COHERENCE OF THE TETA1-BAND EEG IN A STATE OF RELATIVE REST AND DURING ATTENTION TESTING IN SUBJECTS WITH DIFFERENT LEVELS OF TRAIT ANXIETY
- Authors: Dzhebrailova T.D.1, Korobeinikova I.I.2, Karatygin N.A.2, Venerina Y.A.1, Yantikova E.V.1
-
Affiliations:
- I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
- Anokhin Institute of Normal Physiology
- Issue: Vol 73, No 2 (2023)
- Pages: 214-229
- Section: ФИЗИОЛОГИЯ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ (КОГНИТИВНОЙ) ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА
- URL: https://journals.rcsi.science/0044-4677/article/view/136085
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0044467723020041
- EDN: https://elibrary.ru/IFTQLH
- ID: 136085
Cite item
Abstract
Anxiety has a significant impact on the effectiveness of cognitive activity, which may be due to the peculiarities of the organization of voluntary and involuntary attention in individuals with different anxiety. Aim: to examine functional cortical connections in subjects with different levels of trait anxiety in a state of relative rest and when performing an attention test with usage of the coherent analysis of the teta1-band EEG (4–6 Hz). Coherence of teta1-band of EEG was analyzed in subjects (43 people, men aged 19–21 years) with low, medium and high level of trait anxiety (TA, according to C.D. Spielberger) in three experimental situations: the state of relative rest with closed eyes, the initial state before performing the test (with eyes opened) and during the test (red-black tables of F.D. Gorbov). Subjects with high TA in the state of relative rest with their eyes closed had a lower right-hemisphere coherence of the teta1-band EEG in the system of interrelations with focus in the temporal lead. In the initial state, with eyes opened and during test performing, individuals with high TA showed high level of interhemispheric coherence of the teta1-band of EEG. The highest lability of the structure of coherent relationships in the teta1-range of the EEG was observed in subjects with medium TA, who demonstrated an increase mainly in the interhemispheric coherence of most areas of the cortex during the test compared to the initial state. Individuals with high TA were characterized by relative inertia of the structure of coherent relationships in the teta1-range of the EEG at the stages of examination. The results of the study indicate that trait anxiety is one of the factors modulating the organization of neurocognitive networks both in a state of relative rest and during attention testing.
Keywords
About the authors
T. D. Dzhebrailova
I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Author for correspondence.
Email: dzhebrailova@mail.ru
Russia, Moscow
I. I. Korobeinikova
Anokhin Institute of Normal Physiology
Author for correspondence.
Email: dzhebrailova@mail.ru
Russia, Moscow
N. A. Karatygin
Anokhin Institute of Normal Physiology
Email: i_korobeinikova@mail.ru
Russia, Moscow
Y. A. Venerina
I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Email: i_korobeinikova@mail.ru
Russia, Moscow
E. V. Yantikova
I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Email: i_korobeinikova@mail.ru
Russia, Moscow
References
- Афтанас Л.И., Брак И.В., Рева Н.В., Павлов С.В. Осцилляторные системы мозга и индивидуальная вариабельность оборонительного рефлекса сердца у человека. Российский физиологический журн. им. И.М. Сеченова. 2013. 99 (11): 1342–1356.
- Базанова О.М., Кондратенко А.В., Кузьминова О.И., Муравлева К.Б., Петрова С.Э. Эффективность когнитивной деятельности и психоэмоциональное напряжение в разные фазы менструального цикла. Российский физиологический журн. им. И.М. Сеченова. 2013. 99 (7): 820–829.
- Венерина Я.А., Джебраилова Т.Д., Каратыгин Н.А., Будников М.Ю. Спектральные характеристики ЭЭГ и концентрация гормонов в слюне у лиц с разной личностной тревожностью при когнитивной деятельности. Психическое здоровье. 2021. 8: 3–12.
- Грибанов А.В., Кожевникова И.С., Джос Ю.С., Нехорошкова А.Н. Спонтанная и вызванная электрическая активность головного мозга при высоком уровне тревожности. Экология человека. 2013. 1: 39–47.
- Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Сравнение количественных данных трех и более независимых выборок с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS: параметрические и непараметрические критерии. Наука и здравоохранение. 2016. 4: 5.
- Гржибовский А.М., Иванов С.В., Горбатова М.А. Сравнение количественных данных трех и более парных выборок с использованием программного обеспечения Statistica и SPSS: параметрические и непараметрические критерии. Наука и здравоохранение. 2016. 5: 5.
- Данилова Н.Н. Психофизиология. М.: Аспект-Пресс. 1999. С. 55–93.
- Данилова Н.Н. Ориентировочно-исследовательская деятельность. Психофизиология под ред. Ю.И. Александрова. СПб.: Питер. 2022. С. 214–223.
- Джебраилова Т.Д., Коробейникова И.И., Каратыгин Н.А., Бирюкова Е.В., Венерина Я.А. Динамика спектральных характеристик ЭЭГ у лиц с разной личностной тревожностью при когнитивной деятельности. Физиология человека. 2021. 47 (1): 20–30.
- Джебраилова Т.Д., Коробейникова И.И., Каратыгин Н.А., Дудник Е.Н. Спектрально-когерентные характеристики тета-1 и тета-2 активности ЭЭГ при когнитивной деятельности человека. Журн. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2018. 68 (3): 327–339.
- Иванова Г.П., Горобец Л.Н., Литвинов А.В., Буланов В.С., Василенко Л.М. Роль прогестерона и его метаболитов в регуляции функций головного мозга. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018. (5): 129–137.
- Игнатова Ю.П., Макарова И.И., Зенина О.Ю., Аксенова А.В. Современные аспекты изучения функциональной межполушарной симметрии мозга (обзор литературы). Экология человека. 2016. (9): 30–39.
- Карелин А.А. Большая энциклопедия психологических тестов. М.: Эксмо. 2007. 416 с.
- Ковязина М.С., Балашова Е.Ю. Межполушарное взаимодействие при нормальном и отклоняющемся развитии: мозговые механизмы и психологические особенности. Руководство по функциональной межполушарной асимметрии. М.: Научный мир, 2009. Гл. 7: 185–206.
- Мачинская Р.И., Розовская Р.И., Курганский А.В., Печенкова Е.В. Корково-корковое функциональное взаимодействие при удержании эмоционально окрашенных изображений в рабочей памяти. Анализ когерентности тета-ритма ЭЭГ в пространстве источников. Физиология человека. 2016. 42 (3): 56–73.
- Мачинская Р.И., Курганский А.В., Ломакин Д.И. Возрастные изменения функциональной организации корковых звеньев регуляторных систем мозга у подростков. Анализ нейронных сетей покоя в пространстве источников ЭЭГ. Физиология человека. 2019. 45 (5): 5–19.
- Методика Горбова “Красно-черная таблица”. Альманах психологических тестов. М., 1995. С. 117–118.
- Митрофанов А.А. Компьютерная система анализа и топографического картирования электрической активности мозга с нейрометрическим банком ЭЭГ-данных “Brainsys”. Описание применения. Руководство системного оператора. Руководство системного программиста. М.: Научно-медицинская фирма “Статокин”, 2017. 165 с.
- Мысин И.Е. Функции гиппокампального тета-ритма. Журн. высш. нерв. деят. 2020. 70 (3): 314–325.
- Ребрейкина А.Б., Ларионова Е.В., Варламов А.А. Вызванные изменения ритмической активности мозга при переработке зрительно предъявляемых целевых, нецелевых и незнакомых. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2015. 65 (1): 92–104.
- Судаков К.В., Джебраилова Т.Д., Коробейникова И.И., Каратыгин Н.А. Геометрические образы когерентных взаимоотношений биопотенциалов различных частотных диапазонов ЭЭГ в динамике целенаправленной деятельности человека. Российский физиологический журн. им. И.М. Сеченова. 2013. 99 (6): 706–718.
- Хекхаузен X. Мотивация и деятельность. 2-е изд. СПб.: Питер; М.: Смысл, 2003. 859 с.
- Al-Ezzi A., Kamel N., Faye I., Gunaseli E. Review of EEG, ERP, and Brain Connectivity Estimators as Predictive Biomarkers of Social Anxiety Disorder. Front Psychol. 2020. 11: 730.
- Angst J., Sellaro R., Merikangas K.R., Endicott J. The epidemiology of perimenstrual psychological symptoms. Acta Psychiatr Scand. 2001. 104: 110–116.
- Basar E., Schurmann M., Sakowitz O. The selectively distributed theta system: functions. Int. J. Psychophysiol. 2001. 39 (2): 197–212.
- Bressler S.L., Menon V. Large-scale brain networks in cognition: emerging methods and principles. Trends. Cogn. Sci. 2010. 14 (6): 277–290.
- Bressler S.L., Tognoli E. Operational principles of neurocognitive networks. Int. J. Psychophysiol. 2006. 60(2): 139–148.
- Clayton M.S., Yeung N., Kadosh R.C., The roles of cortical oscillations in sustained attention. Trends in cognitive sciences, 2015. 19 (4): 188–195.
- Eysenck M.W., Derakshan N., Santos R., Calvo M.G. Anxiety and cognitive performance: attentional control theory. Emotion. 2007. 7(2): 336–356.
- Fellrath J., Mottaz A., Schnider A., Guggisberg A.G. and Ptak R. Theta-band functional connectivity in the dorsal fronto-parietal network predicts goal-directed attention. Neuropsychologia, 92. 2016. P. 20–30.
- Fiebelkorn I.C., Kastner S. A rhythmic theory of attention. Trends in cognitive sciences. 2019. 23 (2): 87–101.
- Francis A.N., Bhojraj T.S., Prasad K.M., Kulkarni S., Montrose D.M., Eack S.M., Keshavan M.S. Abnormalities of the corpus callosum in non-psychotic high-risk offspring of schizophrenia patients. Psychiatry Res. 2011. 191 (1): 9–15.
- Jaiswal S., Tsai S., Juan C., Muggleton N.G., Liang W. Low delta and high alpha power are associated with better conflict control and working memory in high mindfulness, low anxiety individuals. Social Cognitive and Affective Neuroscience. 2019. 14 (6): 645–655.
- Hanaoka A., Kikuchi M., Komuro R. EEG coherence analysis in never-medicated patients with panic disorder. Clin. EEG Neurosci. 2005. 36 (1): 42–48.
- Helfrich R.F., Fiebelkorn I.C., Szczepanski S.M., Lin J.J., Parvizi J., Knight R.T., Kastner S. Neural mechanisms of sustained attention are rhythmic. Neuron. 2018. 99: 854–865.
- Imperatori C., Farina B., Adenzato M., Valenti E.M., Murgia C., Marca G.D., Brunetti R., Fontana E., Ardito R.B. Default mode network alterations in individuals with high-trait-anxiety: An EEG functional connectivity study. J. Affect Disord. 2019. 246 (1): 611–618.
- Ketenci S., Kayikcioglu T. Investigation of theta rhythm effect in detection of finger movement. J. Experimental Neuroscience. 2019. 13. 1179069519828737.
- Klimesch W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Res. Rev. 1999. 29: 169–195.
- Pessoa L. Understanding emotion with brain networks. Curr. Opin. Behav. Sci. 2018. 19: 19–25.
- Petersen S.E., Posner M.I. The attention system of the human brain: 20 years after. Annual review of neuroscience. 2012. 35: 73–89.
- Pineda J. The functional significance of mu rhythms: translating “seeing” and “hearing” into “doing”. Brain Res. Rev. 2005. 50: 57–68.
- Saunders A., Kirk I.J., Waldie K.E. Hemispheric Coherence in ASD with and without Comorbid ADHD and Anxiety. Biomed Res Int. 2016. (vol.2016 Article ID 4267842, 12 pages).
- Sauseng P., Hoppe J., Klimesch W., Gerloff C., Hummel F.C. Dissociation of sustained attention from central executive functions: local activity and interregional connectivity in the theta range. Eur. J. Neurosci. 2007. 25 (2): 587.
- Sauseng P., Klimesch W., Heise K.F., Gruber W.R., Holz E., Karim A.A., Glennon M., Gerloff C., Birbaumer N., Hummel F.C. Brain oscillatory substrates of visual short-term memory capacity. Current Biol. 2009. 19 (21): 1846–1852.
- Schoenberg P.L.A. Linear and Nonlinear EEG-Based Functional Networks in Anxiety Disorders. Adv. Exp. Med. Biol. 2020. 1191: 35–59.
- Sperl M.F., Panitz C., Rosso I.M., Dillon D.G., Kumar P., Hermann, A., Whitton A.E., Hermann C., Pizzagalli D.A., Mueller E.M. Fear extinction recall modulates human frontomedial theta and amygdala activity. Cerebral cortex. 2019. 29 (2): 701–715.
- Spielberger C.D., Ritterband L.M., Sydeman S.J., Reheiser, E.C., Unger, K.K. Assessment of emotional states and personality traits: measuring psychological vital signs. Clinical Personality Assessment: Practical Approaches. Ed. Butcher J.N. N.Y.: Oxford University Press, 1995. 42: 59.
- VanRullen R. Attention Cycles. Neuron. 2018. 99 (4): 632–634.
- Womelsdorf T., Johnston K., Vinck M., Everling S. Theta-activity in anterior cingulate cortex predicts task rules and their adjustments following errors. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2010. 107 (11): 5248–5253.
- Xing M., Tadayonnejad R., MacNamara A., Ajilore O., DiGangi J., Phan K.L., Leow A., Klumpp H. Resting-state theta band connectivity and graph analysis in generalized social anxiety disorder. NeuroImage: Clinical. 2017. 13: 24–32.
Supplementary files
![](/img/style/loading.gif)