Влияние сонаты Моцарта K448 на изменение характерного паттерна ЭЭГ интернет-зависимых лиц

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проведено исследование по выявлению терапевтического эффекта сонаты Моцарта К448 на изменение характерного паттерна электроэнцефалограммы (ЭЭГ) интернет-зависимых лиц. Исследования проводились с участием 35 интернет-зависимых молодых людей в возрасте от 18 до 25 лет (20 девушек и 15 юношей). Все испытуемые были праворукими без специального музыкального образования. Участники эксперимента в течение 60 дней на добровольной основе прослушивали сонату Моцарта. Регистрация ЭЭГ проводилась на 30 и 60 сутки эксперимента с использованием электроэнцефалографа Энцефалан-131-03. Результаты исследований показали, что при пролонгированном (в течение 60 дней) прослушивании сонаты Моцарта у интернет-зависимых лиц наблюдается повышение спектральной мощности α-волн и снижение – β- и θ-колебаний, а также смещение профиля асимметрии в левое полушарие. Полученные данные указывают на изменение корково-подкорковых взаимоотношений у интернет-зависимых лиц в ходе музыкотерапии посредством восстановления тормозного контроля со стороны префронтальной коры и снижения активности таламических структур.

Об авторах

А. И. Рабаданова

ФГБОУ ВО Дагестанский государственный университет

Email: phisiodgu@mail.ru
Махачкала, Россия

З. А. Тайгибова

ГБПОУ «Новочеркасский медицинский колледж»

Автор, ответственный за переписку.
Email: phisiodgu@mail.ru
Новочеркасск, Россия

Список литературы

  1. Петров А.А., Черняк Н.Б. Зависимость от компьютерных онлайн-игр как подтип интернет-аддикции (литературный обзор) // Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2017. № 4 (97). С. 82.
  2. Чухрова М.Г., Леутин В.П. Аддикция: зависимое поведение. Новосибирск: Изд-во НГПУ, 2010. 251 с.
  3. Gonzalez-Bueso V., Santamaría J.J., Fernández D. et al. Internet gaming disorder in adolescents: Personality, psychopathology and evaluation of a psychological intervention combined with parent psychoeducation // Front. Psychol. 2018. V. 9. P. 787.
  4. Кибитов А.О., Соловьева М.Г., Бродянский В.М. и др. Пилотное исследование генетических маркеров риска интернет-зависимости: роль генов нейротрофического фактора мозга (BDNF) и дофаминового рецептора типа 4 (DRD4) // Вопросы наркологии. 2019. № 6 (177). С. 27.
  5. Невидимова Т.И., Савочкина Д.Н., Мастеро- ва Е.И., Бохан Н.А. Итоги и перспективы исследований взаимодействия сенсорных и иммунной систем при аддиктивных расстройствах // Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2018. № 2 (99). С. 56.
  6. Солдаткин В.А., Мавани Д.Ч., Карпова Е.В. и др. Клинико-патогенетическая характеристика компьютерной зависимости // Медицинский вестник Юга России. 2019. Т. 10. № 2. С. 35.
  7. Егоров А.Ю. Нехимические зависимости – «фейк-диагнозы» или всё-таки расстройства? // Неврологический вестник. 2019. Т. 51. № 1. С. 38.
  8. Егоров А.Ю. Нехимические (поведенческие) аддикции: вопросы типологии, диагностики и классификации // Вопросы наркологии. 2020. № 4 (187). С. 7.
  9. Солдаткин В.А., Сидоров А.А., Мавани Д.Ч., Дьяченко А.В. Интернет-зависимость: гемблинг vs гейминг. Обзор литературы // Вопросы наркологии. 2020. № 4 (187). С. 113.
  10. Grant J.E., Schreiber L.R., Odlaug B.L. Pheno-menology and treatment of behavioural addictions // Can. J. Psychiatry. 2013. V. 58. № 5. Р. 252.
  11. Najavits L.I., Lung J., Froias A. et al. A study of multiple behavioral addictions in a substance abuse sample // Subst. Use Misuse. 2014. V. 49. № 4. P. 479.
  12. Ben-Yehuda L., Greenberg L., Weinstein A. Internet addiction by using the smartphone-relationships between internet addiction, frequency of smartphone use and the state of mind of male and female students // J. Reward Defic. Syndr. Addict. Sci. 2016. V. 2. № 1. P. 22.
  13. Кибитов А.О., Трусова А.В., Егоров А.Ю. Интернет-зависимость: клинические, биологические, генетические и психологические аспекты // Вопросы наркологии. 2019. № 3. С. 22.
  14. Ioannidis K., Redden S.A., Valle S. et al. Problematic internet use: An exploration of associations between cognition and COMT rs4818, rs4680 haplotypes // CNS Spectr. 2019. V. 25. № 3. P. 409.
  15. Kim Y.K., Ham B.J., Han K.M. Interactive effects of genetic polymorphisms and childhood adversity on brain morphologic changes in depression // Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry. 2019. V. 91. P. 4.
  16. Рабаданова А.И., Тайгибова З.А. Характерные паттерны ЭЭГ у лиц с нехимической аддикцией // Физиология человека. 2020. Т. 46. № 6. С. 60.
  17. Тайгибова З.А., Рабаданова А.И. Когерентность ЭЭГ как показатель интегративных процессов головного мозга при интернет-зависимости и игромании // Физиология человека. 2022. Т. 48. № 4. С. 80.
  18. Thompson B.M., Andrews S.R. An historical commentary on the physiological effects of music: Tomatis, Mozart and neuropsychology // Integr. Physiol. Behav. Sci. 2000. V. 35. № 3. Р. 174.
  19. Серебровская Н.Е., Савин Р.И., Рыбина С.А. Музыка как предмет изучения психологии // Психология. Историко-критические обзоры и современные исследования. 2023. Т. 12. № 8–1. С. 55.
  20. Конарева И.Н. Изменение энцефалограммы и эмоционального состояния под влиянием прослушивания музыки // Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского. Серия: «Биология, химия». 2010. Т. 23 (62). № 1. С. 40.
  21. Sutherland M., Paus T., Zatorre R.J. Neuroanatomical correlates of musical transposition in adolescents: a longitudinal approach // Front. Syst. Neurosci. 2013. V. 7. P. 113.
  22. Кунавин М.А., Соколова Л.В. Спектральные характеристики биоэлектрической активности мозга студентов при прослушивании аудиостимулов различного компонентно-структурного состава // Экология человека. 2014. № 3. С. 34.
  23. Дымникова М. Физиологические аспекты музыки и долголетие // Успехи геронтологии. 2015. Т. 28. № 4. С. 645.
  24. Chang Y.H., Lee Y.Y., Liang K.C. et al. Experiencing affective music in eyes-closed and eyes-open states: an electroencephalography study // Front. Psychol. 2015. V. 6. Р. 1160.
  25. Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Бахчина А.В. и др. Эффекты музыкально-акустических воздействий, управляемых ЭЭГ осцилляторами субъекта // Рос. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2015. Т. 101. № 8. С. 970.
  26. Крылов В.В., Трифонов И.С., Кочеткова О.О. K448 // Нейрохирургия. 2016. № 4. С. 115.
  27. Rauscher F.H., Shaw G.L., Ky K.N. Listening to Mozart enhances spatial-temporal reasoning: Towards a neurophysilogical basis // Neurosci. Lett. 1995. V. 185. № 1. P. 44.
  28. Bellier L., Llorens A., Marciano D. et al. Music can be reconstructed from human auditory cortex activity using nonlinear decoding models // PLoS Biol. 2023. V. 21. № 8. P. e3002176.
  29. De Bartolo D., Morone G., Giordani G. et al. Effect of different music genres on gait patterns in Parkinson’s disease // Neurol. Sci. 2020. V. 41. № 3. Р. 575.
  30. Victorino D.B., Scorza C.A., Fiorini A.C. et al. “Mozart effect” for Parkinson’s disease: Music as medicine // Neurol. Sci. 2021. V. 42. № 1. Р. 319.
  31. Esch R.J., Shi S., Bernas A.A. et al. Bayesian method for inference of effective connectivity in brain networks for detecting the Mozart effect // Comput. Biol. Med. 2020. V. 127. Р. 127.
  32. Bedetti C., D’Alessandro P., Piccirilli M. et al. Mozart’s music and multidrug-resistant epilepsy: A potential EEG index of therapeutic effectiveness // Psychiatr. Danub. 2018. V. 30. Suppl. 7. P. 567.
  33. Paprad T., Veeravigrom M., Desudchit T. Effect of Mozart K.448 on interictal epileptiform discharges in children with epilepsy: a randomized controlled pilot study // Epilepsy Behav. 2021. V. 114. Pt. A. P. 107177.
  34. Lin L.C., Lee W.T., Wu H.C. et al. Mozart K.448 and epileptiform discharges: effect of ratio of lower to higher harmonics // Epilepsy Res. 2010. V. 89. № 2–3. P. 238.
  35. Sesso G., Sicca F. Safe and sound: meta-analyzing the Mozart effect on epilepsy // Clin. Neurophysiol. 2020. V. 131. № 7. P. 1610.
  36. Якупов Э.З., Налбат А.В. Музыкотерапия в нейрореабилитации пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения // Медицина и искусство. 2023. Т. 1. № 2. С. 58.
  37. Якупов Э.З., Налбат А.В., Семенова М.В., Тлегено- ва К.А. Эффективность музыкотерапии в реабилитации больных с инсультом // Ж. неврол. и психиатр. им. С.С. Корсакова. 2017. Т. 117. № 5. С. 14.
  38. Sinclair D.J., Zhao S., Qi F. et al. Electroconvulsive therapy for treatment-resistant schizophrenia // Cochrane Database Syst. Rev. 2019. V. 3. № 3. Р. CD011847.
  39. Дымникова М.В., Огородникова Е.А. Когнитивные характеристики слухового восприятия музыки // The Scientific Method. 2018. № 18. С. 31.
  40. Sutherland M., Paus T., Zatorre R.J. Neuroanatomical correlates of musical transposition in adolescents: a longitudinal approach // Front. Syst. Neurosci. 2013. V. 7. P. 113.
  41. Федотчев А.И. Об эффективности процедур биоуправления с обратной связью от ЭЭГ пациента при коррекции функциональных нарушений, вызванных стрессом // Физиология человека. 2010. Т. 36. № 1. Р. 100.
  42. Павлыгина Р.А., Сахаров Д.С., Давыдов В.И. Спектральный анализ ЭЭГ человека при прослушивании музыкальных произведений // Физиология человека. 2004. Т. 30. № 1. С. 62.
  43. Сулимов А.В., Любимова Ю.В., Павлыгина Р.А., Давыдов В.И. Спектральный анализ ЭЭГ человека при прослушивании музыки // Ж. высш. нерв. деят. им. И.П. Павлова. 2000. Т. 50. № 1. С. 62.
  44. Young K.S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder // CyberPsychol. Behav. 1998. V. 1. № 3. P. 237.
  45. Лоскутова В.А. Интернет-зависимость как форма нехимических аддиктивных расстройств: автореф. дисс… канд. мед. наук. Новосибирск, 2004. 23 с.
  46. Солдатова Г.У., Рассказова Е.И., Вишнева А.Е., Теславская О.И., Чигарькова С.В. Рожденные цифровыми: семейный контекст и когнитивное развитие. М.: Акрополь. 2022. 356 с.
  47. Уэйнбергер Н. Музыка и мозг // В мире науки. 2005. № 2. С. 3.
  48. Панюшева Т.Д. Музыкальный мозг: обзор отечественных и зарубежных исследований // Журнал «Асимметрия». 2008. Т. 2. № 2. С. 41.
  49. Бохан Н.А., Мандель А.И., Иванова С.А. и др. Старые и новые проблемы наркологии в контексте междисциплинарных исследований // Вопросы наркологии. 2017. № 1. С. 26.
  50. Koob D.F. Drug addiction: Hyperkatifeia/negative reinforcement as a framework for medications development // Pharmacol. Rev. 2021. V. 73. № 1. P. 163.
  51. Скиба Я.Б., Одинак М.М., Полушин А.Ю. и др. Эффект Моцарта у пациентов с эпилепсией // Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2021. Т. 23. № 3. С. 264.
  52. Lin L.C., Lee M.W., Wei R.C. et al. Mozart K.448 listening decreased seizure recurrence and epileptiform discharges in children with first unprovoked seizures: A randomized controlled study // BMC Complement. Altern. Med. 2014. V. 14. P. 17.
  53. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. М.: МЕДпрессинформ, 2017. 360 с.
  54. Sauseng P., Klimesch W. What does phase information of oscillatory brain activity tell us about cognitive processes? // Neurosci. Biobehav. Rev. 2008. V. 32. № 5. Р. 1001.
  55. Александров М.В., Иванов Л.Б., Лытаев С.А. и др. Электроэнцефалография: руководство / Под ред. Александрова М.В. 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: СпецЛит, 2020. 224 с.
  56. Radchenko G.S., Gromov K.N., Parin S.B. et al. Influence of tonal modulation on spectral characteristics of human EEG // Int. J. Psychophysiol. 2016. V. 108. P. 88.
  57. Мельников М.Е. Один феномен с множеством интерпретаций: асимметрия лобного альфа-ритма ЭЭГ у здоровых людей. Часть II // Усп. физиол. наук. 2021. Т. 52. № 4. С. 72.
  58. Народова Е.А., Шнайдер Н.А., Народова В.В. и др. Роль специализации полушарий головного мозга в эмоциональном контроле // Неврология. 2020. Т. 19. № 4. С. 23.
  59. Мельников М.Е. Один феномен с множеством интерпретаций: асимметрия лобного альфа-ритма ЭЭГ у здоровых людей. Часть I // Усп. физиол. наук. 2021. Т. 52. № 3. С. 56.
  60. Di G.Q., Wu S.X. Emotion recognition from sound stimuli based on back-propagation neural networks and electroencephalograms // J. Acoust. Soc. Am. 2015. V. 138. № 2. P. 994.
  61. Mikutta C., Altorfer A., Strik W., Koenig T. Emotions, arousal, and frontal alpha rhythm asymmetry during Beethoven’s 5th symphony // Brain Topogr. 2012. V. 25. № 4. P. 423.
  62. Schmidt L.A., Trainor L.J. Frontal brain electrical activity (EEG) distinguishes valence and intensity of musical emotions // Cogn. Emot. 2001. V. 15. № 4. P. 487.
  63. Trochidis K., Bigand E. Investigation of the effect of mode and tempo on emotional responses to music using EEG power asymmetry // J. Psychophysiol. 2013. V. 27. P. 142.
  64. Скорик С.О., Алмаев Н.А. Субъективная оценка мажорных и минорных аккордов профессиональными музыкантами // Мир науки. Педагогика и психология. 2019. Т. 7. № 6. С. 24.
  65. Базанова О.М., Кондратенко А.В. Возможные причины различного эмоционального восприятия мажорных и минорных трезвучий // Усп. физиол. наук. 2018. Т. 49. № 1. С. 87.
  66. Giraud A.L., Poeppel D. Cortical oscillations and speech processing: emerging computational principles and operations // Nat. Neurosci. 2012. V. 15. № 4. P. 511.
  67. O’Connell M.N., Barczak A., Ross D. et al. Multi-Scale Entrainment of Coupled Neuronal Oscillations in Primary Auditory Cortex // Front. Hum. Neurosci. 2015. V. 9. P. 655.
  68. Leong V., Goswami U. Assessment of rhythmic entrainment at multiple timescales in dyslexia: evidence for disruption to syllable timing // Hear Res. 2014. V. 308. № 100. P. 141.
  69. Zimmermann M.B., Diers K., Strunz L. Listening to Mozart improves current mood in adult ADHD – a randomized controlled pilot study // Front. Psychol. 2019. V. 10. P. 1104.
  70. Тибекина Л.М., Алимова М.А., Шумакова Т.А. Асимметричный мозг. Психические, психофизиологические и клинические аспекты. СПб.: Элби-СПб, 2018. С. 128.
  71. Flores-Gutiérrez E.O., Díaz J.L., Barrios F.A. et al. Metabolic and electric brain patterns during pleasant and unpleasant emotions induced by music masterpieces // Int. J. Psychophysiol. 2007. V. 65. № 1. P. 69.
  72. Quarto T., Fasano M.C., Taurisano P. et al. Interaction between DRD2 variation and sound environment on mood and emotion-related brain activity // Neuroscience. 2017. V. 341. P. 9.
  73. Montag C., Duke É., Reuter M. A short summary of neuroscientific findings on Internet addiction / Internet Addiction. Studies in Neuroscience, Psychology and Behavioral Economics // Eds. Montag C., Reuter M. Springer, 2017. P. 209. doi: 10.1007/978-3-319-46276-9_12
  74. Blum K., Liu Y., Shriner R., Gold M.S. Reward circuitry dopaminergic activation regulates food and drug craving behavior // Curr. Pharm. Des. 2011. V. 17. № 12. P. 1158.
  75. Челяпина М.В., Шарова Е.В., Зайцев О.С. Клинико-энцефалографический синдром дофаминергической недостаточности у пациентов с угнетением сознания после тяжелой черепно-мозговой травмы // Ж. неврол. и психиатр. им. С.С. Корсакова. 2015. Т. 115. № 4. С. 9.
  76. Молодавская И.Н. Дофаминергическая система и ее взаимосвязь с гипоталамо-гипофизарно-гонадной и гипоталамо-гипофизарно-тиреоидной системами (обзор литературы) // Сибирский научный медицинский журнал. 2020. № 40 (6). С. 34.
  77. Yin J., Chen K.M., Clark M.J. et al. Structure of a D2 dopamine receptor–G-protein complex in a lipid membrane // Nature. 2020. V. 584. № 7819. Р. 584.
  78. Satoko O., Hiromaso F. D1- and D2-type dopamine receptors are immunolocalized in pial and layer I astrocytes in the rat cerebral cortex // Front. Neuroanat. 2023. V. 17. P. 1111008.
  79. Paul G.A., Christina B., Adam G.C. Cell-type-specific D1 dopamine receptor modulation of projection neurons and interneurons in the prefrontal cortex // Cereb. Cortex. 2019. V. 29. № 7. P. 3224.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2025

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».