CC BY
105
Альфа-активность электроэнцефалограммы при нейротерапии синдрома дефицита внимания средствами игрового нейробиоуправления
1 ^ 1 -I
Столлер И.А. , Сухоленцева М.В. , Ткаченко Н.Н. , Верёвкин Е.Г. , Штарк М.Б.3, Ярош С.В.3
EEG alpha-activity in neurotherapy of attention deficit syndrome using game biofeedback
StollerI.A., SukholentsevaM.V., TkachenkoN.N., Veryovkin Ye.G., Shtark M.B., Yarosh S. V.
1 Гимназия № 16, г. Новосибирск
2 Новосибирский государственный медицнский университет, г. Новосибирск
3 НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН, г. Новосибирск
© Столлер И.А., Сухоленцева М.В., Ткаченко Н.Н. и др.
Проведен анализ динамики сегментных характеристик альфа-ритма и их корреляции с «поведением» дипольных источников альфа-диапазона в связи с бета-стимулирующим нейробиоуправлением при синдроме дефицита внимания у школьников. Эффективный тренинг сопровождается формированием нейронных ансамблей в альфа-диапазоне, коррелирующих с возникновением новых дипольных источников. Подчеркивается возможное место альфа-генерирующей системы в механизмах эффективного нейробиоуправления.
Ключевые слова: синдром дефицита внимания с гиперактивностью, синдром дефицита внимания без гиперактивности, тета-бета-коэффициент, бета-стимулирующее биоуправление, альфа-сегментный анализ, метод пошаговой дипольной локализации.
The dynamics of the segment characteristics of alpha-rhythm and their correlation with the «behaviour» of dipole sources of alpha-band in relation to beta-stimulating neurofeedback in schoolchildren with ADHD syndrome were analyzed. Effective training results in forming of neuronal groups in alpha-band which correlate to the new dipole sources. Possible place of alpha-generating system in the mechanisms of effective neurobiofeedback is discussed.
Key words: ADHD syndrome, theta-beta coefficient, beta-stimulating biofeedback, alpha-segment analysis, method of step-by-step dipole localization.
УДК 616.89-008.47-073.97-08:57.054:004.9
Введение
Подавляющее большинство работ, посвященных так нназываемой нейротерапии (т.е. совокупности нейрометрии, или количественной электроэцефало-графии (ЭЭГ), и нейробиоуправления) [7, 9] синдрома дефицита внимания с гиперактивностью и без гиперактивности (СДВГ), посвящены анализу соотношений тета- и бета-ритмов ЭЭГ [7]. Эти компоненты частотного спектра называются доминирующими, на диагностическом этапе они широко используются при организации коррекционного курса, ими манипулируют,
стремясь оптимизировать лечебные и восстановительные алгоритмы, используя 9/р-коэффициент [10].
Альфа-ритм при СДВГ любой формы — с наличием симптоматики гиперактивности в поведении ребенка или в случае преимущественного нарушения параметров внимания — не рассматривается в виде мишени саморегуляции, что, безусловно, представляется достаточно сомнительным. Альфа-ритм — доминирующая составляющая ЭЭГ, он тонко реагирует на широкий спектр эндогенных и экзогенных психомоторных и фармакологических нагрузок. Естественно утверждение, что альфа-активность является марке-
ром весьма важных сторон информационно -аналитической деятельности, существенно изменяющей церебральный электрогенез при смене ЭЭГ-стереотипа, что, видимо, и происходит в условиях его модификации средствами нейробиоуправления. Наконец, генерация альфа-активности сопровождается мобилизацией значительной части «мозговой энергии» [1]. В связи с этими и иными соображениями возникает необходимость оценить место, роль и динамику данной частотной составляющей ЭЭГ в условиях, когда биоэлектрическая активность мозга при нейробио-управлении претерпевает существенные изменения.
Однако традиционные оценки динамики альфа-активности, ограничивающиеся частотно-
амплитудными характеристиками и сопровождающиеся штампами «синхронизация — десинхронизация», мало что дают для получения новых представлений о метаморфозах альфа-генерирующего механизма при организации ЭЭГ-биоуправления — основы нейротера-пии. Следует попытаться отыскать в современных средствах и методах анализа этого частотного фрагмента ЭЭГ такие, которые качественно могут изменить электрофизиологическую лексику, приближая ее к оценке основного субстрата мозговой деятельности — функциональному объединению нейронов или нейронных ансамблей (НА).
Технологией, отвечающей этим требованиям, является так называемый альфа-сегментный анализ [6]. Основу концепции технологии здесь составляют представления о том, что чередования периодов синхронизации и десинхронизации, столь характерные для фа-зической структуры альфа-ритма, отражают процессы образования и распада корковых нейронных ансамблей. Сегментация ЭЭГ на квазистационарные участки является идеологией указанного способа оценки альфа-активности.
Определение роли и места альфа-активности в процессе нейробиоуправления при СДВГ, чувствительность различных элементов этого ритма, его сегментов к процедурам нейробиоуправления, попытка найти подходы к решению поставленной задачи и составляют цель настоящей работы.
Однако аппликация только альфа-сегментного метода к анализу динамики альфа-ритма и его возможной роли в обеспечении эффективности нейробиоуправле-ния оказалась недостаточной. Необходимо было привлечь средства, позволяющие оценить масштабы, т.е.
физическую распространенность (топографию) альфа-ритма в корковых структурах, осуществить некую его «векторную» оценку, иными словами, уловить объемную характеристику НА альфа-диапазона в процессе коррекционного курса. Данным задачам соответствовала технология трехмерной пошаговой дипольной локализации, анализирующая альфа-диапазон ЭЭГ в режиме биоуправления в соответствии с результатами сегментации.
Наконец, располагая довольно большим опытом исследований и практической работы с детьми и подростками, страдающими СДВГ [6, 8], на определенном этапе занятий авторы пришли к твердому убеждению, что любое вмешательство, изменяющее церебральный электрогенез с помощью нейробиоуправления, должно главным образом осуществляться с использованием игровых вариантов биоуправления. Есть тому достаточно серьезные основания [4, 6]. Ниже они перечислены в зависимости от степени значимости каждого из них.
1. Игровая ситуация, когда сюжет развивается в зависимости от динамики физиологического (ЭЭГ) параметра, в данном случае бета1-ритма (основы бе-та1-стимулирующего тренинга), имеет так называемую временную определенность: она начинается «стартом» и завершается «финишем». Естественно, по мере овладения стратегией управления игровым сюжетом основные психологические эквиваленты — тип стратегии, концентрация и устойчивость внимания, экстраполяция текущего момента на достижение конечного (успешного) результата, врабатываемость, наконец, темп выполнения задания — встраиваются в определенно ограниченные временные рамки. Иначе говоря, игра, игровой сюжет конечны в отличие от любых иных коррекционных сценариев.
2. Каждая последующая игровая попытка (а их в методике до нескольких десятков в курсе) направлена на улучшение характеристик предыдущих сессий, что делает самоусовершенствование постоянным «имманентным» атрибутом игрового биоуправления.
3. Смена игровых «ландшафтов» — море, небо, город — априори исключает риски габитуации, т.е. обеспечивает постоянную рабочую готовность ребенка.
4. Соревновательный сюжет, явно или скрыто присутствующий в игровых вариантах биоуправления, обостряет взаимоотношения детей с визуальным рядом, погружает школьника в им же создаваемую вир-
туальную среду и лучшим образом способствует самоидентификации ребенка.
5. Наконец, игровая ситуация как нельзя лучше вписывается в современный тренд и эксплуатирует неиссякаемую любовь ребенка к игре как таковой, видя в ней возможности самовыражения, личного успеха и тому подобное, что крайне важно для технологии биоуправления в целом.
Материал и методы
Структура курса нейробиоуправления. Группу исследуемых составили 22 ученика 1-го класса общеобразовательной школы, родители которых давали письменное согласие на проведение коррекционного курса. Дети наблюдались в течение учебного года. Первые занятия состояли преимущественно из игровых релаксирующих сессий. Это вызвано необходимостью установления контакта с ребенком, вселения в него уверенности, что он может выигрывать, изменяя свое состояние в нужном направлении. По мере того как ребенок адаптируется к обстановке и приобретает навыки релаксации, коррекционный сеанс далее строят таким образом, как это было описано ранее [4]. Начиная с 10—15-го сеанса параллельно с сессией бета-стимулирующего тренинга, ориентированного на динамику тета-бета-коэффициента [10], как правило, применялась дополнительная нагрузка (чаще всего устный счет, пересказ текстов и т.д.). Во всех случаях сеансы проводились три раза в неделю, длительность каждого не превышала 30 мин. Время проведения сеанса определялось школьным расписанием. Естественно, что тренинг начинался только после всеобъемлющей оценки параметров исходной количественной ЭЭГ в стандарте «10—20».
Стратегия ЭЭГ-биоуправления обычно направлена на увеличение мощности в бета- (бета:-) диапазоне. Для достижения этих целей от ребенка требуется постепенно научиться управлять своим состоянием путем концентрации внимания на сигнале обратной связи так, чтобы, подавляя низкочастотные колебания (тета-диапазон), доминирующие у этих детей в ЭЭГ, и увеличивая высокочастотные, тем самым компенсировать пониженный уровень активности передних отделов коры головного мозга. Стремление к получению положительного подкрепления сначала приводит к кратковременным изменениям функционального состояния мозга, а затем и к устойчивым модификациям
как функциональных, так и структурных характеристик.
Протокол БОСЛАБ-ЭЭГ (Методические указания МЗ РФ № 99/174 от 04.12.2000 г.) (игровой), ориентированный на изменение параметров тета/бета-коэффи-циента за счет роста мощности бета1-ритма, строился следующим образом: после стандартных проб с открытыми и закрытыми глазами, решения различных арифметических задач и игр в «слова» проводилось вычисление порога и начинался собственно тренинг, основу которого составляли пять-шесть сюжетов (см. цветную вклейку). Обычно после пятой сессии происходит (по желанию ребенка) смена игры, более всего понравившаяся ему.
Альфа-сегментный анализ. В качестве данных для анализа ЭЭГ-динамики тренинга были взяты измерения ЭЭГ (открытые глаза), которые проводились для каждого испытуемого в каждой из сессий биоуправления. Околоминутный мониторинг ЭЭГ проводился до и после бета-стимулирующего тренинга. Анализировалась динамика тета/бета-тренинга: использовались характеристики 10-минутных отрезков ЭЭГ, амплитуды в тета- и бета-диапазонах, а также их отношения. Для этих же отрезков ЭЭГ вычислялись альфа-сегментные характеристики.
Процедура альфа-сегментации заключалась в автоматической детекции кратковременных переходных периодов с помощью программного пакета Section [2] последующим вычислением собственно сегментных характеристик анализируемой записи ЭЭГ. Выделение кратковременных переходных периодов между относительно однородными соседними участками ЭЭГ — главная составляющая сегментного анализа.
Перед началом «нативные» записи ЭЭГ были отфильтрованы в альфа-диапазоне с последующим вычислением огибающей; дальнейшие процедуры анализа включали два последовательных этапа, выполняемых в автоматизированном режиме без применения субъективных критериев: а) определение границ квазистационарных сегментов альфа-активности; б) оценка характеристик полученных сегментов: средней амплитуды сегмента А, длительности сегмента Т, крутизны межсегментного перехода S и значения амплитудной вариативности CV. Каждая из полученных характеристик отражает различные стороны динамики ансамблевой организации корковой нейронной активности: А и Т — объем и «время жизни» нейронных ансамблей, S — ско-
рость их формирования и распада, СУ — устойчивость межнейронной синхронизации в рамках ансамбля.
Метод трехмерной дипольной локализации. Сущность метода заключается в том, что за источник электрического сигнала принимается наличие диполя (точечного объекта, имеющего два полюса — положительный и отрицательный). В зависимости от направленности диполя в данный момент времени на поверхность скальпа проецируются максимумы распределения потенциалов соответственно его полюсам. Наличие вектора направленности диполя позволяет вычислить его местоположение в трехмерной системе координат. Таким образом, решается обратная задача: вычисляется положение диполя по им же сгенерированным электрическим потенциалам на скальпе. Ди-польная модель обеспечивает адекватное представление для источников различных распределений скаль-повых потенциалов, включая альфа-ритм [3].
Локализация источников электрической активности осуществлялась с помощью модуля трехмерной локализации ЭЭГ программы «Неокортекс 2.1». С целью улучшения отношения сигнала к шуму применялся метод фильтрации, в данном случае это фильтрация ЭЭГ в альфа-диапазоне (8—13 Гц).
Из обработки исключались вероятные дипольные источники с коэффициентом достоверности менее 97,5%. Для обнаружения источников рекомендуется использовать короткие эпохи ЭЭГ, но в настоящем исследовании возникла необходимость более длительных участков, что связано с задачей поисков корреляции различных методов обработки ЭЭГ (альфа-сегментного и дипольного анализа). Опытным путем была установлена оптимальная длина анализируемого участка ЭЭГ в 19 с.
Для оценки зависимости мониторируемого параметра (0/р-коэффициента) от альфа-сегментных характеристик использовалась схема дисперсионного анализа (процедура GLM).
Результаты и обсуждение
Ниже приведен достаточно полный (типовой) протокол наблюдения и коррекции (бета1-стимулирующее биоуправление).
Первоклассница П., 8 лет, наблюдалась в течение всего учебного года. Для диагностики используется шкала Международной классификации болезней 10-го пересмотра (МКБ-10), в которой каждый из основных
признаков СДВГ — невнимательность, импульсивность, гиперактивность — включает от 1 до 9 субпризнаков. Например, невнимательность разделяется на 9 симптомов: 1 — беспечные ошибки, неспособность следить за деталями; 2 — не удается поддерживать внимание; 3 — ребенок часто не слушает, что ему говорят; 4 — неспособность следовать инструкции; 5 — не организованы задания; 6 — не терпит умственных усилий; 7 — потеря вещей; 8 — отвлекаемость; 9 — забывчивость. Два других ключевых параметра — гиперактивность и импульсивность — также представлены дискретными симптомами: гиперактивность описывается 1—5 симптомами, импульсивность включает 1—4 признака (табл. 1). Поэтому дневник-заключение психотерапевта до начала сессий биоуправления выглядит следующим образом: невнимательность 1, 3, 5, 8, 9; гиперактивность 1, 5; импульсивность 1, 3.
Таблица 1 Динамика симптоматики СДВГ до и после годичного наблюдения
за учениками 1-го класса (МКБ-10), 24 коррекционных курса (примеры)
До курса биоуправления После курса
Школьница П1, 8 лет:
Невнимательность 1, 3, 5, 8, 9 1, 5, 8
Гиперактивность 1, 5 1, 4
Импульсивность 1, 3 1
Школьник П2, 7 лет 9 мес:
Невнимательность 1, 3, 5, 8, 9 5, 8, 9
Гиперактивность 1, 3, 5 1
Импульсивность 2, 3 3
Школьник П3, 8 лет 1 мес:
Невнимательность 1, 2, 3, 5, 8, 9 1, 2, 5, 9
Гиперактивность 1, 4, 5 1, 4
Импульсивность 2 0
Повторный анализ в завершении учебного года после проведенных 24 коррекционных игровых сессий биоуправления приведен в табл. 1, которая позволяет увидеть динамику признаков СДВГ (по МКБ-10) в процессе коррекционного курса бета1-стимулирующего биоуправления, и в табл. 2, иллюстрирующей изменения основных тестовых психологических характеристик в течение учебного года.
Таблица 2
Динамика показателей внимания до и после курса коррекции СДВГ у учеников 1-го класса
Параметр внимания
Сентябрь
Май 2008 г.
2007 г.
Коэффициент продуктивности внимания, балл 1,2 3,8**
Концентрация внимания, балл 5,8 7,82*
ЦПМ Равенна, балл 22,4 31,5*
ЭЭГ-индекс внимания (отношение 0/р) 6,05 2,6**
Скорость чтениия, слов в минуту 32 92***
Примечание. Достоверность: * р < 0,05; ** р < 0,01; *** р < 0,001, сравнения проведены попарно между данными начала и окончания учебного года соответственно.
Таким образом, на этих наиболее выразительных примерах можно наблюдать эффективность бета1-стимулирующего тренинга, характеризующегося ком-пактизацией дипольных моментов в альфа-диапазоне, формированием устойчивых НА при весьма широком
охвате времени их существования, возможно, за счет возникновения в результате тренинга нескольких аль-фа-генерирующих источников.
При анализе курсовой динамики сегментных характеристик прежде всего обращают на себя внимание существенные колебания исследуемых параметров, что может быть связано с влиянием неучтенных в данном случае внешних обстоятельств разной направленности (физическое и психологическое состояние ребенка на момент тренинга, установки врача-исследователя, ряд других внешних факторов) (рис. 1—3).
з и
Рис. 1. Ученица П. Картина трехмерной динамики альфа-активности, локализованной асимметрично в затылочно-теменной области ближе к средней линии до 24 игровых бета^стимулирующих сессий биоуправления (а) и после них (б). Выраженная компактизация альфа-дипольных источников после завершения курса игрового бета^стимулирующего биоуправления: 1 — фронтальная; 2 — аксиальная; 3 — сагиттальная проекции. Курсовая динамика тета/бета-коэффициента (в), свидетельствующая о его выраженном снижении, начавшемся на 6-й сессии бета^ стимулирующего тренинга за счет подавления тета-ритма (г) и сдвига частотного спектра вправо — увеличения мощности бета!-ритма (д). Курсовая динамика альфа-сегментных характеристик (е—и) 24 игровых сессий: е — 5 (скорость формирования и распада НА). Стабилизация параметра к 12-й сессии (по сравнению с неустойчивой динамики 4-й, 5-й сессий); ж — А (средняя амплитуда сегмента) — устанавливается на постоянном уровне к 10-й сессии; з — СУ (амплитудная вариативность) — практически устойчивая характеристика, что в сочетании с Т (время существования НА) (и) демонстрирует противоположные тенденции этих двух параметров
2 б
\
/уш Л_, / >ч. • -о-ТЕТд/ве»„но: ТЕТ-ЕЕ"» г.:: -о-ТЕтивет'.нс« -«-1Етмве1о>ое -—1Етмве1»>ов -кмеилю -О-ПИЛЕ» >11 -•--ТЕТ«/ВЕ1*_М1:
4 6 8 Время сессий, мин
10 12
о"
■■-■::.......■ •• " - - =11
■--—
г ' ^
4 6 а Бремя сессий, мин
10
и
1 ____
г у г 1
\
' __
_ - -вге.ми
_____
4 6 8 Бремя сессий, мин
10
12
1
3
1
3
д
в
г
2)0 200 150 100 50 0
30 25 20 15 10 5 О
\
•
"У и
4 6 S Бремя сессий, мне
е
10
12
10
12
ремя сессии, мин Ж
4 6 S
Время сессий, мин 3
/ 1
1 \ /
. /7 - Ч \ \ /^ГчУ"
Y
\ / V г v Г
/
/
4 (, S
Бремя сессий, мил
и
10
12
Рис. 2. Первоклассник П2, 8 лет. Картина трехмерной локализации динамики альфа-активности до 12 игровых сессий бета^ стимулирующего тренинга (а) и после него (б); феномен компактизации дипольных моментов на середине коррекционного курса (12 из 24 сессий): 1 — фронтальная; 2 — аксиальная; 3 — сагиттальная проекции. Примеры курсовой динамики тета/бета-коэффициента в течение 12 игровых сессий (в—д). Курсовая (поминутная) динамика альфа-сегментных характеристик, 12 игровых сессий (е—и): е — 5 (скорость формирования и распада НА); ж — А (средняя амплитуда сегмента) — устанавливается на постоянном уровне к 10-й сессии; з — СУ (амплитудная вариативность) — практически устойчивая характеристика, что в сочетании с Т (время существования НА) (и) демонстрирует противоположные
тенденции этих двух параметров
з и
Рис. 3. Первоклассник П3, 7, 9 мес. Картина трехмерной локализации динамики альфа-активности до 12 игровых сессий бета!-стимулирующего тренинга (а) и после него (б); феномен компактизации дипольных моментов на середине коррекционного курса (12 из 24 сессий): 1 — фронтальная; 2 — аксиальная; 3 — сагиттальная проекции. Примеры курсовой динамики тета/бета-коэффициента в течение 12 игровых сессий (в—д). Курсовая (поминутная) динамика альфа-сегментных характеристик, 12 игровых сессий: е — 5 (скорость формирования и распада НА); ж — А (средняя амплитуда сегмента) — устанавливается на постоянном уровне к 10-й сессии; з — СУ (амплитудная вариативность) — практически устойчивая характеристика, что в сочетании с Т (время существования НА) (и) демонстрирует противоположные тенденции этих двух
параметров
Таблица 3
Dependent Variable: Тета1/Бета1
Source Type III Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Corrected Model 205.627a 13 15.817 9.327 .000
I ntercept 10.239 1 10.239 6.038 .014
SEANCE 12.557 1 12.557 7.405 .007
MIN 3.817 1 3.817 2.251 .134
S 2.466 1 2.466 1.454 .228
A 20.927 1 20.927 12.340 .000
CV 12.384 1 12.384 7.303 .007
T 1.539 1 1.539 .908 .341
PATIENT 68.509 7 9.787 5.771 .000
Error 1088.718 642 1.696
Total 17744.494 656
Corrected Total 1294.345 655
a. R Squared = .159 (Adjusted R Squared = .142)
Тем не менее, оценивая каждый курс нейробио-управления в отдельности и сравнивая их между собой (рис. !—3), прослеживается очевидная дина-
мика всех четырех альфа-сегментных параметров в направлении от первого к двенадцатому сеансу тренинга. Причем, как правило, финишные характери-
д
в
г
стики превышают значения таковых на старте коррекции (см. табл. 2).
В табл. 3 представлена итоговая оценка зависимости мониторируемого параметра — тета/бета!-коэффициента — от альфа-сегментных характеристик.
Дисперсионный анализ (процедура GLM). Учитывался номер сеанса, минута в тренинге, а также сегментные характеристики. Влияние одной из сегментных характеристик на значения тета/бета-коэффици-ента в порядке убывания оказалось следующим: CV (F = 19,85; p < 0,001), S (F1 = 18,96; p < 0,001), A (F1 = 6,11; p = 0,014), T (F1 = 4,88; p < 0,028). При этом все переменные, кроме MIN (время — 1 мин в тренинге), показали статистически значимое влияние на мониторируемую характеристику (см. табл. 2). Чувствительность каждого из сегментных маркеров характеризуется различной зависимостью от постоянного мониторируемого параметра: наиболее чувствительную связь с тета/бета отношениями (так называемым индексом внимания) обнаруживают два — это CV (коэффициент вариации амплитуды) и А (средняя амплитуда сегмента). Напомним, что первый из этих параметров свидетельствует о разнообразии влияний нейро-биоуправления на реальный механизм вовлечения нейронов в ансамбль, второй же говорит об увеличении и устойчивости сформировавшегося в результате тренинга «конечного» НА, т.е. именно той совокупности альфа-генерирующих элементов, которые могут участвовать в обеспечении оптимального функционирования системы в целом и, наконец, психологической и терапевтической эффективности.
Отражение этой динамики сегментных характеристик средствами трехмерной дипольной локализации не вступает в противоречие с предыдущим умозаключением. В наблюдениях (см. рис. 1—3) исходная характеристика существенно отличается от той, что наблюдалась по окончании тренинга: увеличивалось число дипольных моментов, что связано с вовлечением большего числа нейронных элементов, растет их «компактизация». Это, видимо, свидетельствует об увеличении ансамблевой синхронизации и может служить одним из показателей роста эффективности вновь возникшей нейронной сети (корреляция с параметром А).
Выводы
!. Группа риска, выделенная в начале учебного года на основании симптоматики СДВГ по МКБ-10; параметров психологических тестов; ЭЭГ-характери-стик, на этапе общего скрининга из большого числа первоклассников, как правило, характеризуется высоким (больше 5) тета/бета-коэффициентом за счет доминирования в ЭЭГ медленных 4—7 колебаний тета-диапазона и дефицитом бета^активности (18—20 Гц), что является наряду с характеристиками психотерапевтического и психологического тестирования прямым показанием для бета-стимулирующего нейробио-управления. Игровой бета-стимулирующий тренинг, организованный по тета/бета-коэффициенту, приводит после 10—12 самостоятельных сессий (при общем курсе в 20—24 сессии) к его устойчивому снижению. Возникновение в результате тренинга способности удерживать внимание на определенном уровне в течение
длительного времени, сохранение такого навыка, отсутствовавшего на старте коррекции, изменения в структуре симптомов СДВГ (см. табл. 1) являются критериями успешности курса.
2. Альфа-сегментный анализ, проведенный на всем протяжении курса, показал, что наиболее чувствительными к тренингу являются параметры, манифестирующие собственно механизм формирования новой нейронной сети: устойчивость нейронного ансамбля (А) и разнообразие внутренних межнейронных отношений при их возникновении (СУ). Именно эти характеристики вновь организованных нейронных ансамблей коррелируют с топографией и вектором ди-польных источников. Учет зависимости основного управляемого параметра — тета/бета коэффициента — от динамики сегментных характеристик альфа-активности должен позволить сформулировать и формализовать возникающие в процессе нейробиоуправ-ления новые корково-подкорковые отношения, что может привести к созданию принципиально иных алгоритмов ЭЭГ-коррекции при СДВГ.
3. Динамика дипольных моментов в альфа-диапазоне в процессе бета-стимулирующего нейробио-управления коррелирует с ключевыми параметрами альфа-сегментации: к окончанию успешного тренинга
достигается увеличение числа дипольных источников, их компактность, что, очевидно, отражает «гомологичный» формированию нейронных ансамблей механизм, выраженный через характер сегментных характеристик.
Таким образом, анализ динамики альфа-активности показывает, что альфа-генерирующая система весьма чувствительна к бета-стимулирующему вмешательству и может рассматриваться как необходимый «непрямой» управляемый параметр, обеспечивающий оптимальное функционирование механизма коррекции в целом.
4. Альфа-сегментный анализ и технология построения дипольных моментов привносят некоторые новые представления о том, что происходит в мозге ребенка при нейротерапии. Становится очевидным, что альфа-генерирующие системы определенным образом реагируют на изменение электрогенеза: формируются устойчивые нейронные ансамбли, увеличивается время их существования, что коррелирует с основным параметром биоуправления — тета/бета-коэффициентом. Важно, что в качестве предварительного следствия этой работы получен некий градиент чувствительности сегментных характеристик к биоуправлению, среди которых амплитуда, демонстрирующая масштабы вовлеченности нейронных элементов в ансамбли, оказывается наиболее чувствительной. Можно предположить, что бета^стимулирующий тренинг способствует формированию новых устойчивых НА в доминирующем альфа-сегменте биоэлектрической активности мозга. При любом обсуждении это свидетельствует о важном свойстве ЭЭГ-коррекции при СДВГ — ускорении созревания альфа-генерирующей системы, абсолютно необходимой растущему мозгу для его совершенствования, расширения возможностей и появления новых приспособительных поведенческих стереотипов.
5. Еще одним значимым выводом является соображение о возможности и целесообразности полноценного нейрофизиологического и психологического монито-
ринга детей и подростков, обнаруживающих ранние признаки СДВГ, в рамках школы. Преимущества эффективности такой организации наблюдений и безлекарственной коррекции представляются убедительными.
Литература
1. Базанова О.М. Современная интерпретация альфа-активности электроэнцефалограммы // Успехи физиол. наук, 2009. № 1. С. 121—140.
2. Борисов С.В. Изучение фазической структуры альфа-активности ЭЭГ человека: автореф. дис. ... канд. мед. наук. М., 2004. 24 с.
3. Гнездицкий В.В. Обратная задача ЭЭГ и клиническая электроэнцефалография. М.: МЕДпресс-информ, 2004. 624 с.
4. Джафарова О.А., Донская О.Г., ЗубковА.А., ШтаркМ.Б. Игровое биоуправление как технология профилактики стресс-зависимых состояний // Биоуправление-4: теория и практика / ред. М. Шварц, М. Штарк. Новосибирск: Ин-т молекулярной биологии и биофизики СО РАМН, 2002. С. 86—96.
5.Джафарова ОА, Скок А.Б., Хаймович Е.В. Клинический анализ использования нейробиоуправления (электроэнцефалографического бета-стимулирующего тренинга) для коррекции синдрома дефицита внимания и гиперактивности // Биоуправление-4: теория и практика / ред. М. Шварц, М. Штарк. Новосибирск: Ин-т молекулярной биологии и биофизики СО РАМН, 2002. С. 116—126.
6. Каплан А.Я., Борисов С.В., Шишкин С.Л., Ермолаев В.А. Анализ сегментной структуры альфа-активности ЭЭГ человека // Рос. физиолог. журн. им. И.М. Сеченова. 2002. Т. 88, №4. С. 432—442.
7. КропотовЮ.Д. Современная диагностика и коррекция синдрома нарушения внимания. Нейрометрика, электромагнитная томография и нейротерапия. СПб.: ЭЛБИ-СПб., 2005.
8. ШтаркМ.Б., Джафарова О.А., Скок А.Б. и др. Электроэнцефалографическое биоуправление при синдроме дефицита внимания с гиперактивностью (ADD/HD синдром — предвестник аддиктивных расстройств) // Наркология. 2004. № 1. С. 56—62.
9.Monastra V.J., Lubar J.F., Linden M. The Development of a Quantitative Electroencephalographs Scanning Process for Attention Deficit/Hyperactivity Disorder: Reliability and Validity Studies // Biofeedback-4: Theory and practice / Ed. M. Schwartz, M. Shtark. Novosibirsk, 2002. P. 97—108.
10. Levensleben H., Holl B., Hebrecht B. et al. Is neurofeedback an efficacious treatment? // J. of Child Psychol and Psychiatry. 2009. № 50 (7). P. 767—768.
Поступила в редакцию 08.12.2009 г.
Утверждена к печати 22.12.2009 г.
Сведения об авторах
И.А. Столлер — тренер нейробиоуправления психолого-физиологического центра СДВГ на базе гимназии № 16 (г. Новосибирск).
М.В. Сухоленцева — врач-психиатр, аспирант кафедры психиатрии, наркологии и психотерапии НГМУ (г. Новосибирск).
Н.Н. Ткаченко — педагог-психолог психолого-физиологического центра СДВГ на базе гимназии N° 16 (г. Новосибирск).
Е.Г. Веревкин — канд. биол. наук, руководитель лаборатории математического моделирования биомедицинских систем НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН (г. Новосибирск).
М.Б. Штарк — д-р биол. наук, профессор, академик РАМН, зам. директора по научной работе НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН (г. Новосибирск).
С.В. Ярош — врач функциональной диагностики, научный сотрудник НИИ молекулярной биологии и биофизики СО РАМН (г. Новосибирск). Для корреспонденции
Столлер Ирина Александровна, тел. 8-913-909-0033, e-mail: [email protected]
