Половые различия в эффекте полиморфизма Val66Met мозгового нейротрофического фактора (BDNF) в отношении показателей базовой ЭЭГ-коннективности

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Зависимая от генотипа по полиморфизму Val66Met гена BDNF секреция нейротрофина влияет на морфологические и функциональные изменения в развивающейся и зрелой нервной системе, в частности, может вносить вклад в связанные с деградацией белого вещества изменения коннективности, наблюдаемые при старении. Также показано, что ассоциированные с Val66Met полиморфизмом различия в коннективности между корковыми структурами опосредованы полом испытуемых. Однако работы, в которых эффекты полиморфизма в отношении коннективности рассматриваются с учетом возрастных и половых различий отсутствуют. В связи с этим в настоящем исследовании рассмотрены ассоциации полиморфизма Val66Met гена BDNF с характеристиками отставленной фазовой синхронизации на основе данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ) у 223 молодых (от 18 до 35 лет) и 134 пожилых (старше 55 лет) мужчин и женщин. В анализ вошли связи между 84 корковыми областями, выделенными на основе 42 областей Бродмана, расположенных в левом и правом полушарии. Статистически значимым эффектом, включающим фактор полиморфизма, было взаимодействие ПОЛ × ГЕНОТИП при рассмотрении связей на частоте α1-ритма: у мужчин Val/Met сила тридцати трех связей выше по сравнению с мужчинами Val/Val генотипа. Усиление связей наблюдалось преимущественно между парагиппокампальными областями разных полушарий. На частоте γ-ритма ассоциированные с генотипом особенности коннективности различались в зависимости от пола и возраста. У молодых испытуемых значение коннективности у женщин Val/Val было меньше по сравнению с мужчинами, однако различий между Val/Val и Met-носителями не было выявлено ни в одной возрастной группе. Обнаруженное совместное влияние пола и генотипа BDNF на показатели фоновой ЭЭГ-коннективности мозга является предпосылкой для дальнейшего изучения роли этих факторов в формировании базовых характеристик активности мозга.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. Ю. Приводнова

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины; Новосибирский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: privodnovaeu@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Н. В. Вольф

ФГБНУ Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины; Новосибирский государственный университет

Email: privodnovaeu@neuronm.ru
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Список литературы

  1. Anastasia A., Deinhardt K., Chao M.V. et al. Val66Met polymorphism of BDNF alters prodomain structure to induce neuronal growth cone retraction // Nat. Commun. 2013. V. 4. P. e2490.
  2. Szarowicz C.A., Steece-Collier K., Caulfield M.E. New Frontiers in Neurodegeneration and Regeneration Associated with Brain-Derived Neurotrophic Factor and the rs6265 Single Nucleotide Polymorphism // Int. J. Mol. Sci. 2022. V. 23. № 14. P. 8011.
  3. Kowiański P., Lietzau G., Czuba E. et al. BDNF: A Key Factor with Multipotent Impact on Brain Signaling and Synaptic Plasticity // Cell. Mol. Neurobiol. 2018. V. 38. № 3. P. 579.
  4. Knyazev G.G., Volf N.V., Belousova L.V. Age-related differences in electroencephalogram connectivity and network topology // Neurobiol. Aging. 2015. V. 36. № 5. P. 1849.
  5. Varangis E., Habeck C.G., Razlighi Q.R., Stern Y. The Effect of Aging on Resting State Connectivity of Predefined Networks in the Brain // Front. Aging Neurosci. 2019. V. 11. P. 234.
  6. Kailainathan S., Piers T.M., Yi J.H. et al. Activation of a synapse weakening pathway by human Val66 but not Met66 pro-brain-derived neurotrophic factor (proBDNF) // Pharmacol. Res. 2016. V. 104. P. 97.
  7. Thomason M.E., Yoo D.J., Glover G.H., Gotlib I.H. BDNF genotype modulates resting functional connectivity in children // Front. Hum. Neurosci. 2009. V. 3. P. 55.
  8. Wei S.M., Eisenberg D.P., Kohn P.D. et al. Brain-derived neurotrophic factor Val⁶⁶Met polymorphism affects resting regional cerebral blood flow and functional connectivity differentially in women versus men // J. Neurosci. 2012. V. 32. № 20. P. 7074.
  9. Yin Y., Hou Z., Wang X. et al. The BDNF Val66Met polymorphism, resting-state hippocampal functional connectivity and cognitive deficits in acute late-onset depression // J. Affect. Disord. 2015. V. 183. P. 22.
  10. Toh Y.L., Ng T., Tan M. et al. Impact of brain-derived neurotrophic factor genetic polymorphism on cognition: A systematic review // Brain Behave. 2018. V. 8. № 7. P. e01009.
  11. Rodríguez-Rojo I.C., Cuesta P., López M.E. et al. BDNF Val66Met Polymorphism and Gamma Band Disruption in Resting State Brain Functional Connectivity: A Magnetoencephalography Study in Cognitively Intact Older Females // Front. Neurosci. 2018. V. 12. P. 684.
  12. Wang C., Zhang Y., Liu B. et al. Dosage effects of BDNF Val66Met polymorphism on cortical surface area and functional connectivity // J. Neurosci. 2014. V. 34. № 7. P. 2645.
  13. Jang J.H., Yun J.-Y., Jung W.H. et al. The impact of genetic variation in comt and bdnf on resting-state functional connectivity // Int. J. Imaging Syst. Technol. 2012. V. 22. № 1. P. 97.
  14. Colclough G.L., Smith S.M., Nichols T.E. et al. The heritability of multi-modal connectivity in human brain activity // eLife. 2017. V. 6. P. e20178.
  15. Barber A.D., Hegarty C.E., Lindquist M., Karlsgodt K.H. Heritability of Functional Connectivity in Resting State: Assessment of the Dynamic Mean, Dynamic Variance, and Static Connectivity across Networks // Cereb. Cortex. 2021. V. 31. № 6. P. 2834.
  16. Popov T., Tröndle M., Baranczuk-Turska Z. et al. Test-retest reliability of resting-state EEG in young and older adults // Psychophysiology. 2023. V. 60. № 7. P. e14268.
  17. Вольф Н.В., Приводнова Е.Ю., Базовкина Д.В. Ассоциации между эффективностью полушарных процессов вербальной памяти и BDNF VAL66MET полиморфизмом у мужчин и женщин // Ж. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2022. T. 72. № 6. С. 826.
  18. Вольф Н.В., Приводнова Е.Ю. Фоновая ЭЭГ активность опосредует ассоциации между BDNF VAL66MET полиморфизмом и памятью // Ж. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2023. Т. 73. № 3. С. 398.
  19. Annett M. A classification of hand preference by association analysis // Br. J. Psychol. 1970. V. 61. № 3. P. 303.
  20. van Diessen E., Numan T., van Dellen E. et al. Opportunities and methodological challenges in EEG and MEG resting state functional brain network research // Clin. Neurophysiol. 2015. V. 126. № 8. P. 1468.
  21. Rossini P.M., Di Iorio R., Bentivoglio M. et al. Methods for analysis of brain connectivity: An IFCN-sponsored review // Clin. Neurophysiol. 2019. V. 130. № 10. P. 1833.
  22. Pascual-Marqui R.D. Instantaneous and lagged measures of linear and nonlinear dependence between groups of multivariate time series: Frequency decomposition // Int. J. Psychophysiol. 2007. V. 79. P. 55.
  23. Chella F., Pizzella V., Zappasodi F., Marzetti L. Impact of the reference choice on scalp EEG-connectivity estimation // J. Neural Eng. 2016. V. 13. № 3. P. e036016.
  24. Miljevic A., Bailey N.W., Vila-Rodriguez F. et al. Electroencephalographic Connectivity: A Fundamental Guide and Checklist for Optimal Study Design and Evaluation // Biol. Psychiatry Cogn. Neurosci. Neuroimaging. 2022. V. 7. № 6. P. 546.
  25. Scally B., Burke M.R., Bunce D., Delvenne J.F. Resting-state EEG power and connectivity are associated with alpha peak frequency slowing in healthy aging // Neurobiol. Aging. 2018. V. 71. P. 149.
  26. Angelakis E., Lubar J.F., Stathopoulou S., Kounios J. Peak alpha frequency: an electroencephalographic measure of cognitive preparedness // Clin. Neurophysiol. 2004. V. 115. № 4. P. 887.
  27. Doppelmayr M., Klimesch W., Pachinger T., Ripper B. Individual differences in brain dynamics: important implications for the calculation of event-related band power // Biol. Cybern. 1998. V. 79. № 1. Р. 49.
  28. Sheikh H.I., Hayden E.P., Kryski K.R. et al. Genotyping the BDNF rs6265 (val66met) polymorphism by one-step amplified refractory mutation system PCR // Psychiatr. Genet. 2010. V. 20. № 3. P. 109.
  29. Utoomprurkporn N., Hardy C.J.D., Stott J. et al. “The Dichotic Digit Test” as an Index Indicator for Hearing Problem in Dementia: Systematic Review and Meta-Analysis // J. Am. Acad. Audiol. 2020. V. 31. № 9. P. 646.
  30. Zalesky A., Fornito A., Bullmore E.T. Network-based statistic: Identifying differences in brain networks // NeuroImage. 2010. V. 53. № 4. P. 1197.
  31. Bullmore E.T., Suckling J., Overmeyer S. et al. Global, voxel, and cluster tests, by theory and permutation, for a difference between two groups of structural MR images of the brain // IEEE Trans. Med. Imaging. 1999. V. 18. № 1. P. 32.
  32. West S.G., Finch J.F., Curran P.J. Structural equation models with non-normal variables / Structural equation modeling: Concepts, issues and applications // Ed. Hoyle R.H. Thousand Oaks, CA: Sage, 1995. P. 56.
  33. Bagit A., Hayward, G.C., MacPherson R.E.K. Exercise and estrogen: common pathways in Alzheimer’s disease pathology // Am. J. Physiol. Endocrinol. Metab. 2021. V. 321. № 1. P. E164.
  34. Allen A., McCarson K. Estrogen increases nociception-evoked brain-derived neurotrophic factor gene expression in the female rat // Neuroendocrinology. 2005. V. 81. № 3. P. 193.
  35. Barha C.K., Liu-Ambrose T., Best J.R. et al. Sex-dependent effect of the BDNF Val66Met polymorphism on executive functioning and processing speed in older adults: Evidence from the Health ABC study // Neurobiol. Aging. 2018. V. 74. P. 161.
  36. Filová B., Ostatníková D., Celec P., Hodosy J. The effect of testosterone on the formation of brain structures // Cells Tissues Organs. 2013. V. 197. № 3. P. 169.
  37. Spets D.S., Slotnick S.D. Are there sex differences in brain activity during long-term memory? A systematic review and fMRI activation likelihood estimation meta-analysis // Cogn. Neurosci. 2021. V. 12. № 3–4. P. 163.
  38. Luft C.D.B., Zioga I., Thompson N.M. et al. Right temporal alpha oscillations as a neural mechanism for inhibiting obvious associations // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2018. V. 115. № 52. P. e12144.
  39. De Vincenti A.P., Ríos A.S., Paratcha G., Ledda F. Mechanisms That Modulate and Diversify BDNF Functions: Implications for Hippocampal Synaptic Plasticity // Front. Cell. Neurosci. 2019. V. 13. P. e135.
  40. Stacho M., Manahan-Vaughan D. The Intriguing Contribution of Hippocampal Long-Term Depression to Spatial Learning and Long-Term Memory // Front. Behave. Neurosci. 2022. V. 16. P. 806356.
  41. Matyi M.A., Spielberg J.M. The structural brain network topology of episodic memory // PloS One. 2022. V. 17. № 6. P. e0270592.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Показатели коннективности нейросети на частоте α1-ритма у мужчин: эффект генотипа. Каждый круг представляет собой узел, размер круга пропорционален числу связей с другими узлами. На рисунке представлены все узлы и связи (n = 33), которые более выражены у Val/Met-носителей по сравнению с Val/Val (FWEcorrected p = 0.013).

Скачать (153KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Показатель коннективности нейросети (среднее значение силы всех входящих связей в нейросеть) на частоте α1-ритма в зависимости от полиморфизма Val66Met и пола. Одинаковыми значками обозначены значимые различия между соответствующими значениями, p < 0.001. Здесь и да- лее планки погрешности обозначают доверительный интервал.

Скачать (89KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах