Resting-State Gamma-Band Activity at Clinical High Risk for Schizophrenia: Correlation with Clinical Measures and Levels of GABA and Glutamate in Frontal Lobes

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Gamma-band abnormalities are consistently reported in schizophrenia and attributed to disturbances of the excitation-inhibition balance in the brain. However, results in clinical high-risk groups are rare and quite inconsistent. The aim of the present study was to determine the characteristics of the resting-state gamma-band activity (range 30–45 Hz) in the clinical high-risk group (CHR, 110 patients) in comparison with schizophrenia patients (66 patients) and mentally healthy (62 subjects) male individuals. Correlation analysis with clinical characteristics were also conducted, and comparisons were made between patients who did or did not convert to psychosis during catamnestic follow-up. Correlations of gamma-band spectral power with gamma-aminobutyric acid (GABA) concentration and glutamine+glutamate index (GLX in frontal lobes were also analyzed. Statistically significant differences in gamma-band spectral power were revealed only between the CHR group and schizophrenia patients. In CHR patients GABA levels were decreased compared to healthy controls in the left frontal lobe, however there were no correlations between GABA and gamma-band spectral power. The results suggest some degree of “normality” or “compensation” of the processes of gamma-band activity generation (30–40 Hz) at clinical high risk of schizophrenia.

About the authors

I. S. Lebedeva

Mental Health Research Center

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Russian Federation, Moscow, Russia

A. S. Tomyshev

Mental Health Research Center

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Moscow, Russia

M. A. Omelchenko

Mental Health Research Center

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Russian Federation, Moscow, Russia

M. V. Ublinskiy

Children's Clinical and Research Institute of Emergency Surgery and Trauma of Moscow Healthcare Department

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Russian Federation, Moscow, Russia

T. A. Akhadov

Children's Clinical and Research Institute of Emergency Surgery and Trauma of Moscow Healthcare Department

Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Russian Federation, Moscow, Russia

V. G. Kaleda

Mental Health Research Center

Author for correspondence.
Email: alexander.tomyshev@gmail.com
Russian Federation, Moscow, Russia

References

  1. Strelets V.B., Garakh J.V., Korsakova N.K. et al. [Disturbances of gamma-rhythm and some neuropsychological measures in schizophrenic patients] // Social and Clinical Psychiatry. 2006. V. 16. № 4. P. 55.
  2. Baradits M., Kakuszi B., Bálint S. et al. Alterations in resting-state gamma activity in patients with schizophrenia: A high-density EEG study // Eur. Arch. Psychiatry Clin. Neurosci. 2018. V. 269. № 4. P. 429.
  3. Bianciardi B., Uhlhaas P.J. Do NMDA-R antagonists re-create patterns of spontaneous gamma-band activity in schizophrenia? A systematic review and perspective // Neurosci. Biobehav. Rev. 2021. V. 124. P. 308.
  4. Senkowski D., Gallinat J. Dysfunctional prefrontal gamma-band oscillations reflect working memory and other cognitive deficits in schizophrenia // Biol. Psychiatry. 2015. V. 77. № 12. P. 1010.
  5. Kruse A.O., Bustillo J.R. Glutamatergic dysfunction in Schizophrenia // Transl. Psychiatry. 2022. V. 12. № 1. P. 500.
  6. Cohen S.M., Tsien R.W., Goff D.C., Halassa M.M. The impact of NMDA receptor hypofunction on GABAergic neurons in the pathophysiology of schizophrenia // Schizophr. Res. 2015. V. 167. № 1–3. P. 98.
  7. Grent-'t-Jong T., Gross J., Goense J. et al. Resting-state gamma-band power alterations in schizophrenia reveal E/I-balance abnormalities across illness-stages // eLife. 2018. V. 7. P. e37799.
  8. Fusar-Poli P., Borgwardt S., Bechdolf A. et al. The psychosis high-risk state: A comprehensive state-of-the-art review // JAMA Psychiatry. 2013. V. 70. № 1. P. 107.
  9. Omelchenko M.A. [Attenuated symptoms of schizophrenia in adolescent depression (clinical-psychopathologic, pathogenetic and prognostic aspects)]. Thesis … dr. sc. medicine: 14.01.06. Moscow, 2021. P. 338.
  10. Tomyshev A.S. [Structural and functional brain characteristics at clinically high risk for psychosis]. Thesis … cand. sc. biology: 1.5.24. Moscow, 2023. P. 142.
  11. Perrottelli A., Giordano G.M., Brando F. et al. EEG-based measures in at-risk mental state and early stages of schizophrenia: A systematic review // Front. Psychiatry. 2021. V. 12. P. 653642.
  12. Reilly T.J., Nottage J.F., Studerus E. et al. Gamma band oscillations in the early phase of psychosis: A systematic review // Neurosci. Biobehav. Rev. 2018. V. 90. P. 381.
  13. Ramyead A., Kometer M., Studerus E. et al. Aberrant current source-density and lagged phase synchronization of neural oscillations as markers for emerging psychosis // Schizophr. Bull. 2015. V. 41. № 4. P. 919.
  14. APA, Diagnostic and statistical manual of mental disorders: DSM-5 (5th ed.). Arlington: American Psychiatric Association, 2013. ISBN 978-0-89042-554-1.
  15. Woods S.W., Miller T.J., McGlashan T.H. The “prodromal” patient: both symptomatic and at-risk // CNS Spectr. 2001. V. 6. № 3. P. 223.
  16. Miller T.J., McGlashan T.H., Woods S.W. et al. Symptom assessment in schizophrenic prodromal states // Psychiatr Q. 1999. V. 70. № 4. P. 273.
  17. Menschikov P.E., Semenova N.A., Ublinskiy M.V. et al. Spectral editing in proton magnetic resonance spectroscopy. Determination of GABA level in the brains of humans with ultra-high risk for schizophrenia // Russ. Chem. Bull. 2015. V. 64. № 9. P. 2238.
  18. Stefan D., Cesare F.D., Andrasescu A. et al. Quantitation of magnetic resonance spectroscopy signals: The jMRUI software package // Meas. Sci. Technol. 2009. V. 20. № 10. P. 104035.
  19. Mayeli A., Sonnenschein S.F., Yushmanov V.E. et al. Dorsolateral prefrontal cortex Glutamate/Gamma-Aminobutyric Acid (GABA) alterations in clinical high risk and first-episode schizophrenia: A preliminary 7-t magnetic resonance spectroscopy imaging study // Int. J. Mol. Sci. 2022. V. 23. № 24. P. 15846.
  20. Wenneberg C., Nordentoft M., Rostrup E. et al. Cerebral Glutamate and Gamma-Aminobutyric Acid levels in individuals at ultra-high risk for psychosis and the association with clinical symptoms and cognition // Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging. 2020. V. 5. № 6. P. 569.
  21. Bojesen K.B., Rostrup E., Sigvard A.K. et al. The trajectory of prefrontal GABA levels in initially antipsychotic-naïve patients with psychosis during 2 years of treatment and associations with striatal cerebral blood flow and outcome // Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging. 2023. V. 9. № 7. P. 703.
  22. Wang J., Tang Y., Zhang T. et al. Reduced γ-Aminobutyric Acid and Glutamate+Glutamine levels in drug-naïve patients with first-episode schizophrenia but not in those at ultrahigh risk // Neural Plasticity. 2016. V. 2016. P. 3915703.
  23. White R.S., Siegel S.J. Cellular and circuit models of increased resting-state network gamma activity in schizophrenia // Neuroscience. 2016. V. 321. P. 66.
  24. McNally J.M., McCarley R.W. Gamma band oscillations // Curr. Opin. Psychiatry. 2016. V. 29. № 3. P. 202.
  25. Andreou C., Leicht G., Nolte G. et al. Resting-state theta-band connectivity and verbal memory in schizophrenia and in the high-risk state // Schizophr. Res. 2015. V. 161. № 2–3. P. 299.
  26. Hu Y., Wu J., Cao Y. et al. Abnormal neural oscillations in clinical high risk for psychosis: a magnetoencephalography method study // Gen. Psychiatr. 2022. V. 35. № 2. P. e100712.
  27. Kim M., Lee T.H., Park H. et al. Thalamocortical dysrhythmia in patients with schizophrenia spectrum disorder and individuals at clinical high risk for psychosis // Neuropsychopharmacology. 2021. V. 47. № 3. P. 673.
  28. Muthukumaraswamy S.D. High-frequency brain activity and muscle artifacts in MEG/EEG: A review and recommendations // Front. Hum. Neurosci. 2013. V. 7. P. 138.
  29. Takahashi T., Goto T., Nobukawa S. et al. Abnormal functional connectivity of high-frequency rhythms in drug-naïve schizophrenia // Clin. Neurophysiol. 2018. V. 129. № 1. P. 222.
  30. Arikan M.K., Metin B., Metin S.Z. et al. High frequencies in QEEG are related to the level of insight in patients with schizophrenia // Clin. EEG Neurosci. 2018. V. 49. № 5. P. 316.
  31. Ozaki T., Mikami K., Toyomaki A. et al. Assessment of electroencephalography modification by antipsychotic drugs in patients with schizophrenia spectrum disorders using frontier orbital theory: A preliminary study // Neuropsychopharmacol. Rep. 2023. V. 43. № 2. P. 177.
  32. Mitra S., Nizamie S.H., Goyal N., Tikka S.K. Evaluation of resting state gamma power as a response marker in schizophrenia // Psychiatry Clin. Neurosci. 2015. V. 69. № 10. P. 630.
  33. Jauhar S., McCutcheon R.A., Veronese M. et al. The relationship between striatal dopamine and anterior cingulate glutamate in first episode psychosis changes with antipsychotic treatment // Transl. Psychiatry. 2023. V. 13. № 1. P. 184.
  34. Kraguljac N.V., Morgan C.J., Reid M.A. et al. A longitudinal magnetic resonance spectroscopy study investigating effects of risperidone in the anterior cingulate cortex and hippocampus in schizophrenia // Schizophr. Res. 2019. V. 210. P. 239.
  35. Bojesen K.B., Ebdrup B.H., Jessen K. et al. Treatment response after 6 and 26 weeks is related to baseline glutamate and GABA levels in antipsychotic-naïve patients with psychosis // Psychol. Med. 2019. V. 50. № 13. P. 2182.
  36. Yoon J.H., Maddock R.J., DongBo Cui E. et al. Reduced in vivo visual cortex GABA in schizophrenia, a replication in a recent onset sample // Schizophr. Res. 2020. V. 215. P. 217.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».