Мозговые волны: Бинауральные ритмы — аудионаркотики или пустой звук?

Содержание

Бинауральные ритмы — аудионаркотики или пустой звук?

В далеком 2005 году неизвестные предприниматели открыли миру такое понятие, как цифровые наркотики. Они создали программу I-Doser, которая предлагала послушать некие звуки, якобы имитирующие эффекты от употребления известных наркотиков: героин, кокаин, марихуана; а также ощутить различные состояния: спонтанную радость, счастье, сонливость. Трудно себе представить это даже сейчас, а в 2005 году это возымело большой коммерческий эффект по всему миру.


Они назвали это бинауральными наркотиками – безопасным способом почувствовать «приход», без вреда для организма. Создали массу платных аудиопрограмм и начали завоевывать интерес всего мира. Сначала это были родные США, а где же еще могла появится такая мощная коммерческая машина массового потребления?! Когда спрос в Америке начал падать, коммерсанты направили поток спама на Азию, к 2009 году цифровые наркоманы начали активно скачивать новые «дозы» уже и в России. Чтобы понять, как это работает и как попало в сеть, вернемся к истории.


Человечеству давно известно о бинауральном эффекте – способности определять направление источника звука. В далеком 1939 году немецкий ученый Г.В. Дав открыл существование бинауральных ритмов. В начале 50-х американский исследователь Роберт Монро продолжил изучать бинауральные ритмы. Именно Роберту Монро принадлежит открытие того, что при прослушивании звуков близкой частоты по разным каналам (правому и левому) стереосигнала человек как раз и ощущает эти самые бинауральные ритмы (биения). Он доказал, что человек при прослушивании стереофонической музыки через стереонаушники подсознательно ощущает разницу частот левого и правого звуковых каналов (данная частотная разница и лежит в основе рождаемых при этом в головном мозге слушателя бинауральных ритмов). Например, когда одно ухо слышит чистый тон (монотонный звук) с частотой 300 Гц, а другое – 310 Гц (разница частот не должна превышать 25 Гц), то полушария головного мозга человека начинают работать синхронно, и в результате слушатель ощущает особое звуковое биение с “разностной” частотой, равной 10 Гц (310 – 300 = 10 Гц). Но эта частота – производное самого мозга, он как бы вычитает разность двух частот и дает возможность слышать эти самые 10 Гц, указанные в примере. Влияние на организм от этого эффекта Монро изучал сначала на себе, а потом и на добровольцах. Полученные результаты поразили исследователя. Оказывается, используя разные частоты, можно добиться различного действия на организм человека.

В 1975 году он регистрирует несколько патентов, касающихся аудиометодов, направленных на стимулирование функции головного мозга для синхронизации левого и правого полушарий. В этом же году Монро регистрирует торговую марку Hemi-Sync, которая занимается разработкой и продажей аудионосителей, содержащих звуки, способные менять психофизическое состояние человека. Ученый планировал использовать эти наработки во благо человечества, естественно, не бесплатно. Аудиозаписи Hemi-Sync использовались для подавления депрессии, расслабления после сильного стресса и при других психоэмоциональных расстройствах.

Благими намерениями вымощена дорога в ад

Спустя более чем тридцать лет наработки Монро нашли свое коммерческое применение в виде цифровых наркотиков и программ. Интересно, что компания Hemi-Sync существует и по сей день. Можно предположить, что именно эта компания и является источником аудионаркотиков, учитывая спад популярности бинаурального лечения психики. Кроме того, не зарегистрировано ни одного судебного иска на распространителей бинауральных наркотиков, которые, судя по запросам, в 2005 -2009 годах озолотились на этом бизнесе. Конечно, это только мое предположение, основанное на косвенных фактах. Уверен, у вас на этот счет есть свое мнение.


Кто бы ни распространял эти наркотики, они, естественно, утверждают, что те совершенно безвредны. Некоторые ресурсы распространяют бинауральные программы под видом расслабляющих средств. Например, ресурс «Омгармоника» преподносит бинауральные ритмы, как средства медитации. Причем ресурс переведен на 5 языков, включая русский. Зарегистрирован в сети он совсем недавно – в конце 2011 года. Видимо, создатели надеются получить прибыль, объединяя медитацию и прослушивание бинауральных программ. Ресурс использует программы, созданные еще в 2003 году нью-йоркским интернет-предпринимателем Вишеном Лакьяни. Все это, естественно, не подвержено никакой сертификации. Материнская компания Mindvalley подробно описывает «отказ от ответственности» и «случаи отсутствия эффекта», что не раз подтверждает, что эффект, который бинауральные ритмы оказывают на мозг и нервную систему, до конца неизвестен, а эффективность продаваемых «программ формирования личности» вызывает большое сомнение. Причем я совсем не против медитации в чистом виде.

Популярный ресурс I-Doser позиционирует свой продукт не более, чем способ «сменить настроение» на любое желаемое. Есть даже платные приложения для мобильных устройств. Следуя трендам настоящего – здоровью и спорту – ресурс сменил имидж «драгдилера» на «генератор настроения». А как же лихие 2000-е годы?
Никто не забыл, какое «настроение» предлагал I-Doser раньше?


Так все же, вредны ли цифровые наркотики или нет? У науки нет однозначного ответа, и это факт. Споры на этот счет бытуют в научных кругах и в наше время, не хочу вдаваться в трактаты по нейрофизиологии. С одной точки зрения, бинауральные ритмы стимулируют работу мозга, улучшают память, увеличивают работоспособность. С другой – действие бинауральных программ на мозг сравнивают с состоянием льда, брошенного в огонь. Ведь программа предлагает сменить вашу естественную грусть, например на радость, в один момент! В этом хитросплетении научных страстей и споров истины не найти.

P.S. Шутить с мозгом – опасно. Вспомните беднягу Джонни Мнемоника, который записывал данные в свой мозг, как на флешку. Возможно, не самый удачный пример, но голове Джонни от этого не стало легче. А вот насколько это все серьезно – решать вам.

Мозг и его ритмы – базовые знания

Физиология мозга.

Мы часто сравниваем человеческий мозг со сложным компьютером. Эта аналогия не слишком удачна, но если рассуждать о реальных возможностях и функциях мозга, то количество логических процессов, которые в нем происходят, поразительно велико.
Человеческий мозг состоит из трех основных элементов:

  1. Глиальные клетки 
  2. Нейроны 
  3. Дендриты

1) Глиальные клетки 

Название «глиальный» происходит от греческого слова «glia», означающего «клеить». Хотя эти клетки обладают мембранным потенциалом, глиальные клетки по большей части не имеют нервных окончаний и выполняют поддерживающую роль для головного и спинного мозга.

Выявлено 7 типов глиальных клеток, все они выполняют разные функции. Глиальные клетки поддерживают высокий уровень рибонуклеиновой кислоты (RNA), протеинов и энзимов (ферментов).

Один из энзимов, производимых глиальными клетками, является ацетилхолинестераза (AChE). Ацетилхолинестераза связана напрямую с памятью и способностью к обработке информации. Некоторые типы глиальных клеток, особенно астроциты, обеспечивают питание для нейронов.
Другие синтезируют миелин, который используется для предотвращения пересечения друг с другом нервов и нейронов. Микроглия и астроциты являются фагоцитарными, это значит, что они очищают центральную нервную систему от мертвых клеток и продуктов распада.
Глиальные клетки обладают способностью делиться и размножаться в течение всей жизни. Они имеют ответвления, но не имеют аксонов и дендритов. В последних исследованиях выяснилось, что некоторые глиальные клетки могут действовать как усилители, наподобие транзисторов.
Их назначение — это поддержка нервных связей и обеспечение функционирования нервной сети, объединяющей различные области коры головного мозга.
Человеческий мозг в 5 раз больше, чем мозг шимпанзе, однако нейронов содержит всего на 30-50% больше. Похоже, что интеллектуальные границы, отделяющий человека от обезьяны, являются следствием действия в человеческом мозге именно глиальных клеток, которые превосходят по численности нейроны примерно 5 к 1.
В результате новых технологических разработок в создании современных исследовательских приборов, ученые смогли изучить различные виды активности, происходящие в глиальных клетках. Исследования нейрофизиолога Гарри Линча (Gary Lynch) из калифорнийского университета в Ирвине показали, что в зародыше, еще в период до роста нейронов и аксонов, глиальные клетки проявляют повышенную активность.
Глиальные клетки делятся и перемещаются в мозге через интактные ткани. Они преодолевают большие расстояния в мозге, чтобы достичь активных областей мозга, а те, которые уже присутствуют на месте, демонстрируют невероятные реакции. Они выбрасывают ответвления и становятся очень большими. Все это происходит еще до того, как аксоны вырастают из нейронов.

2) Нейроны

Нейроны – нервные клетки мозга. Они образуют серое вещество, представляющее собой самый внешний 2-х миллиметровый слой мозга. Нейроны состоят из тела клетки, аксона и одного или более дендритов.

Функция нейронов – создавать и проводить нервные импульсы.

Ко второму триместру беременности развивающийся мозг уже способен вырабатывать примерно сотню нейронов в минуту. К двухлетнему возрасту ребенок может иметь уже сотню миллионов нейронов в мозге.
Люди со временем могут терять нейроны, особенно в той части мозга, которая менее всего задействована, но потеря нейронов с лихвой компенсируется увеличением количества дендритов.

.
Внешняя поверхность мозга, на которой располагаюся нейроны, состоит из извилин и борозд (складки и извилины мозга). Эта извилины и борозды увеличивают площадь поверхности расположения нейронов.

Если распрямить борозды и извилины мозга, мы получим поверхность, площадью примерно полтора квадратных фута.

3) Дендриты

Это слово происходит от греческого дерево. Аксоны и дендриты служат для связи различных нейронов. Дендриты образованы благодаря процессам в протоплазме нейронов, и передают импульсы к телу клетки нейрона. Обычно задействованы несколько сотен дендритов.
Они формируют связи, которые называются «синапсы», с другими нейронами. В результате, дендриты представляют собой систему «проводов» мозга. Они формируются мыслительными процессами, воздействием окружающей среды, обучением и жизненным опытом.

Установлено, что у образованного взрослого человека развивается примерно 1 триллион дендритов в мозге, что при физическом измерении составило бы примерно 100 000 миль (160 934,4 км.). На рисунке 1 показан нейрон и его дендриты.

ВОЛНОВАЯ АКТИВНОСТЬ МОЗГА

Типичному нейрону нужна 1 микросекунда, чтобы ответить на стимул, но когда миллионы нейронов реагируют в унисон, они производят «качающиеся» электрические разряды. Эти разряды создают ритм который получил название «мозговая волна».
Эти ритмы поддаются наблюдению посредством ЭЭГ. ЭЭГ записывает и измеряет огромное количество нейронов, реагирующих одновременно.
Эти ритмы волн мозговой активности формируются в несколько групп, в зависимости от их частот:

Бета, Альфа, Тета и Дельта (Beta, Alpha, Theta и Delta.

Майкл Маккензи

Электрическая активность мозга, может быть определена посредством ЭЭГ (электроэнцефалограммы), которая измеряет частоту электрического потенциала. Эта частота измеряется в циклах в секунду или Гц (Герц).
В любое определенное время эти частоты определяют Ваше настроение. Скорость частоты позволяет нам группировать наши мозговые волны в четыре категории.

Бета волны — самые быстрые мозговые волны, располагающиеся в частоте от 13 до 100 Гц. Во время Бета волновой активности мы находимся в нормальном бодрствующем состоянии, внимания и концентрации. Когда мы чувствуем себя взволнованными или обеспокоенными — это быстрые бета волны (30 гц ), Когда мы чувствуем угрозу, чрезвычайную опасность или вступаем борьбу или бегство — это сверхбыстрые бета волны.

Если закрыть глаза, расслабиться, станать пассивным и рассредоточенным активность мозговых волн замедлится, и появятся альфа-волны. Они располагаются в частоте от 8 до 12. 9 Гц. Мы вступаем в состояние“сверхобучения” находящееся в пределах более высокого конца Альфа волн, и мы начинаем производить успокаивание нейрохимические вещества. Более глубокие структуры Альфа-ритма характерны для традиционной медитации.

Поскольку спокойствие и расслабление углубляются в сонливость, мозговые сдвигаются в сторону более медленных тета-волны. Диапазон частот тета-волн от4 до 7.9 Гц. Тета-волны часто сопровождются неожиданными, сказочными умственными изображениями. Весьма часто эти изображения могут сопровождаться яркими воспоминаниями, преобладают, как правило, воспоминания детства. Тета активность мозговых волн связана с заживлением, увеличенным творческого потенциала, внезапной способностью проникновения в суть (эврика), когда все внезапно становится ясным.

Даже очень продвинутые медитаторы могут достигать тета-состояния в течение короткого периода времени.

Дельта волны — самые медленные мозговые волны, располагающиеся в частоте от 0.1 до 3.9 Гц. Обычно, люди спят во время дельта волн, однако есть доказательство, что возможно остаться в сознании и в этом состоянии —чрезвычайно глубокого подобного трансу. Также в пределах дельта — волновой активности мозга значительно повышается продукция исцеляющего соматотропина.

Каждая из этих групп представляет собой особый тип корковой активности и соотносится с такими состояниями сознания, как тревога, спокойствие, сновидение или состояние сна.

Мы постоянно производим некоторое количество одновременно всех этих частот. Поэтому состояние нашего сознания отражает смешанную активность ритмов разных волн мозговой активности и их локализацию.
Ритм волн мозговой активности характеризуется самой большой мощностью волновой активности определенной категории. Например, человек с закрытыми глазами производит большое количество альфа и малое количество бета волн в визуальной части коры, т.к. он не обрабатывает визуальную информацию.

Когда глаза открыты, производство альфа – волн резко сокращается, а мощность бета–волн возрастет в результате обработки в визуальной части коры поступаюшей визуальной информации.
Каждый из ритмов волн мозговой активности и разные состояния сознания, соответствующие каждому типу волн. Классификация ритмов волн мозговой активности изменяется в процессе того, как ученые получают новые сведения о мозге и состояниях сознания. Например, многие из этих категорий теперь имеют различные подгруппы.


БЕТА ВОЛНЫ

Бета-волны – это быстрые волны, низкой амплитудой, приблизительно от 14 до 40 циклов в секунду (Hz).
Бета-волны генерируются естественным путем, когда мы находимся в состоянии бодрствования, тревожном состоянии сознания.
Изначально бета-волны представляют собой процесс обработки данных, включающий сотни мелких вычислений между двумя ближайшими областями коры, которые работают вместе для достижения результата («Что это был за звук или образ?», «Сколько будет 2 + 3?», «Это опасно?», «Я боюсь», «Что мне делать?»).
Существуют 3 основные подгруппы бета-волн: Гамма (от 35 до 40 Hz), Бета 2 (от 24 до 34 Hz) и Бета 1 (от 14 до 23).
Гамма волны, самые быстрые, отражают пиковую деятельность сознания. Чрезмерная активность бета 2 связана с повышенными эмоциональными состояниями, такими как волнение и страх. Частоты бета 1 связаны с познавательными процессами, такими как решение проблем и мышление.


АЛЬФА ВОЛНЫ
Альфа волны вибрируют в диапазоне примерно от 8 до 13 Hz. Альфа активность представляет собой вибрации между фрагментами коры и зрительным бугром, известным как корково-таламическая петля.
Альфа волны проявляются в период сенсорного покоя (например, в тихой комнате с закрытыми глазами), умственной релаксации, глубокой релаксации, медитации или умиротворенного сознания (диссоциации).
Альфа волны – вожделенный результат медитирующих.
Традиционные методы медитации требуют 10 лет практики, чтобы достичь производства идеальных альфа волн. Производство альфа волн сокращается в момент обработки данной частью мозга сенсорной информации, а также в процессе решения проблем и познавательной активности.
Увеличение количества альфа волн дает:

  • чувство умиротворения
  • улучшенное академическую успеваемость
  • тепло в конечностях
  • повышенную производительность на рабочем месте
  • ощущение благополучия
  • снижение тревожности, улучшение сна
  • улучшение иммунной функции.
Считается, что самые креативные гении, такие, как Эйнштейн, постоянно пребывали в почти неизменном альфа состоянии.
Большинство из таких творческих людей имели плохую успеваемость в школе и считались неблагополучными учениками. Возможно, они были слишком сконцентрированы на творческой активности, чтобы уделять внимание учебе.
В последние несколько лет были выделены новые подгруппы альфа волн. Мю волны (иногда их называют Тальфа) пограничны между Альфа/Тета волнами (от 7 до 9 Hz). Их активное производство ассоциируется со здоровым состоянием сознания, дающим исключительную интуицию и опыт личной трансформации.
Некоторые исследователи уверены, что «здоровая» мю активность может снижать состояние беспричинного гнева и тревоги от скрытых проблемных воспоминаний детства или душевных травм прошлого. Примеры этих волн мозговой активности — резонанс Шумана или «пятая стадия» медитации.


ТЕТА ВОЛНЫ
Частоты тета волн — от 4 до 8 Hz.
Тета волны ассоциируются с состоянием сна, «сумеречным» состояние, состоянием гипнотического транса, БДГ – фазой сна и состоянием сновидений.
В этом состоянии увеличивается активность памяти. Память улучшается (особенно долговременная память), повышается доступ к подсознанию, возможность свободных ассоциаций, повышается креативность, имеют место неожиданные озарения.
Это таинственное, особое состояние сознания. Долгое время ученые не могли исследовать это состояние мозга, т.к. обычный человек не может долгое время в нем оставаться без того, чтобы ни свалиться в сон (что также дает большое количество тета волн).

ДЕЛЬТА ВОЛНЫ
Дельта волны – самые медленные волны мозговой активности с частотой, колеблющейся от 1 до 4 Hz. Дельта волны доминируют, когда мы засыпаем и продолжают преобладать в состоянии глубокого сна.
Некоторые исследователи уверены, что дельта-волны присутствуют у целителей в состоянии «целительства» и у экстрасенсов во время получения информации.
Следующая таблица представляет свод позитивных, ассоциируемых с активностью разных групп волн мозговой активности.

Позитивные факторы Категории волн мозговой активности

Возможно, связаны с пиком жизненной активности.  Гамма 35 — 45 Hz
Очень активное внешнее внимание.  Бета 2   22 — 35 Hz
Активное внешнее внимание.  Бета 1 15-22 Hz
Релаксация, пассивное внимание. Медленные бета волны 12-15 Hz
Релаксация, внутреннее внимание, медитация, здоровое ментальное состояние. Альфа (Верхние) 9- 13 Hz
Глубокая медитация, проницательность, Резонанс Шуманна, гипноз Медленные альфа волны — Мю/ Тальфа 7-9Hz
Креативность, БДГ- фаза сна, гипнагогическое соостояние Тета 5-7Hz
Улучшение сна.  Дельта 1 -4 Hz

В течение нескольких минут мозг обычно производит некоторое количество всех видов волн. Однако, для специфического вида активности или поведения мозг способен производить изначально волны одной группы.

По сути, волны мозговой активности подобны волнам озера. Когда дует сильный ветер, большие волны появляются далеко в озере (большая амплитуда, низкая частота). А когда мы бросаем в озеро камешек, появляются небольшие волны очень близко к месту волнения (низкая амплитуда, высокая часота).
Интересная зависимость в том, что когда частота увеличивается, амплитуда уменьшается. Рисунок 3 показывает взаимосвязь типов поведения, ассоциируемых с преобладанием какой-то одной группы частот.

ВОЛНЫ МОЗГОВОЙ АКТИВНОСТИ И ЗДОРОВЬЕ ЧЕЛОВЕКА

Здоровый мозг выполняет много важных ментальных функций одновременно, производя большое количество волн мозговой активности разных частот, отражающих эти функции.
При сегодняшнем стрессовом образе жизни мы часто демонстрируем повышенную бета активность. Чтобы преодолеть этот негатив, многие ищут способы производства альфа волн – умиротворенного существования, релаксации.
Когда мы повышаем нашу альфа и тета (включая мю) активность посредством конструктивных процессов – медитаций, упражнений, средствами аудио визуальной стимуляции (АВС), мы добиваемся изменений состояния сознания или «альфа активности».
Важно, чтобы мы научились производить альфа волны на ежедневной основе посредством медитации или АВС.
Однако, многие находят, что легче добиваться альфа активности путем применения деструктивных средств, таких, как наркотики или алкоголь. А также постоянное, неконтролируемое, ненормальное наличие низкочастотной альфа или тета активности является причиной усталости или болезненных состояний, ассоциируемых с бессонницей, депрессией, расстройствами внимания, предменструальным синдромом и синдромом хронической усталости.
Самый важный аспект, связывающий волны мозговой активности со здоровьем человека – это способность изменять эти состояния в соответствии с требованиями ситуации.

Можно ли хакнуть мозг с помощью звука / Блог компании Alconost / Хабр

Бинауральные ритмы, вполне возможно, могут влиять на мозговые волны. И магии в этом на самом деле меньше, чем может показаться.

Что, если я скажу вам, что есть способ улучшить концентрацию и внимательность, облегчить боль, уменьшить тревожность, помочь в медитации и повысить качество сна ночью? И всё это — бесплатно и практически без побочных эффектов. Слишком хорошо, чтобы быть правдой, скажете? Но именно такие свойства приписывают «волшебным» бинауральным ритмам.

Бинауральные ритмы — это, по сути, слуховая иллюзия, которая возникает, если прослушивать звуковые сигналы двух близких частот, каждый из которых подается только в одно ухо («бинауральный» означает «относящийся к обоим ушам»). Мозг пытается совместить эти два звука, и в результате вы слышите третий звук на частоте, которая представляет собой разницу между первыми двумя (эта иллюзия создается в стволе мозга). Например, если в правое ухо подать звуковой сигнал частоты 400 Гц, а в левое — 410 Гц, то вы будете ощущать биение на частоте 10 Гц — это и есть бинауральный ритм. (Примеры можно послушать здесь.)

И вот тут начинается «волшебство»: деятельность мозга подстраивается под частоту бинаурального ритма. В приведенном выше примере мозг начинает «работать» на частоте 10 Гц. Такое процесс называется «навязыванием» частоты мозговых волн и представляет собой один из способов, которым пытаются «взломать» мозг, чтобы достичь желаемого психического состояния.

Переведено в Alconost

Мигель Гарсиа-Аргибай — ученый из шведского университета Эребру, в сферу интересов которого входят бинауральные ритмы, рассказывает:

«Привлекательность бинауральных ритмов заключается в том, что, в теории, небольшая разница в частотах двух сигналов заставляет мозг работать на желаемой частоте».

Цель этого воздействия в том, чтобы заставить клетки мозга работать на частоте, соответствующей желаемому психическому состоянию.

В основе работы мозга лежит передача электрических сигналов, и в зависимости от вида мозговой деятельности нейроны передают сигналы с разной частотой. Определенные частоты мозговых волн (обычно они измеряются с помощью электроэнцефалограммы — ЭЭГ) связаны с различными когнитивными и эмоциональными состояниями.

  • Самая высокая частота — у гамма-волн (30 Гц и выше): при работе мозга в гамма-ритме нейроны отправляют сигналы с частотой 30 и более раз в секунду. Это состояние головного мозга связано с глубокой сосредоточенностью.
  • Бета-ритм соответствует частоте 12–30 Гц и связан с чувствами возбуждения, внимания и тревоги.
  • Альфа-ритм — это 8–12 Гц: он связан с более расслабленным состоянием пассивного внимания, а также с ощущением сонливости.
  • Тета-ритм соответствует частоте 4–8 Гц и указывает на глубокую расслабленность, сосредоточенность на внутренних ощущениях. Этот ритм часто наблюдается во время медитации.
  • Дельта-ритмы — самые медленные: всего 0,5–4 Гц. Если на ЭЭГ — дельта-волны, человек наверняка спит.

Явление навязывания частоты мозговых ритмов состоит в том, что головной мозг начинает работать на частоте внешнего раздражителя — например, бинаурального ритма: области мозга, которые обычно функционируют на разных частотах, начинают синхронизироваться. Цель этого воздействия в том, чтобы заставить клетки мозга работать на частоте, соответствующей желаемому психическому состоянию. Например, если нужно подготовиться к тесту или сосредоточиться на работе, то настройка мозговой активности на гамма- или бета-ритмы может повысить внимательность. Или наоборот: если у вас бессонница, можно попытаться обмануть мозг так, чтобы он замедлился до тета- или дельта-ритмов — это поможет заснуть.

В теории это звучит великолепно, но вопрос о том, насколько эффективны бинауральные ритмы в изменении частоты мозговых волн и действительно ли это влияет на настроение и мыслительные процессы, всё еще остается предметом дискуссий.

Разработчик в области машинного обучения Гектор Перес, который исследовал бинауральные ритмы, учась в Университете Макгилла (Канада), говорит, что исследования, утверждавшие, что бинауральные ритмы улучшают мыслительные способности, были очень невыразительными: «Не было ясно, оказывали ли бинауральные ритмы вообще какое-либо влияние».

Исследования бинауральных ритмов дают противоречивые результаты. В недавнем метаанализе Гарсиа-Аргибай сравнил 22 работы по этому феномену и сделал вывод, что тета-частоты действительно могут снижать уровень тревожности, а гамма-частоты — повышать продуктивность при работе над задачами, требующими внимательности. Однако влияние бинауральных ритмов на память было не столь убедительным: в некоторых исследованиях у испытуемых после воздействия бета-, альфа- и тета- частот улучшались результаты при выполнении задач на запоминание, а в других наоборот — сообщалось об ухудшении результатов при использовании этих бинауральных частот.

Также не совсем ясно, могут ли бинауральные ритмы вообще изменять частоту мозговых волн. В одном особенно примечательном исследовании было показано, что бинауральные ритмы ни одной из пяти частот никак не повлияли на ЭЭГ. Однако в другом исследовании при измерении ЭЭГ внутри черепа у пациентов, которые проходили операцию на головном мозге, в ответ на четыре из этих частот изменения в активности головного мозга все-таки наблюдались. В еще одном исследовании показали навязывание тета-ритмов в нескольких областях мозга после 10 минут воздействия бинаурального ритма соответствующей частоты.

Гарсиа-Аргибай поясняет, что одной из причин этих расхождений является то, что общепринятого протокола по изучению бинауральных ритмов пока что нет, поэтому в этих экспериментах использовались разные подходы: различались частота ритмов, громкость, длительность, наличие фоновой музыки, момент, в который воспроизводилась запись (до или во время выполнения задачи). Согласно метаанализу, лучшие результаты получаются, если частоты воспроизводятся сами по себе (без фоновой музыки или белого шума) в течение не менее 10 минут перед выполнением задания.

В этой истории есть интересный поворот: оказывается, бинауральные ритмы — не единственный слуховой стимул, который может навязывать мозговым волнам нужную частоту. В исследовании Переса, опубликованном в прошлом месяце в журнале eNeuro, было показано, что не только бинауральные ритмы дают эффект «навязывания»: того же можно добиться монофоническими ритмами — пульсирующим звуком, который подается в оба уха с одинаковой частотой. Причем монофонический ритм оказывал даже большее влияние на мозговые волны — однако никак не менял ни настроение, ни психическое состояние.

Перес говорит, что во влиянии бинауральных ритмов на мозг, похоже, нет ничего уникального, и ученым в области слуховой когнитивной нейробиологии давно известно, что даже простой ритмический звук (например, хлопки), будет навязывать мозгу определенную частоту: «Любой ритмический звук будет заставлять мозг подстраиваться к своей частоте. С чего бы людям терять голову из-за такого обыденного явления?»

О переводчике

Перевод статьи выполнен в Alconost.

Alconost занимается локализацией игр, приложений и сайтов на 70 языков. Переводчики-носители языка, лингвистическое тестирование, облачная платформа с API, непрерывная локализация, менеджеры проектов 24/7, любые форматы строковых ресурсов. А в нашем сервисе Nitro можно заказать перевод текста онлайн.

Мы также делаем рекламные и обучающие видеоролики — для сайтов, продающие, имиджевые, рекламные, обучающие, тизеры, эксплейнеры, трейлеры для Google Play и App Store.

→ Подробнее

Мозговые волны: дельта, тета, альфа и гамма | Познай себя

Есть 5 видов мозговых волн, и они работают почти как музыкальные ноты. Некоторые частоты низкие , другие более высокие. Вместе они способны создавать гармонию. Ваши мысли, эмоции и ощущения находятся в идеальном равновесии, сосредоточены и открыты для всего, что вас окружает.

Вы когда-нибудь слышали, чтобы кто-то говорил: «Я хочу тренировать мои альфа-мозговые волны, чтобы они были более расслабленными и обрели больше внутреннего покоя»?  Фактически, люди даже говорили о машинах биологической обратной связи, которые могут стимулировать определенные мозговые волны, чтобы привести нас в определенные состояния сознания.

Глаз захватывает… Мозг придает форму
— Пол Сезанн —

Когда дело доходит до волн нашего мозга, ключ к подлинному здоровью и счастью заключается в том, чтобы позволить каждой из них работать по-своему, на своей частоте и на своем оптимальном уровне. Мы также должны помнить, что они не являются статичными. Скорее они меняются, когда мы становимся старше. Итак, смысл не в том, чтобы зацикливаться на улучшении наших бета-волн для лучшей фокусировки или наших гамма-волн, чтобы войти в духовное состояние.

Правда в том, что ни один тип мозговых волн не является более «особенным», чем другой. Все они важны, потому что все они являются результатом электрической активности наших нейронов и ментальных состояний.

Различные виды мозговых волн

Мы все знаем, что мозг является электрохимическим органом. Фактически, неврологи объясняют, что если бы все наши нервные клетки были активированы одновременно, энергии было бы достаточно, чтобы включить лампочку. Это довольно удивительно!

Эта электрическая активность является причиной различных видов мозговых волн. Сложный, увлекательный, совершенный процесс, в котором каждая деятельность, психическое состояние и мысль способны излучать своего рода мозговую волну.

В течение дня наш мозг поддерживает все пять видов мозговых волн активными. В зависимости от того, что мы делаем, некоторые мозговые волны будут более активными в определенных областях мозга, в то время как другие будут менее активными в других областях, но ни одна из них не будет «отключена» как таковая.

Например, ваши альфа-волны могут быть интенсивно активными в вашей лобной доле в какой-то момент, что заставит вас чувствовать себя немного обеспокоенным. Однако эти самые альфа-волны в затылочной области означают идеальное состояние расслабления. Эти нюансы хорошо иметь в виду. Давайте теперь посмотрим на различные виды мозговых волн и на то, что они делают.

1. Дельта-волны (от 1 до 3 Гц)

Дельта-волны имеют наибольшую амплитуду волн и связаны с глубоким, но без сновидений сном. Интересно, что они очень часто встречаются у младенцев и маленьких детей. Чем старше мы становимся, тем меньше таких мозговых волн мы производим. Наш сон и способность расслабляться постепенно ухудшаются с годами.

В общем, мозговые волны Delta связаны с бессознательной физической активностью, например, с регулированием вашего сердечного ритма и пищеварением.

  • Что произойдет, если дельта-мозговые волны появятся в очень высоких пиках на электроэнцефалограмме (ЭЭГ)? Это может быть признаком черепно-мозговой травмы, трудностей в обучении или даже серьезного СДВГ.
  • Что произойдет, если они появляются в провалах на ЭЭГ? Это может указывать на плохой сон.
  • Здоровый уровень дельта-волн полезен для вашей иммунной системы, сна и обучения.

2. Тета-волны (от 3,5 до 8 Гц)

Этот второй вид мозговых волн от 3,5 до 8 Гц и в основном связан с воображением и сном. Интересный факт: тета-волны более активны, когда мы испытываем очень глубокие эмоции.

Например, когда мы только что завершили какое-то дело или задачу, на которые потребовалось много энергии, когда мы расслабились и позволили нашему воображению «взлететь», волны Тета захватили наш мозг.

  • Высокий пик тета-волн может быть связан с депрессивным расстройством или отсутствием внимания.
  • Низкие пики соответствуют беспокойству, стрессу и низкому эмоциональному самосознанию.
  • Здоровый уровень волн хорош для творчества, эмоциональной связи и интуиции.

3. Альфа-волны (от 8 до 13 Гц)

Альфа-волны возникают в те промежуточные, сумеречные времена, когда мы спокойны, но не спим. Это когда мы расслаблены и готовы к медитации. Когда мы на диване смотрим телевизор или в постели отдыхаем, но перед сном.

  • Высокий уровень альфа-волн не даст нам сфокусироваться и даже может заставить нас чувствовать, что у нас нет энергии.
  • Низкий уровень альфа-волн соответствует беспокойству, стрессу и бессоннице.

4. Бета-волны (от 12 до 33 Гц)

Теперь мы перешли от низких / умеренных мозговых волн к более высокому уровню. Сейчас мы находимся в этом более высоком спектре частот, которые происходят от интенсивной активности нейронов. Они очень интересные и сложные. Они связаны со временем, когда мы уделяем все свое внимание, очень бдительны и ищем стимулы.

Такие мероприятия, как вождение автомобиля, сдача экзамена и презентация, являются хорошими примерами. Однако чрезмерная активация наших нейронов может привести к пагубной тревоге и стрессу.

  • Низкий уровень бета-волн, с другой стороны, приведет к чрезмерно расслабленному, даже депрессивному состоянию…
  • Идеальный уровень помогает нам быть более открытыми и целенаправленными. Это когда мы лучше всего решаем проблемы.

5. Гамма-волны (от 25 до 100 Гц)

Когда вы слышите слово «гамма», сразу же приходят на ум знаменитые гамма-лучи с их большой длиной волны и высоким электромагнитным излучением. Ну, гамма-волны и гамма-лучи имеют только одну общую черту: у них высокая частота.

Нейробиологи теперь начинают узнавать больше фактов о гамма-волнах, но до недавнего времени о них было очень мало известно. Кроме того, очень сложно запечатлеть их на ЭЭГ. Они берут свое начало в таламусе и с невероятной скоростью движутся от задней части мозга к передней.

  • Гамма-волны связаны с задачами когнитивной обработки высокого уровня.
  • Они связаны с нашим стилем обучения, нашей способностью воспринимать новую информацию, а также с нашими чувствами и восприятием.
  • Например, люди с психическими проблемами или трудностями в обучении, как правило, имеют менее половины обычной гамма-волны.
  • Высокие пики гамма-волн видны во время состояний счастья.
  • Фаза быстрого сна также характеризуется высокими уровнями активности в этом диапазоне частот.

В заключение, изучение различных видов мозговых волн позволяет нам понять, что наши умственные процессы, наши эмоции, наша деятельность и наше поведение генерируют «энергию» в нашем мозге. Поэтому необходимо осознавать это, учиться расслабляться и быть более восприимчивым и интуитивным, а также работать над эмоциональным управлением, чтобы наше беспокойство работало в нашу пользу, а не против нас. _________________________________________________________________________________________

Подарок Вам:

Бесплатный марафон «Формула безграничных возможностей»
Книга «7 Профессий для быстрого заработка»
Инструкция «Полезные советы на каждый день»

ТОП обучающие программы:

Интенсив «Первые деньги на фрилансе»
Трансформирующая онлайн-программа «МАКсимальная жизнь«
Курс изменяющий жизнь «Духовная Интеграционика»

Ученые опровергли влияние звуковых иллюзий на настроение и мозговые волны — Наука

ТАСС, 18 февраля. Исследователи из Канады и Франции не нашли никаких уникальных черт у так называемых бинауральных ритмов (особой формы стереофонических аудиозаписей) и создаваемых ими звуковых иллюзий, которые предположительно синхронизируют мозговые волны и меняют настроение человека. Результаты их опытов были опубликованы в журнале eNeuro.

«Наши эксперименты показали, что простые звуки гораздо сильнее влияли на синхронизацию активности в мозге добровольцев, чем бинауральные ритмы. При этом ни те, ни другие звуки никак не влияли на настроение участников опытов. Вопреки заявлениям маркетологов, мы не нашли никаких уникальных особенностей у подобных аудиозаписей», – пишут исследователи.

Так называемая бинауральная музыка представляет собой особый тип стереофонических аудиозаписей, которые готовят при помощи набора микрофонов и прочих устройств, имитирующих то, как работают человеческие уши. Как правило, эти устройства встраивают в манекены и настраивают таким образом, что аудиозапись получается такой, какой ее слышит левое и правое ухо человека.

В середине 1970 годов любители музыки и ученые обнаружили, что бинауральную запись можно использовать для создания своеобразных звуковых иллюзий. В частности, если в левое и правое ухо слушателя направить два похожих, но несколько разных по частоте звуковых сигнала, то человек начнет слышать третий тон, который в реальности не существует.

Rак отмечает нейрофизиолог из Eниверситета Макмастера (Канада) Гектор Ороcко-Переc, ‘ти несуществующие звуки и их источники, так называемые бинауральные ритмы, давно вызывают массу споров среди любителей музыки и нейрофизиологов. Некоторые участники этих дискуссий считают, что эти иллюзорные звуковые сигналы особым образом воздействуют на мозг слушателя, меняют его настроение, воздействуя на мозговые волны, а другие сомневаются в этом.

Акустические иллюзии

Канадские исследователи и их коллеги из Франции проверили, так ли это на самом деле, собрав группу из шестнадцати добровольцев – студентов и аспирантов. Во время эксперимента для них ставили серию из нескольких подобных аудиозаписей, которые порождают звуковые иллюзии.

Эти несуществующие аудиосигналы, с частотой в 7 и 40 Герц, по мнению их сторонников, ассоциируются с улучшением памяти и медитативным состоянием в первом случае и с повышенным вниманием и творческой активностью – во втором. Ученые подготовили самые простые версии подобных звуков, накладывая друг на друга два синусоидных аудиосигнала при помощи акустического процессора.

По задумке авторов исследования, в половине случаев вместо бинауральных ритмов добровольцы слушали похожие по звучанию аудиозаписи, которые были созданы в результате совмещения не разных, а абсолютно одинаковых аудиосигналов. При этом ни участники опытов, ни сами нейрофизиологи не знали, какой тип звуков играет у них в наушниках, что обеспечивало максимальную чистоту эксперимента.

В то время, когда добровольцы слушали эти записи с закрытыми глазами, ученые наблюдали за изменениями в активности их мозга с помощью электроэнцефалографов. После каждого прослушивания Ороско-Перес и его коллеги просили студентов оценить, как изменилось их самочувствие, а также описать другие ощущения.

Эти опыты показали, что оба типа бинауральных ритмов никак не повлияли на настроение и поведение участников эксперимента. Что интересно, они действительно поменяли рисунок активности мозга добровольцев, однако «фейковые» сигналы изменили его еще сильнее. При этом ни те, ни другие сдвиги в работе мозговых волн не были связаны с повышенной внимательностью, медитацией и другими состояниями сознания человека.

Как предполагают ученые, аналогичные изменения в активности мозга будут возникать и тогда, когда человек слышит произвольные звуки речи или прочие акустические сигналы, у которых примерно та же частота, как и у тех звуков, которые прослушивали добровольцы. Все это ставит под большое сомнение то, что бинауральные ритмы уникальным образом влияют на мозг и меняют его работу, заключают Ороско-Перес и его коллеги.

что на самом деле происходит в нашей голове — Рамблер/новости

Как работает наше сознание и подсознание? Дело в том, что наш мозг состоит из миллиардов нейронов, которые «общаются» друг с другом при помощи слабых электрических токов. Комбинации этих взаимодействий называют «мозговыми волнами».

Виды мозговых волн

Большинство исследователей выделяют пять основных мозговых ритмов, которые обладают разной частотой и имеют собственный набор свойств.

Альфа-ритм. Частота его колебания варьируется от 8 до 13 герц. Регистрируется преимущественно в затылочной и теменной областях, связан со зрительными отделами мозга. Обычно «включается», когда мы закрываем глаза, расслабляемся. «Человек, который выполнил свою задачу и садится, чтобы отдохнуть, часто находится в альфа-фазе. Человек, который берет тайм-аут, чтобы поразмышлять или помедитировать, обычно находится в состоянии альфа. Человек, который во время перерыва в конференции идет прогуляться в сад, также часто пребывает в фазе альфа», — поясняет американский исследователь Нед Херманн, разработавший модели мозговой деятельности и успешно внедривший их в систему обучения управленческих кадров.[С-BLOCK]

Бета-ритм — частота колебания варьируется от 14 до 40 герц. В нормальном состоянии он слабо выражен. Регистрируется в области передних и центральных извилин, распространяясь на задние центральные и лобные извилины. Бета-волны связаны с высшими когнитивными процессами и фиксацией внимания. «Когда мозг возбужден и занят активной умственной деятельностью, он производит бета-волны, которые являются самыми быстрыми из мозговых волн, — такое описание дает Херманн. — Человек, находящийся в процессе активной беседы, “вырабатывает” бета-волны. Человек, произносящий речь, преподаватель, ведущий шоу — все они, занимаясь этой деятельностью, пребывают в бета-фазе».

Гамма-ритмы имеют частоту колебаний выше 30 герц, иногда до 100 герц. Регистрируются в прецентральной, фронтальной, височной и теменной областях коры головного мозга. Всплеск гамма-волн наблюдается обычно при решении задач, требующих максимальной сосредоточенности. «Гамма-волны связаны с одновременной обработкой информации из различных областей мозга и ассоциируются с высоким уровнем сознательного восприятия», — пишет американский эксперт Кристофер Бергланд в статье «The Athlete’s Way. Alpha Brain Waves Boost Creativity and Reduce Depression».[С-BLOCK]

Дельта-ритмы еще называют «медленными волнами». Их частота составляет от 0,5 до 4 герц. Дельта-волны связаны с восстановительными процессами, например, они наблюдаются во время сна. «Они никогда не снижаются до нуля: это означало бы, что вы совсем глупы, — утверждает Херманн. — Но при глубоком сне, лишенном сновидений, наблюдается самая низкая частота дельта-ритмов – как правило, 2-3 цикла в секунду». Дельта-волны возникают при низком уровне активности мозга и усиливаются при неврологических и мозговых нарушениях. При избытке дельта-волн возникает нарушение когнитивных функций, например, снижение концентрации внимания.

Тета-ритм – колеблется от 4 до 8 герц. Регистрируется во фронтальных зонах и гиппокампе. Наблюдается в состоянии сонливости. Это состояние еще называют «сумеречным», поскольку оно находится на грани сна и бодрствования. «Человек, который выкроил время в процессе решения задачи и начинает мечтать, часто пребывает в состоянии тета, — констатирует Нед Херманн. — Человек, который едет по автостраде и не может вспомнить, как проехал последние пять миль, часто находится в тета-фазе, вызванной процессом вождения Это может также произойти в душе или ванне, или даже во время бритья или расчесывания волос».[С-BLOCK]

По словам Неда Херманна, хотя в мозгу в зависимости от уровня активности всегда доминирует один вид электрических ритмов, остальные три в нем также присутствуют, но в более слабо выраженной форме.

По характеру мозговых ритмов специалисты определяют, как работает мозг человека и присутствуют ли в его работе какие-то сбои. В состоянии психоэмоционального напряжения при закрытых глазах альфа-активность снижается, замещаясь активностью бета-волн. Это может даже способствовать появлению тревожных состояний. Активизация тета-ритмов свидетельствует о депрессии.

Усиление бета-волн и ослабление тета-волн характерно для эпилепсии, синдрома дефицита внимания и гиперактивности, посттравматических синдромов, постинсультных нарушений.

Как помочь мозгу?

Нейробиологи из Университета Брауна в феврале 2015 года выпустили практическое руководство под названием «Attention Drives Synchronization of Alpha and Beta Rhythms between Right Inferior Frontal and Primary Sensory Neocortex», которое, как они надеются, позволит людям научиться при помощи синхронизации мозговых ритмов, например, снижать болевые ощущения или ослаблять симптомы тревоги и депрессии.

Кристофер Бергланд в статье «The Athlete’s Way. Alpha Brain Waves Boost Creativity and Reduce Depression» пишет о том, что стимулирование в мозгу альфа-волн способно уменьшить симптомы депрессии и усилить творческое мышление.[С-BLOCK]

Как «отрегулировать» собственные мозговые волны? Специалисты Медицинской школы Университета Северной Каролины выяснили, что низкая доза электрического тока (около 10 герц) способна увеличить альфа-активность на 7,4%. Еще один способ – медитация.

В свою очередь, профессор психиатрии и глава Департамента психиатрии в Бостонском медицинском центре Роберт В. Мак-Карли считает, что создание механизмов искусственной регуляции электрической активности мозга путем воздействия лазером на нейроны поможет при лечении психических заболеваний, в частности, шизофрении, при которой нарушено формирование мозговых волн.

«Нашим мозгам нужна последовательность включения, чтобы организовать восприятие и анализ данных, которые мы получаем из окружающего мира», — заявляет Мак-Карли.

Исследователи выяснили, как повысить эффективность обучения при помощи нейрообратной связи – Новости – Научно-образовательный портал IQ – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Ученые из Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ и Лаборатории управления сложными системами Института проблем машиноведения РАН экспериментально обнаружили, чем на самом деле управляет человек, когда сталкивается с задачей самостоятельно повлиять на активность собственного мозга. Сделанное открытие может помочь в разработке немедикаментозных средств лечения эпилепсии, синдрома дефицита внимания и гиперактивности, а также при депрессии. Результаты исследования опубликованы в журнале «Scientific reports».

Авторы исследования*

Алексей Осадчий, старший научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ Виктория Моисеева, заместитель директора Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ

 

Мозг человека постоянно электрически активен. Нейроны — маленькие, но очень сложные вычислительные устройства, из которых состоит мозг — обмениваются информацией посредством коротких электрических импульсов. Совокупность огромного числа этих импульсов, распределенных во  времени и возникающих в различных участках головного мозга, порождает колебания электрического потенциала на поверхности головы. Подобно кардиограмме, используя методы регистрации колебаний электрического потенциала по поверхности головы (электроэнцефалограмму),  мы можем судить об активности мозга. По скорости колебаний разделяют несколько типов активности — альфа, бета, гамма, тета и дельта-волны. Их можно регистрировать при помощи электроэнцефалографии, перекодировать в доступную для восприятия форму, например, в яркость компьютерного экрана и предъявлять человеку в режиме реального времени. На этом строятся принципы технологии нейрообратной связи — одного из видов биологической обратной связи, с помощью которой человек может научиться регулировать активность собственного мозга.

Впервые о нейрообратной связи,  как о методе, с помощью которого можно научить человека регулировать электромагнитную активность головного мозга, заговорили в 1960 годы в связи с исследованиями Джозефа Камиа из Чикагского университета. Как показал Камиа, суть этого явления в том, что, с одной стороны, человек, получая обратную связь о своей мозговой активности, учится влиять на эту активность, а с другой стороны, учится определять текущее состояние своей мозговой активности, например, доминирование определенного ритма.

В эксперименте, который провели исследователи Центра нейроэкономики и когнитивных исследований и Института проблем машиноведения РАН, с помощью электроэнцефалографии оценивалась интенсивность альфа-активности мозга (альфа-волны связаны с  умением человека расслабляться, способностью справлять со стрессом, а также усваивать новую информацию). Испытуемые видели информацию о своей альфа активности в виде насыщенности красного цвета экрана монитора и старались мысленно сделать этот цвет наиболее насыщенным.

В исследовании приняли участие 18 человек, 9 из которых (экспериментальная группа) получали реальную обратную связь о своих усилиях, то есть видели ту насыщенность цвета, которая отражала текущий уровень альфа-активности. А контрольная группа получала ложную обратную связь, то есть изменения интенсивности цвета не были связаны с уровнем альфа-активности мозга этих испытуемых.

На протяжении 2 дней обе группы проходили 5 сессий в день, по 2 минуты каждая. Испытуемым не предлагалась никакой стратегии, с помощью которой они могли бы улучшить показатели.

В экспериментальной группе в конце первого дня все испытуемые показали увеличение роста альфа-активности, в начале второго дня показатели альфа-активности были чуть ниже, чем в конце первого, но в течение дня продолжали расти и превышали значения, наблюдаемые в конце первого дня. Два дня тренировки в парадигме нейрообратной связи оказались достаточными для значительного увеличения альфа-мощности. В контрольной группе такого увеличения не наблюдалось.

Альфа-активность нестационарна и появляется в виде особых всплесков, каждый из которых может быть охарактеризован длительностью и амплитудой. Кроме того, важным параметром является число таких всплесков в единицу времени.

«Нам стало интересно, что же меняется во время нейрообратной связи: амплитуда каждого такого всплеска, его длительность или то, насколько часто возникают эти всплески, — поясняет первый автор исследования, старший научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ Алексей Осадчий. — С точки зрения нейрофизиологии это три совершенно разных показателя. При увеличении амплитуды растет размер соответствующей популяции нейронов, при росте длительности напрямую включаются кратковременные регуляторные механизмы с обратной связью — они позволяют дольше поддерживать состояние высокой альфа-активности. Повышение же частоты всплесков говорит о том, что под влиянием волевого усилия человека мозг легче входит в состояние, при котором доминирует альфа-ритм».

После того, как экспериментаторы сравнили динамику изменения амплитуды, длительности и частоты появления всплесков в процессе тренировки у всех участников в разные дни, выяснилось, что наиболее значимые изменения претерпевает именно число альфа-всплесков в единицу времени. То есть, обучаясь в парадигме нейрообратной связи, человек учится управлять входом в целевое альфа-состояние — это новые данные в исследованиях механизмов нейрообратной связи.

«Оказалось, что именно частота появления альфа-всплесков — тренируемый показатель, с помощью которого мы можем влиять на альфа-активность в целом, в отличие от амплитуды и длительности, которые, вероятно закодированы на более низком уровне, — подчеркивает Алексей Осадчий. — А это значит, что в терапии и в обучении нам необходимо давать людям обратную связь именно по тому параметру, на который они действительно могут повлиять. В нашем случае — за каждый вход в состояние, за каждый новый всплеск. Желательно, чтобы такое подкрепление человек получал с как можно меньшей задержкой — это то, над чем мы сейчас работаем».

Ученые предполагают, что полученные ими данные справедливы не только для альфа-волн, но и для других типов электромагнитных частот, в ближайшее время сходный эксперимент будет проведен для других типов волн.

Тренировки в парадигме нейрообратной связи  помогают сократить вероятность припадков у больных эпилепсией, снять некоторые проявления СДВГ (синдрома дефицита внимания и гиперактивности) и облегчить состояние человека при депрессии. Кроме того нейрообратная связь как технология помогает спортсменами управлять их психоэмоциональным состоянием. Также она используется при овладении искусством медитации, для улучшения памяти, внимания и повышения способности человека сосредотачиваться. По мнению исследователей, знания о том, какие именно регуляторные механизмы включаются при той или иной форме нейрообратной связи, позволят существенно повысить эффективность этой технологии и открыть доступ к новым, до сих пор неисследованным ресурсам человеческого мозга.

* В исследовании также принимали участие Михаил Лебедев, старший научный сотрудник в Центре нейроинженерии Департамент нейробиологии, Медицинский Центр Университета Дьюка, Татьяна Шамаева, нейрофизиолог, сотрудница НИИ экспериментальной медицины РАН и Елизавета Окорокова, стажер-исследователь Центра нейроэкономики и когнитивных исследований ВШЭ.


Подпишись на IQ.HSE

Какова функция различных мозговых волн?

Нед Херрманн (Ned Herrmann) — педагог, который разработал модели мозговой активности и интегрировал их в обучение и обучение менеджменту. Перед тем, как основать Ned Herrmann Group в 1980 году, он возглавлял менеджмент в General Electric, где развил многие из своих идей. Вот его объяснение.

Хорошо известно, что мозг — электрохимический орган; исследователи предположили, что полностью функционирующий мозг может генерировать до 10 ватт электроэнергии.Другие более консервативные исследователи подсчитали, что если бы все 10 миллиардов взаимосвязанных нервных клеток разряжались за один раз, то один электрод, помещенный на кожу головы человека, записал бы что-то вроде 5-50 миллионных долей вольта. Если к вам подключили достаточно скальпов, вы могли бы зажечь лампочку фонарика.

Несмотря на то, что эта электрическая мощность очень ограничена, она возникает очень специфическим образом, характерным для человеческого мозга. Электрическая активность, исходящая от мозга, отображается в виде мозговых волн.Эти мозговые волны делятся на четыре категории, от наиболее активных до наименьших. Когда мозг возбужден и активно занимается умственной деятельностью, он генерирует бета-волны. Эти бета-волны имеют относительно низкую амплитуду и являются самыми быстрыми из четырех различных мозговых волн. Частота бета-волн колеблется от 15 до 40 циклов в секунду. Бета-волны — это характеристика сильно занятого ума. Человек, ведущий активный разговор, будет в бета-версии. Участник дебатов будет в высокой бете.Человек, выступающий с речью, или учитель, или ведущий ток-шоу, все будут в бета-версии, когда они заняты своей работой.

Следующая категория мозговых волн по частоте — альфа. Где бета означает возбуждение, альфа означает отсутствие возбуждения. Альфа-мозговые волны медленнее и имеют большую амплитуду. Их частота колеблется от 9 до 14 циклов в секунду. Человек, который выполнил задачу и садится отдыхать, часто находится в альфа-состоянии. Человек, который тратит время на размышления или медитацию, обычно находится в альфа-состоянии.Человек, который делает перерыв от конференции и гуляет в саду, часто находится в альфа-состоянии.

Следующее состояние, тета-мозговые волны, обычно имеют еще большую амплитуду и меньшую частоту. Этот частотный диапазон обычно составляет от 5 до 8 циклов в секунду. Человек, который отвлекся от задачи и начинает мечтать, часто находится в состоянии тета-волны мозга. Человек, который едет по автостраде и обнаруживает, что не может вспомнить последние пять миль, часто находится в тета-состоянии, вызванном процессом вождения по автостраде.Повторяющийся характер этой формы вождения по сравнению с проселочной дорогой будет различать тета-состояние и бета-состояние для безопасного выполнения задачи вождения.

Люди, которые много ездят по автострадам, часто приходят к хорошим идеям в те периоды, когда они находятся в тэте. Люди, которые бегают на свежем воздухе, часто находятся в состоянии психического расслабления, которое медленнее, чем альфа, и когда они находятся в тета, они склонны к потоку идей. Это также может произойти в душе или ванне, или даже во время бритья или расчесывания волос.Это состояние, когда задачи становятся настолько автоматическими, что вы можете мысленно отвлечься от них. Идеи, которые могут иметь место во время тета-состояния, часто протекают свободно и без цензуры или вины. Обычно это очень позитивное психическое состояние.

Конечное состояние мозговой волны — дельта. Здесь мозговые волны имеют наибольшую амплитуду и самую медленную частоту. Обычно они сосредоточены в диапазоне от 1,5 до 4 циклов в секунду. Они никогда не опускаются до нуля, потому что это будет означать, что ваш мозг мертв.Но глубокий сон без сновидений опустит вас на самую низкую частоту. Обычно от 2 до 3 циклов в секунду.

Когда мы ложимся спать и читаем несколько минут перед тем, как засыпать, у нас, скорее всего, будет низкая бета-версия. Когда мы кладем книгу, выключаем свет и закрываем глаза, наши мозговые волны переходят от бета к альфа, к тета и, наконец, когда мы засыпаем, к дельте.

Это хорошо известный факт, что люди видят сны в 90-минутном цикле. Когда частота дельта-мозговых волн увеличивается до частоты тета-мозговых волн, происходит активное сновидение, которое часто становится для человека более экспериментальным.Обычно при этом происходит быстрое движение глаз, что характерно для активного сновидения. Это называется REM, и это хорошо известное явление.

Когда человек просыпается от глубокого сна, готовясь к пробуждению, частота его мозговых волн увеличивается на различных стадиях активности мозговых волн. То есть они будут увеличиваться от дельты до тета, затем до альфы и, наконец, когда сработает сигнал тревоги, до бета. Если этот человек нажмет кнопку будильника, он упадет по частоте до невозбужденного состояния, или даже до тета, или иногда снова засыпает в дельта-режиме.Во время этого цикла пробуждения люди могут оставаться в тэта-состоянии в течение длительного периода, скажем, от пяти до 15 минут, что позволит им иметь свободный поток идей о вчерашних событиях или размышлять о деятельности предстоящих. день. Это время может быть чрезвычайно продуктивным и может быть периодом очень значимой и творческой умственной деятельности.

Таким образом, существует четыре состояния мозговых волн, которые варьируются от высокой амплитуды, низкочастотной дельты до низкой амплитуды, высокочастотной бета.Эти состояния мозговых волн варьируются от глубокого сна без сновидений до сильного возбуждения. Те же четыре состояния мозговых волн являются общими для человеческого вида. Мужчины, женщины и дети всех возрастов испытывают одни и те же характерные мозговые волны. Они одинаковы в разных культурах и в разных странах.

Исследования показали, что хотя одно состояние мозговых волн может преобладать в любой момент времени, в зависимости от уровня активности человека, остальные три состояния мозга присутствуют в совокупности мозговых волн все время.Другими словами, в то время как кто-то находится в возбужденном состоянии и проявляет бета-паттерн мозговых волн, в мозгу этого человека также существует компонент альфа, тета и дельта, даже если они могут присутствовать только на уровне следа.

По моему личному опыту, знание состояний мозговых волн повышает способность человека использовать особые характеристики этих состояний: они включают умственную продуктивность в широком спектре действий, таких как интенсивная сосредоточенность, расслабленность, творчество и умственная активность. спокойный сон.

Волны мозга — обзор

Методология ERP

Потенциалы, связанные с событиями (ERP) — это электрические мозговые волны (сигналы ЭЭГ), привязанные по времени к определенным событиям. Такие события обычно являются либо внешними стимулами, либо поведением, производимым субъектом. Таким образом, ERP могут предшествовать событию или следовать за ним. Поскольку компоненты ССП обычно имеют меньшие амплитуды, чем фоновая активность ЭЭГ, необходимо использовать методы увеличения отношения сигнал / шум. Такие методы включают усреднение, фильтрацию и сопоставление шаблонов (Coles, Gratton, & Fabiani, 1990; Ручкин, 1988).В большинстве исследований ERP используется метод усреднения. То есть сегменты ЭЭГ, привязанные по времени к нескольким идентичным или похожим событиям, усредняются, тем самым подавляя фоновый шум. Теоретически это подавление пропорционально квадратному корню из числа усредненных сегментов. Подробное обсуждение этих методологических вопросов можно найти в Coles et al. (1990), Ручкин (1988) и Пиктон и Хиллард (1988).

Пример ERP показан на рисунке 3. Одно важное различие заключается между ERP и так называемым медленным потенциалом .ERP , в узком смысле, представляют собой последовательности относительно быстрых (т. Е. Выше 3 Гц) положительных и отрицательных волн. Вся последовательность может длиться около полсекунды после события. Медленные волны, как следует из самого слова, представляют собой длительные потенциальные сдвиги, которые обычно регистрируются либо до события, либо спустя много времени после него. Относительный характер этого различия, однако, подчеркивается тем фактом, что быстрые компоненты ERP, которые возникают в течение первых нескольких сотен миллисекунд после предъявления стимула, часто появляются на фоне перекрывающихся более медленных колебаний (например,g., Näätänen, Simpson, & Loveless, 1982).

Рис. 3. Пример слуховой ERP, записанной в вершине, как последовательность положительных и отрицательных пиков с последующим медленным отрицательным отклонением (т.е. «Медленная волна»).

Другое часто делается различие между экзогенными и эндогенными компонентами (Gaillard, 1988; Näätänen & Picton, 1986). Предполагается, что первые автоматически вызываются внешними стимулами и зависят только от их качеств, тогда как вторые больше зависят от характера задачи и от состояния испытуемого.Это различие также относительное, поскольку эндогенные влияния могут быть обнаружены почти для всех волн ERP, а такие простые характеристики стимула, как интенсивность, могут влиять на эндогенные компоненты (например, Roth, Blowers, & Doyle, 1982).

ERP используются в психологии, потому что они позволяют получить информацию о неповрежденном человеческом мозге и о том, как он обрабатывает сигналы и подготавливает действия. Обработка нерелевантной информации, не требующей явного ответа, процессов подавления и забывания, а также механизмов ошибочных ответов — это лишь некоторые примеры проблем, о которых нельзя получить прямую информацию с помощью явных поведенческих мер.Предполагается, что волны ERP «проявляют» (Donchin & Coles, 1988; Meyer, Osman, Irwin, & Yantis, 1988) отдельные компоненты этих неизменно ненаблюдаемых процессов. Конечно, то, что наблюдает психолог, всегда является результатом множества процессов, и разные процессы могут привести к схожим результатам. Таким образом, мы можем только предполагать, какой именно подпроцесс может проявиться в конкретной волне ERP. Но даже это гипотетическое знание позволяет делать выводы, которые невозможно было бы сделать, если бы у нас был доступ только к конечному результату цепочки процессов.Для аналитического обзора методологии ERP читателя отсылаем к Donchin, Miller, and Farwell (1986), Meyer et al. (1988), Пиктон и Хиллард (1988) и Риддеринкхоф и Башор (1995).

В задачах RT большинство компонентов ERP в узком смысле имеют место в интервале между стимулом и ответом, причем последний из них иногда записывается вскоре после ответа. Поэтому возникает соблазн рассматривать эти компоненты как корреляты или проявления цепочки обработки информации, ведущей от стимула к ответу.Можно полагать, что тонкие механизмы координации стимул-реакция становятся видимыми с помощью ERP. Таким образом, методология ERP обычно рассматривается в рамках различных моделей обработки информации. Использовались как когнитивный, так и биологический подходы, и оба сыграли свою роль в обсуждении функционального значения компонентов ERP. Рассмотрим, например, гипотезы, объясняющие амплитуду волны P3 (то есть положительной теменной волны, имеющей пиковую задержку более 300 мс).Наиболее известная теория обновления (Donchin, 1981; Donchin & Coles, 1988) постулирует, что мозг постоянно поддерживает своего рода «внутреннюю модель» окружающей среды. На основе этой модели мозг генерирует гипотезы относительно будущих событий, а амплитуда P3 является проявлением механизма, который обновляет внутреннюю модель всякий раз, когда возникает неожиданный стимул. Хотя теория перцептивного закрытия (Verleger, 1988) отличается от теории обновления тем, что она предполагает, что именно активно ожидаемые события, а не неожиданные события вызывают P3, основной механизм подтверждения гипотезы остается.

Эти идеи можно рассматривать с точки зрения как когнитивного, так и биологического подхода, и они не делают различий между ними. Однако многие другие данные ERP в основном обсуждаются в рамках когнитивно-психологических моделей. Теперь мы обратимся к этим данным, чтобы определить, можно ли считать, что они поддерживают один из подходов к восприятию-действию (то есть когнитивный или биологический) больше, чем другой.

Глубокое погружение в мозговые волны: объяснение частот мозговых волн

25 июня 2018 г.

Мы все испытали это волшебное чувство, когда нас поразила «волна мозга».Момент обретенной ясности, сдвига в перспективе или новой идеи. И, как правило, оно появляется из ниоткуда. Между глотками кофе, гуляя или просто побалуйте собаку массажем живота. В то время как мозговые волны могут быть образцом речи для описания наших мыслей, ученые и клиницисты могут использовать буквальные мозговые волны, измеренные на голове, чтобы помочь понять функционирование человеческого мозга.

Как оказалось, ключ к тому, чтобы получить больше таких «ага» моментов, лежит в понимании науки, лежащей в основе мозговых волн.Нейробиологи изучают мозговые волны — популярное название области электроэнцефалографии — почти столетие.

Что такое мозговые волны?

В мозгу миллиарды нейронов, и каждый отдельный нейрон соединяется (в среднем) с тысячами других. Связь между ними происходит посредством небольших электрических токов, которые проходят по нейронам и по огромным сетям мозговых цепей. Когда все эти нейроны активируются, они производят электрические импульсы — визуализируйте волну, бегущую по толпе на спортивной арене — эта синхронизированная электрическая активность приводит к «мозговой волне».

Когда многие нейроны взаимодействуют таким образом одновременно, эта активность достаточно сильна, чтобы ее можно было обнаружить даже за пределами мозга. Поместив электроды на кожу головы, эту активность можно усилить, проанализировать и визуализировать. Это электроэнцефалография или ЭЭГ — модное слово, означающее просто электрическую диаграмму мозга. (Энцефалон, мозг, происходит от древнегреческого «энкефалос», что означает «внутри головы»).

Один из способов передачи информации «мозговыми волнами» ЭЭГ — это частота их повторения.Некоторые колебания, измеряемые на коже головы, происходят с частотой более 30 циклов в секунду (и до 100 циклов в секунду!). Эти циклы, также называемые частотами, измеряются в Гц или герцах по имени ученого, который доказал существование электромагнитного поля. волны.

С этой точки зрения мозговые волны бывают пяти видов, каждый из которых соответствует греческой букве. Как мы увидим, эти разные мозговые волны соответствуют разным состояниям мысли или опыта. Хотя существует множество других способов анализа мозговых волн, многие специалисты в области нейробиоуправления полагаются на разделение колебаний мозга на эти пять категорий.

Некоторые из этих колебаний мозга легче обнаружить на определенных участках кожи головы, соответствующих участкам мозга чуть ниже. В мозгу есть множество специализированных областей, которые соответствуют различным процессам, мыслям и ощущениям. Определенные колебания часто отражают различные области и сети мозга, взаимодействующие друг с другом.

5 основных типов частот мозговых волн

Различные паттерны мозговых волн можно распознать по их амплитуде и частоте.Затем мозговые волны можно разделить на категории в зависимости от их уровня активности или частоты. Однако важно помнить, что мозговые волны не являются источником или причиной состояний мозга или нашего опыта собственного разума — это всего лишь некоторые из обнаруживаемых отражений сложных процессов в мозге, которые порождают наш опыт познания. бытие, мышление и восприятие.

  • Медленная активность означает более низкую частоту и высокую амплитуду (расстояние между двумя пиками волны).Эти колебания часто намного больше по амплитуде (глубине волны). Подумайте: низкий, глубокий удар барабана.
  • Быстрая активность относится к более высокой частоте и часто меньшей амплитуде. Подумайте: высокая флейта.

Ниже приведены пять часто описываемых мозговых волн, от самых быстрых уровней активности до самых медленных.

Гамма мозговых волн

  • Частота: 32 — 100 Гц
  • Ассоциированное состояние: повышенное восприятие, обучение, решение проблем

Гамма-волны мозга — это самые быстроизмеримые мозговые волны на ЭЭГ, которые приравниваются к «усиленному восприятию» или «пиковому психическому состоянию», когда происходит одновременная обработка информации из разных частей мозга.Гамма-волны мозга были намного сильнее и чаще наблюдались у тех, кто долгое время медитировал, включая буддийских монахов.

Бета-версия мозговых волн

  • Частота: 13-32 Гц
  • Состояние: тревога, нормальное бдительное сознание, активное мышление

Например:

  • Активный разговор
  • Принятие решений
  • Решение проблемы
  • Концентрация на задаче
  • Изучение новой концепции

Бета-мозговые волны легче всего обнаружить, когда мы активно думаем.

Альфа-мозговые волны

  • Частота: 8-13 Гц
  • Состояние: расслабленное физически и психически

Альфа-мозговые волны — одни из наиболее легко наблюдаемых, и они были обнаружены первыми. Их можно обнаружить, когда глаза закрыты и ум расслаблен. Их также часто можно найти во время таких мероприятий, как:

  • Йога
  • Незадолго до засыпания
  • Творчество и артистизм

Тета-мозговые волны

  • Частота: 4-8 Гц
  • Состояние: креативность, проницательность, мечты, пониженное сознание

По словам профессора Джима Лагопулоса из Сиднейского университета, «предыдущие исследования показали, что тета-волны указывают на глубокое расслабление и чаще возникают у опытных практиков медитации.Источником, вероятно, являются лобные части мозга, которые связаны с мониторингом других психических процессов ».

Чаще всего тета-мозговые волны четко обнаруживаются, когда мы спим во сне (вспомните фильм Inception ), но их также можно увидеть во время:

  • Глубокая медитация
  • Мечтать

Когда мы выполняем задачу, которая настолько автоматична, что наш разум может отвлечься от нее, например чистка зубов, душ. Исследования также показали положительную связь тета-волн с памятью, творчеством и психологическим благополучием.(5) (6)

Дельта-мозговые волны
  • Частота: 0,5-4 Гц
  • Состояние: сон, сновидения

Это самые медленные из всех мозговых волн и самые сильные, когда мы наслаждаемся восстанавливающим сном в состоянии без сновидений. Это также состояние, при котором стимулируется заживление и омоложение, поэтому так важно высыпаться каждую ночь.

Как тренировать мозговые волны

Можно ли изменить то, насколько мы воспринимаем эти различные мозговые волны, а также связанные с ними состояния мозга и мыслительные переживания? Короче да.

Кондиционирование и нейробиоуправление

На протяжении десятилетий практикующие врачи участвовали в программах тренировок, направленных на усиление состояний мозга, вызывающих усиление одних колебаний мозга и ослабление других. Самый распространенный пример этого, называемый нейробиоуправлением, может использовать ЭЭГ или другие методы распознавания мозга.

Специалисты и клиницисты в области нейробиоуправления обнаруживают, что немедленная, прямая обратная связь о состояниях мозга, будь то в форме звука, света или даже видеоигры, может вызвать изменения в базовом поведении и состояниях мозга, которые отражаются в мозговых волнах.Эта обратная связь, кажется, ускоряет процесс обучения, делая состояния мозга более очевидными для реципиента.

Еще одно важное открытие в новейшей истории нейробиологии — существенные различия в характеристиках мозговых волн у опытных медитаторов. У опытных медитирующих не только мозговые волны в состоянии покоя отличаются от мозговых волн, не занимающихся медитацией, но они также, кажется, могут контролировать свои мозговые волны с большей легкостью, чем другие.

Итак, как нам начать улучшать нашу способность контролировать свои мозговые волны? Этим навыкам, изменяющим мозговые волны, можно научиться.Медитация углубляет вашу способность концентрировать и контролировать свое внимание.

Чем занимается Muse?

Muse был протестирован и подтвержден на системах ЭЭГ, которые экспоненциально дороже, и используется нейробиологами по всему миру в реальных нейробиологических исследованиях в лаборатории и за ее пределами. Используя 7 точно откалиброванных датчиков — 2 на лбу, 2 за ушами и 3 эталонных датчика — Muse — это современная система ЭЭГ нового поколения, которая использует передовые алгоритмы для обучения медитирующих новичков и среднего уровня навыкам управления своим фокусом.Он учит пользователей, как управлять состоянием своего мозга и как изменять характеристики своего мозга.

Технология алгоритма Muse более сложна, чем традиционная нейробиоуправление. Создавая приложение Muse, мы начали с этих мозговых волн, а затем потратили годы на интенсивные исследования комбинаций более высокого порядка первичных, вторичных и третичных характеристик необработанных данных ЭЭГ и того, как они взаимодействуют с медитацией с сосредоточенным вниманием.

Важно отметить, что многие люди путают то, что измеряет приложение Muse, с традиционной нейробиоуправлением (которое фокусируется на тренировке отдельных частот), но оно не отображает отдельные частоты — оно использует уникальную и сложную комбинацию различных мозговых волн по порядку. чтобы обеспечить такие результаты, как спокойное, активное и нейтральное состояние.

ИСТОЧНИКИ

  1. Scientific American. (2018). Какова функция различных мозговых волн? . [онлайн] Доступно по адресу: https://www.scientificamerican.com/article/what-is-the-function-of-t-1997-12-22/ [доступ 26 февраля 2018 г.].
  2. Люстенбергер, К., Бойл, М., Фоулзер, А., Меллин, Дж. И Фрёлих, Ф. (2015). Функциональная роль фронтальных альфа-колебаний в творчестве. Cortex , [онлайн] 67, стр.74-82. Доступно по адресу: https: // www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0010945215001033 [доступ 26 февраля 2018 г.].
  3. ScienceDaily. (2018). Альфа-волны закрывают ваш разум, чтобы отвлечься, но не постоянно, как показывают исследования . [онлайн] Доступно по адресу: https://www.sciencedaily.com/releases/2012/10/121008134058.htm [по состоянию на 26 февраля 2018 г.].
  4. Хаарманн, Х., Джордж, Т., Смалий, А. и Дин, Дж. (2012). Тест удаленных партнеров и альфа-мозговые волны. Журнал решения проблем , [онлайн] 4 (2).Доступно по адресу: https://docs.lib.purdue.edu/jps/vol4/iss2/5/ [доступ 26 февраля 2018 г.].
  5. Бужаки, Г. (2002). Тета-колебания в гиппокампе. Neuron , [онлайн] 33 (3), стр. 325–340. Доступно по адресу: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S089662730200586X [по состоянию на 26 февраля 2018 г.].
  6. Уайт, Н. (1999). Теории эффективности тренировки альфа-тета при множественных расстройствах. Введение в количественную ЭЭГ и нейробиоуправление. , с. 341-367.Доступно по адресу: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780122437

    0146 [по состоянию на 26 февраля 2018 г.].

  7. Brainworksneurotherapy.com. (2018). Что такое мозговые волны? Типы мозговых волн | Датчик ЭЭГ и мозговая волна — УК . [онлайн] Доступно по адресу: http://www.brainworksneurotherapy.com/what-are-brainwaves [Доступно 26 февраля 2018 г.].
  8. Марзбани, Х., Маратеб, Х. Р., и Мансуриан, М. (2016). Neurofeedback: всесторонний обзор системного дизайна, методологии и клинических приложений.Фундаментальная и клиническая неврология, 7 (2), 143-158. http://dx.doi.org/10.15412/J.BCN.03070208
  9. Calomeni, Mauricio Rocha, et al. «Модулирующий эффект ассоциации стимуляции мозга световыми и бинауральными ритмами в определенных мозговых волнах». Клиническая практика и эпидемиология психического здоровья , benthamopen.com/FULLTEXT/CPEMH-13-134.

Границы | Генерация мозговых волн, сила астроцитов

Введение

Нейронные колебания

В центральной нервной системе (ЦНС) нейроны общаются посредством электрохимических сигналов, которые приводят к протеканию ионных токов через синаптические контакты (Schaul, 1998).На сетевом уровне синхронизация электрической активности нейрона вызывает ритмические колебания напряжения, распространяющиеся по областям мозга, известные как нейронные колебания или мозговые волны (Buzsaki, 2006).

Нейрональные колебания могут модулироваться в пространстве и времени, и на них влияет динамическое взаимодействие между паттернами нейронных связей, свойствами клеточных мембран, внутренней схемой, скоростью аксональной проводимости и синаптическими задержками (Nunez, 1995; Sanchez-Vives and McCormick, 2000; Cunningham и другие., 2006; Бускила и др., 2013; Tapson et al., 2013). На клеточном уровне эти синхронные колебания колеблются между двумя основными состояниями, известными как «состояния вверх» и «состояния вниз», которые возникают в неокортексе как in vitro, , так и in vivo (Sanchez-Vives and McCormick, 2000). . В то время как состояния Down относятся к активности покоя и гиперполяризации мембран, состояния Up связаны с деполяризацией нейронов и вспышками потенциалов действия (Cossart et al., 2003). Важно отметить, что состояния Up, возникающие внутри пространственно организованных корковых ансамблей, постулируются как взаимодействующие друг с другом, чтобы создать временное окно для коммуникации и координации нейронных сетей (Fries, 2005).Было обнаружено, что эта сетевая согласованность важна для нескольких сенсорных и моторных процессов, а также для когнитивной гибкости (например, внимания, памяти), тем самым играя фундаментальную роль в основных функциях мозга (Fries et al., 2001; Tallon-Baudry). и др., 2004).

Новые технологии в течение последних десятилетий привели к описанию множественных нейронных колебаний, демонстрирующих различные электрофизиологические свойства и свойства связности в областях мозга, включая неокортекс, таламус и гиппокамп (Steriade, 2006).Используя анализ спектра мощности, исследователи определили, что колебания нейронов колеблются в определенных частотных диапазонах, от очень медленных (<0,01 Гц) до сверхбыстрых (> 1000 Гц) колебаний, опосредованных по меньшей мере десятью различными механизмами (Penttonen and Buzsáki, 2003). . В то время как быстрые осцилляторы более локализованы в ограниченном нервном объеме (Contreras and Llinas, 2001), медленные колебания обычно связаны с большими синхронными колебаниями мембранного напряжения в более широких областях мозга (He et al., 2008). Эта сетевая динамика и паттерны связи могут изменяться в зависимости от поведенческого состояния, при этом некоторые полосы частот связаны со сном, в то время как другие частоты преобладают во время бодрствования или состояний сознания (Brooks, 1968; Achermann and Borbély, 1997; Murthy and Fetz, 2006) ( Таблица 1). Интересно отметить, что колебания нейронов взаимодействуют в разных частотных диапазонах, модулируя друг друга и вызывая определенное поведение (Buzsaki, 2006; Steriade, 2006), и предыдущие исследования постулировали, что разные частоты колебаний либо конкурируют друг с другом, либо взаимодействуют определенным образом, чтобы участвовать в различные физиологические процессы, такие как смещение выбора входных данных, временное связывание нейронов в сборки и содействие синаптической пластичности (Buzsáki and Draguhn, 2004; Isomura et al., 2006). Более того, фазовые отношения колебаний между регионами разнообразны и могут модулироваться сенсорными и моторными переживаниями (Maris et al., 2016), тем самым усложняя расшифровку того, как мозговые волны координируются для выполнения важных функций как в развивающемся, так и в взрослом человеческом мозге.

Таблица 1. Общие характеристики мозговых волн.

Общее представление о колебательных частотных диапазонах состоит в том, что они представляют собой группы нейронных колебаний, действующих как отдельные сущности, которые одинаково работают во время определенных функций мозга (Watson, 2015), и, следовательно, могут служить фундаментальным инструментом как для клинической диагностики, так и для исследований мозга ( Huber et al., 2004; Бузаки, 2006). Кроме того, тот факт, что мозговые волны, выраженные у многих видов (например, человек, макака, кошка, кролик, крыса), и их поведенческие корреляты сохраняются на протяжении всей эволюции, является свидетельством их фундаментальной роли в обеспечении синхронизации между ансамблями нейронов для эффективной координации и распространяют нейронные сигналы на сетевом уровне (Hughes et al., 2004; Bereshpolova et al., 2007; Skaggs et al., 2007; Nir et al., 2011; Peyrache et al., 2011).

Механизмы, лежащие в основе колебаний нейронов

Нейронные колебания демонстрируют линейную прогрессию в натуральном логарифмическом масштабе с небольшим перекрытием (Penttonen and Buzsáki, 2003), что позволяет предположить, что для покрытия большого частотного диапазона мозговых волн требуется не менее десяти различных и независимых механизмов, и это имеет Сообщалось, что несколько колебаний вызываются несколькими механизмами (Buzsáki and Draguhn, 2004; Buzsaki, 2006).Некоторые из предложенных механизмов, лежащих в основе генерации сетевых колебаний, суммированы в таблице 1, и большинство из них включают взаимные взаимодействия между возбуждающими и тормозными механизмами (Singer, 1993) или изменения клеточной возбудимости (Liljenström and Hasselmo, 1993; Ainsworth et al. , 2011; Bellot-Saez et al., 2018). Последнее часто связано с изменениями внеклеточных ионов (например, K + ; Ca 2+ ) и активированным гиперполяризацией входящим током ( I h ) (Steriade et al., 1993), которые могут регулировать внутренние свойства мембраны, такие как резонансная частота (Tohidi and Nadim, 2009; Bellot-Saez et al., 2018), а также сила и частота колебаний сети (Yue and Huguenard, 2001). В этом мини-обзоре мы сосредоточимся на механизмах, с помощью которых астроциты влияют на возбудимость нейронов.

Нейроны состоят из внутренних свойств мембранного резонанса и частотного предпочтения (Hutcheon and Yarom, 2000; Buskila et al., 2013), которые позволяют им действовать как резонаторы или переходные генераторы, которые усиливают входные сигналы в пределах определенных частот (Alonso and Llinás, 1989).Это колебательное поведение на нескольких частотах зависит от точной комбинации фильтрующих свойств как в нижних частотах (т. Е., Пассивная проводимость утечки, емкость мембраны), так и в верхних частотах (т. Е. Управляемые по напряжению каналы, активируемые вблизи потенциала покоя мембраны, RMP) ( Buzsaki, 2006), которые наделяют нейроны широким репертуаром, чтобы быстрее и эффективнее реагировать на импульсные последовательности или быстрые входные сигналы (Pike et al., 2000). Следовательно, изменения в проводимости или возбудимости мембраны в соматодендритных компартментах приводят к дифференциальной настройке резонансного ответа в разных типах клеток (например,g., интернейроны против пирамидных или холинергических клеток), которые, с одной стороны, фильтруют входные данные от несинхронизированных нейронов [см. Hutcheon and Yarom (2000) и Laudanski et al. (2014) для всестороннего обзора], и, с другой стороны, необходим для синхронизации нейронов, которые выражают аналогичный резонанс, следовательно, формируя функциональность нейронной сети (Hutcheon and Yarom, 2000; Whittington and Traub, 2003; Laudanski et al. ., 2014; Kékesi et al., 2019).

Следовательно, изменения в концентрации внеклеточных ионов, которые влияют на возбудимость и резонансное поведение отдельных нейронов (например,g., K + , Mg 2+ , Ca 2+ ), могут влиять на ритмы мозга. Действительно, недавний всеобъемлющий отчет группы Недергаарда, в котором они зарегистрировали различные ритмы мозга во время цикла сна и бодрствования, показывает, что разные ритмы связаны с изменениями внеклеточных концентраций K + , Ca 2+ , Mg 2 + и H + (Ding et al., 2016), подтверждая, что клеточные механизмы, которые особенно влияют на ионный состав внеклеточной жидкости, могут модулировать возбудимость и синхронную активность нейронов, влияя, таким образом, на различные ритмы мозга.Соответственно, каналы K + , которые обеспечивают отток K + и реполяризацию мембран, играют решающую роль в определении общей возбудимости сети и, как было предположено, влияют на генерацию нейронных колебаний на множестве частот (Buzsaki, 2006). В соответствии с этой точкой зрения D’Angelo et al. (2001) с помощью экспериментального и компьютерного моделирования гранулярных клеток мозжечка показали, что медленные реполяризующие токи K + завершают колебательное «состояние вверх» тета-колебаний, усиленных постоянным током Na + и, следовательно, лежат в основе взрывного и резонансного поведения тета-колебания.В соответствии с этими результатами активация токов K + была связана с повышенной точностью синхронизации спайков на гамма-частотах как в пирамидных, так и в корзинчатых клетках гиппокампа (Penttonen et al., 1998), а также с более низкочастотными колебаниями в гиппокампе. диапазон дельты (Ushimaru et al., 2012). Более того, внутриклеточные записи кортикальных нейронов во время изменений гомеостаза K + указывают на изменения возбудимости нейронов и резонансное поведение, которые повлияли на усиление сетевых колебаний (Bellot-Saez et al., 2018).

K + гомеостаз в головном мозге регулируется активностью астроцитов через несколько механизмов, включая клиренс K + из внеклеточной жидкости. Астроциты стратегически расположены близко к синапсам, что позволяет им критически регулировать общую функцию сети (Wang et al., 2012; Bellot-Saez et al., 2017). Установлены два основных механизма клиренса астроцитов K + : (i) поглощение чистого K + , при котором поглощается избыток внеклеточного K + ([K + ] o ). с помощью котранспортеров K + (Na + / K + / 2Cl ), насосов Na + / K + (Na + / K + ATPase) и внутреннего выпрямления K + каналов (K + ir ), которые выражаются в астроцитарных процессах и (ii) пространственной буферизации K + , в которой ионы K + распространяются от высоких до низких концентраций через щелевые соединения ( GJ) опосредует астроцитарные сети, используя разности мембранных напряжений между локальным обратным потенциалом K + к мембранному потенциалу астроцитарной сети, а затем высвобождается в дистальных областях астроцитарных сетей (рис. 1).В конечном итоге [K + ] o возвращается к исходным уровням, чтобы предотвратить гипервозбудимость (Verkhratsky and Nedergaard, 2018). В соответствии с важностью клиренса K + для нормального осцилляторного функционирования, генетически модифицированные мыши, страдающие нарушенными механизмами клиренса, проявляют эпилептические припадки, задержку роста и преждевременную летальность в возрасте 2 недель (Kofuji et al., 2000; Bellot -Saez et al., 2017; Do-Ha et al., 2018). Однако недавние сообщения показывают, что в физиологических условиях нейромодуляторы могут напрямую запускать увеличение [K + ] o и, таким образом, передавать через астроциты сигнал на изменение активности нейронной цепи и регулирование колебаний сети (Ding et al., 2016; Ma et al., 2016).

Рисунок 1. Влияние клиренса астроцитов K + на колебания сети. (A) Изображение GFP-меченых кортикальных астроцитов, изображающее их организацию в неперекрывающихся доменах. (B) Принципиальная схема, описывающая механизмы клиренса астроцитов K + . Вверху справа вставка — K + захват — локальное увеличение [K + ] o выводится из внеклеточного пространства через астроцитарные каналы Kir, NKCC и Na + / K + АТФаза.В конце концов, ионы K + проходят внутриклеточно через астроциты, связанные с GJ (пространственная буферизация K + ) и способствуют дистальному выходному току во внеклеточное пространство, где [K + ] o является низким (∼3 мМ), как показано на нижней вставке (выпуск K + ). Стрелки указывают направление движущей силы K + . (C) Функциональная роль астроцитарных процессов очистки K + на колебания сети. Следы внеклеточных записей, показывающие сетевую активность до и после кратковременного (1 с) применения 30 мМ KCl (красная стрелка), в нормальном aCSF (слева) и после нанесения 100 мкМ BaCl 2 (селективный блокатор астроцитарного Kir4.1 канал, средняя трасса) или Gap-26/27 (селективный блокиратор Сх43, справа). Обратите внимание на увеличение возбудимости сети после увеличения [K + ] o , изображенное как увеличение пиковой активности. (D) Цветовая спектрограмма колебаний сети, изображающая сетевую активность до и после локального увеличения [K + ] o (черные стрелки, имитирующие высокую локальную нейронную активность) в нормальных условиях (aCSF, слева) после нарушения захвата K + с помощью 100 мкМ BaCl 2 (средняя спектрограмма) или после блокады астроцитарной пространственной буферизации селективными блокаторами астроцитарных щелевых соединений (GAP-26/27, справа).По материалам Neuroscience and Biobehavioral Reviews, vol 77, Alba Bellot-Saez, Orsolya Kékesi, John W. Morley, and Yossi Buskila, Astrocytic modulation of нейрональной возбудимости посредством пространственной буферизации K + , 87–97, авторское право (2017), с разрешение от Elsevier Ltd. по лицензии CC BY (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Астроцитарная модуляция мозговых волн

Многочисленные исследования выявили существенный вклад астроцитов во многие физиологические функции мозга, включая синаптогенез (Ullian et al., 2001), метаболическое сопряжение (Magistretti, 2006), нитрозативная регуляция синаптического выброса (Buskila et al., 2005; Abu-Ghanem et al., 2008; Buskila and Amitai, 2010), синаптическая передача (Fields and Stevens-Graham, 2002), колебания сети (Bellot-Saez et al., 2018) и пластичность (Suzuki et al., 2011; Oberheim et al., 2012).

Астроциты экспрессируют множество рецепторов, ионных каналов, насосов (то есть АТФазы) и котранспортеров, что позволяет им динамически взаимодействовать с нейронами несколькими путями (Haydon and Carmignoto, 2006; Giaume and Theis, 2010; Larsen and Macaulay, 2014).Несмотря на отсутствие способности запускать потенциалы действия, астроциты общаются с нейронами и другими астроцитами в основном посредством сигналов Ca 2+ (Cornell-Bell et al., 1990; Shigetomi et al., 2010). Сигналы астроцитов Ca 2+ могут возникать как независимо от нейрональной активности, так и после высвобождения нейротрансмиттера и включать собственные колебания Ca 2+ в отдельных клетках и волны Ca 2+ , которые распространяются от одного астроцита к другому (Zur Nieden and Deitmer, 2006; Nett et al., 2017). Действительно, недавние исследования показали, что астроцитарная передача сигналов Ca 2+ и клиренс глутамата астроцитами играют важную роль в регуляции сетевой активности и гомеостаза K + , что в конечном итоге влияет на возбудимость нейронов, лежащую в основе сетевых колебаний (Wang et al. , 2012; Ding et al., 2016). Недавно Ма и соавт. (2016) показали, что нейромодуляторы могут передавать сигналы через астроциты, воздействуя на их колебания Ca 2+ , чтобы изменить нейронные схемы и, следовательно, поведенческий сигнал.В соответствии с этими наблюдениями группа Недергаарда также продемонстрировала, что применение нейромодуляторов в ванне к кортикальным срезам головного мозга увеличивалось [K + ] o независимо от синаптической активности (Ding et al., 2016), что свидетельствует о повышении [K + ] o может служить механизмом для максимального воздействия нейромодуляторов на синхронную активность нейронов и их рекрутирование в сети.

Интересно, что исследование in vivo показало, что спонтанные колебания Ca 2+ в астроцитах различаются между кортикальными слоями, предполагая сегрегацию функциональной сети, обусловленную функцией астроцитов (Takata and Hirase, 2008).Действительно, пространственная и функциональная организация астроцитов различается в зависимости от области мозга (Houades et al., 2008; Chai et al., 2017; Matias et al., 2019), при этом установлено, что астроциты организованы в анатомические и функциональные компартменты (Pannasch and Rouach , 2013). Точно так же вычислительная модель трехмерных астроцитарных сетей показала, что распространение астроцитарных волн Ca 2+ сильно варьируется между областями мозга в зависимости от их GJ-связующей организации в астроцитарной сети, причем связи на короткие расстояния способствуют распространению Ca 2+ волн на более широких площадях (Lallouette et al., 2014). Кроме того, несколько исследований предоставили доказательства того, что астроциты реагируют на различные нейротрансмиттеры и нейромодуляторы, высвобождаемые нейронами (например, ацетилхолин, 5-HT, гистамин, норэпинефрин, допамин), вызывая повышение Ca 2+ , которое запускает сигнальные каскады, ведущие к изменениям в концентрации внутриклеточных и внеклеточных ионов (например, Na + , Ca 2+ , K + ) и высвобождение глиотрансмиттера (Blomstrand et al., 1999; Jung et al., 2000; Оикава и др., 2005; Динг и др., 2013; Jennings et al., 2017; Ковело и Араке, 2018). Эти исследования подчеркивают двунаправленный путь связи между нейронами и астроцитами, который устанавливает синергетический механизм, влияющий на колебания сети.

Недавно Mariotti et al. (2016, 2018) продемонстрировали, что астроцитарная модуляция и передача сигналов зависят от контуров, поскольку корковые астроциты не только реагируют на возбуждающие импульсы, но также реагируют на тормозящие интернейроны, вызывая слабые или сильные [Ca 2+ ] i возвышений. .Кроме того, эксперименты с двухфотонной визуализацией показали, что кортикальные астроциты достаточно быстры, чтобы реагировать на сенсорную стимуляцию, вызывая быстрые события Ca 2+ (Stobart et al., 2018). В совокупности эти исследования показывают, что астроциты способны обрабатывать различные паттерны сетевой активности с различными сигналами Ca 2+ , чтобы декодировать и интегрировать локальную синаптическую активность и пластичность (Perea and Araque, 2007; Henneberger et al., 2010 ; Navarrete et al., 2012), а также другие физиологические процессы, включая расширение сосудов за счет оксида азота (Buskila and Amitai, 2010; Muñoz et al., 2015), передачу сигналов K + (Filosa et al., 2006), высвобождение трофических факторов (Igelhorst et al., 2015) и медиаторов воспаления (Michelucci et al., 2016). Более того, глиотрансмиттеры могут активировать нейрональные рецепторы, включая внесинаптические NR1 / NR2B-содержащие рецепторы NMDA (Fellin et al., 2004; Jourdain et al., 2007; Wang et al., 2013), тем самым устанавливая реципрокные взаимодействия между нейронами и астроцитами, которые приводят к в общей модуляции сетевой возбудимости и синхронной активности групп нейронов (Sardinha et al., 2017; Адамский и др., 2018).

Астроциты обеспечивают связь на большие расстояния не только через волны Ca 2+ , но также через высвобождение АТФ (Haas et al., 2006; Suadicani, 2006), за которым следует его деградация до аденозина внеклеточными нуклеотидазами, что приводит к синаптическому ингибированию нейротрансмиссия (Pascual et al., 2005). Соответственно, было обнаружено, что высвобождение АТФ из астроцитов неокортекса активирует пуринергические токи в пирамидных нейронах с последующим ослаблением синаптического и тонического торможения (Lalo et al., 2014). Эти результаты предполагают, что кортикальные астроциты посредством экзоцитоза АТФ также могут играть роль в модуляции нейронального высвобождения ГАМК и, следовательно, в фазовом и тоническом ингибировании, что в конечном итоге способствует генерации гиперсинхронных колебаний на сетевом уровне.

Обсуждение

В 19 веке Карл Людвиг Шлейх был первым, кто предположил, что нейроглия является анатомическим локусом для управления возбуждением нейронов и его передачей от нейрона к нейрону (Schleich, 1894; Dierig, 1994).Год спустя Рамон-и-Кахал, отец современной нейробиологии, предположил, что астроциты непосредственно участвуют в модуляции нейрональной активности путем изоляции соседних нейронов (Cajal, 1895; Navarrete and Araque, 2014). В поддержку этой точки зрения Кахал далее обнаружил, что «нейроглия в изобилии там, где межклеточные связи многочисленны и сложны не из-за существования контактов, а скорее из-за их регулирования и контроля таким образом, что каждое протоплазматическое расширение находится в своем интимная связь только с определенной группой нервных окончаний », что привело его к предположению, что астроциты играют главную роль в модуляции функции мозга во время различных поведенческих состояний (Cajal, 1895, 1897).Более века спустя, с развитием мощных электрофизиологических инструментов и инструментов визуализации (Berger et al., 2007; Pál et al., 2015), эти первоначальные представления об астроцитах как потенциальных модуляторах мозговых цепей получают все большую поддержку.

Тесная ассоциация астроцитов с синапсами привела к концепции трехчастного синапса (состоящего из пресинаптического конца, постсинаптической мембраны и удерживающего астроцита), который обеспечивает двунаправленное взаимодействие астроцитов с нейронами (Araque et al., 1999). Хотя молекулярные и клеточные пути, в которых астроциты влияют на активность нейронной сети и ритмы мозга, не полностью ясны, многочисленные исследования in vivo, и in vitro, показывают, что они играют ключевую роль в модуляции возбудимости нейронов и синхронной активности сети. , тем самым способствуя «разговору в мозгу» (Verkhratsky, Nedergaard, 2018).

Тот факт, что астроциты могут регулировать активность отдельных нейронов, побудил к новой концепции сетевой модуляции, названной «латеральной синаптической регуляцией астроцитов» (Covelo and Araque, 2016).Соответственно, астроцитарная регуляция синаптической передачи является гетеросинаптической и не ограничивается самим активным синапсом, но включает в себя активность отдаленных трехчастных синапсов через паракринную передачу сигналов глиотрансмиттеров, которая зависит от морфологических и функциональных свойств астроцитов, тем самым действуя как синцитий, который может влиять на нейронные свойства в широких областях мозга (Pirttimaki et al., 2017). Однако физиологическая роль глиотрансмиссии весьма спорна (см. Nedergaard, Verkhratsky, 2012; Chai et al., 2017; Папуин и др., 2017; Фиакко и Маккарти, 2018; Savtchouk and Volterra, 2018), поскольку высвобождение глиотрансмиттера было достоверно продемонстрировано только in vitro в культурах и экспериментах на срезах мозга, которые часто сопровождаются манипуляциями (например, высокочастотной стимуляцией), которые могут влиять на астроцитарные каналы или рецепторы, что приводит к нарушению сигнальных каскадов. . Этот экспериментальный план вызывает вопросы о существовании глиотрансмиссии (Wolosker et al., 2016; Chai et al., 2017) и играет ли он физиологическую роль в мозге (Fiacco and McCarthy, 2018). Хотя предыдущие исследования не обнаружили корреляции между передачей сигналов астроцитов Ca 2+ и высвобождением глиотрансмиттера (Fiacco et al., 2007; Petravicz et al., 2008; Agulhon et al., 2010), появляется все больше доказательств, подтверждающих важность обоих GJ-опосредованная связь и функция астроцитарных сетей для нейронно-астроцитарной коммуникации и контроля активности нейронных сетей (Covelo and Araque, 2016, 2018).Следовательно, астроцитарные изменения, вероятно, приводят к аберрантной модуляции как синаптической передачи, так и синхронизации сетевых колебаний, что также сопровождается изменениями в поведенческих характеристиках.

Авторские взносы

Все авторы задумали проект, написали и утвердили рукопись.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано IPRA для AB-S и фондом инновационных медицинских исследований Эйнсворт, присужденным YB и JM.

Список литературы

Абу-Ганем, Ю., Коэн, Х., Бускила, Ю., Грауэр, Э., и Амитаи, Ю. (2008). Повышенная стресс-реактивность у мутантных мышей по синтазе оксида азота типа 2: данные в поддержку астроцитарной нитрозативной модуляции поведения. Неврология 156, 257–265. DOI: 10.1016 / j.neuroscience.2008.07.043

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Achermann, P., и Борбели А.А. (1997). Низкочастотные (<1 Гц) колебания электроэнцефалограммы сна человека. Неврология 81, 213–222. DOI: 10.1016 / S0306-4522 (97) 00186-183

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Адамский А., Кол, А., Крейзель, Т., Дорон, А., Озери-Энгельхард, Н., Мельцер, Т. и др. (2018). Активация астроцитов вызывает усиление нейронов de novo и улучшение памяти. Ячейка 174: 59-71.e14. DOI: 10.1016 / j.cell.2018.05.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Агульхон, К., Фиакко, Т. А., и Маккарти, К. Д. (2010). Краткосрочная и долговременная пластичность гиппокампа не модулируется передачей сигналов Ca2 + астроцитов. Наука 327, 1250–1254. DOI: 10.1126 / science.1184821

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эйнсворт, М., Ли, С., Каннингем, М. О., Рупан, А. К., Трауб, Р. Д., Копелл, Н. Дж. И др. (2011). Генераторы двойного гамма-ритма контролируют интерламинарную синхронизацию в слуховой коре. J. Neurosci. 31, 17040–17051. DOI: 10.1523 / jneurosci.2209-11.2011

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Алонсо А. и Ллинас Р. Р. (1989). Подпороговая Na + -зависимая тета-подобная ритмичность в звездчатых клетках энторинального слоя коры II. Природа 342, 175–177. DOI: 10.1038 / 342175a0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Амзика Ф., Массимини М. и Манфриди А. (2002). Пространственная буферизация во время медленных и пароксизмальных колебаний сна в корковых сетях глиальных клеток in vivo . J. Neurosci. 22, 1042–1053. DOI: 10.1523 / jneurosci.22-03-01042.2002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Амзика Ф., Некельманн Д. и Стериаде М. (1997). Взаимодействие корковых нейронов с глией во время спайк-волновых (SW) приступов. Soc. Neurosci. Abstr. 23: 1688.

Google Scholar

Аракэ А., Парпура В., Санзгири Р. П. и Хейдон П. Г. (1999). Трехсторонние синапсы: глия, непризнанный партнер. Trends Neurosci. 22, 208–215. DOI: 10.1016 / S0166-2236 (98) 01349-1346

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Белло-Саез, А., Коэн, Г., ван Шайк, А., Оои, Л., Морли, Дж. У., и Бускила, Ю. (2018). Астроцитарная модуляция корковых колебаний. Sci. Реп. 8: 11565. DOI: 10.1038 / s41598-018-30003-w

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Белло-Саез, А., Кекеси, О., Морли, Дж. У., и Бускила, Ю.(2017). Астроцитарная модуляция возбудимости нейронов посредством пространственной буферизации K +. Neurosci. Biobehav. Ред. 77, 87–97. DOI: 10.1016 / j.neubiorev.2017.03.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Берешполова Ю., Амитаи Ю., Гусев А. Г., Стелзель К. Р., Свадлоу Х. А. (2007). Дендритное обратное распространение и состояние бодрствующего неокортекса. J. Neurosci. 27, 9392–9399. DOI: 10.1523 / jneurosci.2218-07.2007

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бергер Т., Borgdorff, A., Crochet, S., Neubauer, F. B., Lefort, S., Fauvet, B., et al. (2007). Комбинированная визуализация вольт-амперной и кальциевой эпифлуоресценции in vitro и in vivo выявляет подпороговую и надпороговую динамику коры головного мозга мышей. J. Neurophysiol. 97, 3751–3762. DOI: 10.1152 / jn.01178.2006

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бломстранд, Ф., Хатиби, С., Муйдерман, Х., Ханссон, Э., Олссон, Т., и Рённбек, Л. (1999). 5-гидрокситриптамин и глутамат модулируют скорость и степень межклеточной передачи сигналов кальция в астроглиальных клетках гиппокампа в первичных культурах. Неврология 88, 1241–1253. DOI: 10.1016 / S0306-4522 (98) 00351-350

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брукс, Д. К. (1968). Волны, связанные с движением глаз у бодрствующей и спящей кошки. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 24, 532–541. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (68)

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бускила Ю., Фаркаш С., Хершфинкель М. и Амитаи Ю. (2005). Быстрая и реактивная продукция оксида азота астроцитами в срезах неокортекса мышей. Glia 52, 169–176. DOI: 10.1002 / glia.20217

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бускила Ю., Морли Дж. У., Тэпсон Дж. И ван Шайк А. (2013). Адаптация спайкового обратного распространения задерживается в корковых нейронах. Фронт. Клетка. Neurosci. 7: 1–9. DOI: 10.3389 / fncel.2013.00192

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бузаки, Г. (2006). Ритмы мозга. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Кахал, С. Р. Я. (1895). Algunas coneturas sobre el mecanismo anatómico de la ideación, asociación y atención. Rev. Med. Cir. Практик. 36, 497–508.

Google Scholar

Кахал, С. Р. Я. (1897). Algo sobre laignación fisiológica de la neuroglia. Rev. Trimest. Microgr. 1, 3–47.

Google Scholar

Карраседо, Л. М., Кьельдсен, Х., Каннингтон, Л., Дженкинс, А., Скофилд, И., Каннингем, М.O., et al. (2013). Неокортикальный дельта-ритм облегчает взаимные межслойные взаимодействия посредством вложенных тета-ритмов. J. Neurosci. 33, 10750–10761. DOI: 10.1523 / jneurosci.0735-13.2013

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чай, Х., Диас-Кастро, Б., Шигетоми, Э., Монте, Э., Окто, Дж. К., Ю, X. и др. (2017). Астроциты, специализирующиеся на нервных цепях: транскриптомные, протеомные, морфологические и функциональные доказательства. Нейрон 95: 531-549.e9. DOI: 10.1016 / j.neuron.2017.06.029

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коннорс, Б. В., Гутник, М. Дж., И Принс, Д. А. (1982). Электрофизиологические свойства нейронов неокортекса in vitro . J. Neurophysiol. 48, 1302–1320. DOI: 10.1152 / jn.1982.48.6.1302

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Контрерас Д. и Ллинас Р. (2001). Визуализация чувствительного к напряжению красителя пространственно-временной динамики неокортекса в зависимости от частоты афферентной активации. J. Neurosci. 21, 9403–9413. DOI: 10.1523 / jneurosci.21-23-09403.2001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Корнелл-Белл, А. Х., Финкбейнер, С. М., Купер, М. С., и Смит, С. Дж. (1990). Глутамат индуцирует кальциевые волны в культивируемых астроцитах: передача глиальных сигналов на большие расстояния. Наука 247, 470–473. DOI: 10.1126 / science.1967852

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Каннингем М.О., Первушин Д.Д., Ракка, К., Копелл, Н. Дж., Дэвис, К. Х., Джонс, Р. С. Г. и др. (2006). Метаболизм нейронов определяет состояние ответа корковой сети. Proc. Natl. Акад. Sci. США 103, 5597–5601. DOI: 10.1073 / pnas.0600604103

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

D’Angelo, E., Nieus, T., Maffei, A., Armano, S., Rossi, P., Taglietti, V., et al. (2001). Взрыв тета-частоты и резонанс в гранулярных клетках мозжечка: экспериментальные доказательства и моделирование медленного k + -зависимого механизма. J. Neurosci. 21, 759–770. DOI: 10.1523 / jneurosci.21-03-00759.2001

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Диериг, С. (1994). Расширение нейронной доктрины: Карл Людвиг Шлейх (1859-1922) и его размышления о нейроглии при зарождении концепции нейронной сети в 1894 году. Trends Neurosci. 17, 449–452. DOI: 10.1016 / 0166-2236 (94)

  • PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дин, Ф., О’Доннелл, Дж., Трейн, А.С., Зеппенфельд, Д., Канг, Х., Се, Л. и др. (2013). α1-адренорецепторы опосредуют скоординированную передачу сигналов Ca2 + кортикальных астроцитов у бодрствующих мышей. Cell Calcium. 54, 387–394. DOI: 10.1016 / j.ceca.2013.09.001

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дин Ф., О’Доннелл Дж., Сюй К., Канг Н., Голдман Н. и Недергаард М. (2016). Изменения в составе интерстициальных ионов мозга контролируют цикл сна и бодрствования. Наука 352, 550–555. DOI: 10.1126 / science.aad4821

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дипоппа М., Гуткин Б. С. (2013). Гибкое управление частотой корковых колебаний позволяет выполнять вычисления, необходимые для рабочей памяти. Proc. Natl. Акад. Sci. США 110, 12828–12833. DOI: 10.1073 / pnas.1303270110

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    До-Ха Д., Бускила Ю. и Оои Л.(2018). Нарушения в двигательных нейронах, интернейронах и астроцитах способствуют повышенной возбудимости при БАС: основные механизмы и пути к терапии. Мол. Neurobiol. 55, 1410–1418. DOI: 10.1007 / s12035-017-0392-y

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Эккарт К., Возняк-Квасьневска А., Хервег Н. А., Фуэнтемилла Л. и Бунцек Н. (2016). Ацетилхолин модулирует рабочую память человека и последующее распознавание, основанное на знакомстве, посредством альфа-колебаний. Neuroimage 137, 61–69. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2016.05.049

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Енох, М. А., Шен, П. Х., Дуччи, Ф., Юань, К., Лю, Дж., Уайт, К. В. и др. (2008). Общие генетические истоки ЭЭГ, алкоголизма и тревоги: роль CRH-BP. PLoS One 3: e3620. DOI: 10.1371 / journal.pone.0003620

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Феллин, Т., Паскуаль, О., Гоббо, С., Поццан Т., Хейдон П. Г. и Карминьото Г. (2004). Синхронизация нейронов, опосредованная астроцитарным глутаматом через активацию внесинаптических рецепторов NMDA. Нейрон 43, 729–743. DOI: 10.1016 / j.neuron.2004.08.011

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фиакко, Т.А., Агульхон, К., Тавес, С.Р., Петравич, Дж., Каспер, К.Б., Донг, X., et al. (2007). Селективная стимуляция астроцитов кальцием in situ не влияет на возбуждающую синаптическую активность нейронов. Нейрон 54, 611–626. DOI: 10.1016 / j.neuron.2007.04.032

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фиакко, Т.А., и Маккарти, К.Д. (2018). Многочисленные доказательства указывают на то, что глиотрансмиссия не происходит в физиологических условиях. J. Neurosci. 38, 3–13. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.0016-17.2017

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Филоса, Дж. А., Бонев, А. Д., Штрауб, С. В., Мередит, А. Л., Вилкерсон, М. К., Олдрич, Р. В. и др. (2006). Локальная передача сигналов калия связывает активность нейронов с расширением сосудов головного мозга. Нат. Neurosci. 9, 1397–1403. DOI: 10.1038 / nn1779

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фисан А., Пайк Ф. Г., Буль Э. Х. и Паульсен О. (1998). Холинергическая индукция сетевых колебаний с частотой 40 Гц в гиппокампе in vitro. Nature 394, 186–189. DOI: 10.1038 / 28179

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фоли, Дж., Блутштейн, Т., Ли, С., Эрнё, К., Халасса, М. М., и Хейдон, П. (2017). Передача сигналов астроцитов IP3 / Ca2 + модулирует тета-ритм и быстрый сон. Фронт. Neural Circ. 11: 3. DOI: 10.3389 / fncir.2017.00003

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Фрис, П., Рейнольдс, Дж. Х., Рори, А. Э. и Десимон, Р. (2001). Модуляция колебательной нейрональной синхронизации избирательным зрительным вниманием. Наука 291, 1560–1563. DOI: 10.1126 / наука.1055465

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Giaume, C., и Theis, M. (2010). Фармакологические и генетические подходы к изучению коннексин-опосредованных каналов в глиальных клетках центральной нервной системы. Brain Res. Ред. 63, 160–176. DOI: 10.1016 / j.brainresrev.2009.11.005

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хаас Б., Шипке К. Г., Петерс О., Зель Г., Виллекке К. и Кеттенманн Х. (2006).Зависимые от активности АТФ-волны в неокортексе мыши не зависят от астроцитарных кальциевых волн. Cereb. Cortex 16, 237–246. DOI: 10.1093 / cercor / bhi101

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хангья Б., Борхеги З., Силаги Н., Фройнд Т. Ф. и Варга В. (2009). ГАМКергические нейроны медиальной перегородки возглавляют сеть гиппокампа во время тета-активности. J. Neurosci. 29, 8094–8102. DOI: 10.1523 / jneurosci.5665-08.2009

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Он, Б.Дж., Снайдер, А. З., Земпель, Дж. М., Смит, М. Д., и Райхл, М. Е. (2008). Электрофизиологические корреляты внутренней крупномасштабной функциональной архитектуры мозга. Proc. Natl. Акад. Sci. США 105, 16039–16044. DOI: 10.1073 / pnas.0807010105

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хеннебергер К., Папуин Т., Олиет С. Х. Р. и Русаков Д. А. (2010). Долгосрочное усиление зависит от высвобождения d-серина из астроцитов. Природа 463, 232–236.DOI: 10.1038 / nature08673

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хуадес, В., Кулакофф, А., Эзан, П., Сейф, И., и Джиом, К. (2008). Сети астроцитов, опосредованные щелевыми соединениями, в коре головного мозга мышей. J. Neurosci. 28, 5207–5217. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.5100-07.2008

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Hughes, S. W., Lörincz, M., Cope, D. W., Blethyn, K. L., Kékesi, K. A., Parri, H. R., et al.(2004). Синхронизированные колебания на частотах α и θ в латеральном коленчатом ядре. Нейрон 42, 253–268. DOI: 10.1016 / S0896-6273 (04) 00191-196

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Hughes, S. W., Lorincz, M. L., Blethyn, K., Kékesi, K. A., Juhász, G., Turmaine, M., et al. (2011). Щелевые соединения таламуса контролируют локальную синхронность нейронов и влияют на амплитуду макроскопических колебаний во время альфа-ритмов ЭЭГ. Фронт. Psychol. 2: 193. DOI: 10.3389 / fpsyg.2011.00193

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Игельхорст Б. А., Нидеркинхаус В., Карус К., Ланге М. Д. и Дитцель И. Д. (2015). Регулирование возбудимости нейронов путем высвобождения белков из глиальных клеток. Philos. Пер. R. Soc. B Biol. Sci. 370, 1–10. DOI: 10.1098 / rstb.2014.0194

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Исомура, Ю., Сирота, А., Дзен, С., Монтгомери, С., Мизусеки, К., Henze, D.A., et al. (2006). Интеграция и сегрегация активности в субрегионах энторинально-гиппокампа с помощью неокортикальных медленных колебаний. Нейрон 52, 871–882. DOI: 10.1016 / j.neuron.2006.10.023

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Джедема, Х. П. (2004). Кортикотропин-рилизинг-гормон напрямую активирует норадренергические нейроны голубого пятна, зарегистрированный In Vitro . J. Neurosci. 24, 9703–9713. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.2830-04.2004

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дженнингс А., Тюрикова О., Бард Л., Чжэн К., Семьянов А., Хеннебергер К. и др. (2017). Дофамин повышает и понижает астроглиальный Ca 2+ различными путями в зависимости от локальной синаптической схемы. Глия 65, 447–459. DOI: 10.1002 / glia.23103

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Журден, П., Бергерсен, Л. Х., Бхаукауралли, К., Беззи, П., Сантелло М., Домерк М. и др. (2007). Экзоцитоз глутамата из астроцитов контролирует синаптическую силу. Нат. Neurosci. 10, 331–339. DOI: 10.1038 / nn1849

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Юнг С., Пфайфер Ф. и Дейтмер Дж. У. (2000). Индуцированное гистамином проникновение кальция в астроциты мозжечка крыс: доказательства емкостных и не емкостных механизмов. J. Physiol. 527, 549–561. DOI: 10.1111 / j.1469-7793.2000.00549.х

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кекеси, О., Лян, Х., Мюнч, Г., Морли, Дж. У., Дьенгези, Э., и Бускила, Ю. (2019). Дифференциальное влияние острой активации микроглии на возбудимость холинергических нейронов в медиальной перегородке мышей. Brain Struct. Функц. 224, 2297–2309. DOI: 10.1007 / s00429-019-01905-w

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кофудзи П., Селен П., Захс К. Р., Сурбек Л.В., Лестер, Х.А., и Ньюман, Э.А. (2000). Генетическая инактивация внутренне выпрямляющего калиевого канала (субъединица Kir4.1) у мышей: фенотипическое влияние на сетчатку. J. Neurosci. 20, 5733–5740. DOI: 10.1037 / a0013262.Open

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Козачков, Л., Мичмизос, К. П. (2017). Причинная роль астроцитов в медленноволновом ритмогенезе: исследование с помощью компьютерного моделирования. Пискатауэй, Нью-Джерси: Университет Рутгерса.

    Google Scholar

    Лаллотт, Дж., Де Питта, М., Бен-Джейкоб, Э., и Берри, Х. (2014). Редкие соединения на короткие расстояния усиливают распространение кальциевых волн в трехмерной модели сетей астроцитов. Фронт. Comput. Neurosci. 8:45. DOI: 10.3389 / fncom.2014.00045

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лало У., Палыгин О., Расули-Неджад С., Эндрю Дж., Хейдон П. Г., Панкратов Ю. (2014). Экзоцитоз АТФ из астроцитов модулирует фазовое и тоническое торможение в неокортексе. PLoS Biol. 12: e1001747. DOI: 10.1371 / journal.pbio.1001747

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ларсен Б. Р. и Маколей Н. (2014). Kir4.1-опосредованная пространственная буферизация KC: экспериментальные проблемы в определении его временного и количественного вклада в клиренс KC в головном мозге. Каналы 8, 1–7.

    Google Scholar

    Лаудански Дж., Торбен-Нильсен Б., Сегев И. и Шамма С. (2014). Пространственно распределенный дендритный резонанс выборочно фильтрует синаптический вход. PLoS Comput. Биол. 10: 1–10. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1003775

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    ЛеБо, Ф. Э. Н., Тауэрс, С. К., Трауб, Р. Д., Уиттингтон, М. А., и Буль, Э. Х. (2002). Быстрые колебания сети, вызванные переходными процессами калия в гиппокампе крысы in vitro . J. Physiol. 542, 167–179. DOI: 10.1113 / jphysiol.2002.015933

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ли, Х.S., Ghetti, A., Pinto-Duarte, A., Wang, X., Dziewczapolski, G., Galimi, F., et al. (2014). Астроциты участвуют в гамма-колебаниях и памяти распознавания. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, E3343 – E3352. DOI: 10.1073 / pnas.1410893111

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Лильенстрём, Х., Хассельмо, М. (1993). Ацетилхолин и корковая колебательная динамика. Комп. Neural. Syst. 523–530. DOI: 10.1007 / 978-1-4615-3254-5_79

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    млн лет назад, Z., Сторк, Т., Берглес, Д. Э., Фриман, М. Р. (2016). Нейромодуляторы передают сигнал через астроциты, чтобы изменить активность и поведение нервных цепей. Природа 17, 428–432. DOI: 10.1002 / nbm.3369.Three

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мариотти, Л., Лози, Г., Лия, А., Мелоне, М., Кьявегато, А., Гомес-Гонсало, М., и др. (2018). Интернейрон-специфическая передача сигналов вызывает характерные соматостатин-опосредованные ответы в корковых астроцитах взрослых. Нат.Commun. 9, DOI: 10.1038 / s41467-017-02642-2646

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мариотти, Л., Лози, Г., Сессоло, М., Маркон, И., и Карминьото, Г. (2016). Тормозящий нейромедиатор ГАМК вызывает длительные колебания Са2 + в корковых астроцитах. Глия 64, 363–373. DOI: 10.1002 / glia.22933

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Марис, Э., Фрис, П., и ван Эде, Ф. (2016). Разнообразные фазовые отношения между ритмами нейронов и их потенциальные функции. Trends Neurosci. 39, 86–99. DOI: 10.1016 / j.tins.2015.12.004

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Маккормик, Д. А. (1992). Действие нейротрансмиттеров в таламусе и коре головного мозга и их роль в нейромодуляции таламокортикальной активности. Прог. Neurobiol. 39, 337–388. DOI: 10.1016 / 0301-0082 (92)

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Маккормик, Д. А., Пейп, Х. С. (1990). Свойства катионного тока, активируемого гиперполяризацией, и его роль в ритмических колебаниях в ретрансляционных нейронах таламуса. J. Physiol. 431, 291–318. DOI: 10.1113 / jphysiol.1990.sp018331

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мичелуччи А., Бителл А., Берни М. Дж., Джонстон К. Э., Вонг К. Ю., Тенг С. В. и др. (2016). Нейрогенный потенциал астроцитов регулируется воспалительными сигналами. Мол. Neurobiol. 53, 3724–3739. DOI: 10.1007 / s12035-015-9296-x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Муньос, М.Ф., Пуэбла М. и Фигероа Х. Ф. (2015). Контроль нервно-сосудистого взаимодействия посредством зависимой от оксида азота регуляции передачи сигналов Ca2 + в астроцитах. Фронт. Клетка. Neurosci. 9: 1–9. DOI: 10.3389 / fncel.2015.00059

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мурти, В. Н., Фец, Э. Э. (2006). Когерентные колебания с частотой от 25 до 35 Гц в сенсомоторной коре головного мозга бодрствующих обезьян. Proc. Natl. Акад. Sci. США 89, 5670–5674. DOI: 10.1073 / пнас.89.12.5670

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Наваррете, М., Переа, Г., де Севилья, Д. Ф., Гомес-Гонсало, М., Нуньес, А., Мартин, Э. Д. и др. (2012). Астроциты опосредуют in vivo холинергически-индуцированную синаптическую пластичность. PLoS Biol. 10: e1001259. DOI: 10.1371 / journal.pbio.1001259

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Нетт, У. Дж., Олофф, С. Х., Маккарти, К. Д. (2017).Астроциты гиппокампа in situ демонстрируют колебания кальция, которые происходят независимо от активности нейронов. J. Neurophysiol. 87, 528–537. DOI: 10.1152 / jn.00268.2001

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Нир Ю., Стаба Р. Дж., Андрильон Т., Вязовский В. В., Чирелли К., Фрид И. и др. (2011). Региональные медленные волны и веретена во сне человека. Нейрон 70, 153–169. DOI: 10.1016 / j.neuron.2011.02.043

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Нуньес, П.Л. (1995). Неокортикальная динамика и ритмы ЭЭГ человека. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

    Google Scholar

    Оикава, Х., Накамичи, Н., Камбе, Ю., Огура, М., и Йонеда, Ю. (2005). Увеличение внутриклеточных свободных ионов кальция никотиновыми рецепторами ацетилхолина в одном культивированном кортикальном астроците крысы. J. Neurosci. Res. 79, 535–544. DOI: 10.1002 / jnr.20398

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пал, И., Кардос, Дж., Доболый, А., и Хежа, Л. (2015). Появление быстрого астроцитарного компонента при визуализации нейронной активности с помощью потенциал-чувствительного красителя. Мол. Мозг 8:35. DOI: 10.1186 / s13041-015-0127-129

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Паннас, У., Руах, Н. (2013). Растущая роль астроглиальных сетей в обработке информации: от синапсов до поведения. Trends Neurosci. 36, 405–417. DOI: 10.1016 / j.tins.2013.04.004

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Папуин Т., Хеннебергер, К., Русаков, Д. А., и Олиет, С. Х. Р. (2017). Астроглиальный против нейронального d-серина: проверка фактов. Trends Neurosci. 40, 517–520. DOI: 10.1016 / j.tins.2017.05.007

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Паскуаль, О., Каспер, К. Б., Кубера, К., Чжан, Дж., Ревилла-Санчес, Р., Сул, Ж.-Й. и др. (2005). Астроцитарная пуринергическая передача сигналов координирует синаптические сети. Наука 310, 113–116. DOI: 10.1126 / science.1116916

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пенттонен, М., и Бужаки, Г. (2003). Естественная логарифмическая связь между осцилляторами мозга. Thalamus Relat. Syst. 2, 145–152. DOI: 10.1016 / S1472-9288 (03) 00007-4

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пенттонен, М., Камонди, А., Асади, Л., и Бужаки, Г. (1998). Колебания гамма-частоты в гиппокампе крысы: внутриклеточный анализ in vivo . Eur. J. Neurosci. 10, 718–728. DOI: 10.1046 / j.1460-9568.1998.00096.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Петравич, Я., Фиакко, Т.А., и Маккарти, К.Д. (2008). Потеря зависимого от рецептора IP3 увеличения Ca2 + в астроцитах гиппокампа не влияет на исходную синаптическую активность пирамидного нейрона CA1. J. Neurosci. 28, 4967–4973. DOI: 10.1523 / jneurosci.5572-07.2008

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пейраш А., Батталья Ф. П. и Дестекс А. (2011). Ингибирование рекрутирования в префронтальной коре во время вращения веретен сна и блокирования входов гиппокампа. Proc.Natl. Акад. Sci. США 108, 17207–17212. DOI: 10.1073 / pnas.1103612108

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пайк, Ф. Г., Годдард, Р. С., Саклинг, Дж. М., Гантер, П., Кастури, Н., и Паулсен, О. (2000). Отчетливые частотные предпочтения разных типов нейронов гиппокампа крыс в ответ на колебательные входные токи. J. Physiol. 529, 205–213. DOI: 10.1111 / j.1469-7793.2000.00205.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пирттимаки, Т.М., Симс, Р. Э., Сондерс, Г., Антонио, С. А., Кодаду, Н. К., и Парри, Х. Р. (2017). Опосредованные астроцитами свойства нейрональной синхронизации, выявленные с помощью ложного высвобождения глиотрансмиттера. J. Neurosci. 37, 9859–9870. DOI: 10.1523 / jneurosci.2761-16.2017

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рупан, А. К., ЛеБо, Ф. Э. Н., Раммелл, Дж., Каннингем, М. О., Трауб, Р. Д., и Уиттингтон, М. А. (2010). Холинергическая нейромодуляция контролирует направленную временную коммуникацию в неокортексе in vitro . Фронт. Neural Circ. 4: 8. DOI: 10.3389 / fncir.2010.00008

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Рупан, А. К., Миддлтон, С. Дж., Каннингем, М. О., Лебо, Ф. Э. Н., Биббиг, А., Уиттингтон, М. А., и др. (2006). Колебания бета2-частоты (20-30 Гц) в несинаптических сетях соматосенсорной коры. Proc. Natl. Акад. Sci. США 103, 15646–15650. DOI: 10.1073 / pnas.0607443103

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сардинья, В.М., Герра-Гомес, С., Каэтано, И., Таварес, Г., Мартинс, М., Рейс, Дж. С. и др. (2017). Передача сигналов астроцитов поддерживает гиппокампально-префронтальную тета-синхронизацию и когнитивные функции. Glia 65, 1944–1960. DOI: 10.1002 / glia.23205

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Schleich, C. L. (1894). Schmerzlose Operationen. Берлин: Springer.

    Google Scholar

    Шигетоми, Э., Кракун, С., Софронев, М. В., и Хах, Б.С. (2010). Генетически направленный оптический датчик для отслеживания сигналов кальция в процессах астроцитов. Нат. Neurosci. 13, 759–766. DOI: 10.1038 / nn.2557

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Зингер, W. (1993). Синхронизация корковой активности и ее предполагаемая роль в обработке информации и обучении. Annu. Rev. Physiol. 55, 349–374. DOI: 10.1146 / annurev.physiol.55.1.349

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Skaggs, W.E., McNaughton, B.L., Permenter, M., Archibeque, M., Vogt, J., Amaral, D.G., et al. (2007). ЭЭГ Резкие волны и разреженная активность единиц ансамбля в гиппокампе макак. J. Neurophysiol. 98, 898–910. DOI: 10.1152 / jn.00401.2007

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Солтес И., Лайттоулер С., Лереше Н., Яссик-Гершенфельд Д., Поллард К. Э. и Крунелли В. (1991). Два внутренних тока и трансформация низкочастотных колебаний таламокортикальных клеток крысы и кошки. J. Physiol. 441, 175–197. DOI: 10.1113 / jphysiol.1991.sp018745

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Стериаде М., Нуньес А. и Амзика Ф. (2018). Новое медленное (<1 Гц) колебание нейронов неокортекса in vivo: деполяризующие и гиперполяризующие компоненты. J. Neurosci. 13, 3252–3265. DOI: 10.1523 / jneurosci.13-08-03252.1993

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Стобарт, Дж.Л., Феррари, К. Д., Барретт, М. Дж. П., Глюк, К., Стобарт, М. Дж., Зуэнд, М. и др. (2018). Активность коркового контура вызывает быстрые кальциевые сигналы астроцитов в той же временной шкале, что и нейроны. Нейрон 98: 726-735.e4. DOI: 10.1016 / j.neuron.2018.03.050

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Суадикани, С. О. (2006). Рецепторы P2X7 опосредуют высвобождение атр и усиление астроцитарной межклеточной передачи сигналов Ca2 +. J. Neurosci. 26, 1378–1385.DOI: 10.1523 / jneurosci.3902-05.2006

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Сузуки А., Стерн С. А., Боздаги О., Хантли Г. В., Уокер Р. Х., Магистретти П. Дж. И др. (2011). Транспорт лактата астроцитов и нейронов необходим для формирования долговременной памяти. Ячейка 144, 810–823. DOI: 10.1016 / j.cell.2011.02.018

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Таллон-Бодри, К., Мандон, С., Фрейвальд, В.А., и Крейтер, А. К. (2004). Колебательная синхронность в височной доле обезьяны коррелирует с выполнением задания на визуальную краткосрочную память. Cereb. Cortex 14, 713–720. DOI: 10.1093 / cercor / bhh031

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Тэпсон, Дж. К., Коэн, Г. К., Афшар, С., Штифель, К. М., Бускила, Ю., Ван, Р. М. и др. (2013). Синтез нейронных сетей для распознавания и обработки пространственно-временных спайковых образов. Фронт. Neurosci. 7: 153. DOI: 10.3389 / fnins.2013.00153

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Тохиди В. и Надим Ф. (2009). Мембранный резонанс в разрывных нейронах пейсмекера колебательной сети коррелирует с частотой сети. J. Neurosci. 29, 6427–6435. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.0545-09.2009

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Трауб, Р. Д., Уиттингтон, М. А., Буль, Э. Х., Лебо, Ф. Э. Н., Биббиг А., Бойд С. и др. (2001). Возможная роль щелевых контактов в генерации очень быстрых колебаний ЭЭГ, предшествующих началу и, возможно, инициирующих приступы. Эпилепсия 42, 153–170. DOI: 10.1046 / j.1528-1157.2001.26900.x

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Усимару М., Уэта Ю. и Кавагути Ю. (2012). Дифференцированное участие таламокортикальных подсетей в медленных / веретенообразных волнах и десинхронизации. J. Neurosci. 32, 1730–1746. DOI: 10.1523 / jneurosci.4883-11.2012

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван Ф., Натан С. А., Сюй К., Фудзита Т., Баба А., Мацуда Т. и др. (2012). Астроциты модулируют активность нейронной сети за счет Ca2 + -зависимого поглощения внеклеточного K +. Sci. Сигнал. 5, 1–15. DOI: 10.1126 / scisignal.2002334

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ван, Ф., Смит, Н. А., Сюй, К., Гольдман, С., Пэн, В., Хуанг, Дж. Х. и др. (2013). Фотолиз заключенного в клетку Ca2 +, но не опосредованного рецептором передачи сигналов Ca2 +, запускает высвобождение астроцитарного глутамата. J. Neurosci. 33, 17404–17412. DOI: 10.1523 / jneurosci.2178-13.2013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Уиттингтон, М.А., и Трауб, Р.Д. (2003). Серия разнообразия интернейронов: ингибирующие интернейроны и колебания сети in vitro . Trends Neurosci. 26, 676–682. DOI: 10.1016 / j.tins.2003.09.016

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Уиттингтон, М.А., Трауб, Р.Д., и Джефферис, Дж. Г. Р. (1995). Синхронизированные колебания в интернейронных сетях, вызванные активацией метаботропных рецепторов глутамата. Природа 373, 612–615. DOI: 10.1038 / 373612a0

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Волоскер, Х., Балу, Д. Т., и Койл, Дж. Т. (2016). Взлет и падение гипотезы опосредованной d-серином глиотрансмиссии. Trends Neurosci. 39, 712–721. DOI: 10.1016 / j.tins.2016.09.007

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Юэ, Б. У., и Хугенард, Дж. Р. (2001). Роль H-тока в регулировании силы и частоты колебаний таламической сети. Thalamus Relat Syst. 1, 95–103. DOI: 10.1016 / s1472-9288 (01) 00009-7

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Цур Ниден Р. и Дейтмер Дж. У. (2006).Роль метаботропных рецепторов глутамата в генерации кальциевых колебаний в астроцитах гиппокампа крысы in situ. Cereb. Cortex 16, 676–687. DOI: 10.1093 / cercor / bhj013

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Что такое мозговые волны? Типы мозговых волн

    В основе всех наших мыслей, эмоций и поведения лежит связь между нейронами в нашем мозгу. Мозговые волны производятся синхронизированными электрическими импульсами масс нейронов, взаимодействующих друг с другом.

    Мозговые волны обнаруживаются с помощью датчиков, размещенных на коже черепа. Они разделены на полосы частот для описания их функций (см. Ниже), но их лучше всего рассматривать как непрерывный спектр сознания; от медленных, громких и функциональных — до быстрых, тонких и сложных.

    Это удобная аналогия думать о мозговых волнах как о музыкальных нотах: низкочастотные волны похожи на глубоко проникающий удар барабана, а высокочастотные мозговые волны больше похожи на тонкую высокочастотную флейту.Подобно симфонии, верхние и нижние частоты связываются друг с другом через гармоники.

    Волны нашего мозга меняются в зависимости от того, что мы делаем и чувствуем. Когда преобладают более медленные мозговые волны, мы можем чувствовать усталость, медлительность, вялость или сонливость. Более высокие частоты доминируют, когда мы чувствуем себя возбужденными или гипертрофированными.

    Приведенные ниже описания являются лишь общими описаниями — на практике все гораздо сложнее, и мозговые волны отражают разные аспекты, когда они возникают в разных частях мозга.

    Скорость мозговых волн измеряется в герцах (циклах в секунду), и они делятся на полосы, разделяющие медленные, умеренные и быстрые волны.

    ИНФРА-НИЗКИЙ (

    <0,5 Гц)

    Инфранизкие мозговые волны (также известные как медленные корковые потенциалы) считаются основными корковыми ритмами, которые лежат в основе наших высших мозговых функций. Об инфранизких мозговых волнах известно очень мало. Их медленный характер затрудняет их обнаружение и точное измерение, поэтому проведено мало исследований.Похоже, что они играют важную роль в синхронизации мозга и работе сети.

    Дельта-волны (от 0,5 до 3 Гц)

    Дельта-мозговые волны — это медленные, громкие мозговые волны (низкочастотные и глубоко проникающие, как барабанный бой). Они рождаются в глубочайшей медитации и сне без сновидений. Дельта-волны блокируют внешнюю осведомленность и являются источником сочувствия. В этом состоянии стимулируется исцеление и регенерация, и поэтому глубокий восстанавливающий сон так важен для процесса заживления.

    Тета-волны (от 3 до 8 Гц)

    Тета-мозговые волны чаще всего возникают во сне, но также преобладают в глубокой медитации. Тета — это наши ворота к обучению, памяти и интуиции. В тэте наши чувства оторваны от внешнего мира и сосредоточены на сигналах, исходящих изнутри. Это то сумеречное состояние, которое мы обычно испытываем лишь мимолетно, когда просыпаемся или засыпаем. В тэте мы находимся во сне; яркие образы, интуиция и информация за пределами нашего обычного сознательного понимания.Это то место, где мы храним наши «вещи», наши страхи, тревожную историю и кошмары.

    Альфа-волны (от 8 до 12 Гц)

    Альфа-мозговые волны доминируют во время спокойного течения мыслей и в некоторых медитативных состояниях. Альфа — это «сила настоящего», находящаяся здесь, в настоящем. Альфа — это состояние покоя мозга. Альфа-волны способствуют общей мыслительной координации, спокойствию, бдительности, интеграции разума и тела и обучению.

    Бета-волны (от 12 до 38 Гц)

    Бета-мозговые волны доминируют в нашем нормальном бодрствующем состоянии сознания, когда внимание направлено на когнитивные задачи и внешний мир.Бета — это «быстрое» действие, которое проявляется, когда мы бдительны, внимательны, заняты решением проблем, суждением, принятием решений или сосредоточенной умственной деятельностью.

    Бета-мозговые волны делятся на три полосы; Lo-Beta (Beta1, 12-15 Гц) можно рассматривать как «быстрый холостой ход» или размышления. Бета (Beta2, 15–22 Гц) — это активное участие или активное выяснение чего-либо. Hi-Beta (Beta3, 22–38 Гц) — это очень сложная мысль, объединяющая новый опыт, сильное беспокойство или волнение. Постоянная высокочастотная обработка данных — не очень эффективный способ управлять мозгом, поскольку требует огромного количества энергии.

    Гамма-волны (от 38 до 42 Гц)

    Гамма-волны мозга — это самые быстрые из мозговых волн (высокочастотные, как у флейты), они связаны с одновременной обработкой информации из разных областей мозга. Гамма-волны мозга передают информацию быстро и бесшумно. Самая тонкая из частот мозговых волн, разум должен быть спокойным, чтобы получить доступ к гамме.

    Гамма считалась «резервным мозговым шумом», пока исследователи не обнаружили, что она очень активна в состояниях всеобщей любви, альтруизма и «высших добродетелей».Гамма также превышает частоту срабатывания нейронов, поэтому то, как она генерируется, остается загадкой. Предполагается, что гамма-ритмы модулируют восприятие и сознание, и что большее присутствие гамма связано с расширенным сознанием и духовным проявлением.

    Что для вас значат мозговые волны

    Профиль нашей мозговой волны и наш повседневный мир неразделимы. Когда наши мозговые волны выходят из равновесия, возникают соответствующие проблемы с нашим эмоциональным или нервно-физическим здоровьем.Исследования выявили паттерны мозговых волн, связанные со всеми видами эмоциональных и неврологических состояний. подробнее …

    Повышенное возбуждение в определенных областях мозга связано с тревожными расстройствами, проблемами со сном, кошмарами, повышенной бдительностью, импульсивным поведением, гневом / агрессией, возбужденной депрессией, хронической нервной болью и спастичностью. Недостаточное возбуждение в определенных областях мозга приводит к некоторым типам депрессии, дефициту внимания, хронической боли и бессоннице. Комбинация пониженного и повышенного возбуждения наблюдается в случаях тревоги, депрессии и СДВГ.подробнее …

    Нестабильность ритмов мозга коррелирует с тиками, обсессивно-компульсивным расстройством, агрессивным поведением, яростью, бруксизмом, паническими атаками, биполярным расстройством, мигренью, нарколепсией, эпилепсией, апноэ во сне, головокружением, шумом в ушах, анорексией / булимией, PMT, диабетом и гипогликемией. взрывное поведение. подробнее …

    Изменение мозговых волн

    Как показывает практика, любой процесс, изменяющий ваше восприятие, изменяет ваши мозговые волны.

    Химические вмешательства, такие как прием лекарств или рекреационных наркотиков, являются наиболее распространенными методами изменения функции мозга; однако тренировка мозговых волн — наш предпочтительный метод.

    В долгосрочной перспективе традиционные восточные методы (такие как медитация и йога) приводят ваши мозговые волны в равновесие. Из более новых методов улавливание мозговых волн — это простой и недорогой метод временного изменения состояния мозговых волн. Если вы пытаетесь решить конкретную проблему или настроить функцию мозговых волн, современные методы тренировки мозга, такие как нейробиоуправление и pEMF, обеспечат целевые, быстрые и устойчивые результаты.

    Дополнительная литература;

    Альфа-волны и ваш сон

    Альфа-волны — это тип мозговых волн, которые активны, когда вы отдыхаете, особенно когда ваши глаза закрыты.Чаще всего они возникают прямо перед сном.

    Когда альфа-волны измеряются, например, врачом-сном, измерения обычно проводятся в затылочной области мозга, которая находится в затылке. Их можно узнать по ритму, который составляет от 8 до 13 циклов в секунду, или герц (Гц).

    PeopleImages / Getty Images

    Альфа-активность, не связанная со сном

    Альфа-активность не всегда связана со сном. Это просто означает, что ваш мозг находится в расслабленном состоянии, но вы все еще бодрствуете.

    Помимо непосредственно перед сном, альфа-волны могут присутствовать, когда вы:

    • Мечтать
    • Практика осознанности
    • Медитация
    • Во время аэробных упражнений

    «Хорошо» vs «Плохо» Альфа-активность

    Повышение альфа-активности — это хорошо. Согласно исследованиям, он предлагает несколько преимуществ. Было обнаружено:

    • Развитие творческих способностей
    • Уменьшить симптомы депрессии
    • Устранение хронической боли

    Иногда альфа-волны возникают, когда они не нужны.Ваш мозг не должен производить альфа-волны, пока вы спите, и когда это происходит, несоответствующая альфа-активность может привести к нарушениям сна.

    Как измеряется альфа-активность

    Наиболее распространенным тестом для измерения мозговых волн, включая альфа-волны и альфа-активность, является электроэнцефалограмма (ЭЭГ). ЭЭГ — это то, что используется во время исследования ночного сна, например, для диагностики нарушений сна, таких как обструктивное апноэ во сне (СОАС).

    Чтобы выполнить этот тест, врач или техник помещает небольшие металлические электроды на вашу кожу головы и прикрепляет их к устройству, которое может измерять паттерны мозга, передаваемые электродами.

    После завершения теста шаблоны считываются неврологом, который может использовать эту информацию для диагностики различных состояний, включая нарушения сна и риск судорог.

    При нарушении альфа-активности

    Когда ваша альфа-активность нарушается, это может лишить вас возможности расслабиться и ухудшить качество вашего сна. Это может сделать вас усталым и лишенным энергии на следующий день. Если нарушение носит хронический характер, может быть и усталость.

    Одним из примеров хронического нарушения альфа-активности является то, что называется аномалией альфа-ЭЭГ, которая представляет собой аномальный режим сна, который чаще всего возникает у людей с фибромиалгией, страдающей хронической болью.

    Во время глубокого сна мозг должен производить дельта-волны. У людей, которые испытывают аномалию альфа-ЭЭГ, мозг по ошибке вместо этого производит альфа-волны в эти периоды. Это может привести к беспокойству и не освежающему сну.

    Другие типы мозговых волн

    Волны мозга стоят за всем, что вы думаете, чувствуете, воспринимаете и делаете. Они генерируются синхронизированными электрическими импульсами, которые массы клеток мозга используют для связи друг с другом.Взаимодействие с другими людьми

    Волны вашего мозга меняются в течение дня в зависимости от того, что вы делаете. Более медленные волны связаны с расслабленным мозгом, а более быстрые волны означают, что ваш мозг выполняет сложные задачи.

    Как и у альфа-волн, у каждого типа мозговых волн есть свое время и место. Другие типы мозговых волн включают:

    • Дельта-волны: При частоте от 0,5 до 3 Гц дельта-волны являются самыми медленными из мозговых волн. Они возникают, когда вы находитесь в самом глубоком сне.
    • Тета-волны: При частоте от 3 до 8 Гц тета-волны также возникают во время сна. Кроме того, их наблюдали в очень глубоких состояниях медитации.
    • Бета-волны: Это наиболее распространенные дневные мозговые волны с ритмом от 12 до 30 Гц. Бета-волны преобладают в нормальных состояниях бодрствования, например, когда вы сосредоточены на когнитивных задачах, решении проблем, принятии решений или аналогичной деятельности.
    • Гамма-волны: Гамма-волны с ритмом от 25 до 100 Гц являются самыми быстрыми из мозговых волн.Они обрабатывают информацию из различных областей вашего мозга и отвечают за ваше сознательное восприятие.

    Контроль внимания с помощью мозговых волн | MIT News

    Проблемы с вниманием? У нейробиологов Массачусетского технологического института может быть для вас решение: убавьте альфа-волны мозга. В новом исследовании исследователи обнаружили, что люди могут усилить свое внимание, контролируя свои собственные альфа-мозговые волны на основе нейробиоуправления, которое они получают при выполнении определенной задачи.

    Исследование показало, что когда испытуемые научились подавлять альфа-волны в одном полушарии теменной коры, они могли уделять больше внимания объектам, которые появлялись на противоположной стороне их поля зрения. Это первый случай, когда эта причинно-следственная связь была замечена, и это говорит о том, что люди могут научиться улучшать свое внимание с помощью нейробиоуправления.

    «Существует большой интерес к использованию нейробиоуправления, чтобы попытаться помочь людям с различными нарушениями мозга и поведенческими проблемами», — говорит Роберт Десимоун, директор Института исследований мозга Макговерна Массачусетского технологического института.«Это абсолютно неинвазивный способ контроля и проверки роли различных типов мозговой активности».

    Неизвестно, как долго могут длиться эти эффекты и можно ли достичь такого контроля с помощью других типов мозговых волн, таких как бета-волны, которые связаны с болезнью Паркинсона. В настоящее время исследователи планируют дополнительные исследования того, может ли этот тип тренировки с нейробиоуправлением помочь людям, страдающим от нарушений внимания или других неврологических расстройств.

    Десимон является старшим автором статьи, появившейся в Neuron декабря.4. Постдок Института Макговерна Ясаман Багерзаде является ведущим автором исследования. Даниэль Балдауф, бывший научный сотрудник Института Макговерна, и Димитриос Пантазис, главный научный сотрудник Института Макговерна, также являются авторами статьи.

    Альфа и внимание

    В мозгу миллиарды нейронов, и их объединенные электрические сигналы генерируют колебания, известные как мозговые волны. Считается, что альфа-волны, которые колеблются с частотой от 8 до 12 герц, играют роль в фильтрации отвлекающей сенсорной информации.

    Предыдущие исследования показали сильную корреляцию между вниманием и альфа-волнами мозга, особенно в теменной коре. В исследованиях на людях и животных снижение альфа-волн было связано с повышенным вниманием. Однако было неясно, контролируют ли альфа-волны внимание или являются побочным продуктом какого-то другого процесса, который управляет вниманием, говорит Дезимон.

    Чтобы проверить, действительно ли альфа-волны регулируют внимание, исследователи разработали эксперимент, в котором людям давали обратную связь в реальном времени об их альфа-волнах, когда они выполняли задание.Испытуемых просили смотреть на решетчатый узор в центре экрана и просили приложить умственные усилия, чтобы увеличить контраст изображения, когда они смотрят на него, чтобы сделать его более заметным.

    Во время выполнения задания субъектов сканировали с помощью магнитоэнцефалографии (МЭГ), которая выявляет активность мозга с точностью до миллисекунды. Исследователи измерили альфа-уровни как в левом, так и в правом полушариях теменной коры и рассчитали степень асимметрии между двумя уровнями. По мере того, как асимметрия между двумя полушариями росла, решетчатый узор становился более заметным, предлагая участникам обратную связь в режиме реального времени.

    Хотя испытуемым ничего не сказали о том, что происходит, примерно после 20 испытаний (которые длились около 10 минут) они смогли увеличить контраст рисунка. Результаты МЭГ показали, что они сделали это, контролируя асимметрию своих альфа-волн.

    «После эксперимента испытуемые сказали, что знают, что контролируют контраст, но не знают, как они это делают», — говорит Багерзаде. «Мы думаем, что в основе лежит условное обучение — всякий раз, когда вы совершаете какое-то поведение и получаете вознаграждение, вы подкрепляете это поведение.Люди обычно не получают обратной связи о своей мозговой деятельности, но когда мы предоставляем ее им и вознаграждаем, они учатся на практике ».

    Хотя испытуемые не осознавали, как они манипулируют своими мозговыми волнами, они смогли это сделать, и этот успех привел к усилению внимания на противоположной стороне поля зрения. Когда испытуемые смотрели на узор в центре экрана, исследователи вспыхивали световыми точками по обе стороны экрана.Участникам было сказано игнорировать эти вспышки, но исследователи измерили, как их зрительная кора на них реагирует.

    Одна группа участников была обучена подавлять альфа-волны в левой части мозга, а другая — подавлять правую часть. У тех, у кого альфа была уменьшена с левой стороны, их зрительная кора лучше реагировала на вспышки света с правой стороны экрана, в то время как те, у кого была уменьшенная альфа с правой стороны, больше реагировали на вспышки, видимые с левой стороны.

    «Альфа-манипуляции действительно контролировали внимание людей, даже несмотря на то, что у них не было четкого понимания того, как они это делают», — говорит Десимоун.

    Постоянный эффект

    После окончания сеанса нейробиоуправления исследователи попросили испытуемых выполнить две дополнительные задачи, требующие внимания, и обнаружили, что повышенное внимание сохраняется. В одном эксперименте испытуемых просили наблюдать за появлением решетчатого рисунка, подобного тому, который они видели во время выполнения задачи нейробиоуправления.В некоторых испытаниях им заранее сказали обратить внимание на одну сторону поля зрения, но в других им не давали никакого направления.

    Когда испытуемых просили обратить внимание на одну сторону, эта инструкция была доминирующим фактором в том, куда они смотрели. Но если им не давали никаких сигналов заранее, они, как правило, уделяли больше внимания той стороне, которой отдавали предпочтение во время тренировки нейробиоуправления.

    В другом задании участников попросили посмотреть на изображение, такое как естественная сцена на открытом воздухе, городская сцена или созданная компьютером фрактальная форма.Отслеживая движения глаз испытуемых, исследователи обнаружили, что люди больше времени смотрели на ту сторону, на которую их приучили обращать внимание их альфа-волны.

    «Обнадеживает то, что эффекты, похоже, не исчезли после этого», — говорит Дезимон, хотя необходимы дополнительные исследования, чтобы определить, как долго эти эффекты могут длиться.

    «Было бы интересно понять, насколько продолжительны эти эффекты и можно ли их использовать в терапевтических целях, потому что есть некоторые свидетельства того, что альфа-колебания различаются у людей с дефицитом внимания и гиперактивностью», — говорит Сабина Кастнер, профессор. психологии в Принстонском институте неврологии, который не принимал участия в исследовании.«Если это так, то, по крайней мере, в принципе, можно использовать этот метод нейробиоуправления для усиления внимания».

    Исследование финансировалось Институтом Макговерна.

    .
  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.