Сложность сердечного ритма при временной системной дедифференциации

В статье приводятся результаты исследования соотношения характеристик вариабельности сердечного ритма с характеристиками системной организации поведения, которая описывается как актуализация функциональных систем разного «возраста». Соотношение количества «старых» (реализующих менее дифференцированные взаимодействия) и «новых» (реализующих более дифференцированные взаимодействия) систем отражает степень дифференцированности актуализированного в поведении набора функциональных систем. Вариабельность сердечного ритма отражает согласование активности клеток сердца с активностью клеток других органов и тканей, которое лежит в основе реализации функциональных систем. Основная гипотеза исследования состояла в следующем: при временной системной дедифференциации (сдвиге соотношения «старых» и «новых» систем в актуализированном наборе в пользу первых) сложность сердечного ритма снижается. В исследовании проводили измерения RR-интервалов в условиях стресса и приема алкоголя. Сложность сердечного ритма оценивали вычислением аппроксимированной энтропии. Результаты проведенного исследования свидетельствуют о снижении энтропии сердечного ритма в обоих экспериментальных условиях, и, следовательно, можно говорить о том, что временная системная дедифференциация отражается в снижении сложности динамики сердечного ритма.

Вариабельность сердечного ритма (ВСР) – это изменчивость временных расстояний между соседними циклами сердечных сокращений (RR-интервалов).

Современные теории, описывающие природу ВСР, такие, например, как модель нейровисцеральной интеграции (Thayer, Lane, 2012), двухконтурная модель нервно-гуморальной регуляции сердечного ритма (Баевский, 2004), поливагальная теория (Porges, 2009), строятся на изначальных идеях К. Бернарда (конец ΧІΧ в.) о нейрокардиальных связях и развивают их, лишь уточняя границы структур мозга, изменения активности которых сопровождаются изменениями сердечного ритма.

1. Александров Ю.И. Психофизиологическое значение активности центральных и периферических нейронов в поведении. М.: Наука, 1989. 208 с.
2. Александров Ю.И. Развитие как дифференциация // Теория развития: Дифференционно- интеграционная парадигма / Сост. Н.И. Чуприкова. М.: Языки славянских культур. 2009. С. 17–28.
3. Александров Ю.И. Регрессия // Седьмая международная конференция по когнитивной науке. Светлогорск (20–24 июня, 2016 г.): тезисы докладов / Отв. ред. Ю.И. Александров, К.В. Анохин. М.: Изд-во «Институт психологии РАН», 2016. С. 100–101.
4. Александров Ю.И., Гринченко Ю.В., Светлаев И.А. Влияние острого введения этанола на реализацию поведения и его нейронное обеспечение // Журнал высшей нервной деятельности. 1990. Т. 40. № 3. С. 456–466.
5. Александров Ю.И., Шевченко Д.Г., Горкин А.Г., Гринченко Ю.В. Динамика системной организации поведения в его последовательных реализациях // Психологический журнал. 1999. Т. 20. № 2. С. 82– 89.
6. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного рефлекса. М.: Медицина. 1968. 546 с.
7. Анохин П.К. Принципы системной организации функций. М.: Наука. 1973. 316 с.
8. Баевский Р.М. Анализ вариабельности сердечного ритма: история и философия, теория и практика // Клиническая информатика и телемедицина. 2004. Т. 1. № 1. C. 54–64.
9. Баринская Т.О., Смирнов А.В., Саломатин Е.М., Шаев А.И., Морозов Ю.Е. Кинетика этанола в биологических средах // Наркология. 2007. № 5. С. 50–57.
10. Безденежных Б.Н., Александров Ю.И. Влияние острого введения алкоголя на личностные свойства и системную организацию поведения в реальной и виртуальной средах // Нейродегенеративные заболевания: от генома до целостного организма. В 2 т. / Под ред. М.В. Угрюмова. М.: Научный мир. 2014. С. 680–704.
11. Булава А.И., Гринченко Ю.В. Нейрогенетическая активность в стресс-индуцированном научении // Седьмая международная конференция по когнитивной науке: тезисы докладов. М.: Изд-во ИП РАН. 2016. С. 175–177.
12. Гудков Г.В. Нелинейные свойства сердечного ритма плода в прогнозировании пренатальных исходов // Вестник новых медицинских технологий. 2009. Т. 16. № 4. С. 36–39.
13. Дарховский Б.С., Каплан А.Я., Шишкин С.Л. О подходе к оценке сложности кривых (на примере электроэнцефалограммы человека) // Управление в биологических системах и медицине. 2002. № 3. С. 130–140.
14. Звонкин А.К., Левин Л.А. Сложность конечных объектов и обоснование понятий информации и случайности с помощью теории алгоритмов // Успехи медицинских наук. 1970. Т. 156. № 6. С. 85–127.
15. Знаменская И.И., Марков А.В., Бахчина А.В., Александров Ю.И. Отношение к «чужим» при стрессе: системная дедифференциация // Психологический журнал. 2016. Т. 37. № 4. С. 44–58.
16. Колмогоров А.Н. К логическим основам теории информации и теории вероятностей // Проблемы передачи информации. 1969. Т. 5. № 3. С. 3–7.
17. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия «количество информации» // Проблемы передачи информации. 1965. Т. 1. № 1. С. 3–11.
18. Крылов А.К. Метод символической динамики для анализа нейронной активности // Труды XVI Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2014»: в 3 ч. Ч. 2. М.: НИЯУ МИФИ. 2014. С. 166–174.
19. Курьянова Е.В. Влияние агониста а1-адренорецепторов на вариабельность сердечного ритма самцов и самок белых крыс // Экспериментальная физиология, морфология и медицина. Естественные науки. 2010. № 3. С. 98–106.
20. Манило Л.А., Зозуля Е.П. Исследование возможности применения аппроксимированной энтропии для анализа биосигналов // Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ», серия «Биотехнические системы в медицине и экологии». 2007. № 1. С. 3–9.
21. Машин В.А. К вопросу классификации функциональных состояний человека // Экспериментальная психология. 2011. Т. 4. № 1. С. 40–56.
22. Парин С.Б., Яхно В.Г., Цверов А.В., Полевая С.А. Психофизиологические и нейрохимические механизмы стресса и шока: эксперимент и модель // Вестник Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского. 2007. № 4. С. 190–196.
23. Полевая С.А., Рунова Е.В., Некрасова М.М., Федотова И.В., Ковальчук А.В., Бахчина А.В., Шишалов И.С., Парин С.Б. Телеметрические и информационные технологии в диагностике функционального состояния спортсменов // Современные технологии в медицине. 2012. № 4. С. 94–98.
24. Рунова Е.В., Григорьева В.Н., Бахчина А.В., Парин С.Б., Шишалов И.С., Кожевников В.В., Некрасова М.М., Каратушина Д.И., Григорьева К.А., Полевая С.А. Вегетативные корреляты произвольных отображений эмоционального стресса // Современные технологии в медицине. 2013. Т. 5. № 4. С. 69–77.
25. Черниговский В.Н. Деятельность висцеральных систем как особая форма поведения // Механизмы деятельности головного мозга. Тбилиси: Наука, 1975. С. 478–493.
26. Чуприкова Н.И. Психология умственного развития: Принцип дифференциации. М.: АО «СТОЛЕТИЕ». 1997. 480 с.
27. Швырков В.Б. Введение в объективную психологию. Нейрональные основы психики. М.: ИП РАН, 1995. 162 с.
28. Acharya R.U., Kannathal N., Sing O.W., Ping L.Y., Chua T. Heart rate analysis in normal subjects of various age groups // BioMedical Engineering OnLine 2004. Vol. 3. № 1. Article 24. doi:10.1186/1475-925X-3-24
29. Acharya U.R., Joseph K.P., Kannathal N., Lim C.M., Suri J.S. Heart rate variability: a review // Med. Bio Eng. Comput. 2006. № 44. P. 1031–1051.
30. Alexandrov Yu.I., Grinchenko Yu.V., Laukka S., Järvilehto T., Maz V.N., Korpusova A.V. Effect of ethanol on hippocampal neurons depends on their behavioural specialization // Acta. physiol. Scand. 1993. Vol. 149. № 1. P. 105–115.
31. Alexandrov Yu.I., Sams M., Lavikainen J, Reinikainen K., Naatanen R. Differential effects of alcohol on the cortical processing of foreign and native language // International Journ. of Psychophysiology. 1998. Vol. 28. № 1. P. 1–10.
32. Arutyunova K., Alexandrov Y., Hauser M. Sociocultural influences on moral judgments: east-west, male-female, and young-old // Front. Psychol. 2016. Vol. 7. Article 1334. doi: 10.3389/fpsyg.2016.01334
33. Batchinsky A.I., William H.C., Kuusela T., Cancio L.C. Loss of complexity characterizes the heart response to experimental hemorrhagic shock in swine // Crit Care Med. 2007. Vol. 35. № 2. P. 519–525.
34. Billman G.E. The LF/HF ratio does not accurately measure cardiac sympatho-vagal balance // Frontiers in physiology. 2013. Vol. 4. Article 26. doi: 10.3389/fphys.2013.00026
35. Borell E., Langbein J., Despres G., Hensen S., Leterrier C., Marchant-Forde J., Marchant-Forde R., Minero M., Mohr E., Prunier A., Valance D., Veissier I. Heart rate variability as a measure of autonomic regulation of cardiac activity for assessing stress and welfare in farm animals – a review // Physiology and behavior. 2007. № 92. P. 293–316.
36. Childs E., Vicini L.M., De Wit H. Responses to the Trier Social Stress Test (TSST) in single versus grouped participants // Psychophysiology. 2006. № 43. P. 366–371.
37. Critchley H.D., Harrison N.A. Visceral influences on brain and behavior // Neuron. 2013. № 77. P. 624– 638.
38. Grossman I., Balljinder K.S., Ciarrochi J. A heart and a mind: self-distancing facilitates the association between heart rate variability, and wise reasoning // Frontiers in behavioral neuroscience. 2016. Vol. 10. Article 68. doi: 10.3389/fnbeh.2016.00068
39. Lane R.D., McRae K., Reiman E.M., Chen K., Ahem G.L., Thayer J.F. Neural correlates of heart rate variability during emotion // NeuroImage. 2009. Vol. 44. № 1. P. 213–222. doi: 10.1016/j.neuroimage.2008.07.056
40. Li S.-C., Lindenberger U. Cross-level unification: A computational exploration of the link between deterioration of neurotransmitter systems dedifferentiation of cognitive abilities in old age // Cognitive Neuroscience of Memory. Eds. L.-G. Nilsson, H. J. Markowitsch. Seattle: Hogrefe & Huber, 1999. P. 103– 146.
41. Lombardi, F., Montano, N., Fnocchiaro, M.L. Spectral analysis of sympathetic discharge in decerebrate cats // J. Auton. Nerv. Syst. 1990. Vol. 30. P. 97–100.
42. Malik M., Bigger J.T., Camm A.J., Kleiger R.E., Malliani A., Moss A.J., Schwartz P.J. Heart rate variability Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use Task Force of The European Society of Cardiology and The North American Society of Pacing and Electrophysiology (Membership of the Task Force listed in the Appendix) // European Heart Journal. 1996. № 17. P. 354–381.
43. Matthews S.C., Paulus M.P., Simmons A.N., Nelesen R.A., Dimsdale J.E. Functional subdivisions within anterior cingulate cortex ant their relationship to autonomic nervous system function // NeuroImage. 2004. № 22. P. 1151–1156.
44. Melillo P., Bracale M., Pecchia L. Nonlinear heart rate variability features for real-life stress detection. Case study: students under stress due to university examination // BioMedical Engineering OnLine. 2011. Vol. 10, Article 96. doi: 10.1186/1475-925X-10-96
45. Napadow V., Dhod R., Conti G., Markis N., Brown E.N., Barbieri R. Brain correlates of autonomic modulation: Combining heart rate variability with fMRI // NeuroImage. 2008. № 42. P. 169–177.
46. Newlin D.B., Wong C.J., Stapleton J.M., London E.D. Intravenous cocaine decreases cardiac vagal tone, vagal index (derived in Lorenz Space), and heart period complexity (approximate entropy) in cocaine abusers // Neuropsychopharmacology. 2000. Vol. 23. P.560–568.
47. Pikkujamsa S.M., Makikallio T.H., Sourander L.B., Raiha I.J., Puukka P., Skytta J., Peng C.K., Goldberger A.L., Huikuri H.V. Cardiac Interbeat Interval Dynamics From Childhood to Senescence. Comparison of Conventional and New Measures Based on Fractals and Chaos Theory // Circulation. 1999. № 100. P. 393–399.
48. Pincus S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity // Proc. Nati. Acad. Sci. USA [Mathematics]. 1991. Vol. 88. P. 2297–2301.
49. Porges S.W. The polyvagal theory: phylogenetic contributions to social behavior // Physiology and Behavior. 2003. № 79. P. 503–513.
50. Reyes del Paso G.A., Langewitz W., Mulder L., Roon A., Duschek S. The utility of low frequency heart rate variability as an index of sympathetic cardiac tone: A review with emphasis on a reanalysis of previous studies // Psychophysiology. 2013. Vol. 5. № 50. P. 477–487.
51. Richman J.S., Moorman J.R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy // Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 2000. Vol. 278. № 6. P. 2039–2049.
52. Schwabe L., Joels M., Roozendaal B., Wolf O.T., Oitzl M.S. Stress effects on memory: An update and integration // Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 2011. Vol. 36. № 7. doi:10.1016/j.neubiorev.2011.07.002
53. Schwabe L., Wolrf O.T. Stress prompts habit behavior in humans // The Journal of Neuroscience. 2009. Vol. 22. № 29. P. 7191–7198.
54. Seely A.JE., Macklem P.T. Complex systems and the technology of variability analysis // Critical Care. 2004. № 8. P. 367–384.
55. Thayer J.F., Lane R.D. A model of neurovisceral integration in emotion regulation and dysregulation // J. Affect. Disord. 2000. № 61. P. 201–216.
56. Vaillancourt D.E., Newell K.M. Changing complexity in human behavior and physiology through aging and disease // Neurobiology of aging. 2002. Vol. 23. P. 1–11.
57. Valenza G., Allegrini P., Lanata A., Scilingo E.P. Dominant Lyapunov exponent and approximate entropy in heart rate variability during emotional visual elicitation // Frontiers in neuroengineering. 2012. Vol. 5. Article 3. doi: 10.3389/fneng.2012.00003
58. von Borell E., Langbein J., Després G., Hansen S., Leterrier C., Marchant-Forde J., Marchant-Forde R., Minero M., Mohr E., Prunier A., Valance D., Veissier I. Heart rate variability as a measure of autonomic regulation of cardiac activity for assessing stress and welfare in farm animals – A review // Physiology & Behavior. 2007. № 92. P. 293–316.
59. Yu R. Stress potentiates decision biases: A stress induced deliberation-to-intuition (SIDI) model // Neurobiology of stress. 2016. № 3. P. 83–95.

PlumX

Метрики публикации