердцебиения, иннервации или дыхания). В ряде недавно проведенных исследований рассматривались первичные регуляторы движения и/или потока CSF. Например, (i) Дреха-Кулацзевски и др. [12] продемонстрировали интенсивность сигнала CSF (в произвольных единицах) во время форсированного вдоха и предположили, что принудительный вдох является основной движущей силой CSF, в то время как (ii) Такизава и др. [37] продемонстрировали, что скорости сердечно-управляемой CSF в Сильвиевом (мозговом) водопроводе были выше, чем у респираторно-управляемой CSF, в то время как смещение респираторно-управляемой CSF было значительнее, чем у сердечно-управляемой CSF, (iii) Местре и др. [7] еще ранее продемонстрировали, что сердечная пульсация является основным регулятором потока CSF через периваскулярные пространства (PVSs) и она снижается при гипертонии, и (iv) Фультз и др. продемонстрировали, что во время сна CSF поток управляется вазомоцией.

В нашем исследовании мы представили дыхательные и сердечные компоненты CSF при разделении компонентов 1-й и 2-й гармоник. Во время спонтанного дыхания мы обнаружили, что сердечная 1-я гармоника больше повлияла на пульсирующие скорости CSF, с сопоставимым вкладом дыхания и сердечного 2-го компонента. Во время йогического дыхания, (i) сердечная 1-я гармоника больше повлияла на пульсирующие скорости CSF, но не во время DAB, когда был отмечен сопоставительный вклад дыхания и эффекта сердечной 1-й гармоники, и (ii) по сравнению с сердечной 2-й гармоникой дыхание повлияло больше. Во время всех дыхательных состояний мы обнаружили большую амплитуду частоты сердечной 1-й гармоники в сравнении со 2-й, что согласуется с ранними исследованиями [65,78,79], изучающими меры ICP, и недавним исследованием [66], исследующими динамику CSF американского аллигатора. Исследования [65] наблюдают сердечно-индуцированные гармоники в интерпретированных изменениях ICP в пульсации мозга в контексте соответствующей системы (тканях головного мозга, артериальной, венозной и связей дурального мешка позвоночника с мозгом через CSF пространства). Янг и другие [66] ранее (i) изучали вариации пульсирующего CSF у аллигатора в спинном канале и черепной полости, (ii) обнаружили сердечно-индуцированные гармоники в CSF (не выше 3-го порядка), (iii) предположили, что отсутствие высших гармоник может быть связано с мозговыми оболочками рептилий и растяжимостью легких. В своей совокупности более высокие гармоники CSF предоставляют важную информацию для определения механизмов, регулирующих динамику CSF, и должны быть изучены в дальнейших исследованиях.

Кроме того, во время йогического дыхания по сравнению с SponB мы наблюдали увеличение увеличение амплитуд пиковой частоты дыхания. Несмотря на значительное увеличение краниально-направленных скоростей iCSF, и параллельно в амплитудах пиковой частоты rCSF во время SlowB, DAB и DDB, сердечная пульсация оставалась основным фактором (за исключением DAB), из этого можно предположить, что значительное увеличение пиковых скоростей CSF или в амплитудах пиковой частоты rCSF не обязательно означает, что дыхание является основным регулятором динамики CSF. Таким образом, в будущих исследованиях мы рекомендуем проводить анализ мощности частотного домена для определения первичного регулятора пульсирующей динамики CSF. Например, результаты группового анализа показывают, что йогическая работа с дыханием увеличила как скорость краниально-направленной CSF, так и пиковые амплитуды дыхательной CSF. Тем не менее, только четыре отдельных субъекта (Рис. 6) имели большую дыхательную силу в сравнении с сердечной силой во время DAB —  возможно, что (i) вклад мощности является критическим, и (ii) дыхание может быть основным драйвером для пульсирующей динамики CSF в зависимости от индивидуальных различий в дыхании «глубина и регион». Кратко, даже если скорости CSF могут значительно увеличиваться с увеличением дыхательных движений, если увеличение амплитуды не достигает определенного порога (например, человек недостаточно глубоко дышит), то частота движущего механизма, но не амплитуда, может иметь более выраженный эффект на управление CSF. Как отметил Уильямс [39], сердечная пульсация передает энергию на CSF, в то время как распространение волн зависит от порожденных давлением различий в движении. Из-за того, что венозная кровь и CSF находятся в равновесии между венозными мембранами, венозные изменения создают большие изменения в CSF по сравнению с артериальными изменениями [80]. Это может быть причиной, по которой Такизава и др. [37] наблюдали более высокие сердечно-управляемые, чем дыхательно-управляемые скорости CSF, и более значительное смещение дыхательно-управляемой CSF по сравнению с сердечно-управляемой.

Наши участники исследования были незнакомы с подходом «разум-тело», включая дыхательное осознание и тренировки дыхания. В ходе сбора базовых данных большинство, если не все, из наших участников исследования указали, что они не знакомы ни с одним из методов глубокого дыхания в нашем протоколе МРТ. Таким образом, дыхательная динамика, исследуемая в этом базовом наборе данных, обеспечивает только непосредственное влияние йогического дыхания у непрактикующих. В нашем продолжающемся интервенционном исследовании RCT мы предположили, что респираторная динамика будет отличаться у продвинутых практиков, что приведет к большей дыхательной динамике, и, следовательно, к большему влиянию на CSF. В исследовании RCT мы сравним дыхательную динамику до и после вмешательства с использованием параметров, описанных в настоящем исследовании, чтобы определить, является ли сердечная пульсация по-прежнему основным драйвером CSF после вмешательства.

Различия в динамике CSF между людьми и состояния дыхания у отдельных людей предполагают уникальные биоиндивидуальные характеристики пульсирующей динамики спинномозговой жидкости CSF. Предыдущие исследования предполагали, что изменения в CSF у разных людей могут быть вызваны возрастом и полом [67,68], васкуляризацией [81] и/или связью между артериальным притоком и венозным оттоком [82]. Основываясь на наших тестах на связь между ковариатами (возраст, пол и ИМТ) и изменениями показателей CSF во время SponB по сравнению с йоговским дыханием, мы не наблюдали каких-либо существенных изменений, за исключением положительной корреляции между возрастом и изменениями SponB по отношению к DCB,  в дополнение к положительной связи только с возрастом и состоянием DCB. Из-за небольшого размера выборки в нашем исследовании, мы подозреваем, что это могут быть ложные выводы. Для изучения ассоциаций этих ковариатов необходимы будущие исследования с большим размером выборки.

Вкратце, мы продемонстрировали, что пульсирующая динамика CSF очень чувствительна и синхронна к респираторным характеристикам, таким как скорость, глубина и локализация дыхательных движений, в соответствии с предыдущими исследованиями [13,15,16,37]. Мы также представили первый всеобъемлющий отчет об изучении сердечной гармонической составляющей более высокого порядка (2-го) в спинномозговой жидкости человека неинвазивно во время добровольно контролируемых условий дыхания. Вместе взятые, наши результаты предоставляют доказательства немедленной модуляции пульсирующей динамики CSF с йогическим дыханием, а также важность изучения динамики CSF в добровольно контролируемых условиях для лучшего понимания механизмов, движущих CSF.

Значение

Недавно Фульц и коллеги [9] провели нейровизуализацию у людей во время сна, объединив функциональную магнитно-резонансную томографию, с контрастом изображения, зависящим от уровня оксигенации крови (BOLD fMRI), электроэнцефалографию (ЭЭГ) и измерения потока CSF, и продемонстрировали, что (i) колебания потока CSF во время нескорого сна движения глаз (NREM) были больше и медленнее (0,05 Гц вазомоции) по сравнению с бодрствованием (0,25 Гц респираторного); и (ii) предложенные изменения в пульсирующей динамике CSF во время сна могут изменить выведение продуктов жизнедеятельности из мозга из-за увеличения смешивания и диффузии [2,50]. В нашем исследовании формы волны iCSF скоростей были синхронны с дыхательными паттернами, то есть медленнее и больше во время медленных и глубоких йогических дыхательных практик по сравнению со спонтанным дыханием. В частности, мы обнаружили увеличение в черепных скоростях iCSF на 16-28% во время йогического дыхания. Потому что вход CSF вдоль периваскулярных каналов критичен для обмена CSF-ISF у грызунов [18], и потому что пульсирующая динамика CSF во время сна потенциально может изменить [9] выведения продуктов жизнедеятельности из мозга из-за увеличения смешивания и диффузии, изменения в пульсирующей динамике CSF из-за йогического дыхания могут быть исследованы для выведения конечных продуктов метаболизма в будущих исследованиях.

В дополнение, изменения в пульсирующей динамике CSF под влиянием йогического дыхания могут быть полезны для исследования интратекального способа (IT) (непосредственно в ликворную систему) введения лекарств и факторов, влияющих на интратекальную транспортировку препаратов. Например, с помощью компьютерной динамики флюидов, основанной на медицинских снимках, Хсу и др. [83] изучали доставку препаратов, как функцию частоты и величины пульсаций CSF при различных частотах сердцебиения и ударных объемах CSF. И сердечный ритм, и ударный объем CSF повлияли на распределение препаратов в CSF, показывая ключевые факторы межиндивидуальных колебаний в распределении лекарств. Мы предположили, что различные частоты дыхания и скорости CSF через йогическое дыхание повлияют на пиковую концентрацию лекарств в спинномозговой жидкости после инъекции через смешивание и диффузию.

Далее наше исследование может пролить свет на другие компоненты йоги [84], и другие подходы «разум-тело» с дыхательной осознанностью и/или тренировкой, такие как медитация осознанности [85], уменьшение стресса на основе осознанности [86,87], Тай-Чи [88] или Ци-Гун [89] в контексте динамики CSF.

Ограничения и будущие исследования

Наше исследование ограничено небольшим размером выборки. Первоначальное исследование RCT было спроектировано и приведено в действие для обнаружения изменений в метриках CSF после двух дыхательных вмешательств, а не при базовом анализе до вмешательства, и при разумных предположениях (смотрите анализ мощности для полного RCT в дополнительных материалах) 10 субъектов в на группу будет достаточно, чтобы наблюдать предлагаемую разницу в исследуемых группах. Будущие исследования с большим размером выборки позволили бы получить более общие результаты по всем пяти дыхательным паттернам и различным демографическим группам. Проблемы, связанные с получением МРТ, могут привести к артефактам в изображениях МРТ. Измерения с артефактами данных были исключены из окончательного анализа. Увеличение временного разрешения в нашем подходе RT-PCMRI приводит к снижению пространственного разрешения, которое, как мы считаем, обрабатывается с помощью строгой методологии обработки данных, включающей полуавтоматизированный алгоритм для извлечения сигналов CSF, визуально подтверждая область интереса CSF, и использование единого воксельного подхода. Этот подход устраняет частичные эффекты объёма, но ограничивает скорости CSF в пределах одного воксела вместо всего поперечного сечения CSF, что приводит к большим скоростям CSF, и увеличивает вычислительную стоимость. В связи с этим в будущем необходимо провести работу по подготовке данных с высокой пространственной и временной разрешающей способностью для проведения непрерывных измерений CSF с анализом всех областей CSF. Несмотря на эти ограничения, мы показали, что наш метод может обнаруживать и измерять скорости CSF вокруг спинного мозга. Для фиксации истинных временных пиковых скоростей и снижения шума из-за переходных событий мы рассчитали средние пиковые скорости, что увеличило вычислительные затраты. Мы собрали данные о импульсах с помощью сенсора импульсов пальцев, и данные о дыхании с помощью дыхательного аппарата. Будущая экспериментальная методология будет включать меры электрокардиографии (ЭКГ) для исследования вариабельности сердечного ритма, а также потенциальные датчики давления для измерения внутриторакального и брюшного давления во время йогических методов дыхания. Поскольку наш RCT фокусировался на динамике CSF, мы не исследовали артериальный и/или венозный поток в этом исследовании.

Будущие исследования, включающие более крупные контролируемые исследования йогического дыхания и/или других подходов разума и тела, должны будут оценить влияние тренировки дыхательных техник на меры CSF. Исследования должны: (i) использовать больший размер выборки, (ii) изучать различия в возрасте, поле, гендере, расе, уровнях активности, качестве сна, (iii) оценивать влияние этих ковариатов на пульсирующую величину CSF и направленность вдоль позвоночника и в черепной полости, (iv) исследовать связь между CSF, артериальным и венозным потоком, (v) использовать ЭКГ, внутриторакальные и абдоминальные измерения давления в синхронизации с MRI, и (vi) оценить влияние вызванных дыханием изменений в CSF на механизм выведения продуктов жизнедеятельности мозга.

Выводы

Насколько нам известно, наше исследование является первым отчетом, демонстрирующим влияние подхода «разума и тело», такого как йогическое дыхание, для модуляции динамики CSF, и в сравнении со спонтанным дыханием. Мы исследовали пульсирующие скорости CSF во время спонтанного или йогического дыхания (медленное, глубокое брюшное, глубокое диафрагмальное и грудное дыхание) на уровне большого затылочного отверстия, с использованием неинвазивной количественной оценки на основе МРТ у здоровых участников, не имеющих в настоящее время или ранее регулярной практики подходов «разум-тело». При тщательном тестировании мы продемонстрировали, что три йогических дыхательных паттерна (медленный, глубокий брюшной и глубокий диафрагмальный) немедленно увеличили как черепно-направленные мгновенные скорости CSF, так и силу дыхательно-управляемого движения CSF. Мы наблюдали статистически значимые эффекты при глубоком брюшном дыхании. Сердечная пульсация была основным двигателем движения спинномозговой жидкости во всех дыхательных состояниях, за исключением глубокого брюшного дыхания, когда был сравним вклад дыхания и сердечной первой гармоники, что предполагает, что дыхание может быть основным драйвером пульсирующего движения CSF в зависимости от индивидуальных различий в технике дыхания. Необходима дальнейшая работа по изучению влияния устойчивого йогического дыхания на пульсирующую динамику CSF для здоровья ЦНС.

Доступность данных

Наборы данных, составленные для этого исследования, будут предоставляться по обоснованному запросу соответствующему автору.

 

Оригинал статьи здесь

Список литературы

1. Iliff, J. J. et al. A paravascular pathway facilitates CSF flow through the brain parenchyma and the clearance of interstitial solutes, including amyloid beta. Sci. Transl. Med. 4, 147ra111. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.3003748 (2012).
2. Iliff, J. J. et al. Cerebral arterial pulsation drives paravascular CSF-interstitial fluid exchange in the murine brain. J. Neurosci. 33, 18190–18199. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1592-13.2013 (2013).
3. Iliff, J. J. et al. Brain-wide pathway for waste clearance captured by contrast-enhanced MRI. J. Clin. Investig. 123, 1299–1309. https://doi.org/10.1172/JCI67677 (2013).
4. Xie, L. et al. Sleep drives metabolite clearance from the adult brain. Science 342, 373–377. https://doi.org/10.1126/science.1241224 (2013).
5. Da Mesquita, S., Fu, Z. & Kipnis, J. The meningeal lymphatic system: A new player in neurophysiology. Neuron 100, 375–388. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2018.09.022 (2018).
6. Harrison, I. F. et al. Non-invasive imaging of CSF-mediated brain clearance pathways via assessment of perivascular fluid movement with diffusion tensor MRI. Elife 7, e34028. https://doi.org/10.7554/eLife.34028 (2018).
7. Mestre, H. et al. Flow of cerebrospinal fluid is driven by arterial pulsations and is reduced in hypertension. Nat. Commun. 9, 4878. https://doi.org/10.1038/s41467-018-07318-3 (2018).
8. Rasmussen, M. K., Mestre, H. & Nedergaard, M. The glymphatic pathway in neurological disorders. Lancet Neurol. 17, 1016–1024. https://doi.org/10.1016/S1474-4422(18)30318-1 (2018).
9. Fultz, N. E. et al. Coupled electrophysiological, hemodynamic, and cerebrospinal fluid oscillations in human sleep. Science 366, 628–631. https://doi.org/10.1126/science.aax5440 (2019).
10. Mestre, H. et al. Cerebrospinal fluid influx drives acute ischemic tissue swelling. Science 367, eaax7171. https://doi.org/10.1126/science.aax7171 (2020).
11. Shetty, A. K. & Zanirati, G. The interstitial system of the brain in health and disease. Aging Dis. 11, 200–211. https://doi.org/10.14336/AD.2020.0103 (2020).
12. Dreha-Kulaczewski, S. et al. Inspiration is the major regulator of human CSF flow. J. Neurosci. 35, 2485–2491. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.3246-14.2015 (2015).
13. Chen, L., Beckett, A., Verma, A. & Feinberg, D. A. Dynamics of respiratory and cardiac CSF motion revealed with real-time simultaneous multi-slice EPI velocity phase contrast imaging. Neuroimage 122, 281–287. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.07.073 (2015).
14. Yildiz, S. et al. Quantifying the influence of respiration and cardiac pulsations on cerebrospinal fluid dynamics using real-time phase-contrast MRI. J. Magn. Reson. Imaging 46, 431–439. https://doi.org/10.1002/jmri.25591 (2017).
15. Aktas, G. et al. Spinal CSF flow in response to forced thoracic and abdominal respiration. Fluids Barriers CNS 16, 10. https://doi.org/10.1186/s12987-019-0130-0 (2019).
16. Lloyd, R. A. et al. Respiratory cerebrospinal fluid flow is driven by the thoracic and lumbar spinal pressures. J. Physiol. 598, 5789–5805. https://doi.org/10.1113/JP279458 (2020).
17. Iliff, J. J. & Nedergaard, M. Is there a cerebral lymphatic system?. Stroke 44, S93-95. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.112.678698 (2013).
18. Jessen, N. A., Munk, A. S., Lundgaard, I. & Nedergaard, M. The glymphatic system: A beginner’s guide. Neurochem. Res. 40, 2583–2599. https://doi.org/10.1007/s11064-015-1581-6 (2015).
19. Abbott, N. J., Pizzo, M. E., Preston, J. E., Janigro, D. & Thorne, R. G. The role of brain barriers in fluid movement in the CNS: Is there a “glymphatic” system?. Acta Neuropathol. 135, 387–407. https://doi.org/10.1007/s00401-018-1812-4 (2018).
20. Simon, M. J. & Iliff, J. J. Regulation of cerebrospinal fluid (CSF) flow in neurodegenerative, neurovascular and neuroinflammatory disease. Biochim. Biophys. Acta 1862, 442–451. https://doi.org/10.1016/j.bbadis.2015.10.014 (2016).
21. Organization, W. H. Dementia. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dementia (2020).
22. Cirrito, J. R. et al. Synaptic activity regulates interstitial fluid amyloid-beta levels in vivo. Neuron 48, 913–922. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2005.10.028 (2005).
23. Kang, J. E. et al. Amyloid-beta dynamics are regulated by orexin and the sleep-wake cycle. Science 326, 1005–1007. https://doi.org/10.1126/science.1180962 (2009).
24. Williams, B. Simultaneous cerebral and spinal fluid pressure recordings. I. Technique, physiology, and normal results. Acta Neurochir. (Wien) 58, 167–185 (1981).
25. Feinberg, D. A. & Mark, A. S. Human brain motion and cerebrospinal fluid circulation demonstrated with MR velocity imaging. Radiology 163, 793–799. https://doi.org/10.1148/radiology.163.3.3575734 (1987).
26. Schroth, G. & Klose, U. Cerebrospinal fluid flow. I. Physiology of cardiac-related pulsation. Neuroradiology 35, 1–9. https://doi.org/10.1007/BF00588270 (1992).
27. Nitz, W. R. et al. Flow dynamics of cerebrospinal fluid: Assessment with phase-contrast velocity MR imaging performed with retrospective cardiac gating. Radiology 183, 395–405. https://doi.org/10.1148/radiology.183.2.1561340 (1992).
28. Baledent, O., Henry-Feugeas, M. C. & Idy-Peretti, I. Cerebrospinal fluid dynamics and relation with blood flow: A magnetic resonance study with semiautomated cerebrospinal fluid segmentation. Investig. Radiol. 36, 368–377 (2001).
29. Baledent, O. et al. Brain hydrodynamics study by phase-contrast magnetic resonance imaging and transcranial color doppler. J. Magn. Reson. Imaging 24, 995–1004. https://doi.org/10.1002/jmri.20722 (2006).
30. Kalata, W. et al. MR measurement of cerebrospinal fluid velocity wave speed in the spinal canal. IEEE Trans. Biomed. Eng. 56, 1765–1768. https://doi.org/10.1109/TBME.2008.2011647 (2009).
31. Kedarasetti, R. T., Drew, P. J. & Costanzo, F. Arterial pulsations drive oscillatory flow of CSF but not directional pumping. Sci. Rep. 10, 10102. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66887-w (2020).
32. Zahid, A. M., Martin, B., Collins, S., Oshinski, J. N. & Ethier, C. R. Quantification of arterial, venous, and cerebrospinal fluid flow dynamics by magnetic resonance imaging under simulated micro-gravity conditions: A prospective cohort study. Fluids Barriers CNS 18, 8. https://doi.org/10.1186/s12987-021-00238-3 (2021).
33. Schroth, G. & Klose, U. Cerebrospinal fluid flow. II. Physiology of respiration-related pulsations. Neuroradiology 35, 10–15. https://doi.org/10.1007/BF00588271 (1992).
34. Klose, U., Strik, C., Kiefer, C. & Grodd, W. Detection of a relation between respiration and CSF pulsation with an echoplanar technique. J. Magn. Reson. Imaging 11, 438–444. https://doi.org/10.1002/(sici)1522-2586(200004)11:4%3c438::aid-jmri12%3e3.0.co;2-o (2000).
35. Friese, S., Hamhaber, U., Erb, M., Kueker, W. & Klose, U. The influence of pulse and respiration on spinal cerebrospinal fluid pulsation. Investig. Radiol. 39, 120–130. https://doi.org/10.1097/01.rli.0000112089.66448.bd (2004).
36. Yamada, S. et al. Influence of respiration on cerebrospinal fluid movement using magnetic resonance spin labeling. Fluids Barriers CNS 10, 36. https://doi.org/10.1186/2045-8118-10-36 (2013).
37. Takizawa, K., Matsumae, M., Sunohara, S., Yatsushiro, S. & Kuroda, K. Characterization of cardiac- and respiratory-driven cerebrospinal fluid motion based on asynchronous phase-contrast magnetic resonance imaging in volunteers. Fluids Barriers CNS 14, 25. https://doi.org/10.1186/s12987-017-0074-1 (2017).
38. Vinje, V. et al. Respiratory influence on cerebrospinal fluid flow—A computational study based on long-term intracranial pressure measurements. Sci. Rep. 9, 9732. https://doi.org/10.1038/s41598-019-46055-5 (2019).
39. Williams, B. Cerebrospinal fluid pressure changes in response to coughing. Brain 99, 331–346. https://doi.org/10.1093/brain/99.2.331 (1976).
40. Martin, B. A. & Loth, F. The influence of coughing on cerebrospinal fluid pressure in an in vitro syringomyelia model with spinal subarachnoid space stenosis. Cerebrospinal Fluid Res. 6, 17. https://doi.org/10.1186/1743-8454-6-17 (2009).
41. Bezuidenhout, A. F. et al. Relationship between cough-associated changes in CSF flow and disease severity in Chiari I malformation: An exploratory study using real-time MRI. AJNR Am. J. Neuroradiol. 39, 1267–1272. https://doi.org/10.3174/ajnr.A5670 (2018).
42. Lee, H. et al. The effect of body posture on brain glymphatic transport. J. Neurosci. 35, 11034–11044. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1625-15.2015 (2015).
43. Alperin, N., Hushek, S. G., Lee, S. H., Sivaramakrishnan, A. & Lichtor, T. MRI study of cerebral blood flow and CSF flow dynamics in an upright posture: The effect of posture on the intracranial compliance and pressure. Acta Neurochir. Suppl. 95, 177–181. https://doi.org/10.1007/3-211-32318-x_38 (2005).
44. Jones, H. C., Keep, R. F. & Drewes, L. R. CNS fluid and solute movement: Physiology, modelling and imaging. Fluids Barriers CNS 17, 12. https://doi.org/10.1186/s12987-020-0174-1 (2020).
45. Kao, Y. H., Guo, W. Y., Liou, A. J., Hsiao, Y. H. & Chou, C. C. The respiratory modulation of intracranial cerebrospinal fluid pulsation observed on dynamic echo planar images. Magn. Reson. Imaging 26, 198–205. https://doi.org/10.1016/j.mri.2007.07.001 (2008).
46. Dreha-Kulaczewski, S. et al. Identification of the upward movement of human CSF in vivo and its relation to the brain venous system. J. Neurosci. 37, 2395–2402. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2754-16.2017 (2017).
47. Eide, P. K., Valnes, L. M., Lindstrom, E. K., Mardal, K. A. & Ringstad, G. Direction and magnitude of cerebrospinal fluid flow vary substantially across central nervous system diseases. Fluids Barriers CNS 18, 16. https://doi.org/10.1186/s12987-021-00251-6 (2021).
48. Kiviniemi, V. et al. Ultra-fast magnetic resonance encephalography of physiological brain activity—Glymphatic pulsation mechanisms?. J. Cereb. Blood Flow Metab. 36, 1033–1045. https://doi.org/10.1177/0271678X15622047 (2016).
49. Goodman, J. R. & Iliff, J. J. Vasomotor influences on glymphatic–lymphatic coupling and solute trafficking in the central nervous system. J. Cereb. Blood Flow Metab. 40, 1724–1734. https://doi.org/10.1177/0271678X19874134 (2020).
50. Asgari, M., de Zelicourt, D. & Kurtcuoglu, V. Glymphatic solute transport does not require bulk flow. Sci. Rep. 6, 38635. https://doi.org/10.1038/srep38635 (2016).
51. Olstad, E. W. et al. Ciliary beating compartmentalizes cerebrospinal fluid flow in the brain and regulates ventricular development. Curr. Biol. 29, 229-241.e226. https://doi.org/10.1016/j.cub.2018.11.059 (2019).
52. Lundgaard, I. et al. Glymphatic clearance controls state-dependent changes in brain lactate concentration. J. Cereb. Blood Flow Metab. 37, 2112–2124. https://doi.org/10.1177/0271678X16661202 (2017).
53. Nicholson, C. & Hrabetova, S. Brain extracellular space: The final frontier of neuroscience. Biophys. J. 113, 2133–2142. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2017.06.052 (2017).
54. Valnes, L. M. et al. Apparent diffusion coefficient estimates based on 24 h tracer movement support glymphatic transport in human cerebral cortex. Sci. Rep. 10, 9176. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66042-5 (2020).
55. Wahbeh, H., Elsas, S. M. & Oken, B. S. Mind–body interventions: Applications in neurology. Neurology 70, 2321–2328. https://doi.org/10.1212/01.wnl.0000314667.16386.5e (2008).
56. National Center for Complementary and Integrative Health. Yoga: What You Need To Know. https://www.nccih.nih.gov/health/yoga-what-you-need-to-know (2019).
57. Zambito, S. The Unadorned Thread of Yoga: The Yoga-sutra of Patanjali in English: A Compilation of English Translations of Sri Patanjali’s Exposition on the Yoga Darsana (Yoga-Sutras Institute Press, 1992).
58. Stephens, M. Teaching Yoga: Essential Foundations and Techniques (North Atlantic Books, 2010).
59. Brown, R. P. & Gerbarg, P. L. Yoga breathing, meditation, and longevity. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1172, 54–62. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2009.04394.x (2009).
60. Russo, M. A., Santarelli, D. M. & O’Rourke, D. The physiological effects of slow breathing in the healthy human. Breathe (Sheff) 13, 298–309. https://doi.org/10.1183/20734735.009817 (2017).
61. Brown, R. P. & Gerbarg, P. L. Sudarshan Kriya Yogic breathing in the treatment of stress, anxiety, and depression. Part II—Clinical applications and guidelines. J. Altern. Complement. Med. 11, 711–717. https://doi.org/10.1089/acm.2005.11.711 (2005).
62. Khalsa, S. S. et al. Interoception and mental health: A roadmap. Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging 3, 501–513. https://doi.org/10.1016/j.bpsc.2017.12.004 (2018).
63. Jayawardena, R. et al. Exploring the therapeutic benefits of Pranayama (Yogic Breathing): A systematic review. Int. J. Yoga 13, 99–110. https://doi.org/10.4103/ijoy.IJOY_37_19 (2020).
64. Niazi, I. K. et al. EEG signatures change during unilateral Yogi nasal breathing. Sci. Rep. 12, 520. https://doi.org/10.1038/s41598-021-04461-8 (2022).
65. Wagshul, M. E., Eide, P. K. & Madsen, J. R. The pulsating brain: A review of experimental and clinical studies of intracranial pulsatility. Fluids Barriers CNS 8, 5. https://doi.org/10.1186/2045-8118-8-5 (2011).
66. Young, B. A. et al. Variations in the cerebrospinal fluid dynamics of the American alligator (Alligator mississippiensis). Fluids Barriers CNS 18, 11. https://doi.org/10.1186/s12987-021-00248-1 (2021).
67. Schmid Daners, M. et al. Age-specific characteristics and coupling of cerebral arterial inflow and cerebrospinal fluid dynamics. PLoS ONE 7, e37502. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0037502 (2012).
68. Stoquart-ElSankari, S. et al. Aging effects on cerebral blood and cerebrospinal fluid flows. J. Cereb. Blood Flow Metab. 27, 1563–1572. https://doi.org/10.1038/sj.jcbfm.9600462 (2007).
69. Vivekananda, S. Raja Yoga 39th edn. (Vedanta Society New York, 1899).
70. Kripalu. How to Do Three-Part Breath (Dirgha Pranayama). https://kripalu.org/resources/how-do-three-part-breath-dirgha-pranayama
71. Lindstrom, E. K., Ringstad, G., Mardal, K. A. & Eide, P. K. Cerebrospinal fluid volumetric net flow rate and direction in idiopathic normal pressure hydrocephalus. Neuroimage Clin. 20, 731–741. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2018.09.006 (2018).
72. Garpebring, A., Ostlund, N. & Karlsson, M. A novel estimation method for physiological parameters in dynamic contrast-enhanced MRI: Application of a distributed parameter model using Fourier-domain calculations. IEEE Trans. Med. Imaging 28, 1375–1383. https://doi.org/10.1109/TMI.2009.2016212 (2009).
73. Ito, J. et al. Whisker barrel cortex delta oscillations and gamma power in the awake mouse are linked to respiration. Nat. Commun. 5, 3572. https://doi.org/10.1038/ncomms4572 (2014).
74. Abdoun, O., Zorn, J., Poletti, S., Fucci, E. & Lutz, A. Training novice practitioners to reliably report their meditation experience using shared phenomenological dimensions. Conscious Cogn. 68, 57–72. https://doi.org/10.1016/j.concog.2019.01.004 (2019).
75. Benjamini, Y. & Yekutieli, D. The control of the false discovery rate in multiple testing under dependency. Ann. Stat. 29, 1165–1188, 1124 (2001).
76. Williams, B. Simultaneous cerebral and spinal fluid pressure recordings. 2. Cerebrospinal dissociation with lesions at the foramen magnum. Acta Neurochir. (Wien) 59, 123–142 (1981).
77. Kaneko, H. & Horie, J. Breathing movements of the chest and abdominal wall in healthy subjects. Respir. Care 57, 1442–1451. https://doi.org/10.4187/respcare.01655 (2012).
78. Czosnyka, M., Wollk-Laniewski, P., Batorski, L. & Zaworski, W. Analysis of intracranial pressure waveform during infusion test. Acta Neurochir. (Wien) 93, 140–145. https://doi.org/10.1007/BF01402897 (1988).
79. Chopp, M. & Portnoy, H. D. Systems analysis of intracranial pressure. Comparison with volume-pressure test and CSF-pulse amplitude analysis. J. Neurosurg. 53, 516–527. https://doi.org/10.3171/jns.1980.53.4.0516 (1980).
80. Bedford, T. H. B. The effect of increased intracranial venous pressure on the pressure of the cerebrospinal fluid. Brain 58, 427–447. https://doi.org/10.1093/brain/58.4.427 (1935).
81. Stoquart-Elsankari, S. et al. A phase-contrast MRI study of physiologic cerebral venous flow. J. Cereb. Blood Flow Metab. 29, 1208–1215. https://doi.org/10.1038/sj.jcbfm.jcbfm200929. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2009.29 (2009).
82. ElSankari, S. et al. Concomitant analysis of arterial, venous, and CSF flows using phase-contrast MRI: A quantitative comparison between MS patients and healthy controls. J. Cereb. Blood Flow Metab. 33, 1314–1321. https://doi.org/10.1038/jcbfm.2013.95 (2013).
83. Hsu, Y., Hettiarachchi, H. D., Zhu, D. C. & Linninger, A. A. The frequency and magnitude of cerebrospinal fluid pulsations influence intrathecal drug distribution: Key factors for interpatient variability. Anesth. Analg. 115, 386–394. https://doi.org/10.1213/ANE.0b013e3182536211 (2012).
84. Jeter, P. E., Slutsky, J., Singh, N. & Khalsa, S. B. Yoga as a therapeutic intervention: A bibliometric analysis of published research studies from 1967 to 2013. J. Altern. Complement. Med. 21, 586–592. https://doi.org/10.1089/acm.2015.0057 (2015).
85. Ahani, A. et al. Quantitative change of EEG and respiration signals during mindfulness meditation. J. Neuroeng. Rehabil. 11, 87. https://doi.org/10.1186/1743-0003-11-87 (2014).
86. Proulx, J., Croff, R., Hebert, M. & Oken, B. Results of a mindfulness intervention feasibility study among elder African American women: A qualitative analysis. Complement. Ther. Med. 52, 102455. https://doi.org/10.1016/j.ctim.2020.102455 (2020).
87. Wong, C. et al. Mindfulness-based stress reduction (MBSR) or psychoeducation for the reduction of menopausal symptoms: A randomized controlled clinical trial. Sci. Rep. 8, 6609. https://doi.org/10.1038/s41598-018-24945-4 (2018).
88. Yang, G. Y. et al. Evidence base of clinical studies on Tai Chi: A bibliometric analysis. PLoS ONE 10, e0120655. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0120655 (2015).
89. Wayne, P. M. et al. Tai Chi and Qigong for cancer-related symptoms and quality of life: A systematic review and meta-analysis. J. Cancer Surviv. 12, 256–267. https://doi.org/10.1007/s11764-017-0665-5 (2018).