Изучение механизмов функционирования головного мозга как единой структуры, выполняющей задачи высокой сложности, требует одновременно доступного, неинвазивного, информативного и хорошо интерпретируемого метода исследования. Электроэнцефалография (ЭЭГ) напрямую регистрирует электрическую активность нейронов и обладает миллисекундной временной разрешающей способностью [1], неинвазивна, доступна и мобильна, однако имеет слабое пространственное разрешение 0,5—2,5 см (в среднем 1 см) [2]. ЭЭГ применяется в диагностике и наблюдении эпилепсии, нарушений сна, критических состояний. В таких клинических приложениях проводится анализ сырых данных записи и поиск в ней известных паттернов. Однако возможности применения ЭЭГ могут быть шире с применением методов компьютерной обработки сигнала и машинного обучения.

Характеристики биоэлектрической активности (БЭА) головного мозга взрослого человека — сложноорганизованный индивидуальный набор качеств, формирующийся на основании как генетических, так и иных внутренних и внешних факторов [3, 4]. Характеристики БЭА обладают широким спектром вариаций в зависимости от функционального состояния, и эта вариабельность имеет закономерности и пределы не только общие, но и индивидуальные. В подобной сложной системе с высокой индивидуальностью и изменчивостью непросто выявлять новые достоверные корреляты каких-то состояний или особенностей, которые бы подтверждались достаточно большим рядом работ.

К уже обнаруженным ЭЭГ-признакам относится, например, склонность к алкоголизму, ассоциированная с наследуемым увеличением мощности в верхнем альфа- и бета-диапазоне [5—7]. Для синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) и других синдромов гипофронтальности характерно повышение мощности тета-диапазона и соотношения тета/бета в передних отведениях [8—11]. Для повышенного риска депрессивных состояний известен такой маркер, как лобная асимметрия альфа-активности [12—15], связанная также с генетическими факторами этого состояния [16]. Также с лобной альфа-асимметрией связана и повышенная вероятность развития тревожных расстройств [17—19], что согласуется с коморбидностью тревоги и депрессии и сходством их генетического субстрата [20—21]. Также у здоровых добровольцев как признак повышения агрессии отмечались в различной степени выраженные изменения активности в префронтальной коре, в частности повышение мощности гамма-диапазона [22]. Как признак более высокой общей агрессии при расстройстве социального поведения отмечалось повышение тета- при снижении альфа-активности, а как признак проактивной агрессии при этом расстройстве — повышение дельта- при снижении бета-активности [23].

Тем не менее чаще исследования не подтверждают результаты друг друга или вовсе вступают в противоречие, демонстрируя недостаточную чувствительность и специфичность многих потенциальных ЭЭГ-маркеров. Так, при депрессивных состояниях может отмечаться повышение бета-активности в передних или задних регионах коры; а может вместо этого отмечаться и нарастание альфа- или гамма-активности в передних отделах [24—27]. Более того, вместо уже указанных признаков может присутствовать снижение мощности медленноволновой активности в лобных отведениях или ее возрастание в теменно-затылочных [24, 25, 28]. Напрямую с негативными эмоциями ассоциировано как повышение когерентности, так и ее снижение [29—32].

Таким образом, в настоящий момент важно накопление сведений о связи характеристик БЭА с различными особенностями и состояниями, чтобы подтверждать или опровергать известные корреляты и обнаруживать новые.

Цель исследования — выявление связей между особенностями биоэлектрической активности (БЭА) головного мозга и уровнями стресса, нервно-психического напряжения, агрессии, тревожности и депрессии. Выявление и в дальнейшем подтверждение таких связей способно расширить применение ЭЭГ как дополнительного объективного метода исследования эмоционально-личностной сферы. Также ЭЭГ-корреляты могут быть рассмотрены как потенциальные эндофенотипы соответствующих состояний и свойств, требующие подтверждения со стороны генетики. Эндофенотип — набор значений параметров (нейрофизиологических, биохимических или иных), определяющий предрасположенность к неким особенностям или нарушениям; он наследуется и является связующим звеном между генами и фенотипическими проявлениями [33—35].

Материал и методы

В исследовании приняли участие 50 добровольцев, не имеющие заболеваний в стадии обострения или декомпенсации (Выборка). Все участники прошли основной набор психологических тестов и ЭЭГ, из них у 31 человека оценивались результаты расширенного набора психологических тестов (Подвыборка). Половозрастные характеристики участников приведены в табл. 1. Особенностью выборки является наличие высшего образования у 92% добровольцев.

Таблица 1. Половозрастные характеристики выборки исследования

Психологические тесты представляют собой стандартизированную систему вопросов с установленными правилами оценки ответов. Участниками заполнялся ряд тестов, без временных ограничений и с возможностью отдыха. Использованные методики являются валидными и надежными инструментами для измерения особенностей эмоционально-личностной сферы и прошли стандартизацию на российской выборке. В настоящей работе рассмотрена связь БЭА с результатами следующих тестов:

По Выборке:

— Шкала нервно-психического напряжения (Т.А. Немчин) [36—38].

— Шкала оценки личностной и ситуативной тревожности Спилбергера—Ханина (в модификации Ю.Л. Ханина) [39].

По Подвыборке:

— Опросник Шкала воспринимаемого стресса-10 [40].

— Опросник диагностики агрессивного поведения Басса—Перри (в адаптации С.Н. Ениколопова) [41].

— Шкала депрессии А. Бека (в адаптации Н.В. Тарабриной) [42].

Для записи ЭЭГ была использована система «Нейровизор БММ-52» (MCS, Россия) и программное обеспечение «Неокортекс-ПРО» (ООО «Нейроботикс», Россия). 39 пассивных хлорсеребряных скальповых электродов размещались согласно системе 10—20 с дополнительными отведениями из системы 10—10 [2, 43]; электрод заземления между Fz и Fpz; референтный электрод Cz. В течение записи регистрировалась электрокардиограмма (ЭКГ) с тыльных поверхностей кистей, и электроокулограмма (ЭОГ) с нижне-наружного края левого и верхне-наружного края правого глаза. Записи ЭОГ и ЭКГ использовались для отслеживания окулографических и кардиографических артефактов в записи ЭЭГ и не были использованы в дальнейшем анализе. Контакт скальповых электродов обеспечивался электропроводным гелем с достижением наименьшего возможного уровня импеданса, но не более 20 кОм [44—46]. Частота дискретизации составляла 1000 Гц, полоса пропускания 1—70 Гц, сетевой фильтр 50 Гц.

Первые 5 мин регистрации не записывались в связи с адаптационным периодом. Запись длилась не менее 20 мин, из них не менее 15 мин расслабленного бодрствования с закрытыми глазами. Готовые записи были сохранены в стандартном формате EDF.

Для получения целевых частотно-амплитудных параметров проводилась обработка сырых записей в несколько этапов:

1) Отбор отрезков записи с наиболее выраженным состоянием расслабленного бодрствования с закрытыми глазами; расстановка на них 90 эпох по 2048 отсчетов с учетом наилучшего качества записи. В сумме эпохи представляют 3 мин наиболее качественно записанного требуемого функционального состояния, что нивелирует эффекты кратковременной вариативности ритмики [47—48].

2) Спектральный анализ эпох, в результате которого отобранные 3 мин записи представляются программным обеспечением в виде таблицы амплитудных спектров. Значения в них равняются квадратному корню из значений спектров мощности и отражают амплитуду колебаний под каждым отведением на каждой частоте от 0,5 до 45 Гц с шагом около 0,5 Гц. Далее значения амплитудного спектра указываются как амплитуда.

3) Из таблицы отбираются данные по частотным диапазонам тета 4—8 Гц, альфа 8—13 Гц, бета 13—30 Гц, а также бета-1 13—22 Гц и бета-2 22—30 Гц [49—52]. В каждом из диапазонов по каждому электроду определяется максимальное значение амплитуды и соответствующая этому значению частота.

Таким образом, каждому участнику соответствует набор доминирующих частот и соответствующих им максимальных амплитуд в каждом из диапазонов по каждому из отведений.

Статистическая обработка данных. Предобработка и статистическая обработка данных проводилась с использованием среды PyCharm [53] и библиотек NumPy [54], pandas [55], а также пакета univariateML в среде R [56].

Был проведен расчет коэффициентов парной корреляции результатов психологических тестов и параметров ЭЭГ каждого из отведений, кроме центральных. Для каждой шкалы оценивалась связь с каждым из 30 электродов по 5 диапазонам (тета, альфа, бета, бета-1, бета-2), с максимальной амплитудой и с доминирующей частотой (рис. 1).

Рис. 1. Схема расчета коэффициентов корреляции.

Оценка нормальности распределения данных ЭЭГ и психометрических данных проводилась с помощью пакета univariateML в среде R [56]. Анализ показал, что исследуемые данные подчиняются нормальному закону распределения. Значимость коэффициентов парной корреляции была оценена с помощью t-критерия Стьюдента. Уровни значимости и условные обозначения приведены в табл. 2.

Таблица 2. Коэффициенты корреляции при разных уровнях значимости

Дизайн исследования и его временные рамки соответствовали требованиям Хельсинкской декларации и были одобрены локальным этическим комитетом ФГБУ «Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками здоровью» ФМБА России (протокол №01/04/22 от 14.04.2022 г).

Результаты

Выборка исследования по результатам прохождения психологических тестов в соответствии с ожиданиями оказалась представлена здоровыми участниками с нормальными для популяции значениями по шкале депрессии Бека (в среднем 8,7±8,0), личностной (43,6±9,2) и ситуационной тревожности по шкале Спилбергера (37,9±6,3). Для выборки также оказались характерны нормальные, но невысокие значения по шкале агрессии Басса—Перри (54,3±15,2).

При расчете коэффициентов парной корреляции результатов психологических тестов и параметров ЭЭГ были получены следующие результаты.

В группе Выборка оценка по шкале НПН положительно коррелировала с амплитудой тета-активности симметрично по задневисочно-затылочным отведениям ([Po7, Po8, O1, O2, T5]*; T6, Po4, P5, P6, Tp7, Tp8), с амплитудой альфа-активности симметрично от затылочно-теменных и задневисочных до передневисочно-лобных отведений (F7, Cp3, T4, F8, Ft7, Ft8, P3, T3, Fp1, Tp7, P5, Po3, Cp4, F3, Tp8, Fp2, O2, P4). Уровень личностной тревожности положительно коррелировал с амплитудой альфа-колебаний в теменно-затылочных отведениях (Po3*; O1, O2, Po4, P3, P4, P5) и с доминирующей частотой бета-активности в височно-передневисочных и затылочных ([T6, Ft7, Po7, T4, T3]*; Tp7, Tp8, Po8, O1, Po3, Ft8, Cp4). Уровень ситуативной тревожности в разрозненных отведениях положительно коррелировал с частотой тета-активности (Cp3, O2, P5, T6, P6, Tp7, Po8, Po4) и отрицательно — с частотой альфа-активности (C4, Fc3, Tp8).

В группе Подвыборка уровень воспринимаемого стресса положительно коррелировал с амплитудой альфа-колебаний под электродом Tp8, с частотой бета-1-активности под Po8, а с частотой бета-2 — под Cp3* и C3. Уровень перенапряжения положительно коррелировал с частотой тета-колебаний в правых задних отделах (O2, Po4, Tp8), двусторонне с амплитудой альфа-активности ([Tp8, T4, T3, Ft7 ]*; Ft8, Tp7, F7, P4, F8, T6, P6). Уровень противодействия стрессу положительно коррелировал с частотой бета-2-активности в большинстве отведений левого полушария ([C3, Cp3]***; [Fp1, T5]*; Tp7, Po7, T3, Fc3, F7, O1).

По опроснику диагностики агрессивного поведения Басса—Перри в группе Подвыборка общий балл агрессивности положительно коррелировал с амплитудой альфа-колебаний в отведениях Ft7 и F7, частотой бета-1-активности в Po8 и частотой бета-2 в Cp3. Для физической агрессии была выявлена единственная прямая корреляция с амплитудой в бета-1-диапазоне под электродом T6. С гневом прямо коррелировали амплитуда альфа-активности в левых лобно-передневисочных отведениях (Ft7, F7, Fp1, F3), а также локально частота по бета-2 (Cp3*), бета-1 (Po8) и тета-диапазону (F3). Уровень враждебности положительно коррелировал с амплитудой альфа-активности двусторонне от лобно-передневисочных до затылочных отведений ([P4, P6]*; O2, Po4, Po8, T6, Cp4, Ft7, F7, Tp8, T3, Tp7, O1, T4, Fp1, Ft8, Po3, F8, P5). Более значимая, но более локальная прямая связь отмечалась с частотой бета-1-активности (Po8****; Tp8**; [O2, T6]*; O1). Также отмечена прямая связь с частотой бета-2 (Cp3, Tp7), частотой (Po8) и амплитудой (Tp8) тета-колебаний.

Общий балл депрессии положительно коррелировал с частотой бета-2-активности в левом полушарии (Po7**; O1*, T5, Cp3, C3, P3), а также отрицательно с частотой бета-1-активности под электродом Fc3. Уровень когнитивно-аффективных проявлений депрессии показал прямую связь с частотой бета-2-диапазона в левом полушарии (Po7***; [O1, T5]**; [Cp3, P3]*; Tp7, Po3, C3). Уровень соматических проявлений был прямо связан с частотой бета-1 под электродом Po8.

В виде графа на рис. 2 показаны сходства шкал по зональности общих для них ЭЭГ-признаков. Основные выявленные ЭЭГ-корреляты отображены на рис. 3 (повышение амплитуды альфа-активности) и рис. 4 (повышение частоты бета-2-активности).

Рис. 2. Группировка психологических шкал по общим ЭЭГ-признакам.

Более толстые и темные линии указывают на большее пространственное совпадение признака. Tens — нервно-психическое напряжение; Over — перенапряжение; Host — враждебность; Ang — гнев; TraA — личностная тревожность; StaA — ситуативная тревожность; Depr — общий уровень депрессии; CADepr — когнитивно-аффективные проявления депрессии; STreC — противодействие стрессу.

Рис. 3. Карта отведений со статистически значимой корреляцией амплитуды на доминирующей частоте альфа-диапазона с результатами психологических тестов.

Рис. 4. Карта отведений со статистически значимой корреляцией доминирующей частоты бета-2-диапазона с результатами психологических тестов.

Обсуждение

Большинство связей результатов тестов и характеристик ЭЭГ были прямыми: высокие баллы шкал чаще отражались в увеличении частоты или амплитуды. Из наиболее значимых и многочисленных коррелятов могут быть выделены потенциальные ЭЭГ-маркеры или ЭЭГ-эндофенотипы, подлежащие исследованию со стороны генетики.

Слишком локальные признаки малоприменимы из-за индивидуальных анатомических различий. Признак же, отмечаемый сразу в группе соседних отведений, легче выявляется у разных людей даже при использовании стандартной электродной схемы. Этому удовлетворяют многочисленные положительные связи с амплитудой альфа-диапазона. Одно из возможных объяснений их преобладания — функциональное состояние испытуемых (расслабленное бодрствование с закрытыми глазами), в котором альфа-активность доминирует и хорошо показывает межиндивидуальную изменчивость. С зональными различиями увеличение амплитуды альфа-активности было характерно для повышенного уровня гнева, враждебности, нервно-психического напряжения, стресс-ассоциированного перенапряжения, личностной тревожности (см. рис. 3). Последние 3 шкалы объединяет также симметричность усиления альфа-колебаний (причем для личностной тревожности симметрично проявляется и второй ее признак — ускорение бета-активности височных отделов). Схожие ЭЭГ-проявления нервно-психического напряжения и стресс-ассоциированного перенапряжения из разных тестов могут косвенно подтверждать друг друга. Объяснять общность усиления альфа-активности для нескольких психических свойств и состояний может их взаимозависимость: воздействие стрессора активирует адаптационные механизмы, включающие высокий уровень напряжения, тревожности и агрессивности; однако это выходит за рамки данного исследования.

Для повышенного гнева усиление альфа-колебаний характерно только в левых лобно-передневисочных отделах. В крайне локальной форме подобную альфа-асимметрию можно отметить и при повышенной враждебности, усиление альфа-активности при которой отмечается под электродом Fp1, но не Fp2. Это согласуется с результатами российского исследования, в котором альфа-асимметрия с амплитудным преобладанием слева была характерна для испытуемых с повышенными гневом и враждебностью по опроснику Басса—Перри [57]. В результатах нашего исследования интересно также, что согласно концепции о компонентах агрессии А. Басса и М. Перри, с БЭА оказалась наименее выражена связь инструментального компонента (физическая агрессия); в несколько большей степени — эмоционального (гнев); а наиболее — когнитивного (враждебность) [58]. Локальная асимметрия амплитуды альфа-активности в лобных отделах при повышенных значениях гнева (и в малой степени — враждебности) представляется интересной в контексте исследований, свидетельствующих о связи левой лобной доли с мотивационной системой приближения, а правой — избегания [59, 60]. Зная, что большинство альфа-эквивалентов считаются обратнозависимым индексом функциональной активности соответствующего участка коры [61—63], можно предположить, что связанное с гневом увеличение амплитуды альфа-колебаний в левых лобных отведениях свидетельствует об относительном преобладании системы избегания над системой приближения. Это согласуется с данными уже упомянутого выше исследования агрессии, также выявившего преобладание функциональной активности правых лобных отделов над левыми в виде повышения мощности гамма-колебаний в префронтальных отделах справа [22]. В нейронных контурах, связанных с мотивацией и эмоциями, задействованы орбитальные отделы лобных долей (слева это отведения Fp1, F7), что согласуется с результатами нашего исследования; пространственное разрешение ЭЭГ объясняет выявление особенностей БЭА также в соседних отведениях F3 и Ft7 [64,65].

Левополушарное ускорение бета-2-активности объединяло 3 шкалы. Наиболее обширно, почти диффузно слева, оно отмечалось при увеличенном уровне противодействия стрессу; менее распространенно, смещенно к задним отведениям — при повышенном уровне депрессии и ее когнитивно-аффективных проявлений (см. рис. 4). Можно заметить закономерность: в ЭЭГ хорошо отражались именно когнитивно-аффективные проявления депрессии, а также когнитивный и эмоциональный компоненты агрессии, в то время как уровень соматических проявлений депрессии и физической агрессии почти не имели значимых корреляций с характеристиками БЭА. С полученным результатом согласуется обнаружение в других исследованиях более высокого уровня активации при эмоциональных стимулах в левом полушарии [66]. Однако результат не согласуется с выводами другого крупного исследования, показавшего при депрессии, напротив, гиперактивность правого полушария [67]. Такое расхождение может быть связано как с большим размером выборки в упоминаемом исследовании, так и со сравнением в нем здоровых добровольцев с пациентами с депрессией, в отличие от настоящей работы на здоровых добровольцах.

По тета-диапазону в нашем исследовании отмечалось слабое сходство ЭЭГ-признаков стресс-ассоциированного перенапряжения и ситуативной тревожности — локальное повышение частоты тета-колебаний в правой затылочной области.

По сходству основных ЭЭГ-проявлений аспекты эмоционально-личностной сферы могут быть объединены в группы, что отображено на рисунке 4 в виде графа. Схожесть по какому-либо признаку (например, усилению альфа-активности) рассчитывалась из количества совпадающих и различающихся отведений, где этот признак был выявлен, и была отражена толщиной ребер графа. Большая часть шкал в различной степени схожа прямой связью с амплитудой альфа-активности: это шкалы нервно-психического напряжения, стресс-ассоциированного перенапряжения, личностной тревожности, враждебности и гнева. По признаку ускорения частоты тета-колебаний перенапряжение сближается с ситуативной тревожностью. Особняком стоят шкалы воспринимаемого стресса, депрессии и когнитивно-аффективных проявлений депрессии, прямо связанные с доминирующей частотой бета-2-диапазона в левом полушарии.

Стоит отметить, что интервал нормальных значений амплитуды и зональности основного альфа-ритма у здоровых людей широк, и даже его отклонения от нормы сами по себе обычно не указывают на патологию и могут сохраняться на протяжении жизни [50,68]. Для применения усиленной альфа-активности, как диагностического признака, потребуется разрешение и такого вопроса: оценивать ли амплитуду в рамках общепринятой нормы или же учитывать только ее увеличение относительно индивидуальных значений в динамике. В разной степени это справедливо и для других выявленных ЭЭГ-признаков.

Валидация полученных результатов может быть осуществлена при помощи исследований: на больших выборках; с экспертной психологической оценкой помимо или вместо тестирования (что может быть более результативно [69]); со сравнением отклоняющихся и контрольных групп; по конкретным формам патологий (например, депрессиям с определенной этиологией или ведущим аффектом, что может улучшить результат [70,71]).

Заключение

В ходе настоящей работы получены результаты психологического тестирования и ЭЭГ расслабленного бодрствования с закрытыми глазами 50 здоровых добровольцев. Расчет коэффициентов корреляции между отдельными шкалами и частотно-амплитудными характеристиками БЭА мозга показал большое количество статистически значимых связей.

С повышением амплитуды альфа-активности различной зональности были ассоциированы более высокие уровни нервно-психического напряжения, стресс-ассоциированного перенапряжения, враждебности и гнева, личностной тревожности. Нервно-психическое напряжение также прямо коррелировало с амплитудой тета-колебаний в задневисочно-затылочных отведениях. С повышением доминирующей частоты тета-активности в правых затылочных отведениях были связаны более высокие уровни ситуативной тревожности и перенапряжения. С левополушарным повышением частоты бета-2-активности был связан повышенный уровень депрессии и ее когнитивно-аффективных проявлений, а также более высокий уровень противодействия стрессу.

Выявленные ЭЭГ-паттерны требуют дальнейшего исследования на больших выборках и валидации. В случае подтверждения за счет них можно расширить использование ЭЭГ как дополнительного объективного метода оценки психического состояния, в том числе с применением машинного обучения. Также подтвержденные ЭЭГ-паттерны могут быть исследованы со стороны генетики как потенциальные ЭЭГ-эндофенотипы.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.