Взаимодействие ритмических компонентов ЭЭГ в процессе подготовки к зрительному опознанию у студентов с нарушениями сна

УДК 612.821.6:612.821.7 DOI: 10.33396 / 1728-0869-2019-3-46-52

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ РИТМИЧЕСКИХ КОМПОНЕНТОВ ЭЭГ В ПРОЦЕССЕ ПОДГОТОВКИ К ЗРИТЕЛЬНОМУ ОПОЗНАНИЮ У СТУДЕНТОВ С НАРУШЕНИЯМИ СНА

©2019 г. И. А. Яковенко, Н. Е. Петренко, Е. А. Черемушкин, В. Б. Дорохов

ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН», г. Москва

Цель исследования - выявление особенностей взаимодействия быстрых и медленных ритмических компонентов ЭЭГ в процессе подготовки к зрительному опознанию у студентов, имеющих нарушения сна, по сравнению с контрольной группой хорошо спящих студентов. Методы. На 23 (из них 12 с плохим качеством сна) студентах изучали взаимодействие тета-, низко- и высокочастотного альфа- и бета-ритмов в процессе прослушивания инструкции к деятельности, в состоянии оперативного покоя и при преднастройке к опознанию эмоционального выражения лица. Регистрировалась многоканальная ЭЭГ. Анализировали карты распределения значений модуля коэффициента вейвлет-преобразования (КВП), характеризующие амплитуду потенциалов. Карты строили в полосе 4-35 Гц. На основании средних значений КВП вычислялся коэффициент корреляции Пирсона, который служил мерой оценки взаимодействия ритмов. Результаты. При прослушивании инструкции обе группы студентов показали связь практически всех изучаемых пар ритмов. Состояние покоя после прослушивания инструкции у студентов с нарушениями сна характеризовалась не только отсутствием связи альфа 1- и бета-ритмов, но и тета- и бета-ритмов. У студентов с нарушениями сна при предъявлении двух лиц с разным выражением мы видим единственную достоверную связь альфа 1- и бета-ритмов (r = - 0,56; p = 0,048). На стадии эксперимента, когда предъявлялись два одинаковых лица, в предстимульный период у студентов с нарушениями сна выявлены достоверная связь альфа 1- и тета-ритмов (r = 0,71, p = 0,006). Выводы. 1. У студентов с нарушениями сна выявлено значительно меньшее количество связей альфа- и тета-ритмов с бета-ритмом в процессе подготовки к зрительному опознанию. 2. Студенты с нарушениями сна при выполнении задания совершали ошибки опознания при предъявлении пар лиц как с разным выражением, так и одинаковым. Тогда как студенты без нарушений сна при предъявлении лиц с разным выражением не совершали ошибок опознания.

Ключевые слова: нарушения сна, вейвлет-преобразование, взаимодействие ритмов

RELATIONSHIPS BETWEEN EEG RHYTHMICAL COMPONENTS IN THE PROCESS OF PREPARATION TO VISUAL RECOGNITION IN STUDENTS WITH SLEEP DISORDERS

I. A. Yakovenko, N. E. Petrenko, E. A. Cheremushkin, V. B. Dorokhov

Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology RAS, Moscow, Russia

The aim of the study is to identify the features of fast and slow rhythmic components of EEG in preparation for visual identification in students with sleep disorders, compared with the control group of well - sleeping students. Methods. Twenty three (12 of them with poor quality of sleep) students comprised the sample. We studied associations of theta, low-and high - frequency alpha and beta rhythms in the process of listening to the instructions for the activity, in a state of working rest and in pre - tuning to the identification of the emotional expression. Multi-channel EEG was recorded. Distributions of the values of the modulus of the coefficient wavelet transform (CWT) for characterizing the amplitude of the potentials were studied. Pearson correlation coefficients were calculated. Results. Both groups of students showed the connection of almost all studied pairs of rhythms during listening to the instruction. Students with sleep disorders were characterized not only by a lack of communication alpha 1-and beta rhythms, but also theta and beta rhythms during the state of rest after instructions listening. We see the only one significant coupling alpha 1-and beta rhythms (r = - 0,56; p = 0,048) in students with sleep disorders in the presentation of two faces with different expressions. Students with sleep disorders revealed a significant relationship of alpha 1-and theta rhythms (r = 0,71, p = 0,006) in the pre-stimulus period at the stage of the experiment, when two identical faces were presented. Summary. 1. Significantly fewer links alpha and theta rhythms with beta rhythm revealed in preparation for visual recognition in students with sleep disorders. 2. Students with sleep disorders in the performance of tasks committed identification errors in the presentation of pairs of faces with different expressions and the same. Whereas students without sleep disorders at presentation of faces with different expression didn't make mistakes of recognition.

Key words: sleep disorders, wavelet transformation, rhythm coupling

Библиографическая ссылка:

Яковенко И. А., Петренко Н. Е., Черемушкин Е. А., Дорохов В. Б. Взаимодействие ритмических компонентов ЭЭГ в процессе подготовки к зрительному опознанию у студентов с нарушениями сна // Экология человека. 2019. № 3. С. 46-52.

Yakovenko I. A., Petrenko N. E., Cheremushkin E. A., Dorohov V. B. Relationships between EEG Rhythmical Components in the Process of Preparation to Visual Recognition in Students with Sleep Disorders. Ekologiya cheloveka [Human Ecology]. 2019, 3, pp. 46-52.

Изучение здоровья студентов в последнее десятилетие становится актуальной проблемой. Современные исследования показали высокую распространенность тревожности среди студентов [12]. Как известно, тревожность тесно связана с нарушениями сна [1], которые являются причинами психосоциальной дезадаптации студентов.

Согласно литературным данным, недостаток сна сильно влияет на память, внимание, моторную реакцию, принятие решений и другие высшие психические процессы [10]. Нейрофизиологические исследования нарушений сна носят преимущественно полисомногра-фический характер, показывая существенное изменение спектральных характеристик ЭЭГ во время сна [16].

В работе [3] было показано, что наряду с анализом ЭЭГ в состоянии спокойного бодрствования ее исследование при прослушивании устной инструкции и следующего за ней оперативного покоя дает много информации о функциональном состоянии испытуемого и является предиктором эффективности зрительного опознания.

Анализ предстимульной ЭЭГ также показал высокую чувствительность не только при исследовании преднастройки к когнитивной деятельности в норме [2], но и в клинической практике [14]. Наиболее часто в качестве маркеров психоневрологических расстройств используется один ритм (наиболее часто альфа) или два (альфа/тета, альфа/бета).

Взаимодействие ритмов может дать новые данные о механизмах, обеспечивающих когнитивную деятельность как в норме, так и при патологии. Взаимодействие ритмических компонентов ЭЭГ исследуется преимущественно на здоровых испытуемых. Работы, проведенные на больных, крайне малочисленны. У пациентов с болезнью Альцгеймера в состоянии спокойного бодрствования (the resting eye-closed EEG) показано усиление взаимодействия быстрых (бета/гамма) и медленных (дельта/тета/ альфа) ритмических компонентов ЭЭГ по сравнению со здоровыми испытуемыми [20]. Еще меньше исследований посвящено взаимодействию ритмов во сне. В исследованиях на мышах показано взаимодействие тета- и гамма-ритмов во сне с быстрым движением глаз [18]. По мнению авторов, взаимодействие паттернов медленных и быстрых сетевых осцилляций может обеспечивать селективные функции обработки информации, связанные со сном.

Целью нашего исследования являлось выявление особенностей взаимодействия быстрых и медленных ритмических компонентов ЭЭГ в процессе подготовки к зрительному опознанию у студентов, имеющих нарушения сна, по сравнению с контрольной группой хорошо спящих студентов.

В задачу входил анализ взаимодействия тета-, низко- и высокочастотного альфа- и бета-ритмов в процессе прослушивания инструкции к деятельности, в состоянии оперативного покоя и при преднастрой-ке к опознанию эмоционального выражения лица у студентов с нарушениями сна.

Методы

Проведено экспериментальное исследование. Из 75 человек, студентов дневного отделения Российского национального исследовательского медицинского университета (РНИМУ) им. Н. И. Пирогова

2 курса лечебного и педиатрического факультетов, на основе «Анкеты балльной оценки субъективных характеристик качества сна» были выделены две группы испытуемых с разным качеством сна. Группа 1 — с хорошим качеством сна (от 26 баллов — 11 человек: 6 мужчин и 5 женщин) и группа 2 — с плохим качеством сна (18 баллов и менее — 12 человек:

3 мужчины и 9 женщин). Средний возраст на момент

исследования составил (19,1 ± 0,73) (от 18 до 21) года. Данное исследование соответствовало этическим стандартам, разработанным в соответствии с Хельсинкской декларацией Всемирной медицинской ассоциации «Этические принципы проведения научных медицинских исследований с участием человека» с поправками 2000 г. и «Правилами клинической практики в Российской Федерации», утвержденными Приказом Минздрава РФ от 19.06.2003 г. № 266. Каждый участник был информирован о цели исследования, подписав согласие на участие в эксперименте.

Использовали модель фиксированной психофизиологической установки, в которой испытуемый решал задачу опознания лицевой экспрессии. Данная модель позволяла оценить способность выполнять когнитивные задания студентами с нарушениями сна. Процедура формирования установки следующая: 20 раз одновременно предъявляли две черно-белые фотографии одного человека из атласа эмоций [9]: слева — с сердитым, справа — с нейтральным выражением лица; на стадии тестирования влияния установки на восприятие 40 раз экспонировали два «нейтральных» лица. На обеих стадиях опыта испытуемый должен был решать, одинаковы были выражения лиц или одно из них (левое или правое) было более неприятным, и запоминать это решение.

На протяжении всего эксперимента непрерывно отводили электрическую активность коры головного мозга. Предъявление стимулов, регистрацию ответов и синхронизацию их с ЭЭГ осуществляли с помощью программы системы «Неостимул» ("№иго^^", Россия). Отведение, усиление и фильтрацию ЭЭГ проводили с помощью системы ^осойех-Рго ("№игоЬ^^", Россия). Частота дискретизации — 250 Гц. Полоса пропускания частот: 0.5—70 Гц. ЭЭГ регистрировали с помощью хлорсеребряных электродов ("Мюгошеё", Венгрия) с сопротивлением, не превышающим 5 кОм. Электрическую активность с поверхности головы отводили с помощью 20 электродов, расположенных в соответствии с международной схемой 10-20 % ^3, F4, F7, F8, Fz, FT7, FT8, С3, С4, Cz, FC3, FC4, Т3, Т4, Р3, Р4, Т5, Т6, 01, 02). Отведение ЭЭГ было монополярным, референтный электрод - объединенный ушной.

Исследовали отрезки ЭЭГ длительностью 20 с в следующих ситуациях: 1 — прослушивание инструкции; 2 — оперативный покой (состояние, непосредственно предшествующее началу опыта). Также исследовали 20 отрезков ЭЭГ длиной 1 с непосредственно перед предъявлением стимулов — пар лиц: 3, 4 — преднастройка перед опознанием выражений лиц при формировании (разные выражения лиц) и тестировании (одинаковые) установки. На одно-секундных отрезках ЭЭГ проводили непрерывное вейвлет-преобразование на основе «материнского» комплексного Мог1е^вейвлета в диапазоне 1—35 Гц. Анализировали карты распределения значений модуля коэффициента вейвлет-преобразования (КВП), характеризующих амплитуду потенциалов. Карты строили

в полосе 4 — 35 Гц с шагом 1 Гц с разрешением по времени 1 мс. Для каждого испытуемого усредняли значения КВП по времени внутри экспериментальных ситуаций: прослушивание инструкции, оперативный покой. Для состояния «преднастройка» усреднение полученных сумм для ситуаций формирования и тестирования установки проводилось по отдельности. Далее в частотных доменах 4—7,5; 8—10,5; 11 — 13,5 и 14 — 20,5 Гц проводили усреднение по частотам. Для каждой экспериментальной ситуации по всем упомянутым частотным полосам вычисляли среднее значение КВП. Затем на основании средних значений КВП вычислялся коэффициент корреляции Пирсона, который служил мерой оценки взаимодействия бета-ритма (14 — 20,5 Гц) с ритмами ЭЭГ более низкой частоты (4—7,5; 8—10,5, 11 — 13,5 Гц, соответственно тета-, альфа 1- и альфа 2-ритмы). Коэффициент корреляции изучаемых ритмических диапазонов вычислялся отдельно для групп хорошо и плохо спящих студентов. Статистическая обработка осуществлялась с помощью пакета программ SPSS, v. 11. Анализ количества ошибок опознания проводился с помощью непараметрического критерия Манна — Уитни.

Результаты

Была проведена оценка эффективности деятельности, на которую могло влиять качество сна, у разных групп студентов. Проанализировано количество ошибок опознания лицевой экспрессии у групп студентов с нарушениями сна и полноценным сном. На стадии эксперимента, когда испытуемым предъявляли две фотографии одного и того же человека с разным выражение лица, студенты с плохим качеством сна совершали значимо (Z = —2,63, p < 0,01) большее количество ошибок опознания (1,83 ± 0,9) по сравнению с группой хорошо спящих студентов, которые все изображения опознавали правильно, не допустив ни одной ошибки. При предъявлении испытуемым лиц с одинаковым выражением значимых различий в эффективности опознания выявлено не было: группа с плохим качеством сна допустила (2,5 ± 0,78) ошибки, группа без нарушений сна — (2,73 ± 1,13).

Были рассмотрены три состояния, предшествующие распознаванию лицевой экспрессии у студентов с нарушениями сна и хорошо спящих. При прослушивании инструкции обе группы студентов показали связь практически всех изучаемых пар ритмов, за единственным исключением — у студентов с нарушениями сна отсутствовала связь альфа 1- и бета-ритмов (табл. 1). Состояние покоя после прослушивания инструкции у студентов с нарушениям сна характеризовалась не только отсутствием связи как альфа 1- и бета-ритмов, но и тета- и бета-ритмов (табл. 2). При этом хорошо спящие студенты продемонстрировали наличие связи всех изучаемых пар ритмов как при прослушивании инструкции, так и после нее (см. табл. 1 и 2).

Интересные результаты были получены при изучении односекундного предстимульного периода во время выполнения задания на опознание лицевой

Таблица 1

Корреляция ритмов по коэффициенту вейвлет-преобразова-ния (КВП) у студентов с нарушениями сна и без таковых при прослушивании инструкции

Стадия исследования Ритмы Группа По среднему уровню КВП

Прослушивание инструкции альфа 1 -бета С нарушением сна -

Без нарушения сна r = 0,61; p = 0,034

альфа 2 -бета С нарушением сна r = 0,68; p = 0,010

Без нарушения сна r = 0,69; p = 0,012

тета - бета С нарушением сна r = 0,72; p = 0,006

Без нарушения сна r = 0,63; p = 0,027

альфа 1 -тета С нарушением сна r = 0,76; p = 0,002

Без нарушения сна r = 0,84; p = 0,000

альфа 2 -тета С нарушением сна r = 0,72; p = 0,001

Без нарушения сна r = 0,77; p = 0,003

Таблица 2 Корреляция ритмов по коэффициенту вейвлет-преобразова-ния (КВП) у студентов с нарушениями сна и без таковых в состоянии оперативного покоя

Стадия исследования Ритмы Группа По среднему уровню КВП

Оперативный покой альфа 1 -бета С нарушением сна -

Без нарушения сна r = 0,72; p = 0,008

альфа 2 -бета С нарушением сна r = 0,70; p = 0,007

Без нарушения сна r = 0,75; p = 0,005

тета - бета С нарушением сна -

Без нарушения сна r = 0,58; p = 0,048

альфа 1 -тета С нарушением сна r = 0,69; p = 0,009

Без нарушения сна r = 0,70; p = 0,011

альфа 2 -тета С нарушением сна r = 0,69; p = 0,009

Без нарушения сна -

экспрессии. У студентов с нарушениями сна при предъявлении двух лиц с разным выражением мы видим единственную достоверную связь альфа1- и бета-ритмов (r = —0,56; p = 0,048) (табл. 3). Хорошо спящие студенты продемонстрировали достоверные связи альфа 1- и бета-, альфа 2- и бета-, альфа 1- и тета-ритмов (r = 0,69, p = 0,012; r = 0,72, p = 0,008; r = 0,63, p = 0,027 соответственно) (см. табл. 3). На стадии эксперимента, когда предъявлялись два одинаковых лица, в предстимульный период у студентов с нарушениями сна выявлены достоверная связь альфа 1- и тета-ритмов (r = 0,71, p = 0,006) и тенденция связи альфа 2- и тета-ритмов (r = 0,55, p = 0,052) (табл. 4). У студентов без нарушений сна на этой же стадии эксперимента отмечены достоверные связи альфа 1- и бета-ритмов (r = 0,65, p = 0,021) и альфа 2- и бета-ритмов (r = 0,66, p = 0,018) (см. табл. 4).

Таким образом, показано существенно меньшее количество связей изучаемых ритмов у студентов с нарушениями сна в предстимульный период обеих

Таблица 3

Корреляция ритмов по коэффициенту вейвлет-преобразова-ния (КВП) у студентов с нарушениями сна и без таковых в процессе преднастройки к опознанию разных пар лиц

Стадия исследования Ритмы Группа По среднему уровню КВП

альфа 1 С нарушением сна г = -0,56; р = 0,048

— бета Без нарушения сна г = 0,69; р = 0,012

альфа 2 С нарушением сна —

Предна-стройка к опоз- — бета Без нарушения сна г = 0,72; р = 0,008

тета — С нарушением сна —

нанию бета Без нарушения сна —

лиц альфа 1 С нарушением сна —

— тета Без нарушения сна г = 0,63; р = 0,027

альфа 2 С нарушением сна —

— тета Без нарушения сна —

Таблица 4 Корреляция ритмов по коэффициенту вейвлет-преобразова-

ния (КВП) у студентов с нарушениями сна и без таковых

в процессе преднастройки к опознанию одинаковых пар лиц

Стадия исследования Ритмы Группа По среднему уровню КВП

альфа 1 С нарушением сна —

— бета Без нарушения сна г = 0,65; р = 0,021

альфа 2 С нарушением сна —

Предна-стройка к опоз- — бета Без нарушения сна г = 0,66; р = 0,018

тета — С нарушением сна —

нанию бета Без нарушения сна —

вых лиц альфа 1 С нарушением сна г = 0,71; р = 0,006

— тета Без нарушения сна —

альфа 2 С нарушением сна г = 0,55; р = 0,052

— тета Без нарушения сна —

стадий когнитивного задания по сравнению с хорошо спящими студентами.

В заключение можно сказать, что у студентов с нарушениями сна отмечалось в процессе подготовки к зрительному опознанию меньшее число связей медленных ритмов с бета-ритмом по сравнению со студентами без нарушений сна.

Обсуждение результатов

Изучение состояний, предшествующих выполнению когнитивного задания, является необходимым, поскольку эти состояния определяют функциональную реакцию мозга человека, на фоне которой эта деятельность будет осуществляться. В нашей работе были исследованы две группы студентов: с нарушениями сна и хорошо спящих. Оказалось, что параметры биоэлектрической активности мозга этих двух групп студентов различаются на каждом этапе исследования. Таким параметром служил коэффициент корреляции Пирсона в приложении к среднему уровню КВП тета-, альфа- и бета-ритмов. Коэффициент корреляции являлся мерой взаимодействия пар ритмов. В основу

взаимодействия ритмов положены три теории: а) его обеспечивает взаимодействие генераторов изучаемых частот; б) это нейрональное взаимодействие; в) это коммуникация нейронных популяций [15]. Каждый изучаемый нами ритм связан с работой той или иной корково-подкорковой системы. В частности, альфа-ритм имеет таламокортикальное происхождение, тета-ритм — кортикогиппокампальное, бета-ритм регистрируется как в коре, так и подкорковых структурах (неспецифических ядрах таламуса и гиппокампа) [6, 19]. Поэтому изучение взаимодействия этих ритмов обосновано их общим «происхождением».

Основное различие во взаимодействии ритмов у обеих групп студентов заключается в количестве связей медленных ритмов (тета и альфа) с бета-ритмом. У студентов с нарушениями сна связей бета-ритма с медленными ритмами значительно меньше. Прослушивание инструкции у двух групп испытуемых сопровождалось сходной картиной взаимодействия ритмов за исключением связи альфа 1 и бета у студентов с нарушениями сна. Состояние оперативного покоя после прослушивания инструкции у студентов с нарушениями сна характеризовалось еще большим ослаблением связей бета-ритма с медленными ритмам. У них обнаружена единственная связь альфа 2 и бета. У студентов без нарушений сна сохранялись практически все возможные связи регистрируемых ритмов как при прослушивании инструкции, так и в состоянии оперативного покоя. При этом известно, что у больных инсомнией как во сне, так и в состоянии спокойного бодрствования наблюдается усиление высокочастотной составляющей (бета- и гамма-ритмы) ЭЭГ [7]. Кажущееся противоречие полученных данных, возможно, связано с тем, что в нашем исследовании мы изучали связи ритмов, а возникновение или исчезновение каких-либо связей может происходить как при высоких амплитудных значениях ритмов, так и при низких.

Согласно литературным данным, бета-ритм участвует в осуществлении высших психических функций человека, таких как внимание, память, обучение [8]. Известно, что бета-ритм отражает активационные процессы мозга [17]. Возможно, объединение медленных ритмов с быстрыми создает определенный уровень готовности мозга к осуществлению психического акта. Исходя из этого, можно предположить, что при прослушивании инструкции и в состоянии оперативного покоя у хорошо спящих студентов мозг находился в более сбалансированном состоянии, что, в свою очередь, сопровождается более эффективным выполнением когнитивного задания, эти студенты не совершают ошибок опознания при предъявлении пар с разным выражением лица.

Изучение предстимульного периода, непосредственно предшествующего предъявлению пар лиц с разным выражением, показало, что студенты с нарушениями сна имеют лишь одну достоверную альфа 1 и бета связь, тогда, как хорошо спящие студенты демонстрируют не только связь альфа 1, 2 и бета,

но и альфа 1 и тета. Чем же интересна эта стадия эксперимента? Как мы уже писали, студенты с нарушениями сна совершают ошибки опознания лицевой экспрессии, чего не делают хорошо спящие студенты. Известны работы, где испытуемые с депривацией сна неправильно оценивали выражение лица. В качестве возможного объяснения можно использовать данные Miller [13] о снижении активности в таламокорти-кальных сетях, обеспечивающих процессы внимания. В нашей работе [4] было высказано предположение об участии бета-ритма в работе таламокортикальной системы. Вероятно, недостаточное количество связей медленных ритмов с бета-ритмом не создает предпосылки для нужного уровня активации, который бы поддерживал необходимый уровень внимания для выполнения задания на опознание выражения лица.

Еще одной причиной неправильного опознания лицевой экспрессии студентами с нарушениями сна может быть отсутствие любых связей с тета-ритмом, который принимает участие в восприятии эмоционального выражения лица [5]. Тета-ритм также играет немаловажную роль в обеспечении памяти [11], участие которой необходимо в процессе пред-настройки к деятельности. Интересно отметить, что снижение мощностных характеристик предстимуль-ного фронтального тета-ритма отмечается у больных с обсцессивно-компульсивным синдромом, отражая, по мнению авторов [14], нарушение нисходящего тормозного контроля (top-down inhibitory control).

Различное взаимодействие ритмов показано в предстимульном периоде и на стадии, когда предъявлялись пары лиц с одинаковым выражением у студентов разных групп. По поведенческим данным студенты обеих групп совершали приблизительно одинаковое количество ошибок опознания. Студенты с нарушениями сна продемонстрировали взаимодействие медленных ритмов, а именно альфа и тета. Студенты без нарушений сна сохранили взаимодействие альфа- и бета-ритмов, которое наблюдалось и на предыдущей стадии. Как мы уже писали ранее, предположительно бета-ритм может быть включен в функционирование как таламокортикальной, так и кортикогиппокампальной корково-подкорковых систем. Можно сделать предположение, что у студентов с нарушениями сна подготовка к опознанию лицевой экспрессии происходит на фоне функционального объединения таламокортикальной и кортикогиппо-кампальной систем. При этом отсутствие связей с бета-ритмом, вероятно, может свидетельствовать о недостаточном уровне их активации. У студентов с хорошим сном подготовка к выполнению когнитивной деятельности осуществляется при преимущественном участии таламокортикальной системы. Эта группа студентов тоже совершает ошибки опознания, но, вероятно, по другой причине: за счет отсутствия связей с тета-ритмом, который регистрируется при опознании лицевой экспрессии и отражает функционирование кортикогиппокампальной системы. Итак, мы можем предполагать, что в процессе подготовки

к опознанию лицевой экспрессии у студентов с нарушениями сна и хорошо спящих студентов участвуют разные корково-подкорковые системы, которые могут быть функционально связаны и при этом могут быть активированы по-разному.

Выводы

1. Выявлено меньшее число связей альфа- и тета-ритмов с бета-ритмом при прослушивании инструкции и в состоянии оперативного покоя перед выполнением задания на опознание лицевой экспрессии у студентов с нарушениями сна по сравнению с хорошо спящими студентами, которые продемонстрировали наличие связей всех изучаемых пар ритмов.

2. В предстимульный период при выполнении задания на опознание лицевой экспрессии (предъявление двух лиц с разным выражением) студенты с нарушениями сна продемонстрировали связь альфа 1- и бета-ритмов. Студенты без нарушений сна показали более широкий спектр связей ритмов: альфа 1, альфа 2 и бета, альфа 1 и тета.

3. В предстимульный период при предъявлении пар лиц с одинаковым выражением у студентов с нарушениями сна показана связь альфа1- и тета-ритмов, а у студентов без нарушений — альфа 1-, альфа 2- и бета-колебаний.

4. Студенты с нарушениями сна при выполнении задания совершали ошибки опознания при предъявлении пар лиц как с разным выражением, так и одинаковым. Тогда как студенты без нарушений сна при предъявлении лиц с разным выражением не совершали ошибок опознания.

Работа выполнена при частичной поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 16-06-0Ю54а/17-ОГОН).

Авторство

Яковенко И. А. внесла существенный вклад в концепцию и дизайн исследования, являясь автором идеи анализа ритмических взаимодействий ЭЭГ, участвовала в проведении экспериментального исследования, внесла огромный вклад в интерпретацию результатов, подготовку первого варианта статьи и последующую ее переработку до окончательного варианта, представленного в редакцию; окончательно утвердила финальный вариант присланной в редакцию статью; Петренко Н. Е. внесла значимый вклад в концепцию и дизайн исследования, предложив анализировать предстимульные отрезки ЭЭГ, участвовала в проведении экспериментального исследования, проводила статистическую обработку данных, участвовала в написании первого варианта статьи и последующей ее переработке; согласилась с окончательным вариантом статьи, присланном в редакцию журнала; Черемушкин Е. А. внес большой вклад в концепцию и дизайн исследования, предложив исследовать лиц с нарушениями сна, использовать для анализа отрезки ЭЭГ в момент прослушивания инструкции и оперативного покоя, организовывал и участвовал в проведении экспериментального исследования, проводил анализ электроэнцефалографических данных, участвовал в правке первого варианта статьи и подготовке ее окончательного варианта; Дорохов В. Б. окончательно утвердил присланную в редакцию статью, финансирует ее публикацию в журнале.

Яковенко Ирина Анатольевна - ORCID 0000-0002-03917266

Петренко Надежда Евгеньевна - ORCID 0000-0003-36398957; SPIN 3362-6750

Черемушкин Евгений Алексеевич — ORCID 0000-0001 -

6902-8077; SPIN 3122-6227

Дорохов Вадим Борисович — SPIN 6689-4538

Список литературы

1. Вербицкий Е. В. Тревожность и сон // Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2013. Т. 63, № 1. С. 6—12.

2. Костандов Э. А., Черемушкин Е. А. Изменения низко- и высокочастотных колебаний альфа-диапазона ЭЭГ в интервалах между значимыми зрительными стимулами // Физиология человека. 2013. Т. 39, № 4. С. 5—12.

3. Черемушкин Е. А., Петренко Н. Е., Яковенко И. А., Алипов Н. Н., Сергеева О. В. Оценка функционального состояния студентов с разным вегетативным статусом перед опознанием лицевой экспрессии // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. 2017. Т. 84, № 1. С. 34—41.

4. Яковенко И. А., Черемушкин Е. А., Козлов М. К. Изменения бета ритма при выработке установки на эмоциональное выражение лица в условиях удлинения временного интервала между целевым и пусковым стимулами // Журнал высшей нервной деятельности. 2013. Т. 63, № 4. С. 460—469.

5. Aftanas L. I., Reva N. V., Varlamov A. A. et al. Analysis of evoked EEG synchronization and desynchronization in conditions of emotional activation in humans: temporal and topographic characteristics // Neurosci. Behav. Physiol. 2004. N 34. P. 859—867.

6. Bibbig A., Middleton S., Racca C., Gillies M. J., Garner H., LeBeau F. E., Davies C., Whittington M. A. Beta rhythms (15-20 Hz) generated by nonreciprocal communication in hippocampus // J. Neurophysiol. 2007. N 97. P. 2812—2823.

7. Colombo M. A., Ramautar J. R., Wei Y., Gomez-Herrero G., Stoffers D., Wassing R., Benjamins J. S., Tagliazucchi E., van der Werf Y. D., Cajochen C., Van Someren E. J. W. Wake high-density electroencephalographic spatiospectral signatures of insomnia // Sleep. 2016. Vol. 39. N 5. P. 1015—1027.

8. Duzel E., Richardson-Klavehn A., Neufang M., Schott B. H., Scholz M., Heinze H. J. Early, partly anticipatory, neural oscillations during identification set the stage for priming // Neuroimage. 2005. Vol. 25, N 3. P. 690—700.

9. Ekman P., Friesen W. V. Pictures of Facial Affect. Palo Alto (CA): Consult Psychol. Press, 1976. 250 p.

10. Killgore W. Effects of sleep deprivation on cognition // In Progress in Brain Research. 2010. N 185. P. 105—129.

11. Klimesch W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis // Brain Research Reviews. 1999. N 29. P. 169—195.

12. Mahmoud J. S. R. The relationship of anxiety, coping, thinking style, life satisfaction, social support, and selected demographics among young adult college students: doctoral dissertations. University of Kentucky, 2011. 128 p.

13. Miller M., Wright H., Hough J., Cappuccio F. Sleep and cognition // Sleep and its Disorders Affect Society. In Tech. Publishers, 2014. P. 3—28.

14. Min B. K., Kim S. J., Park J. Y., Park H. J. Prestimulus top-down reflection of obsessive-compulsive disorder in EEG frontal theta and occipital alpha oscillations // Neurosci. Lett. 2011. N 496. P. 181 — 185.

15. Niculin V., Nolte G., Curio G. Cross-frequency decomposition. A novel technique for studying interactions between neuronal oscillation with different frequencies // Clinical Neuriphysiology. 2012. N 123. P. 1353-1360.

16. Perlis M. L, Smith M. T, Andrews P. J., Off H, Giles D. E. Beta/Gamma EEG activity in patients with primary and secondary insomnia and good sleeper controls // Sleep. 2001. Vol. 24, N 1. P. 110-117.

17. Roelfsema P. R., Engel A. K., Konig P., Singer W. Visuomotor integration is associated with zero time-lag synchronization among cortical areas // Nature. 1997. Vol. 9, N 385 (6612). P. 157-161.

18. Scheffzuk C., Kukushka V. I., Vyssotski A. L., Draguhn A., Tort A. B. L., et al. Selective coupling between theta phase and neocortical fast gamma oscillations during REM-sleep in mice // PLoS ONE. 2011. Vol. 6, N 12. P. e28489.

19. Steriade M. Grouping of brain rhythms in corticothalamic systems // Neuroscience. 2006. N 137. P. 1087-1106.

20. Wang J., Fang Y, Wang X, Yang H, Yu. X, Wang H. Enhanced gamma activity and cross-frequency interaction of resting-state electroencephalographic oscillations in patients with alzheimer's disease // Front. Aging Neurosci. 2017. Vol. 9, article 243. P. 1-7.

References

1. Verbitsky E. V. Anxiety and sleep. Zhurnal Vysshei Nervnoi Deyatelnosti Imeni I. P. Pavlova. 2013, 63 (1), pp. 6-12. [In Russian]

2. Kostandov E. A., Cheremushkin E. A. Changes in the low- and high-frequency oscillations of the EEG a-band in the intervals between meaningful visual stimuli. Human Physiology. 2013, 39 (4), pp. 339-345.

3. Cheremushkin E. A., Petrenko N. E., Yakovenko N. A., Alipov N. N., Sergeeva O. V., Gordeev S. A. Evaluation of the functional state of students with different vegetative status before recognition of facial expression. Vestnik nevrologii, psikhiatrii i neirokhirurgii [Bulletin of Neurology, Psychiatry and Neurosurgery]. 2017, 84 (1), pp. 34-41. [In Russian]

4. Yakovenko I. A., Cheremushkin E. A., Kozlov M. K. Changes in the beta rhythm on acquisition of a set to an emotional facial expression with lengthening of the time interval between the warning and trigger stimuli. Neuroscience and Behavioral Physiology. 2014, 44 (9), pp. 1031-1038.

5. Aftanas L. I., Reva N. V., Varlamov A. A. et al. Analysis of evoked EEG synchronization and desynchronization in conditions of emotional activation in humans: temporal and topographic characteristics. Neurosci. Behav. Physiol. 2004, 34, pp. 859-867.

6. Bibbig A., Middleton S., Racca C., Gillies M. J., Garner H., LeBeau F. E., Davies C., Whittington M. A. Beta rhythms (15-20 Hz) generated by nonreciprocal communication in hippocampus. J. Neurophysiol. 2007, 97, pp. 2812-2823.

7. Colombo M. A., Ramautar J. R., Wei Y., Gomez-Herrero G., Stoffers D., Wassing R., Benjamins J. S., Tagliazucchi E., van der Werf Y. D., Cajochen C., Van Someren E. J. W. Wake high-density electroencephalographic spatiospectral signatures of insomnia. Sleep. 2016, 39 (5), pp. 1015-1027.

8. Duzel E., Richardson-Klavehn A., Neufang M., Schott B. H., Scholz M., Heinze H. J. Early, partly anticipatory, neural oscillations during identification set the stage for priming. Neuroimage. 2005, 25 (3), pp. 690-700.

9. Ekman P., Friesen W. V. Pictures of Facial Affect. Palo Alto (CA), Consult Psychol. Press, 1976, 250 p.

10. Killgore W Effects of sleep deprivation on cognition. In Progress in Brain Research. 2010, 185, pp. 105-129.

11. Klimesch W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Research Reviews. 1999, 29, pp. 169-195.

12. Mahmoud J. S. R. The relationship of anxiety, coping, thinking style, life satisfaction, social support, and selected demographics among young adult college students: doctoral dissertations. University of Kentucky, 2011, 128 p.

13. Miller M., Wright H, Hough J, Cappuccio F. Sleep and cognition. Sleep and its Disorders Affect Society. In Tech. Publishers, 2014, pp. 3-28.

14. Min B. K., Kim S. J., Park J. Y., Park H. J. Prestimulus top-down reflection of obsessive-compulsive disorder in EEG frontal theta and occipital alpha oscillations. Neurosci. Lett. 201 1, 496, pp. 181-185.

15. Niculin V., Nolte G., Curio G. Cross-frequency decomposition. A novel technique for studying interactions between neuronal oscillation with different frequencies. Clinical Neuriphysiology. 2012, 123, pp. 1353-1360.

16. Perlis M. L., Smith M. T., Andrews P. J., Orff H., Giles D. E. Beta/Gamma EEG activity in patients with primary and secondary insomnia and good sleeper controls. Sleep. 2001, 24 (1), pp. 110-117.

17. Roelfsema P. R, Engel A. K, Konig P., Singer W. Visuomotor integration is associated with zero time-lag synchronization among cortical areas. Nature. 1997, 9, 385 (6612), pp. 157-161.

18. Scheffzuk C., Kukushka V. I., Vyssotski A. L., Draguhn A., Tort A. B. L., et al. Selective coupling between theta phase and neocortical fast gamma oscillations during REM-sleep in mice. PLoS ONE. 2011, 6 (12), p. e28489.

19. Steriade M. Grouping of brain rhythms in cortico thalamic systems. Neuroscience. 2006, 137, pp. 10871106.

20. Wang J., Fang Y., Wang X., Yang H., Yu X., Wang H. Enhanced gamma activity and cross-frequency interaction of resting-state electroencephalographic oscillations in patients with alzheimer's disease. Front. Aging Neurosci. 2017, 9, article 243, pp. 1-7.

Контактная информация:

Яковенко Ирина Анатольевна — кандидат биологических наук, старший научный сотрудник ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН»

Адрес: 1 17485, г. Москва, ул. Бутлерова, д. 5а

E-mail: irinayakovenko@mail.ru