Когнитивная реабилитация пожилых пациентов с помощью музыкального нейроинтерфейса

Авторы:
  • А. И. Федотчев
    Институт биофизики клетки РАН — обособленное подразделение ФГБУН «Федеральный исследовательский центр «Пущинский научный центр биологических исследований РАН», Пущино, Московская область, Россия
  • А. А. Земляная
    Московский научно-исследовательский институт психиатрии — филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и наркологии» Минздрава России, Москва, Россия
  • С. Б. Парин
    ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского», Нижний Новгород, Россия
  • С. А. Полевая
    ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России, Нижний Новгород, Россия
  • О. М. Силантьева
    ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России, Нижний Новгород, Россия
Журнал: Профилактическая медицина. 2020;23(2): 42-46
Просмотрено: 247 Скачано: 2
Введение. Актуальная проблема активного долголетия требует создания эффективных средств когнитивной реабилитации пожилых пациентов и своевременного устранения у них психогенных функциональных расстройств. Для этого часто используются технологии нейроинтерфейсов, основанные на сигналах обратной связи от биоэлектрических процессов человека. Однако эффективность существующих подходов пока остается под сомнением. Цель исследования — оценка применимости и эффективности разработанных авторами музыкальных нейроинтерфейсов для когнитивной реабилитации пожилых пациентов, проводимая путем сравнительного анализа эффектов, наблюдаемых у добровольцев пожилого возраста при коррекции неблагоприятных функциональных состояний музыкальными воздействиями с наличием и отсутствием (контроль) обратной связи от значимых для индивида узкочастотных компонентов его электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Материал и методы. В исследовании приняли участие 17 добровольцев (8 женщин и 9 мужчин в возрасте от 55 до 75 лет), научных сотрудников, находящихся в состоянии тревоги и стресса в связи со срочной сдачей отчета. Каждый из них участвовал в трех обследованиях, чередующихся в случайном порядке. В контрольном эксперименте испытуемые прослушивали заранее записанные классические музыкальные произведения. В двух других обследованиях использовались индивидуальные альфа-ЭЭГ-осцилляторы субъекта, амплитуда которых либо автоматически управляла громкостью предъявляемой классической музыки, либо трансформировалась в музыкоподобные сигналы, напоминающие звуки флейты и дополненные ритмом 1 Гц. Результаты. При всех трех видах музыкальных лечебных процедур у пациентов было отмечено увеличение выраженности альфа-ритма ЭЭГ, сопровождаемое ростом оценок самочувствия и настроения. Наиболее значимые приросты мощности ЭЭГ относительно фона, а также положительные эмоциональные реакции и сдвиги функционального состояния были зарегистрированы при использовании музыкальных нейроинтерфейсов. Заключение. Полученные данные свидетельствуют о применимости и эффективности разработанных нейроинтерфейсов при решении проблемы активного долголетия путем своевременной когнитивной реабилитации пожилых пациентов, устранения функциональных нарушений и возвращения организма к оптимальному состоянию.
Ключевые слова:
  • музыкальный нейроинтерфейс
  • электроэнцефалограмма
  • обратная связь
  • активное долголетие
  • когнитивная реабилитация

КАК ЦИТИРОВАТЬ:

Федотчев А.И., Земляная А.А., Парин С.Б., Полевая С.А., Силантьева О.М. Когнитивная реабилитация пожилых пациентов с помощью музыкального нейроинтерфейса. Профилактическая медицина. 2020;23(2):42-46. https://doi.org/10.17116/profmed20202302142

Список литературы:

  1. Бабакова Л.В. Повседневный стресс и неприятности в период старения. Современная зарубежная психология. 2017;6(3):6-12. https://doi.org/10.17759/jmfp.2017060301
  2. Грибанов А.В., Депутат И.С., Джос Ю.С., Нехорошова А.Н., Большевидцева И.Л., Дерябина И.Н., Кэрэуш Я.В. Тревожность у пожилых: Психофизиологические аспекты. Архангельск: Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова; 2016.
  3. Wood S., Sage J.R., Shuman T., Anagnostaras S.G. Psychostimulants and cognition: a continuum of behavioral and cognitive activation. Pharmacol Rev. 2013;66(1):193-221. https://doi.org/10.1124/pr.112.007054
  4. Федотчев А.И., Парин С.Б., Полевая С.А., Великова С.Д. Технологии «интерфейс мозг-компьютер» и нейробиоуправление: современное состояние и перспективы клинического применения. Современные технологии в медицине. 2017;9(1):175-184. https://doi.org/10.17691/stm2017.9.1.01
  5. Sitaram R., Ros T., Stoeckel L., Haller S., Scharnowski F,. Lewis-Peacock J., Weiskopf N., Blefari M.L., Rana M., Oblak E., Birbaumer N., Sulzer J. Closed-loop brain training: the science of neurofeedback. Nat Rev Neurosci. 2017;18(2):86-100. https://doi.org/10.1038/nrn.2016.164
  6. Федотчев А.И., Радченко Г.С. Музыкальная терапия и музыка мозга: состояние, проблемы и перспективы исследований. Успехи физиологических наук. 2013;44(4):34-48.
  7. Fedotchev A.I. Stress coping via musical neurofeedback. Advances in Mind-Body Medicine. 2018;32(2):22-25.
  8. Fedotchev A.I., Radchenko G.S., Zemlyanaya A.A. Music of the brain approach to health protection. J Integr Neurosci. 2018;17(3):291-294. https://doi.org/10.31083/JIN-170053
  9. Катаев А.А., Бахчина А.В., Полевая С.А., Федотчев А.И. Связь между субъективными и объективными оценками функционального состояния человека (апробация методики экспресс-оценки уровня стрессированности). Вестник психофизиологии. 2017;2:62-68.
  10. Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Бачихина А.В., Парин С.Б., Полевая С.А., Радченко Г.С. Музыкально-акустические воздействия, управляемые биопотенциалами мозга, в коррекции неблагоприятных функциональных состояний. Успехи физиологических наук. 2016;47(1):67-79.
  11. Frederick J.A. Psychophysics of EEG alpha state discrimination. Conscious Cogn. 2012;21(3):1345-1354. https://doi.org/10.1016/j.concog.2012.06.009
  12. Jiang Y., Abiri R., Zhao X. Tuning Up the Old Brain with New Tricks: Attention Training via Neurofeedback. Front Aging Neurosci. 2017;9:52. https://doi.org/10.3389/fnagi.2017.00052
  13. Gomez-Pilar J., Corralejo R., Nicolas-Alonso L.F., Álvarez D., Hornero R. Neurofeedback training with a motor imagery-based BCI: neurocognitive improvements and EEG changes in the elderly. Med Biol Eng Comput. 2016;54(11):1655-1666. https://doi.org/10.1109/EMBC.2014.6944409
  14. Yeo S.N., Lee T.S., Sng W.T., Heo M.Q., Bautista D., Cheung Y.B., Zhang H.H., Wang C., Chin Z.Y., Feng L., Zhou J., Chong M.S., Ng T.P., Krishnan K.R., Guan C. Effectiveness of a Personalized Brain-Computer Interface System for Cognitive Training in Healthy Elderly: A Randomized Controlled Trial. J Alzheimers Dis. 2018;66(1):127-138. https://doi.org/10.3233/JAD-180450
  15. Ramirez R., Palencia-Lefler M., Giraldo S., Vamvakousis Z. Musical neurofeedback for treating depression in elderly people. Front Neurosci. 2015;9:354. https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00354
  16. Xu B., Sui Y., Zhu C., Yang X., Zhou J., Li L., Ren L., Wang X. Music intervention on cognitive dysfunction in healthy older adults: a systematic review and meta-analysis. Neurol Sci. 2017;38(6):983-992. https://doi.org/10.1007/s10072-017-2878-9
  17. Lo M.C., Widge A.S. Closed-loop neuromodulation systems: next-generation treatments for psychiatric illness. Int Rev Psychiatry. 2017;29(2):191-204. https://doi.org/10.1080/09540261.2017.1282438
  18. Quadt L., Critchley H.D., Garfinkel S.N. The neurobiology of interoception in health and disease. Ann N Y Acad Sci. 2018;1428(1):112-128. https://doi.org/10.1111/nyas.13915