СИСТЕМНАЯ ПСИХОНЕВРОЛОГИЯ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ НОВОЙ ПАРАДИГМЫ


Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются современные аспекты организации деятельности центральной нервной системы (ЦНС). Подчеркивается значение церебральных связей. Рассматривается концепция коннектома, принципы его построения. Анализируются механизмы способности предугадывания событий и творческих способностей. Подчеркивается, что в функционировании ЦНС ведущее значение имеет присущая головному мозгу особенность, связанная с его спонтанной активностью - ритмической и неритмической (хаотической). Отдельно анализируется «состояние покоя». Подчеркивается глобальный принцип функционирования головного мозга - достижение цели (т.е. передачи информации) с минимальными энергетическими затратами. Рассматривается предположение о дискретном характере активации/функционировании головного мозга в связи с возникновением «смешанных осцилляций». Анализируются процессы восстановления после инсульта. Делается вывод, что полученные в настоящее время данные позволяют выделить отдельное направление в области нейронаук - системную психоневрологию, которая объединяет в себе и клинические дисциплины, и методы нейровизуализации, и математические методы. Этот комплексный подход открывает новые возможности для изучения деятельности головного мозга.

Об авторах

Игорь Владимирович Дамулин

Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова

Email: damulin_igor@mail.ru
Московский Клинический Научный Центр ДЗМ 119021, Москва, ул. Россолимо, 11/1

Список литературы

  1. Дамулин И.В. Корковые связи, синдром «разобщения» и высшие мозговые функции // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2015. №115 (11). С. 107-111.
  2. Дамулин И.В. Особенности структурной и функциональной организации головного мозга // Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2016. № 116 (11). С. 163-168.
  3. Дамулин И.В., Сиволап Ю.П. Расстройство фронтосубкортикальных связей в нейропсихиатрии // Неврологический вестник им. В.М. Бехтерева. 2015. №4. С. 78-82.
  4. Дамулин И.В., Сиволап Ю.П. Неврологические нарушения при шизофрении: клинические особенности и патогенетические аспекты // Российский медицинский журнал. 2016. №22 (5). С. 267-271.
  5. Дамулина А.И., Коновалов Р.Н., Кадыков А.С. Постинсультные когнитивные нарушения // Неврологический журнал. 2015. №20 (1). С. 12-19.
  6. Almeida S. R. M., Vicentini J., Bonilha L. et al. Brain connectivity and functional recovery in patients with ischemic stroke // Journal of Neuroimaging. 2016. Vol. 27 (1). P. 65-70.
  7. Bar M. Predictions: a universal principle in the operation of the human brain. In: Predictions in the Brain. Using Our Past To Generate A Future. Ed. by M. Bar. Preface. - Oxford etc.: Oxford University Press, Inc., 2011.
  8. Barnes K. A., Anderson K. M., Plitt M., Martin A. Individual differences in intrinsic brain connectivity predict decision strategy // Journal of Neurophysiology. 2014. Vol. 112 (8). P. 1838-1848.
  9. Basar E., Basar-Eroglu C., Guntekin B., Yener G.G. Brain’s alpha, beta, gamma, delta, and theta oscillations in neuropsychiatric diseases. In: Application of Brain Oscillations in Neuropsychiatric Diseases (Supplements to Clinical Neurophysiology, Vol. 62). E. Basar et al. (eds.). Ch.2. Amsterdam etc.: Elsevier Inc., 2013. P. 19-54.
  10. Bendetowicz D., Urbanski M., Garcin B. et al. Brain correlates of creative abilities to combine remote ideas in healthy subjects and in patients // International Journal of Psychophysiology. 2016. Vol. 108. P. 56.
  11. Bendetowicz D., Urbanski M., Aichelburg C. et al. Brain morphometry predicts individual creative potential and the ability to combine remote ideas // Cortex. 2017. Vol. 86. P. 216-229.
  12. Bob P. Chaos, cognition and disordered brain // Activitas Nervosa Superior. 2008. Vol. 50 (4). P. 114-117.
  13. Bullmore E., Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems // Nature Reviews Neuroscience. 2009. Vol. 10 (3). P. 186-198.
  14. Carter A.R., Patel K.R., Astafiev S.V. et al. Upstream dysfunction of somatomotor functional connectivity after corticospinal damage in stroke // Neurorehabilitation and Neural Repair. 2012. Vol. 26 (1). P. 7-19.
  15. Catani M., Mesulam M. What is a disconnection syndrome? // Cortex. 2008. Vol. 44 (8). P. 911-913.
  16. Chen Y., Wang A., Tang J., Wei D., Li P., Chen K., Wang Y., Zhang Z. Association of white matter integrity and cognitive functions in patients with subcortical silent lacunar infarcts // Stroke. 2015. Vol. 46 (4). P. 1123-1126.
  17. Collin G., van den Heuvel M.P. The ontogeny of the human connectome // The Neuroscientist. 2013. Vol. 19(6). P. 616-628.
  18. Colom R., Thompson P.M. Understanding human intelligence by imaging the brain. In: The Wiley-Blackwell Handbook of Individual Differences. T. Chamorro-Premuzic et al. (eds.). Ch.12. Chichester: Blackwell Publishing Ltd., 2011. P. 330-352.
  19. Cookson S.L., Hazeltine E., Schumacher E.H. Neural representation of stimulus-response associations during task preparation // Brain Research. 2016. Vol. 1648. P. 496-505.
  20. Corlett P.R., Murray G.K., Honey G.D. et al. Disrupted prediction-error signal in psychosis: evidence for an associative account of delusions // Brain. 2007. Vol. 130 (9). P. 2387-2400.
  21. Crofts J.J., Higham D.J., Bosnell R. et al. Network analysis detects changes in the contralesional hemisphere following stroke // NeuroImage. 2011. Vol. 54 (1). P. 161-169.
  22. D’Alberto N., Funnell M., Potter A., Garavan H. A split-brain case study on the hemispheric lateralization of inhibitory control // Neuropsychologia. 2017. Vol. 99. P. 24-29.
  23. Erchova I., McGonigle D.J. Rhythms of the brain: An examination of mixed mode oscillation approaches to the analysis of neurophysiological data. Chaos: An Interdisciplinary // Journal of Nonlinear Science. 2008. Vol. 18 (1). P. 015115-1-015115-14.
  24. Fassbender C., Foxe J.J., Garavan H. Mapping the functional anatomy of task preparation: Priming task-appropriate brain networks // Human Brain Mapping. 2006. Vol. 27(10). P. 819-827.
  25. Fidelman U. Intelligence and the brain’s energy consumption: what is intelligence? // Personality and Individual Differences. 1993. Vol. 14 (1). P. 283-286.
  26. Fidelman U. Creativity: relation to neural transmission errors // Kybernetes. 2011. Vol. 40 (5/6). P. 697-702.
  27. Fink A., Benedek M. The creative brain: brain correlates underlying the generation of original ideas. / In: Neuroscience of Creativity. O.Vartanian et al. (eds.). Ch.10. Cambridge, London: The MIT Press, 2013. P. 207-231
  28. Fukui H., Arai A., Toyoshima K. Efficacy of music therapy in treatment for the patients with Alzheimer’s disease // International Journal of Alzheimer’s Disease. 2012. P. 1-6.
  29. Goebel R. Response to Karaszewski: Creating significant art products requires the brains of artists // Trends in Cognitive Sciences. 2008. Vol. 12 (5). P. 172-173.
  30. Grefkes C., Nowak D.A., Eickhoff S.B., Dafotakis M., Kust J., Karbe H., Fink G.R. Cortical connectivity after subcortical stroke assessed with functional magnetic resonance imaging // Annals of Neurology. 2008. Vol. 63 (2). P. 236-246.
  31. Gregory M.D., Robertson E.M., Manoach D.S., Stickgold R. Thinking about a task is associated with increased connectivity in regions activated by task performance // Brain Connectivity. 2016. Vol. 6 (2). P. 164-168.
  32. Guo J.N., Blumenfeld H. Network imaging. In: Neuronal Networks in Brain Function, CNS Disorders, and Therapeutics. C.L.Faingold, H.Blumenfeld (eds.). Ch.6. Amsterdam etc.: Elsevier Inc., 2014. P.77-89.
  33. Jiang L., Xu H., Yu C. Brain connectivity plasticity in the motor network after ischemic stroke // Neural Plasticity. 2013. P. 1-11.
  34. Kanemaru K., Kanemaru A., Ishii K. Activation of frontal lobe by music therapy in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease revealed by FDG-PET // Alzheimer’s & Dementia. 2011. Vol. 7 (4). S. 655.
  35. Karaszewski B. Sub-neocortical brain: a mechanical tool for creative generation? // Trends in Cognitive Sciences. 2008. Vol. 12 (5). P. 171-172.
  36. Klimesch K., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis // Brain Research Reviews. 2007. Vol. 53 (1). P. 63-88.
  37. Mathalon D.H., Sohal V.S. Neural oscillations and synchrony in brain dysfunction and neuropsychiatric disorders // JAMA Psychiatry. 2015. Vol. 72 (8). P. 840-844.
  38. Mears D., Pollard H.B. Network science and the human brain: Using graph theory to understand the brain and one of its hubs, the amygdala, in health and disease // Journal of Neuroscience Research. 2016. Vol. 94 (6). P. 590-605.
  39. Melancon G., Joanette Y. Chaos, brain, and cognition: toward a nonlinear order? // Brain and Cognition. 2000. Vol. 42. P. 33-36.
  40. Mergenthaler P., Dirnagl U., Kunz A. Ischemic Stroke: Basic Pathophysiology and Clinical Implication. / In: Neuroscience in the 21st Century. From Basic to Clinical. Second Edition. D.W.Pfaff, N.D.Volkow (Editors-in-Chief). Ch.181. New York: Springer, 2016. P. 3385-3405.
  41. Mihov K.M., Denzler M., Forster J. Hemispheric specialization and creative thinking: A meta-analytic review of lateralization of creativity // Brain and Cognition. 2010. Vol. 72 (3). P. 442-448.
  42. Nuallain S.O., Doris T. Consciousness is cheap, even if symbols are expensive; metabolism and the brain’s dark energy // Biosemiotics. 2011. Vol. 5 (2). P. 193-210.
  43. Petersen S.E., Sporns O. Brain networks and cognitive architectures // Neuron. 2015. Vol. 88 (1). P. 207-219.
  44. Raichle M.E. Two views of brain function // Trends in Cognitive Sciences. 2010. Vol. 14 (4). P. 180-190.
  45. Raichle M.E., Snyder A.Z. Intrinsic Brain Activity and Consciousness. In: The Neurology of Consciousness. Cognitive Neuroscience and Neuropathology. 2nd ed. Ed. by S.Laureys et al. Amsterdam etc.: Elsevier Ltd., 2009. P. 81-88.
  46. Rehme A.K., Grefkes C. Cerebral network disorders after stroke: evidence from imaging-based connectivity analyses of active and resting brain states in humans // The Journal of Physiology. 2013. Vol. 591 (1). P. 17-31.
  47. Robertson E.M. Brain rhythms: enhancing memories // Current Biology. 2009. Vol. 19 (21). R992-R994.
  48. Sauseng P., Klimesch W., Heise K.F. et al. Brain oscillatory substrates of visual short-term memory capacity // Current Biology. 2009. Vol. 19 (21). P. 1846-1852.
  49. Shahinfard E., Hsiung G.-Y.R., Boyd L., Jacova C., Slack P., Kirkland K. An fMRI study to investigate the benefits of music therapy in patients with Alzheimer’s disease // Alzheimer’s & Dementia. 2016. Vol. 12 (7). P1030-P1031.
  50. Sharma N., Baron J.-C., Rowe J.R. Motor imagery after stroke: Relating outcome to motor network connectivity // Annals of Neurology. 2009. Vol. 66 (5). P. 604-616.
  51. Shen Х., Finn S.S., Scheinost D. et al. Using con-nectome-based predictive modeling to predict individual behavior from brain connectivity // Nature Protocols. 2017. Vol. 12 (3). P. 506-518.
  52. Sterr A. Preparing not to move: Does no-response priming affect advance movement preparation processes in a response priming task? // Biological Psychology. 2006. Vol. 72 (2). P. 154-159.
  53. Szpunar K.K., Tulving E. Varieties of future experience. In: Predictions in the Brain. Using Our Past To Generate A Future. Ed. by M.Bar. Ch.1. Oxford etc.: Oxford University Press, Inc., 2011. P. 3-12
  54. Szpunar K.K., Watson J.M., McDermott K.B. Neural substrates of envisioning the future // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2007. Vol. 104 (2). P. 642-647.
  55. Thiebaut de Schotten M., Kinkingnehun S., Delmaire C. et al. Visualization of disconnection syndromes in humans // Cortex. 2008. Vol. 44 (8). P. 1097-1103.
  56. Thiel A., Vahdat S. Structural and resting-state brain connectivity of motor networks after stroke // Stroke. 2014. Vol. 46 (1). P. 296-301.
  57. van den Heuvel M.P., Sporns O. Network hubs in the human brain // Trends in Cognitive Sciences. 2013. Vol. 17 (12). P. 683-696.
  58. van den Heuvel M.P., Bullmore E.T., Sporns O. Comparative connectomics // Trends in Cognitive Sciences. 2016. Vol. 20 (5). P. 345-361.
  59. Varsou O., Macleod M.J., Schwarzbauer C. Functional connectivity magnetic resonance imaging in stroke: an evidence-based clinical review // International Journal of Stroke. 2014. Vol. 9 (2). P. 191-198.
  60. Zhang D., Raichle M.E. Disease and the brain’s dark energy // Nature Reviews Neurology. 2010. Vol. 6 (1). P. 15-28.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Дамулин И.В., 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».