Паттерны межполушарных взаимодействий при пробуждении от коротких эпизодов дневного сна

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Ранее на материале множественных засыпаний при выполнении бимануального психомоторного теста с использованием мобильного приложения на смартфоне мы выделили и проинтерпретировали 4 качественно различных паттерна поведенческой активности межполушарных взаимодействий при засыпании. На этих же 73 студентах с 191-часовым экспериментом мы провели анализ данных, чтобы увидеть, как изменяются межполушарные взаимодействия при пробуждении ото сна. С помощью метода иерархической кластеризации по Уорду были выделены 4 кластера. Оценены средние значения поведенческих показателей в кластерах, с помощью критерия хи-квадрат Пирсона сравнили два набора кластеров.

Показано, что выраженный паттерн асимметрии между руками является наиболее редким; для наименее “сонливого” кластера характерно чередование рук при пробуждениях, для наиболее “сонливого” – меньшая предсказуемость паттернов во времени. Также показано, что “асимметричный” и “сонливый” кластер никогда не сменяют друг друга между засыпаниями и пробуждениями и чаще сменяются на оставшиеся два кластера, чем наоборот.

Полученные результаты могут отражать динамику межполушарных взаимодействий при переходах между сном и бодрствованием. Предполагается, что различия между кластерами обусловлены особенностями перестройки функциональной связности мозга в различных диапазонах ЭЭГ-активности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. Е. Манаенков

Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: allomulder@gmail.com

Лаборатория нейробиологии сна и бодрствования, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН; Кафедра психофизиологии, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Россия, Москва; Москва

Н. В. Лигун

Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: allomulder@gmail.com

Лаборатория нейробиологии сна и бодрствования

Россия, Москва

Д. С. Свешников

Медицинский институт ФГАОУ ВО “Российский университет дружбы народов”

Email: allomulder@gmail.com

Кафедра нормальной физиологии

Россия, Москва

Е. Б. Якунина

Медицинский институт ФГАОУ ВО “Российский университет дружбы народов”

Email: allomulder@gmail.com

Кафедра нормальной физиологии

Россия, Москва

В. И. Торшин

Медицинский институт ФГАОУ ВО “Российский университет дружбы народов”

Email: allomulder@gmail.com

Кафедра нормальной физиологии

Россия, Москва

В. Б. Дорохов

Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Email: allomulder@gmail.com

Лаборатория нейробиологии сна и бодрствования

Россия, Москва

Список литературы

  1. Шеповальников А.Н., Цицерошин М.Н., Зайцева Л.Г., Гальперина Е. И. Особенности системного взаимодействия разных областей коры левого и правого полушарий мозга в различных стадиях сна у человека. Российский Физиологический Журнал им. И.М. Сеченова. 2012. 98 (10): 1228–1241.
  2. Annett M. A classification of hand preference by association analysis. British Journal of Psychology (London, England: 1953). 1970. 61 (3): 303–321. https://doi.org/10.1111/j.2044-8295.1970.tb01248.x
  3. Bandt C., Pompe B. Permutation entropy: A natural complexity measure for time series. Physical Review Letters. 2002. 88 (17): 174102. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.88.174102
  4. Benca R.M., Obermeyer W.H., Larson C.L., Yun B., Dolski I., Kleist K.D. et al. EEG alpha power and alpha power asymmetry in sleep and wakefulness. Psychophysiology. 1999. 36 (4): 430–436.
  5. Casagrande M., Bertini M. Night-time right hemisphere superiority and daytime left hemisphere superiority: A repatterning of laterality across wake-sleep-wake states. Biological Psychology. 2008. 77 (3): 337–342. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2007.11.007
  6. Dorokhov V.B., Malakhov D.G., Orlov V.A., Ushakov V.L. Experimental Model of Study of Consciousness at the Awakening: FMRI, EEG and Behavioral Methods. Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018. Ed. Samsonovich A.V. Springer International Publishing. 2019. 82–87 pp. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99316-4_11
  7. Dorokhov V.B., Tkachenko O.N., Ushakov V.L., Chernorizov A.M. Neuronal Correlates of Spontaneous Awakening and Recovery of Psychomotor Performance. Advances in Cognitive Research, Artificial Intelligence and Neuroinformatics. Eds. Velichkovsky B.M., Balaban P.M., Ushakov V.L. Springer International Publishing. 2021. 429–435. https://doi.org/10.1007/978-3-030-71637-0_49
  8. Efron B. Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association. 1987. 82 (397): 171–185. https://doi.org/10.2307/2289144
  9. Kalauzi A., Vuckovic A., Bojić T. EEG alpha phase shifts during transition from wakefulness to drowsiness. International Journal of Psychophysiology: Official Journal of the International Organization of Psychophysiology. 2012. 86 (3): 195–205. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2012.04.012
  10. Kalauzi A., Vuckovic A., Bojić T. New complexity measures reveal that topographic loops of human alpha phase potentials are more complex in drowsy than in wake. Medical & Biological Engineering & Computing. 2018. 56 (6): 967–978. https://doi.org/10.1007/s11517-017-1746-3
  11. Kim H., Moon J.-Y., Mashour G.A., Lee U. Mechanisms of hysteresis in human brain networks during transitions of consciousness and unconsciousness: Theoretical principles and empirical evidence. PLOS Computational Biology. 2018. 14 (8): e1006424. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006424
  12. Kopfová J. Hysteresis in biological models. Journal of Physics: Conference Series. 2006. 55: 130–134. https://doi.org/10.1088/1742-6596/55/1/012
  13. Krueger J.M., Nguyen J.T., Dykstra-Aiello C.J., Taishi P. Local sleep. Sleep Medicine Reviews. 2019. 43: 14–21. https://doi.org/10.1016/j.smrv.2018.10.001
  14. Lau Z.J., Pham T., Chen S.H.A., Makowski D. Brain entropy, fractal dimensions and predictability: A review of complexity measures for EEG in healthy and neuropsychiatric populations. European Journal of Neuroscience. 2022. 56 (7): 5047–5069. https://doi.org/10.1111/ejn.15800
  15. Lempel A., Ziv J. On the Complexity of Finite Sequences. IEEE Transactions on Information Theory. 1976. 22 (1): 75–81. https://doi.org/10.1109/TIT.1976.1055501
  16. Long J.A. panelr: Regression Models and Utilities for Repeated Measures and Panel Data (0.7.8) [Computer software]. 2023. https://cran.r-project.org/web/packages/panelr/index.html
  17. Lyamin O.I., Lapierre J.L., Mukhametov L.M. Sleep in Aquatic Species. Encyclopedia of Sleep. Ed. Kushida C. Waltham, MA: Elsevier, 2013. 57–62 pp. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-378610-4.00013-9
  18. Lyamin O.I., Mukhametov L.M., Siegel J.M. Sleep in the northern fur seal. Current Opinion in Neurobiology. 2017. 44: 144–151. https://doi.org/10.1016/j.conb.2017.04.009
  19. Lyamin O.I., Siegel J.M. Sleep in Aquatic Mammals. Handbook of Behavioral Neuroscience. 2019. 30: 375–393. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-813743-7.00025-6
  20. Ma N., Ning Q., Li M., Hao C. The First-Night Effect on the Instability of Stage N2: Evidence from the Activity of the Central and Autonomic Nervous Systems. Brain Sciences. 2023. 13 (4): 4. https://doi.org/10.3390/brainsci13040667
  21. Manaenkov A.E., Prokhorenko N.O., Sveshnikov D.S., Yakunina E.B., Bakayeva Z.V., Torshin V.I. et al. Behavioral measurement of interhemispheric interactions during multiple episodes of falling asleep. The European Physical Journal Special Topics. 2023. https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-023-01054-6
  22. Mascetti G.G. Unihemispheric sleep and asymmetrical sleep: Behavioral, neurophysiological, and functional perspectives. Nature and Science of Sleep. 2016. 8: 221–238. https://doi.org/10.2147/NSS.S71970
  23. Mayeli A., Janssen S.A., Sharma K., Ferrarelli F. Examining First Night Effect on Sleep Parameters with hd-EEG in Healthy Individuals. Brain Sciences. 2022. 12 (2): 233. https://doi.org/10.3390/brainsci12020233
  24. McNeish D., Kelley K. Fixed effects models versus mixed effects models for clustered data: Reviewing the approaches, disentangling the differences, and making recommendations. Psychological Methods. 2019. 24 (1): 20–35. https://doi.org/10.1037/met0000182
  25. Mukhametov L.M., Supin A.Y., Polyakova I.G. Interhemispheric asymmetry of the electroencephalographic sleep patterns in dolphins. Brain Research. 1977. 134 (3): 581–584. https://doi.org/10.1016/0006-8993(77)90835-6
  26. Nobili L., Ferrara M., Moroni F., De .Gennaro L., Russo G.L., et al. Dissociated wake-like and sleep-like electro-cortical activity during sleep. NeuroImage. 2011. 58 (2): 612–619. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.06.032
  27. Petrosian A. Kolmogorov complexity of finite sequences and recognition of different preictal EEG patterns. Proceedings Eighth IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems. 1995. 212–217 pp. https://doi.org/10.1109/CBMS.1995.465426
  28. Rattenborg N.C., van der Meij J., Beckers G.J.L., Lesku J.A. Local Aspects of Avian Non-REM and REM Sleep. Frontiers in Neuroscience. 2019. 13: 567. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00567
  29. Roth C., Achermann P., Borbely A.A. Frequency and state specific hemispheric asymmetries in the human sleep EEG. Neuroscience Letters. 1999. 271 (3): 139–142. https://doi.org/10.1016/S0304-3940(99)00048-8
  30. Sekimoto M., Kato M., Kajimura N., Watanabe T., Takahashi K., Okuma T. Asymmetric interhemispheric delta waves during all-night sleep in humans. Clinical Neurophysiology. 2000. 111 (5): 924–928. https://doi.org/10.1016/S1388-2457(00)00258-3
  31. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication. Bell System Technical Journal. 1948. 27 (3): 379–423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
  32. Sulaman B.A., Wang S., Tyan J., Eban-Rothschild A. Neuro-orchestration of sleep and wakefulness. Nature Neuroscience. 2023. 26 (2):2. https://doi.org/10.1038/s41593-022-01236-w
  33. Tamaki M., Bang J.W., Watanabe T., Sasaki Y. Night Watch in One Brain Hemisphere during Sleep Associated with the First-Night Effect in Humans. Current Biology: CB. 2016. 26 (9): 1190–1194. https://doi.org/10.1016/j.cub.2016.02.063
  34. Tashakori M., Rusanen M., Karhu T., Grote L., Nath R.K., Leppänen T., Nikkonen S. Interhemispheric differences of electroencephalography signal characteristics in different sleep stages. Sleep Medicine. 2024. 117: 201–208 https://doi.org/10.1016/j.sleep.2024.03.024
  35. Unakafov A.M., Keller K. Conditional entropy of ordinal patterns. Physica D: Nonlinear Phenomena. 2014. 269: 94–102. https://doi.org/10.1016/j.physd.2013.11.015
  36. Ward J.H. Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association. 1963. 58 (301): 236–244. https://doi.org/10.1080/01621459.1963.10500845
  37. Yakovenko I.A., Petrenko N.E., Cheremushkin E.A., Tkachenko O.N., Dorokhov V.B. Interhemispheric Asymmetry of Connections of EEG Rhythms on Spontaneous Waking after Transient Episodes of Sleep while Performing a Monotonous Psychomotor Test. Neuroscience and Behavioral Physiology. 2023. 53 (1): 12–15. https://doi.org/10.1007/s11055-023-01384-x
  38. Yakovenko I.A., Petrenko N.E., Tkachenko O.N., Gandina E.O., Puchkova A.N., Dorokhov V.B. Interhemispheric asymmetry of the EEG rhythms coupling accompanies cognitive awakening during bimanual performance of a psychomotor test. The European Physical Journal Special Topics. 2023. https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-023-01060-8
  39. Zhang Y., Hao J., Zhou C., Chang K. Normalized Lempel-Ziv complexity and its application in bio-sequence analysis. Journal of Mathematical Chemistry. 2009. 46 (4): 1203–1212. https://doi.org/10.1007/s10910-008-9512-2

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Распределение количества проб по испытуемым. По оси X представлено число проб, по оси Y – количество испытуемых с таким количеством проб.

Скачать (347KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Распределения показателей сложности в каждом из четырех кластеров (представлены в виде усеченных скрипичных графиков), а также их средние значения с 95%-ми доверительными интервалами (представлены в виде точек с усиками). Номера кластеров представлены по осям X, а значения конкретного показателя представлены по осям Y. Доверительные интервалы были построены с использованием алгоритма BCA-bootstrap (Efron, 1987).

Скачать (446KB)
Метаданные
4. Рис. 3. (а) – размеры кластеров, полученных на основе пробуждений (верхняя часть графика) и размеры аналогичных им кластеров, полученных на основе засыпаний (нижняя часть графика). По оси X представлен номер кластера, по оси Y – количество наблюдений в каждом кластере. (б) – диаграмма, показывающая доли каждого сочетания “кластер засыпания – кластер пробуждения” относительно всех вариантов для каждого кластера засыпания по отдельности. По оси X представлены “кластеры пробуждений”, по оси Y – “кластеры засыпаний”. Диаметром точки кодируется доля – чем больше точка, тем большую долю составляет такое сочетание кластеров.

Скачать (257KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024