фМРТ и ЭЭГ корреляты фокуса внимания на собственной персоне как фактора предрасположенности к аффективным расстройствам.

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 22-15-00142

НазваниефМРТ и ЭЭГ корреляты фокуса внимания на собственной персоне как фактора предрасположенности к аффективным расстройствам.

Руководитель Князев Геннадий Георгиевич, Доктор биологических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт нейронаук и медицины" , Новосибирская обл

Конкурс №68 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 05 - Фундаментальные исследования для медицины; 05-106 - Нейробиология

Ключевые слова само-фокус, депрессия, тревожность, фМРТ, ЭЭГ

Код ГРНТИ02.15.21

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Аффективные расстройства являются одним из самых серьезных факторов, влияющих на здоровье и субъективное благополучие людей. По официальным данным они занимают первое место по числу дней нетрудоспособности, далеко обгоняя большинство соматических болезней (Wong, Licinio, 2001). Аффективные расстройства появляются гораздо чаще в годы неуверенности в завтрашнем благополучии, что особенно заметно на фоне коронавирусной пандемии. В 2020 году распространенность депрессии в мире достигла в среднем 25%, что в семь раз выше, чем в предшествующие пандемии годы (Bueno-Notivol et al., 2021). Этиология аффективных расстройств сложна и не до конца понятна. Общепризнано, что в ее основе лежит взаимодействие индивидуальной предрасположенности с действием стрессовых факторов внешней среды (Ingram, Luxton, 2005). Из предрасполагающих факторов первостепенная роль отводится устойчивым личностным особенностям (Watson et al., 1994), а также степени приверженности доминирующим культурным стереотипам (Triandis, 2000). Можно с уверенностью утверждать, что широкое распространение в частности депрессии – эта примета современного Западного мира, если определять его не в географических терминах, а в терминах культуры и идеологии (Eckersley, 2006). В терминах размерностей культуры Хофстеде современное Западное общество характеризуется прежде всего высоким индивидуализмом, в противоположность более традиционным культурам (Hofstede, 1984). Это создает предпосылки для фокусирования на собственной персоне (ФСП) и возникновения чувства незащищенности в отношение воздействия неблагоприятных внешних факторов. Данные мета-анализов показывают, что ФСП коррелирует с негативными эмоциями (Mor, Winquist, 2002), а клиническая депрессия связана с его усилением (Grimm et al., 2009, Watkins, Teasdale, 2004). Кроме того, ФСП мешает кооперации с социальными партнерами и препятствует налаживанию социальных связей, что усугубляет чувство отчуждения и одиночества. В целом, чрезмерная самофокусировка приводит к циклам саморегулирования, которые пытаются уменьшить воспринимаемое несоответствие между нынешним «я» и «идеальным» стандартом (Carver, Scheier, 1998), и неспособность выйти из таких циклов может привести к возникновению депрессии (Beck, 2008; Pyszczynski, Greenberg, 1987). Несмотря на большое количество накопленных в последние годы данных о мозговых коррелятах обработки стимулов, имеющих отношение к собственной персоне (Northoff et al., 2006; Northoff, Bermpohl, 2004; Qin, Northoff, 2011), и о связи этих процессов с аффективной симптоматикой (Gupta et al., 2021; Hamilton et al., 2011; Knyazev et al., 2016, 2017, 2018), нейробиологическое обеспечение ФСП остается невыясненным, а существующие данные о мозговых коррелятах ФСП не используются в клинической практике для диагностики и коррекции аффективных расстройств. Последнее, на наш взгляд, в значительной степени связано с плохой воспроизводимостью эффектов, получаемых в нейровизуализационных исследованиях ФСП. Потенциальное использование мозговых коррелятов психопатологии в качестве биомаркеров критически зависит от их надежности и воспроизводимости. В предлагаемом проекте предполагается систематическое исследование поведенческих и мозговых коррелятов ФСП и выявление их надежности и конкурентной валидности в отношении симптомов депрессии и тревожности. Для выявления общего механизма ФСП предполагается сравнение поведенческих показателей и активности мозга, зарегистрированной с помощью параллельной записи фМРТ и ЭЭГ данных, в разных экспериментальных ситуациях, связанных с восприятием себя и другого человека. Эти ситуации будут включать узнавание собственного лица, или лица другого человека, оценку положительных и отрицательных качеств у себя и другого человека, а также выполнение экспериментальных заданий индивидуально, или взаимодействуя с другим человеком. Если удастся выявить общие для всех ситуаций корреляты ФСП и их связь с симптомами депрессии и тревожности, они будут сравниваться с выявленными нами ранее в состоянии покоя коррелятами этих симптомов (Knyazev et al., 2016, 2017, 2018). В отличие от подавляющего большинства подобного рода исследований, особое внимание предполагается уделить выявлению надежности и конкурентной валидности мозговых коррелятов ФСП в отношении симптомов депрессии и тревожности. В дополнение к традиционным методам статистического анализа будут использованы методы, позволяющие выявить внутри- и меж-индивидуальную вариабельность эффектов и их генерализуемость на разные экспериментальные ситуации и разные выборки испытуемых. Предполагается собирать нейровизуализационные данные в повторных сессиях с интервалом не менее недели для расчета ретестовой надежности показателей активности мозга, которые будут сравниваться с соответствующими показателями для поведенческих и психометрических данных. При наличии значительной меж-индивидуальной вариативности паттернов активности мозга, будет предпринята попытка выявления относительно однородных групп испытуемых с использованием как стандартных методов кластерного анализа, так и методов распознавания паттернов на основе машинного обучения. Будет проанализирована временная стабильность выявленных кластеров в течение повторных тестирований и их связь с показателями индивидуальных различий. Связь показателей ФСП с депрессивной симптоматикой и тревожностью будет анализироваться с использованием методов множественной регрессии и моделирования структурными уравнениями. Таким образом, в ходе выполнения проекта предполагается выявить поведенческие и нейробиологические маркеры ФСП, которые потенциально можно использовать для диагностики предрасположенности к депрессии, а также оценить устойчивость и воспроизводимость связи между исследуемым психическим процессом и сопровождающей его активностью мозга. Список цитирований в файле с дополнительной информацией.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Сапрыгин А., Лебедкин Д., Савостьянов А., Вергунов Е. Behavioral and neurophysiological study of subject’s personality traits under recognition of sentences about self and others. Bioinformatics of genome regulation and structure/system biology., стр. 950 (год публикации - 2022)
10.18699/SBB-2022-556

2. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Рудыч П.Д., Бочаров А.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПАТТЕРНОВ АКТИВНОСТИ МОЗГА В ПРОЦЕССЕ ОЦЕНКИ СЕБЯ И ДРУГИХ ЛЮДЕЙ ЖУРНАЛ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИМЕНИ И.П. ПАВЛОВА (год публикации - 2023)

3. Заварзин Е.А., Савостьянов А.Н., Карпова А.Г., Милахина Н.С. Connectivity Analysis for Measuring of DMN Activity 23rd IEEE International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials, стр. 318 – 321, Код 182213 (год публикации - 2022)
10.1109/EDM55285.2022.9855102

4. Милахина Н.С., Карпова А.Г., Сапрыгин А.Е., Борисова Н.В., Таможников С.С., Савостьянов А.Н. Information analysis of resting-state EEG and genetic polymorphism of people for searching of markers of mental pathology. 23rd IEEE International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials, стр. 322 – 325, Код 182213 (год публикации - 2022)
10.1109/EDM55285.2022.9855185

5. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Таможников С.С., Сапрыгин А.Е., Рудыч П.Д., Заварзин Е.А., Меркулова Е.А., Князев Г.Г. Changes in EEG spectral power during interaction with a player in a computer game. Bioinformatics of genome regulation and structure/system biology., стр. 931 (год публикации - 2022)
10.18699/SBB-2022-544

6. Лебедкин Д.А., Сапрыгин А.Е., Вергунов Е.Г., Савостьянов А.Н. Mental Chronometry of Speech Comprehension and Data Science Approach to Intelligent Database in Cognitive Science 23rd IEEE International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials, стр. 519 – 524, Код 182213 (год публикации - 2022)
10.1109/EDM55285.2022.9855030

7. Заварзин Е., Милахина Н., Карпова А., Савостьянов А. EEG preprocessing algorithm to measure DMN connectivity. Bioinformatics of genome regulation and structure/system biology., стр. 967 (год публикации - 2022)
10.18699/SBB-2022-567

8. Князев Г.Г. The Encoding of Meaning in Cerebral Activity Neuroscience and Behavioral Physiology, 53, 4, 554-571. (год публикации - 2023)
10.1007/s11055-023-01454-0

9. Князев Г.Г. A Paradigm Shift in Cognitive Sciences? Neuroscience and Behavioral Physiology, 53, 5, 892–906 (год публикации - 2023)
10.1007/s11055-023-01483-9

10. Князев Г.Г. Editorial: Exploring brain connectivity to understand behavior Frontiers in Behavioral Neuroscience, 17, 1176953, 1-2 (год публикации - 2023)
10.3389/fnbeh.2023.117695

11. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Таможников С.С., Карпова А.Г., Милахина Н.С., Заварзин Е.А., Сапрыгин А.Е., Князев Г.Г. Electrophysiological signatures of resting state networks under new environmental conditions. Neuroscience Letters, 794, 137012 (год публикации - 2023)
10.1016/j.neulet.2022.137012

12. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Таможников С.С., Карпова А.Г., Сапрыгин А.Е., Милахина Н.С., Заварзин Е.А., Рудыч П.Д., Меркулова Е.А., Князев Г.Г. ОСОБЕННОСТИ БАЛАНСА СЕТЕЙ ПОКОЯ ПОСЛЕ ПЕРЕЕЗДА В УСЛОВИЯ СЕВЕРА. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова, 73, 3, 357-368 (год публикации - 2023)
10.31857/S0044467723030036

13. Фу С., Таможников С.С., Сапрыгин А.Е., Истомина Н.А., Клемешова Д.И., Савостьянов А.Н. Сверточные нейронные сети для классификации по данным ЭЭГ здоровых людей, практикующих или не практикующих медитацию. Вавиловский журнал генетики и селекции, 27, 7, 851-858 (год публикации - 2023)
10.18699/VJGB-23-98

14. Бочаров, А. В., Лебедкин, Д. А., Савостьянов, А. Н., Князев, Г. Г. Адаптация шкалы фокуса внимания на себе и шкалы самосознания в русскоязычных версиях. Российский психологический журнал, 20, 3, 97–115. (год публикации - 2023)
10.21702/rpj.2023.3.5

15. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Бочаров А.В., Сапрыгин А.Е. Representational similarity analysis of self- versus other-processing: Effect of trait aggressiveness. Aggressive Behavior (год публикации - 2023)

16. Кузуку Е. Савостьянов А.Н. Button press detection from EEG signals using deep learning. Bioinformatics of genome regulation and structure/system biology., стр. 1105 (год публикации - 2022)
10.18699/SBB-2022-662

17. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Бочаров А.В., Рудыч П.Д., Сапрыгин А.Е. Multivariate pattern analysis of cooperation and competition in constructive action Neuropsychologia (год публикации - 2024)

18. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Бочаров А.В., Сапрыгин А.Е. Individual differences in the neural representation of cooperation and competition Neuroscience Letters (год публикации - 2024)

19. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Сапрыгин А.Е., Таможников С.С., Рудыч П.Д., Лебедкин Д.A., Милахина Н.С., Меркулова E.A., Князев Г.Г. EEG Correlates of Competition and Cooperation Human Physiology (год публикации - 2024)

20. Савостьянов А.Н., Кулешов Д.А., Клемешова Д.И., Власов М.С., Сапрыгин А.Е. Ассоциация аутистических личностных черт у неклинических испытуемых с показателями ЭЭГ в условиях просмотра лицевых видеозаписей. Вавиловский журнал генетики и селекции (год публикации - 2025)

21. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Рудыч П.Д., Сапрыгин А.Е., Таможников С.С., Князев Г.Г. Связь фокуса внимания на себе и чувствительности к искажениям собственного лица. Экспериментальная психология (год публикации - 2024)

22. Бочаров А.В., Савостьянов А.Н., Сапрыгин А.Е., Таможников С.С., Рудыч П.Д., Лебедкин Д.A., Милахина Н.С., Меркулова E.A., Князев Г.Г. ЭЭГ-корреляты узнавания себя в морфированных изображениях: связи с социальной тревожностью. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова (год публикации - 2024)

23. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Бочаров А.В., Сапрыгин А.Е. фМРТ-исследование связи нейротизма с индивидуальными различиями в активности мозга в процессе социальных взаимодействий. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова (год публикации - 2024)

24. Князев Г.Г., Савостьянов А.Н., Бочаров А.В., Сапрыгин А.Е., Левин Е.А. Investigating the properties of fMRI-based signature of recognizing one’s own face. Biological Psychology (год публикации - 2024)

Публикации

8. Князев Г.Г. The Encoding of Meaning in Cerebral Activity Neuroscience and Behavioral Physiology, 53, 4, 554-571. (год публикации - 2023)
10.1007/s11055-023-01454-0

9. Князев Г.Г. A Paradigm Shift in Cognitive Sciences? Neuroscience and Behavioral Physiology, 53, 5, 892–906 (год публикации - 2023)
10.1007/s11055-023-01483-9

Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Основная идея проекта заключалась в том, что повышенное внимание к собственной персоне может коррелировать с негативной эмоциональностью и предрасположенностью к депрессивной симптоматике. В качестве модели для оценки внимания к себе была выбрана экспериментальная парадигма узнавания собственного лица в морфированных изображениях. Предполагалось, что фМРТ и ЭЭГ корреляты узнавания собственного лица могут служить количественными маркерами этого процесса и, если исходное предположение верно, они должны коррелировать с негативной эмоциональностью и депрессивной симптоматикой. Ключевой предпосылкой для возможного использования фМРТ и ЭЭГ маркеров является их предсказательная эффективность и надежность. Поэтому главной задачей анализа в этом году была проверка надежности и воспроизводимости этих показателей. В отчетном году был закончен сбор фМРТ данных эксперимента с принудительным выбором (Я-не Я) (всего обследовано 50 испытуемых, из которых 44 вошли в анализ) и эти данные были проанализированы методами, не использовавшимися нами в прошлом году. Эти методы позволяют получить специфические мозговые сигнатуры (декодеры) субъективных психических состояний (Kragel et al., 2018; Taschereau-Dumouchel et al., 2020). При изучении ассоциаций между активностью мозга и психическим состоянием эти декодеры дают гораздо большую величину эффекта, чем традиционные методы и хорошую ре-тестовую надежность в предсказании этих состояний (Han et al., 2022; Kragel et al., 2018). Выявленная нами сигнатура распознавания собственного лица (СРСЛ) позволяла классифицировать карты активности мозга со 100% точностью. Сравнение паттерна СРСЛ с паттерном активации показало их значительное перекрытие. Это гарантирует, что веса СРСЛ кодируют информацию, имеющую отношение к узнаванию лица, а не просто искусственные факторы, полезные для классификации, но не имеющие отношения к работе мозга. Было показано, что реакция СРСЛ максимальна на низких стадиях морфинга, когда изображение более похоже на собственное лицо, и резко снижается, становясь отрицательной на высоких стадиях морфинга, когда изображение более похоже на лицо другого человека. Это означает, что, хотя экспериментальная схема предлагала только принудительный выбор (Я или не Я), активация мозга следовала за градуальной степенью сходства с собственным лицом, которая действительно присутствовала в изображениях. Можно думать, что решение считать предъявленный стимул изображением собственного лица принимается при некоторой надпороговой активации соответствующих областей мозга, то есть, эта активация в некотором смысле опосредует связь между пропорцией «Я» присутствующей в стимуле и поведенческим выбором. Для проверки этой гипотезы мы провели формальный анализ медиации и выявили, что ответ СРСЛ в каждом трайле каждого испытуемого действительно достоверно опосредовал принятие решения. Мы также проверили способна ли СРСЛ предсказать мгновенные ощущения узнавания собственного лица в ответ на каждое предъявление стимула у каждого участника. Для этого мы рассчитали корреляции между экспрессией СРСЛ в каждом трайле и узнаванием/неузнаванием своего лица. Средняя корреляция по испытуемым была 0.45 и была высоко достоверна у каждого испытуемого. Было показано также, что СРСЛ может предсказать индивидуальные различия в способности узнавать собственное лицо. Корреляция между поведенческими и нейрональными показателями чувствительности к похожести изображения на собственное лицо составила r = 0.67 (p < 0.001). Ре-тестовая надежность СРСЛ для четырех прогонов в рамках одного эксперимента оцененная с помощью коэффициента внутриклассовой корреляции (ICC = 0.94) была отличной. Долговременная ре-тестовая надежность, измеренная в повторных экспериментах в среднем через 67 дней после первого эксперимента, тоже была достаточно хорошей (ICC = 0.64). Анализ ЭЭГ данных, записанных в повторных визитах, также показал устойчивость паттернов электрической активности на уровне источников. В целом результаты этих анализов свидетельствуют о том, что распознавание собственного лица связано с определенным пространственным паттерном мозговой активности, который в значительной степени сходен у разных людей и умеренно стабилен во времени. Его, таким образом, можно рассматривать в качестве биомаркера соответствующего психологического процесса. Второй вопрос, который интересовал нас в отчетном году, это в какой степени этот психологический процесс и его мозговые корреляты связаны с негативной эмоциональностью и предрасположенностью к депрессии. В целом, наличие такой связи в нашем проекте подтверждено. Как поведенческие показатели лицевого теста, так и фМРТ и ЭЭГ ответы на узнавание собственного лица действительно коррелируют с выраженностью депрессивной симптоматики и негативной эмоциональностью. Было показано, что, хотя предсказательная сила фМРТ декодера положительно связана с объемом мозга, использованным для его создания, психометрические шкалы лучше коррелируют с локальными эффектами в определенных структурах мозга. Так, депрессивная симптоматика и нейротизм коррелировали с экспрессией декодера в центрах социального мозга, а шкалы внимания к собственной персоне с ответом в области зрительного анализатора. Направленность связи между психометрическими переменными и объективными показателями оказалась, однако, противоположной тому, что мы ожидали. Исходное ожидание было, что негативная эмоциональность должна быть связана с повышенным вниманием к себе и, соответственно, должна положительно коррелировать с поведенческими и мозговыми коррелятами узнавания себя. Результаты анализа этого года показывают, что на самом деле наблюдается отрицательная корреляция на уровне мозговых проявлений узнавания себя. Можно думать, таким образом, что предрасположенность к депрессии и негативная эмоциональность связаны, скорее, с негативным отношением к собственному облику и «нежеланием» узнавать себя в морфированных изображениях. Этот факт требует дальнейшего осмысления и дополнительных исследований с использованием других экспериментальных моделей внимания к собственной персоне.

Публикации

8. Князев Г.Г. The Encoding of Meaning in Cerebral Activity Neuroscience and Behavioral Physiology, 53, 4, 554-571. (год публикации - 2023)
10.1007/s11055-023-01454-0

9. Князев Г.Г. A Paradigm Shift in Cognitive Sciences? Neuroscience and Behavioral Physiology, 53, 5, 892–906 (год публикации - 2023)
10.1007/s11055-023-01483-9