Перейти к основному содержанию

Современная зарубежная психология
2024. Том 13. № 2. С. 71–83
doi:10.17759/jmfp.2024130207
ISSN: 2304-4977 (online)

Различия в спектральной мощности ЭЭГ и поведении детей с аутистическими расстройствами несиндромального происхождения и с синдромом Дауна

44

Лущекина Е.А., Мартынова О.В., Стрелец B.Б.

PDF (RUS)
GS
Информация
в Google Scholar

Аннотация

Разнообразие причин и проявлений расстройств аутистического спектра (РАС) может отражаться в паттернах ЭЭГ. Примерно у 15% детей с синдромом Дауна (СД) проявляются аутистические черты и когнитивные нарушения, природа которых остается неясной. Мы исследовали возможное сходство поведенческих нарушений и их ЭЭГ-коррелятов в группе с СД и в группе с расстройствами аутистического спектра иного происхождения. В экспериментах участвовали три группы мальчиков-правшей: типично развивающихся («контроль») — N = 36, средний возраст = 7,11, SD = 0,86; группа СД — N = 15, средний возраст =7,2 (SD = 0,94); группа РАС — N = 39, средний возраст = 6,24 (SD = 0,91). У детей с СД и РАС по сравнению с типично развивающимися детьми наблюдалось увеличение спектральной мощности тета-волн в лобной и височной областях, в то время как в затылочной области отмечалось снижение активности в альфа-диапазоне. Изменения биоэлектрической активности, такие как увеличение спектральной мощности тета-ритма во фронтальной области и снижение спектральной мощности ЭЭГ альфа-ритма в затылочной области, были частично сходны у детей с СД и с РАС. В группе СД они были менее выражены. Отличительной ЭЭГ-характеристикой в группе СД была повышенная спектральная мощность бета-ритма по сравнению с контрольной группой. Тестирование психолого-педагогического профиля в группе СД выявило худшие результаты по показателям вербального развития (p < 0,05) и когнитивных представлений (p < 0,05) по сравнению как с контрольной группой, так и с группой РАС. В то же время, по шкале общего профиля развития, различий между СД и РАС обнаружено не было. Таким образом, на поведенческом уровне нарушения вербального и невербального интеллекта были более выражены при СД, чем при РАС.

Общая информация

Ключевые слова: синдром Дауна, расстройства аутистического спектра, ЭЭГ, когнитивное развитие

Рубрика издания: Психология специального и инклюзивного образования

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/jmfp.2024130207

Финансирование. This study was partially supported by the RFBR grant (No 20-013-00395А) and funds within the state assignment of the Ministry of Education and Science of the Russian Federation for 2019—2023.

Получена: 10.05.2024

Принята в печать:

Для цитаты: Лущекина Е.А., Мартынова О.В., Стрелец B.Б. Различия в спектральной мощности ЭЭГ и поведении детей с аутистическими расстройствами несиндромального происхождения и с синдромом Дауна [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2024. Том 13. № 2. С. 71–83. DOI: 10.17759/jmfp.2024130207

Полный текст

Краткое изложение содержания статьи на русском языке

Введение

Гетерогенность расстройств аутистического спектра (РАС) [28] побуждает к изучению механизмов различных вариантов заболевания. Применение метода дискриминантного анализа подтверждает гипотезу о гетерогенности группы РАС и позволяет разделить испытуемых по признакам ЭЭГ [11; 16; 17]. Этот факт делает перспективными исследования различной нейрофизиологической природы аутизма. При сравнении поведенческих нарушений с изменениями ЭЭГ у детей можно выявить различные признаки и пути развития РАС [7; 9; 25; 26; 27]. Исходя из особенностей ЭЭГ и показателей поведенческих тестов, отражающих ключевые аспекты когнитивных и социальных функций, мы можем выделить из числа детей с РАС тех больных, которые от классических симптомов аутизма переходят к шизотипической акцентуации [16; 17]. Значительную часть детей с генетически обусловленной аутистической патологией составляют дети с синдромом Дауна (СД) [4]. Примерно у 37% детей с СД проявляются аутистические черты [34]. СД представляет собой наиболее распространенную генетическую причину умственной отсталости, однако патофизиология когнитивных нарушений при этом синдроме остается неясной [10]. Общей характеристикой СД и аутистических расстройств является нарушение коммуникации [6]. Одним из возможных механизмов, вызывающих нейропсихологические расстройства при СД, является дисфункция гиппокампа, а также изменение объема миндалевидного тела и гиппокампа. Кроме того, известно, что при СД нарушается пространственное обучение, зависящее от гиппокампа [19]. У детей с СД описана специфическая редукция областей лобной доли, височной доли, мозжечка и гиппокампа [22]. В исследованиях на животных продемонстрирована роль медиальной височной системы памяти при СД [35]. Детям с СД свойственна недостаточная скоординированность в работе сетей мозга, при этом наиболее выраженные нарушения в работе нервных сетей обнаружены у испытуемых с самым низким IQ [3]. Мы рассмотрели вопрос о возможном сходстве поведенческих расстройств и их психофизиологических коррелятов при СД и несиндромальных РАС. Предыдущие исследования показали, что степень нарушения социальных и когнитивных процессов при РАС [29] коррелирует с нейроанатомическими и функциональными особенностями головного мозга [24; 25]. В основе этого нарушения лежит патологическое перераспределение связей [13], имеющее генетическую природу, на что указывали специальные исследования [2]. Установленный факт корреляции между ослаблением функциональных связей, необходимых для полноценного функционирования мозга, и выраженностью поведенческих расстройств не ограничивается одним аутизмом, а распространяется и на другие состояния, в том числе на синдром дефицита внимания и гиперактивности [14]. Мы полагаем, что подобные закономерности могут быть выявлены и при СД, поскольку в литературе имеются сведения о взаимосвязи между особенностями БЭА мозга и показателями поведения при СД [3]. Наше исследование было направлено на сопоставление данных анализа ЭЭГ и психодиагностики для реализации комплексного подхода к выявлению сходств и различий в механизмах аутистических особенностей при РАС и СД. Несмотря на многочисленные исследования, направленные на выявление специфических изменений ЭЭГ при СД и РАС, сопоставления особенности ЭЭГ этих двух клинических групп недостаточно. Только в двух статьях сообщалось об аномалиях ЭЭГ при РАС с участием пациентов с СД [18; 33]. Выбирая в качестве предмета исследования модель различных заболеваний, характеризующихся аутистической симптоматикой, мы стремились выявить общий симптом, присущий различным синдромам, как на поведенческом, так и на электрофизиологическом уровнях, с целью установления нейрофизиологических коррелятов особенностей при различных вариантах РАС. Целью данного исследования являлся сравнительный анализ поведенческих особенностей и характеристик ЭЭГ у детей с СД и РАС несиндромального происхождения. В частности, наше исследование направлено на изучение степени нарушения когнитивного и социального функционирования детей с аутизмом различной этиологии, а также на выявление нейрофизиологических коррелятов этих нарушений с помощью анализа ЭЭГ

Методы

А. Объект исследований. В экспериментах участвовали три группы мальчиков-правшей: типично развивающиеся («контроль») — N = 36, средний возраст = 7,11, SD = 0,86; группа СД — N = 15, средний возраст = 7,2 (SD = 0,94); группа РАС — N = 39; средний возраст = 6,24 (SD = 0,91).
Б. Методы исследований. ЭЭГ регистрировали в состоянии покоя с открытыми глазами с помощью 16-канального усилителя («BrainsysNeiro-KM», «Statokin», Москва, Россия) с полосовым фильтром 0,3—75 Гц и частотой дискретизации 256 Гц. Дополнительно использовался фильтр с частотой 50 Гц. 16 электродов Ag/AgCl размещали по международной системе 10—20 в положениях O2, O1, P4, P3, C4, C3, F3, F4, Fp2, Fp1, T5, T6, T3, T4, F7 и F8. Участки ЭЭГ анализировались визуально и с помощью программного комплекса регистрации и анализа электрической активности мозга с нейрометрическим банком данных «BrainSys». Спектральная мощность (СМ) рассчитывалась для следующих диапазонов: тета (3,5—7,5 Гц), альфа (7,5—13 Гц), бета 1 (14—20 Гц), бета 2 (20—30 Гц), суммарная бета (14—30 Гц) и гамма-1 (30—45 Гц).
Для корректности сравнений ЭЭГ показатели СМ были приведены к параметрам, близким к нормальному распределению, с использованием значения натурального логарифма процентной мощности. Для сравнения СМ ЭЭГ двух групп использовали t-статистику Стьюдента; при сравнении трех и более групп испытуемых использовали однофакторный дисперсионный анализ ANOVA (метод повторных измерений «post hoc test Fisher LSD»). Вычисления более чем двух групп проводились с поправками на множественность сравнений («Benjamini-Yekutieli procedure»). В связи с тем, что некоторые данные диапазона ЭЭГ LnSP не соответствуют нормальному распределению, определенному по критерию Шапиро-Уилка, для переоценки полученных статистических результатов был дополнительно проведен непараметрический тест Манна—Уитни с поправкой на множественные сравнения Бонферрони.
Психодиагностическое исследование проводили по методике PEP (Psychoeducational Profile) по трехбалльной системе (1 балл — невозможность выполнения задания, 2 балла — выполнение задания с помощью экспериментатора, 3 балла — самостоятельное выполнение задания). Баллы по каждому из обследованных параметров для каждой экспериментальной группы суммировались, и высчитывалось их отношение к возрастному эквиваленту (т. е. к баллам, полученным при выполнении заданий здоровыми детьми того же возраста, которые в данной методике принимались за единицу). Исследовали следующие функции: имитацию простых действий, зрительное и звуковое восприятие, мелкую и общую моторику, зрительно-моторную координацию, вербальный и невербальный интеллект. Достоверность различий определяли по t- критерию Стьюдента с поправками МТ.

Результаты

Проведенный анализ показывает снижение спектральной мощности альфа-ритма в затылочных отделах мозга у больных с РАС и с СД по сравнению со здоровыми испытуемыми (0,001 < p < 0,05). Эту особенность, отражающую повышение фоновой активности, можно считать общей для обеих групп и рассматривать как устойчивый признак патологии не только при РАС, но и при СД. Подобное снижение активности может лежать в основе нарушения показателей общего развития, а также функций планирования и контроля в обеих группах по сравнению с типично развивающимися детьми. Кроме того, мы обнаружили увеличение тета-активности в передних отделах в группе детей с СД по сравнению с контрольной группой (0,001 < p < 0,05), что можно расценивать как «гипофронтальность», характерную для детей [17] и взрослых [12] с шизотипической симптоматикой. Обнаруженное нами увеличение тета-ритма в лобных отделах при СД может являться еще одной причиной снижения функций контроля у детей данной группы, поскольку особенности тета-ритма отражают уровень корковой активации, памяти и эмоционального возбуждения [24]. Как показывает наше исследование, основным отличием испытуемых с РАС и СД от типично развивающихся детей являются изменения в активности высокочастотных ритмов. Нарушения, выявленные при каждом из этих состояний, имеют свои особенности. Если для испытуемых с РАС характерно повышение гамма-активности (0,001 < p < 0,05), то при СД наблюдается активация бета-ритма (0,001 < p < 0,05). В обоих случаях можно предположить, что в основании описанных изменений лежит дефицит процессов торможения [1]. Таким образом, можно утверждать, что изменения биоэлектрической активности у детей с СД частично совпадают с изменениями, обнаруженными у пациентов с РАС. То же самое можно сказать и про проявления этих двух видов патологии на уровне поведения. В обеих группах затруднены функции планирования действий и контроля за их выполнением. По исследованным шкалам в группе СД наихудшие результаты, не только по сравнению с нормой, но и по сравнению с группой АТ, получены по показателям вербального развития и когнитивных представлений (t-test atp < 0,05), что согласуется с данными, полученными другими исследователями [19; 21; 20]. По всем остальным параметрам (имитация, восприятие, мелкая моторика зрительно-моторная координация) испытуемые из группы СД превосходят представителей группы РАС или показывают одинаковые с ними результаты. Достоверные отличия группы СД от группы РАС, приближающие группу СД к норме, получены по шкале общей моторики (t-test atp < 0,05). Интересно, что суммарный показатель общего развития в обеих группах одинаково отличается от нормы. В результате сопоставления функциональных нарушений при РАС и СД с их возможными нейрофизиологическими основами мы пришли к заключению, что падение СМ альфа-ритма и гипофронтальность можно считать общим механизмом нарушений, приводящим к ослаблению функций контроля, свойственным обоим заболеваниям. Повышенная СМ гамма-ритма в фоне, затрудняющая выполнение когнитивных заданий, является особенностью больных РАС, но не СД. В то же время при СД фоновые характеристики бета-ритма изменяются (увеличиваются) по сравнению с нормой в большей степени, чем при РАС. По-видимому, при СД механизмы, лежащие в основе недоразвития когнитивных функций, связаны с изменениями не гамма-, а бета-активности. Таким образом, при одинаковом суммарном показателе общего развития групп РАС и СД выявление различий между двумя группами возможно только при использовании субшкал, позволяющем обнаружить специфику каждого из нарушений, что имеет решающее значение для разработки коррекционных процедур.

Литература

  1. Особенности спектральных характеристик ЭЭГ у лиц с расстройствами аутистического спектра [Электронный ресурс] / Н.Л. Горбачевская, У.А. Мамохина, H.В. Вершинина, Д.С. Переверзева, М.П. Кобзова, А.А. Митрофанов, А.Б. Сорокин // Психиатрия. 2018. Том 78. С. 48—54. URL: https://www.journalpsychiatry.com/jour/article/view/335 (дата обращения: 28.06.2024).
  2. Сысоева О.В. Нейрофизиологические маркеры как связующее звено между генами и поведением: примеры из редких генетических синдромов, ассоциированных с расстройством аутистического спектра // Гены и клетки. 2023. Том 18. № 4. C. 297—307. DOI:10.23868/gc567774
  3. Abnormal brain synchrony in Down syndrome / J.S. Anderson, J.A. Nielsen, M.A. Ferguson, M.C. Burback, E.T. Cox, L. Dai, Guido Gerig, J.O. Edgin, J.R. Korenberg // Neuroimage: Clinical. 2013. Vol. 24. № 2. P. 703—715. DOI:10.1016/j.nicl.2013.05.006
  4. Bernad‐Ripoll S., O'Neill M., Capone G.T. Children with Down syndrome who experience developmental skill loss, characterization, and phenomenology: A case series // American Journal of Medical Genetics. 2023. Vol. 193. № 4. Article ID e32077. 14 p. DOI:10.1002/ajmg.c.32077
  5. Bosl W.J., Tager—Flusberg H., Nelson C.A. EEG Analytics for Early Detection of Autism Spectrum Disorder: A data-driven approach // Scientific Reports. 2018. Vol. 1. № 8. Article ID 6828. 20 p. DOI:10.1038/s41598-018-24318-x
  6. Bray M. Exploring fluency in Down Syndrome. A discussion of speech dysfluencies for professionals and parents. Albury: J&R Press Ltd, 2016. 245 p.
  7. Chan K.L.R., Ouyang G. Impact of child-centered play therapy intervention on children with autism reflected by brain EEG activity: A randomized controlled trial // Research in Autism Spectrum Disorders. 2024. Vol. 112. Article ID 102336. 18 p. DOI:10.1016/j.rasd.2024.102336
  8. Current estimate of Down syndrome population prevalence in the United States / A.P. Presson, G. Partyka, K.M. Jensen, O.J. Devine, S.A. Rasmussen, L.L. McCabe // The Journal of Pediatrics. 2013. Vol. 163. № 4. P. 1163—1168. DOI:10.1016/j.jpeds.2013.06.013
  9. Deep Convolutional Neural Networks for Facial Emotion Detection in Children with Down Syndrome during Dolphin-Assisted Therapy / J. Moreno, O.M. Morales Matamoros, E.Y. Aguilar del Villar, Q.H. Espinosa, C.L. Hernández // Healthcare. 2023. Vol. 11. № 16. Article ID 2295. 21 p. DOI:10.3390/healthcare11162295
  10. Down syndrome regression disorder, a case series: Clinical characterization and therapeutic approaches / S. Bonne, A. Iftimovici, C. Mircher, M. Conte, C. Louveau, A. Legrand, B. Chaumett // Frontiers in Neuroscience. 2023. Vol. 17. Article ID 1126973. 7 p. DOI:10.3389/fnins.2023.1126973
  11. Duffy F., Als H. Autism, spectrum or clusters? An EEG coherence study // BMC Neurology. 2019. Vol. 19. № 27. 13 p. DOI:10.1186/s12883-019-1254-1
  12. EEG correlates of a mental arithmetic task in patients with first episode schizophrenia and schizoaffective disorder / Z. Garakh, Y. Zaytseva, A. Kapranova, O. Fiala, J. Horacek, A. Shmukler, I.Ya. Gurovich, V. Strelets // Clinical Neurophysiology. 2015. Vol. 126. № 11. P. 2090—2098. DOI:10.1016/j.clinph.2014.12.031
  13. Features of the resting-state functional brain network of children with autism spectrum disorder: EEG source-level analysis / S. Kurkin, N. Smirnov, E. Pitsik, M.S. Kabir, O. Martynova, O. Sysoeva, G. Portnova, A. Hramov // The European Physical Journal Special Topics. 2023. Vol. 232. № 35. P. 683—693. DOI:10.1140/epjs/s11734-022-00717-0
  14. Functional Connectivity of Frontoparietal and Salience/Ventral Attention Networks Have Independent Associations With Co-occurring Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Symptoms in Children With Autism / B.E. Yerys, B. Tunç, T.D. Satterthwaite, L. Antezana, M.G. Mosner, J.R. Bertollo, L. Guy, R.T. Schultz, J.D. Herrington // 2019 Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 2019. Vol. 4. № 4. P. 343—351. DOI:10.1016/j.bpsc.2018.12.012
  15. Identification of autism spectrum disorder based on electroencephalography: A systematic review / J. Li, X. Kong, L. Sun, X. Chen, G. Ouyang, X. Li, S. Chen // Computers in Biology and Medicine. 2024. Vol. 170. Article ID 108075. DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108075
  16. Luschekina E.A., Luschekin V.S., Strelets V.B. EEG coherence study in children with autistic spectrum disorders: heterogeneity of the group // Human Physiology. 2021. Vol. 47. № 2. P. 137—146. DOI:10.1134/S0362119721020067
  17. Luschekina E.A., Luschekin V.S., StreletsV.B. EEG Spectral Power in Children with Autistic Spectrum Disorders: Heterogeneity of the Group // Human Physiology. 2019. Vol. 45. № 3. P. 242—248. DOI:10.1134/S036211971902004X
  18. New approaches to clinical electroencephalography analysis in typically developing children and children with autism / V.G. Portnova, V.M. Nekrashevich, V.M. Morozova, V.O. Martynova, G.M. Sharaev // Cognitive Systems Research. 2023. Vol. 78. P. 23—32. DOI:10.1016/j.cogsys.2022.11.003
  19. Path Integration and Cognitive Mapping Capacities in Down and Williams Syndromes / M. Bostelmann, P. Ruggeri, A.R. Circelli, F. Costanzo, D. Menghini, S. Vicari, P. Lavenex, P.D. Lavenex // Frontiers in Psychology. 2020. Vol. 11. № 57. Article ID 571394. 22 p. DOI:10.3389/fpsyg.2020.571394
  20. Path Learning in Individuals With Down Syndrome: The Floor Matrix Task and the Role of Individual Visuo-Spatial Measures / C. Meneghetti, E. Toffalini, S. Lanfranchi, B. Carretti // Frontiers in Human Neuroscience. 2020. Vol. 14. Article ID 107. 14 p. DOI:10.3389/fnhum.2020.00107
  21. Patterns of autism spectrum symptomatology in individuals with Down syndrome without comorbid autism spectrum disorder / M.M. Channell, B.A. Phillips, S.J. Loveall, F.A. Conners, P.M. Bussanich, L.G. Klinger // Journal of Neurodevelopmental Disorders. 2015. Vol. 7. № 5. P. 1—9. DOI:10.1186/1866-1955-7-5
  22. Pediatric Brain Development in Down Syndrome: A Field in Its Infancy / T. Hamner, D. Manisha, M.D. Udhnani, K.Z. Osipowicz, N.R. Lee // Journal of the International Neuropsychological Society. 2018. Vol. 24. № 9. P. 966—976. DOI:10.1017/S1355617718000206
  23. PEP-3. Psychoeducational profile [Электронный ресурс] / E. Schopler, M.D. Lansing, R.J. Reichler, L.M. Marcus. (3rd ed.) 2005. WPS: Unlocking potential. URL: https://www.wpspublish.com/pep-3-psychoeducational-profile-third-edition (дата обращения: 20.05.2024).
  24. Perception of task-irrelevant affective prosody by typically developed and diagnosed children with Autism Spectrum Disorder under attentional loads: electroencephalographic and behavioural data / M.M. Duville, C.E. Corona-González, R.R. De León, A.R. Vera, M.S. Flores-Jimenez, D.I. Ibarra-Zarate, L.M. Alonso-Valerdi // Data in Brief. 2023. Vol. 48. Article ID 109057. 16 p. DOI:10.1016/j.dib.2023.109057
  25. Portnova G., Martynova O. Macro-and microstates of resting-state EEG in children with low-functioning autism // Advances in Neurodevelopmental Disorders. 2023. 15 p. Preprint. DOI:10.1007/s41252-023-00374-x
  26. Prediction of behavioral improvement through resting-state electroencephalography and clinical severity in a randomized controlled trial testing bumetanide in autism spectrum disorder / E.L. Juarez-Martinez, J.J. Sprengers, G. Cristian, B. Oranje, D.M. van Andel, A.E. Avramiea, H. Bruining // Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 2023. Vol. 8. № 3. P. 251—261. DOI:10.1016/j.bpsc.2021.08.009
  27. Quantitative assessment of cognitive profile and brain asymmetry in the characterization of autism spectrum in children: A task-based EEG study / D. Balathay, U. Narasimhan, D. Belo, K. Anandan // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine. 2023. Vol. 237. № 5. P. 653—665. DOI:10.1177/09544119231170683
  28. Reinhold J.A., Molloy C.A., Manning-Courtney P. Electroencephalogram abnormalities in children with autism spectrum disorders // Journal of Neuroscience Nursing. 2005. Vol. 37(3). P. 136—138. DOI:10.1097/01376517-200506000-00003
  29. Resting-state EEG power differences in autism spectrum disorder: a systematic review and meta-analysis / W.S. Neo, D. Foti, B. Keehn, B. Kelleher // Transl Psychiatry. 2023. Vol. 13. Article ID 389. 14 p. DOI:10.1038/s41398-023-02681-2
  30. Ribeiro L.B., da Silva Filho M. Systematic Review on EEG Analysis to Diagnose and Treat Autism by Evaluating Functional Connectivity and Spectral Power // Neuropsychiatric Disease and Treatment. 2023. Vol. 19. P. 415—424. DOI:10.2147/NDT.S394363
  31. Ruiz-Mejias M. Outer Brain Oscillations in Down Syndrome // Frontiers in Systems Neuroscience. 2019. Vol. 13. Article ID 17. 8 p. DOI:10.3389/fnsys.2019.00017
  32. Schopler E., Lansing M. Psychoeducational Profile. Support of autistic and delayed children. Minsk, 1997. 200 p.
  33. Simashkova N.V. Psychotic forms of atypical autism in children [Электронный ресурс] // Zhurnal nevrologii i psikhiatrii im. S.S. Korsakova. 2006. Vol. 106. № 10. P. 17—26. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17117670/ (дата обращения: 20.05.2024).
  34. Symptoms of autism spectrum disorder in individuals with Down syndrome / A.D. Nunnally, V. Nguyen, C. Anglo, A. Sterling, J. Edgin, S. Sherman, E. Berry-Kravis, L. del Hoyo Soriano, L. Abbeduto, A.J. Thurman // Brain Sciences. 2021. Vol. 11. № 10. Article ID 1278. 16 p. DOI:10.3390/brainsci11101278
  35. The medial temporal memory system in Down syndrome: Translating animal models of hippocampal compromise / C.A.C. Clark, F. Fernandez, S. Sakhon, G. Spano, J.O. Edgin // Hippocampus. 2017. Vol. 27. № 6. P. 683—691. DOI:10.1002/hipo.22724

Информация об авторах

Лущекина Елена Андреевна, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (ФГБОУ ВНД и НФ РАН), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8178-5476, e-mail: elena.luschekina@yandex.ru

Мартынова Ольга Владимировна, доктор философских наук, лаборатория высшей нервной деятельности человека, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук (ИНВД и НФ РАН), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9047-2893, e-mail: omartynova@ihna.ru

Стрелец Валерия Борисовна, доктор медицинских наук, профессор, Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (ФГБОУ ВНД и НФ РАН), Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8676-1385, e-mail: streets@aha.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 145
В прошлом месяце: 26
В текущем месяце: 5

Скачиваний

Всего: 44
В прошлом месяце: 5
В текущем месяце: 1