Coherence Dynamics in the EEG Rhythms during the Observation of Pro- and Antisocial Behavior in Children at an Early Age

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In children aged 17–43 months (mean age 31 months), who differently evaluated pro- and antisocial actions performed by puppet characters (groups with high and low indices of moral evaluation – IME), there have been revealed the group-specific changes in the coherence of EEG activity in each group. In high IME children, the observation of a prosocial action facilitated intrahemispheric interactions in the α-frequency range. In the low IME group, changes in α-rhythm coherence were multidirectional. In the high IME group, the situation of decision making on how to distribute the reward between the two characters who demonstrated either pro- or antisocial behavior evoked an increase in α-activity coherence between the frontal, central, parietal and occipital regions in the right hemisphere. In the low IME children, on the contrary, it decreased. No significant modulations of the EEG coherence in θ-frequency range have been revealed. For β-activity, significant modulations were found only in children with low IME. The obtained findings are discussed in the context of the functionality of the brain control systems and the role of intrahemispheric cortical interconnections in moral behavior organization.

About the authors

L. S. Orekhova

Vernadsky Crimean Federal University

Email: vpav55@gmail.com
Russia, Simferopol

A. M. Kulichenko

Vernadsky Crimean Federal University

Email: vpav55@gmail.com
Russia, Simferopol

S. A. Makhin

Vernadsky Crimean Federal University

Email: vpav55@gmail.com
Russia, Simferopol

A. A. Mikhailova

Vernadsky Crimean Federal University

Email: vpav55@gmail.com
Russia, Simferopol

V. B. Pavlenko

Vernadsky Crimean Federal University

Author for correspondence.
Email: vpav55@gmail.com
Russia, Simferopol

References

  1. Turiel E. Moral development. In Handbook of Child Psychology and Developmental Science. NY.: John Wiley & Sons, 2015. P. 484.
  2. Dahl A., Killen M. Moral reasoning enables developmental and societal change // Perspect. Psychol. Sci. 2021. V. 16. № 6. P. 1209.
  3. Warneken F., Tomasello M. The roots of human altruism // Br. J. Psychol. 2009. V. 100. P. 455.
  4. Malle B.F. Moral Judgments // Annu. Rev. Psychol. 2021. V. 72. № 1. P. 293.
  5. Decety J., Steinbeis N., Cowell J.M. The neurodevelopment of social preferences in early childhood // Curr. Opin. Neurobiol. 2021. V. 68. P. 23.
  6. Ting F., Buyukoyer D.M., Stavans M., Baillargeon R. Principles and concepts in early moral cognition / The Social Brain: A Developmental Perspective. Cambridge: MIT Press, 2020. P. 41.
  7. Tan E., Mikami A.Y., Hamlin J.K. Do infant sociomoral evaluation and action studies predict preschool social and behavioral adjustment? // J. Exp. Child Psychol. 2018. V. 176. P. 39.
  8. Kenward B., Dahl M. Preschoolers distribute scarce resources according to the moral valence of recipients' previous actions // Dev. Psychol. 2011. V. 47. № 4. P. 1054.
  9. Li J., Hou W., Zhu L., Tomasello M. The development of intent-based moral judgment and moral behavior in the context of indirect reciprocity: A cross-cultural study // Int. J. Behav. Dev. 2020. V. 44. № 6. P. 525.
  10. Paulus M., Kühn-Popp N., Licata M. et al. Neural correlates of prosocial behavior in infancy: different neurophysiological mechanisms support the emergence of helping and comforting // Neuroimage. 2013. V. 66. P. 522.
  11. Cowell J.M., Decety J. Precursors to morality in development as a complex interplay between neural, socioenvironmental, and behavioral facets // Proc. Natl. Acad. Sci. 2015. V. 112. № 41. P. 12657.
  12. Orekhova L.S., Makhin S.A., Mikhailova A.A., Pavlenko V.B. EEG Patterns in Early Childhood Differ Between Children Prone To Reward “Bad” or “Good” Actors // Psychol. Russ. 2020. V. 13. № 2. P. 84.
  13. Михайлова А.А., Орехова Л.С., Махин С.А., Павленко В.Б. Реактивность сенсомоторных ритмов ЭЭГ при наблюдении за про- и антисоциальным действиями у детей в раннем возрасте // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2022. Т. 72. № 2. С. 217.
  14. Perone S., Palanisamy J., Carlson S.M. Age-related change in brain rhythms from early to middle childhood: Links to executive function // Dev. Sci. 2018. V. 21. № 6. P. e12691.
  15. Курганский А.В. Оценка управляющих функций у детей 3–6 лет: состояние, проблемы и перспективы // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2021. Т. 71. № 4. С. 468. Kurgansky A.V. Assessment of executive functions in children 3–6 years old: current state, problems and future directions // Neurosci. Behav. Physiol. 2021. V. 71. № 4. P. 468.
  16. Schneider M., Broggini A.C., Dann B. et al. A mechanism for inter-areal coherence through communication based on connectivity and oscillatory power // Neuron. 2021. V. 109. № 24. P. 4050.
  17. Bowyer S.M. Coherence a measure of the brain networks: past and present // Neuropsychiatr. Electrophysiol. 2016. V. 2. P. e1.
  18. Мачинская Р.И., Курганский А.В. Сравнительное электрофизиологическое исследование регуляторных компонентов рабочей памяти у взрослых и детей 7–8 лет. Анализ когерентности ритмов ЭЭГ // Физиология человека. 2012. Т. 38. № 1. С. 5. Machinskaya R.I., Kurgansky A.V. [A comparative electrophysiological study of regulatory components of working memory in adults and children of 7–8 years old. An analysis of coherence of EEG rhythms] // Fiziologiia Cheloveka. 2012. V. 38. № 1. P. 5.
  19. 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. Т. 45. № 5. С. 5. Machinskaya R.I., Kurgansky A.V., Lomakin D.I. Age-related trends in functional organization of cortical parts of regulatory brain systems in adolescents: an analysis of resting-state networks in the EEG source space // Human Physiology. 2019. V. 45. № 5. P. 461.
  20. Лущекина Е.А., Лущекин В.С., Стрелец В.Б. Исследование когерентности ЭЭГ у детей с расстройствами аутистического спектра: неоднородность группы // Физиология человека. 2021. Т. 47. № 5. С. 17. Lushchekina E.A., Lushchekin V.S., Strelets V.B. EEG Spectral Power in Children with Autistic Spectrum Disorders: Heterogeneity of the Group // Human Physiology. 2019. V. 45. № 3. P. 242.
  21. Palva S., Palva J.M. Functional roles of alpha-band phase synchronization in local and large-scale cortical networks // Front. Psychol. 2011. V. 2. P. e204.
  22. Chapeton J.I., Haque R., Wittig J.H. et al. Large-Scale Communication in the Human Brain Is Rhythmically Modulated through Alpha Coherence // Curr. Biol. 2019. V. 29. № 17. P. 2801.
  23. Sato J., Mossad S.I., Wong S.M. et al. Alpha keeps it together: Alpha oscillatory synchrony underlies working memory maintenance in young children // Dev. Cogn. Neurosci. 2018. V. 34. P. 114.
  24. Varga N.L., Manns J.R. Delta-modulated cortical alpha oscillations support new knowledge generation through memory integration // Neuroimage. 2021. V. 244. P. e118600.
  25. Мачинская Р.И. Управляющие системы мозга // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2015. Т. 65. № 1. С. 33. Machinskaya R.I. The Brain Executive Systems // Neurosci. Behav. Physiol. 2015. V. 65. № 1. P. 33.
  26. Bazanova O.M., Vernon D. Interpreting EEG alpha activity // Neurosci. Biobehav. Rev. 2014. V. 44. P. 94.
  27. Stroganova T.A., Orekhova E.V., Posikera I.N. EEG alpha rhythm in infants // Clin. Neurophysiol. 1999. V. 110. № 6. P. 997.
  28. Михайлова А.А., Орехова Л.С., Дягилева Ю.О. и др. Реактивность мю-ритма ЭЭГ при наблюдении и выполнении действий у детей раннего возраста, имеющих разный уровень развития рецептивной речи // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2020. Т. 70. № 3. С. 422. Mikhailova A.A., Orekhova L.S., Dyagileva Yu.O. et al. EEG mu rhythm reactivity in children at an early age with different level of receptive speech development under conditions of action observation and execution // Neurosci. Behav. Physi. 2020. V. 70. № 3. P. 422.
  29. Marshall P.J., Bar-Haim Y., Fox N.A. Development of the EEG from 5 months to 4 years of age // Clin. Neurophysiol. 2002. V. 113. № 8. P. 1199.
  30. Decety J., Holvoet C. The emergence of empathy: A developmental neuroscience perspective // Dev. Rev. 2021. V. 62. P. e100999.
  31. Cowell J.M., Calma-Birling D., Decety J. Domain-general neural computations underlying prosociality during infancy and early childhood // Curr. Opin. Psychol. 2018. V. 20. P. 66.
  32. Orekhova E.V., Stroganova T.A., Posikera I.N., Elam M. EEG theta rhythm in infants and preschool children // Clin. Neurophysiol. 2006. V. 117. № 5. P. 1047.
  33. Wyczesany M., Capotosto P., Zappasodi F., Prete G. Hemispheric asymmetries and emotions: Evidence from effective connectivity // Neuropsychologia. 2018. V. 121. P. 98.
  34. Kilavik B.E., Zaepffel M., Brovelli A. et al. The ups and downs of β oscillations in sensorimotor cortex // Exp. Neurol. 2013. V. 245. P. 15.
  35. Chung J.W., Ofori E., Misra G. et al. Beta-band activity and connectivity in sensorimotor and parietal cortex are important for accurate motor performance // Neuroimage. 2017. V. 144. P. 164.
  36. Aprigio D., Tanaka G.K., Bittencourt J. et al. Dopaminergic drugs alter beta coherence during motor imagery and motor execution in healthy adults // Arq. Neuropsiquiatr. 2020. V. 78. № 4. P. 199.
  37. Woodruff C.C., Barbera D., Von Oepen R. Task-related dissociation of EEG β enhancement and suppression // Int. J. Psychophysiology. 2016. V. 99. P. 18.
  38. Güntekin B., Tülay E. Event related beta and gamma oscillatory responses during perception of affective pictures // Brain Res. 2014. V. 1577. P. 45.
  39. Palacios-García I., Silva J., Villena-González M. et al. Increase in beta power reflects attentional top-down modulation after psychosocial stress induction // Front. Hum. Neurosci. 2021. V. 15. P. e630813.
  40. Pavlenko V.B., Chernyi S.V. Goubkina D.G. EEG Correlates of anxiety and emotional stability in adult healthy subjects // Neurophysiology. 2009. V. 41. № 5. P. 337.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (388KB)
3.

Download (394KB)

Copyright (c) 2022 Л.С. Орехова, А.М. Куличенко, С.А. Махин, А.А. Михайлова, В.Б. Павленко

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».