Ассоциация объемов лимбических структур мозга с развитием психоневрологических расстройств у пациентов, перенесших ишемический инсульт

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Постинсультные депрессивные расстройства (ПДР) и постинсультные когнитивные нарушения (ПКН) являются частыми последствиями ишемического инсульта (ИИ). Целью исследования было изучение возможных связей между относительными объемами корковых и лимбических структур головного мозга в остром периоде ИИ и изменениями биохимических показателей гипоталамо-гипофизарно-надпочечниковой, симпато-адреналовой и воспалительной систем с развитием ПДР или ПКН после ИИ легкой или умеренной степени тяжести. Пациенты, у которых позднее развилось ПДР, имели значимо меньшие относительные объемы гиппокампа, энторинальной коры и височного полюса по сравнению с пациентами без депрессивных симптомов. Развитие ПКН было ассоциировано со значимо меньшими объемами височного полюса и супрамаргинальной извилины по сравнению с пациентами без когнитивных нарушений. Множественный логистический регрессионный анализ показал более высокую вероятность развития ПДР у пациентов с меньшим объемом височного полюса (β0 = 10.9; β = –4.27; p = 0.04) и повышенной активностью α-амилазы слюны (β0 = –3.55; β = 2.68e–05; р = 0.02). Вероятность ПКН была выше у пациентов с меньшим объемом супрамаргинальной извилины (β0 = 3.41; β = –0.99; p = 0.047), меньшим объемом височного полюса (β0 = 3.41; β = –3.12; p = 0.06) и увеличенной концентрацией кортизола в волосах при поступлении (уровень накопленной стрессовой нагрузки в течение месяца до ИИ; β0 = 3.41; β = –0.05; р = 0.08). Результаты подтверждают гипотезу о предрасположенности к ПДР и ПКН и сценариях их патогенеза (предварительное воздействие множественных факторов и ИИ, выступающий в качестве финального удара).

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. В. Иерусалимский

ГБУЗ “Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева” Департамента здравоохранения города Москвы; ФГБУН “Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии” Российской академии наук

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва; Москва

Т. А. Дружкова

ГБУЗ “Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева” Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва

М. Ю. Жанина

ГБУЗ “Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева” Департамента здравоохранения города Москвы; ФГБУН “Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии” Российской академии наук

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва; Москва

Е. Е. Владимирова

ГБУЗ “Городская клиническая больница имени М.П. Кончаловского” Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва

Н. Н. Еремина

ГБУЗ “Городская клиническая больница имени М.П. Кончаловского” Департамента здравоохранения города Москвы

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва

А. Б. Гехт

ГБУЗ “Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева” Департамента здравоохранения города Москвы; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова

Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва; Москва

Н. В. Гуляева

ГБУЗ “Научно-практический психоневрологический центр имени З.П. Соловьева” Департамента здравоохранения города Москвы; ФГБУН “Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии” Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: nata_gul@ihna.ru
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. He A., Wang Zu., Wu X., Sun W., Yang K., Feng W., Wang Y., Song H. // Lancet Regional Health — Western Pacific. 2023. V. 33. № 100687. DOI: 10.1016/j. lanwpc.2023.100687.
  2. Sexton E., McLoughlin A., Williams D.J., Merriman N.A., Donnelly N., Rohde D., Hickey A., Wren M-A., Bennett K. // Eur Stroke J. 2019. V. 4. P. 160—171. doi: 10.1177/2396987318825484.
  3. Zhanina M.Y., Druzhkova T.A., Yakovlev A.A., Vladimirova E.E., Freiman S.V., Eremina N.N., Guekht A.B., Gulyaeva N.V. // Curr. Issues Mol. Biol. 2022. V. 44. P. 6290—6305. DOI: org/10.3390/cimb44120429.
  4. Gulyaeva N.V., Onufriev M.V., Moiseeva Y.V. // Front Neurosci. 2021. V. 15. № 781964. doi: 10.3389/fnins.2021.781964.
  5. Gulyaeva N.V. // Biochemistry (Mosc). 2019. V. 84. P. 1306—1328. doi: 10.1134/S0006297919110087.
  6. Assayag E.B., Tene O., Korczyn A.D., Shopin L., Auriel E., Molad J., Hallevi H., Kirschbaum C., Bornstein N.M., Shenhar-Tsarfaty S., Kliper E., Stalder T. // Psychoneuroendocrinol. 2017. V. 82. P. 133—139. doi: 10.1016/j.psyneuen. 2017.05.013.
  7. Pochigaeva K., Druzhkova T., Yakovlev A., Onufriev M., Grishkina M., Chepelev A., Guekht A.B., Gulyaeva N.V. // Metab. Brain Dis. 2017. V. 32. P. 577—583. doi: 10.1007/s11011-017-9952-0.
  8. Gulyaeva N.V. // Neurochem Res. 2019. V. 44. P. 1306—1322. doi: 10.1007/s11064-018-2662-0.
  9. Gulyaeva N.V. // Biochemistry (Mosc). 2023. V. 88. P. 565—589. doi: 10.1134/S0006297923050012.
  10. Patrick K.L., Bell S., Patrick L., Weindel C.G., Watson R.O. // Front. Cell. Infect. Microbiol. 2019. V. 9. № 138. doi: 10.3389/fcimb.2019.00138.
  11. Cattane N., Vernon A.C., Borsini A., Scassellati C., Endres D., Capuron L., Tamouza R., Benros M.E., Leza J.C., Pariante C.M., Riva M.A., Cattaneo A. // Eur. Neuropsychopharmacol. 2022. V. 58. P. 55—79. doi: 10.1016/j.euroneuro. 2022.02.002.
  12. Witter M.P., Doan T.P., Jacobsen B., Nilssen E.S., Ohara S. // Front. Syst. Neurosci. 2017. V. 11. № 46. DOI: org/10.3389/fnsys.2017.00046.
  13. Fransen E. // Neural Netw. 2005. V. 18. P. 1141—1149. 10.1016/j.neunet.2005.08.004.
  14. Janal P.H., Tye K.M. // Nature. 2015. V. 517. P. 284—292. doi: 10.1038/nature14188.
  15. Gazzaniga M., Ivry R., Mangun G. // Norton Press, London. 2009. V. 768. 1359 p.
  16. Herfurth K., Kasper B., Schwarz M., Stefan H., Pauli E. // Epilepsy Behav. 2010. V. 19. P. 365—371. doi: 10.1016/j.yebeh.2010.07.012.
  17. Irish M., Piguet O. // Front. Behav. Neurosci. 2013. V. 7. № 27. 10.3389/fnbeh.2013.00027.
  18. Onitsuka T., Shenton M.E., Salisbury D.F., Dickey C.C., Kasai K., Toner S.K., Frumin M., Kikinis R., Jolesz F.A., McCarley R.W. // Amer. J. Psychiatry. 2004. V. 161. P. 1603—1611. DOI: org/10.1176/appi.ajp.161.9.1603.
  19. Stevens F.L., Hurley R.A., Taber K.H. // J. Neuropsychiatry Clin Neurosci. 2011. V. 23. P. 121—125. doi: 10.1176/jnp.23.2.jnp121.
  20. Lyden P. // Stroke. 2017. V. 48. P. 513—519.
  21. Nasreddine Z.S., Phillips N.A., Bedirian V., Charbonneau S., Whitehead V., Collin I., Cummings J.L., Chertkow H. // J. Am. Geriatr. Soc. 2005. V. 53. P. 695—699. doi: 10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x.
  22. Zigmond A.S., Snaith R.P. // Acta Psychiatr. Scand. 1983. V. 67. P. 361—370. doi: 10.1111/j.1600-0447.1983.tb09716.x.
  23. Beck A.T., Ward C.H., Mendelson M., Mock J., Erbaugh J. // Arch. Gen. Psychiatry. 1961. V. 4. P. 561—571. doi: 10.1001/archpsyc.1961.01710120031004.
  24. Hamilton M. // J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1960. V. 23(1). P. 56—62. doi: 10.1136/jnnp.23.1.56.
  25. Nater U.M., Rohleder N. // Psychoneuroendocrinology. 2009. V. 34. P. 486—496. doi: 10.1016/j.psyneuen.2009.01.014.
  26. Arboix A., Garcia-Eroles L., Comes E., Oliveres M., Targa C., Balcells M., Pujadas R., Massons J. // Rev. Esp. Cardiol. 2008. V. 61. P. 1020—1029.
  27. Dichgans M. // Lancet Neurol. 2007. V. 6. P. 149—161. doi: 10.1016/S1474-4422(07)70028-5.
  28. Furie K.L., Kasner S.E., Adams R.J., Albers G.W., Bush R.L. // Practice Guideline. 2011. V. 42. P. 227—276. doi: 10.1161/STR.0b013e3181f7d043.
  29. Mancia G. // Hypertension. 2011. V. 57. P. 141—143. doi: 10.1161/HYPERTENSIONAHA.110.165852.
  30. Arboix A., Milian M., Oliveres M., Garcia-Eroles L., Massons J. // Eur. Neurol. 2006. V. 56. P. 6—12. doi: 10.1159/000094249.
  31. Arboix A., Alio J. // Curr. Cardiol. Rev. 2010. V. 6. P. 150—161. doi: 10.2174/157340310791658730.
  32. Hurtado-Alvarado G., Dominguez-Salazar E., Pavon L., Velazquez-Moctezuma J., Gomez-Gonzalez B. // J. Immunol. Res. 2016. V. 2016. P. 4576012. doi: 10.1155/2016/4576012.
  33. Sorriento D., Iaccarino G. // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. № 3879. doi: 10.3390/ijms20163879.
  34. Xiao L., Harrison D.G. // Can. J. Cardiol. 2020. V. 36. P. 635—647. doi: 10.1016/j.cjca.2020.01.013.
  35. Elwood E., Lim Z., Naveed H., Galea I. // Brain. Behav. Immun. 2017. V. 62. P. 35—40. doi: 10.1016/j.bbi.2016.10.020.
  36. Sun Y., Koyama Y., Shimada S. // Front. Aging Neurosci. 2022. V. 14. № 903455. doi: 10.3389/fnagi.2022.903455.
  37. Aktas O., Ullrich O., Infante-Duarte C., Nitsch R., Zipp F. // Arch. Neurol. 2007. V. 64. P. 185—189. doi: 10.1001/archneur.64.2.185.
  38. Besedovsky H., del Rey A., Sorkin E., Dinarello C.A. // Science 1986. V. 233(4764). P. 652—654. doi: 10.1126/science. 3014662.
  39. Nance D.M., Sanders V.M. // Brain Behav. Immun. 2007. V. 21. P. 736—745. doi: 10.1016/j.bbi.2007.03.008.
  40. Herman J.P., McKlveen J.M., Solomon M.B., Carvalho-Netto E., Myers B. // Braz. J. Med. Biol. Res. 2012. V. 45. P. 292—298. doi: 10.1590/s0100-879x2012007500041.
  41. Reichmann F., Hassan A.M., Farzi A., Jain P., Schuligoi R., Holzer P. // Sci. Rep. 2015. V. 5. № 9970. doi: 10.1038/srep09970.
  42. Riazi K., Galic M.A., Kentner A.C., Reid A.Y., Sharkey K.A., Pittman Q.J. // J. Neurosci. 2015. V. 35. P. 4942—4952. doi: 10.1523/JNEUROSCI.4485-14.2015.
  43. Zonis S., Pechnick R.N., Ljubimov V.A., Mahgerefteh M., Wawrowsky K., Michelsen K.S., Chesnokova V. // J. Neuroinflammation. 2015. V. 12. № 65. doi: 10.1186/s12974-015-0281-0.
  44. Peppas S., Pansieri C., Piovani D., Danese S., Peyrin-Biroulet L., Tsantes A.G., Brunetta E., Tsantes A.E., Bonovas S. // J. Clin. Med. 2021. V. 10. № 377. doi: 10.3390/jcm10030377.
  45. Babkair L.A. // J. Neurosci. Nurs. 2017. V. 49. P. 73—84. doi: 10.1097/JNN. 0000000000000271.
  46. Kalaria R.N., Akinyemi R., Ihara M. // Biochim. Biophys. Acta. 2016. V. 1862. P. 915—925. doi: 10.1016/j.bbadis.2016.01.015.
  47. Li W., Ling S., Yang Y., Hu Z., Davies H., Fang M. // Neuro Endocrinol. Lett. 2014. V. 35. P. 104—109.
  48. Li Y., Mu Y., Gage F.H. // Current Topics in Development Biology, Academic Press. 2009. V. 87. P. 149—174. DOI: org/10.1016/S0070-2153(09)01205-8.
  49. Ge S., Sailor K.A., Ming G., Song H. // J. Physiol. 2008. V. 586. P. 3759—3765. DOI: org/10.1113/jphysiol.2008.155655.
  50. Wang H., Warner-Schmidt J., Varela S., Enikolopov G., Greengard P., Greengard P., Flajolet M. // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2015. V. 112. P. 9745—9750. doi: 10.1073/pnas.1510291112.
  51. Zhang J., He H., Qiao Y., Zhou T., He H., Yi S., Zhang L., Mo L., Li Y., Jiang W., You Z. // Glia. 2020. V. 68. P. 2674—2692. doi: 10.1002/glia.23878.
  52. Lee M.M., Reif A., Schmitt A.G. // Curr. Top. Behav. Neurosci. 2013. V. 14. P. 153—179. doi: 10.1007/7854_2012_226.
  53. Buzsaki G., Moser E.I. // Nat. Neurosci. 2013. V. 16. P. 130—138. doi: 10.1038/nn.3304.
  54. Kim I.B., Park S-C. // Int. J. Mol. Sci. 2021. V. 22. № 11725. doi: 10.3390/ijms222111725.
  55. Kino T. // Front. Physiol. 2015. V. 6. P. 230. doi: 10.3389/fphys.2015.00230.
  56. Meneses A., Koga S., O’Leary J., Dickson D.W., Bu G., Zhao N. // Mol. Neurodegener. 2021. V. 16. P. 84. doi: 10.1186/s13024-021-00503-x.
  57. Erp T.G.M., Walton E., Hibar D.P., Schmaal L., Jiang W., Glahn D.C., Pearlson G.D., Yao N., Fukunaga M., Hashimoto R. et al. // Biol. Psychiatry 2018. V. 84. P. 644—654. doi: 10.1016/j.biopsych.2018.04.023.
  58. Silva Filho S.R.B., Barbosa J.H.O., Rondinoni C., Dos Santos A.C., Salmon C.E.G., da Costa Lima N.K., Ferriolli E., Moriguti J.C. //Neuroimage. 2017. V. 15. P. 15—24. doi: 10.1016/j.nicl.2017.04.001.
  59. Campo P., Poch C., Toledano R., Igoa J.M., Belinchon M., García-Morales I., Gil-Nagel A. // Brain Struct Funct. 2016. V. 221(1). P. 473—485. doi: 10.1007/s00429-014-0919-1.
  60. Herlin B., Navarro V., Dupont S. // J. Chem. Neuroanat. 2021. V. 113. № 101925. doi: 10.1016/j.jchemneu.2021.101925.
  61. Zhu X., Raina A.K., Perry G., Smith M.A. // Lancet Neurol. 2004. V. 3. P. 219—226. doi: 10.1016/S1474-4422(04)00707-0.
  62. Zhu X., Lee H.G., Perry G., Smith M.A. // Biochim. Biophys. Acta 2007. V. 1772. P. 494—502. DOI: 10.1016/j. bbadis.2006.10.014.
  63. Bonda D.J., Bajić V.P., Spremo-Potparevic B., Casadesus G., Zhu X., Smith M.A., Lee H.G. // Neuropathol. Appl. Neurobiol. 2010. V. 36. P. 157—163. doi: 10.1111/j.1365-2990.2010.01064.x.
  64. Moh C., Kubiak J.Z., Bajic V.P., Zhu X., Smith M., Lee H.G. // Results Probl. Cell. Differ. 2011. V. 53. P. 565—576. doi: 10.1007/978-3-642-19065-0_23.
  65. Custodia A., Ouro A., Romaus-Sanjurjo D., Pías-Peleteiro J.M., de Vries H.E., Castillo J., Sobrino T. // Front. Aging Neurosci. 2022. V. 13. № 811210. doi: 10.3389/fnagi.2021.811210.
  66. Steele O.G., Stuart A.C., Minkley L., Shaw K., Bonnar O., Anderle S., Penn A.C., Rusted J., Serpell L., Hall C., King S. // Eur. J. Neurosci. 2022. V. 56. P. 5476—5515. doi: 10.1111/ejn.15685.
  67. Carvey P.M., Punati A., Newman M.B. // Cell Transplant. 2006. V. 15. P. 239—250. doi: 10.3727/000000006783981990.
  68. Sulzer D. // Trends Neurosci. 2007. V. 30. P. 244—250. doi: 10.1016/j.tins. 2007.03.009.
  69. Cabezudo D., Baekelandt V., Lobbestael E. // Front. Neurosci. 2020. V. 14. № 376. doi: 10.3389/fnins.2020.00376.
  70. Jacobs R.H., Orr J.L., Gowins J.R., Forbes E.E., Langenecker S.A. // J. Affect. Disord. 2015. V. 175. P. 494—506. doi: 10.1016/j.jad.2015.01.038.
  71. Worlein J.M. // ILAR J. 2014. V. 55. P. 259—273. doi: 10.1093/ilar/ilu030.
  72. Catuzzi J.E., Beck K.D. // Exp. Neurol. 2014. V. 259. P. 75—80. doi: 10.1016/j.expneurol.2014.01.023.
  73. Georgopoulos A.P., James L.M., Christova P., Engdahl B.E. // J. Ment. Health Clin. Psychol. 2019. V. 2. P. 9—14.
  74. Bayer T.A., Falkai P., Maier W. // J. Psychiatr. Res. 1999. V. 33. P. 543—548. doi: 10.1016/s0022-3956(99)00039-4.
  75. Feigenson K.A., Kusnecov A.W., Silverstein S.M. // Neurosci. Biobehav. Rev. 2014. V. 38. P. 72—93. doi: 10.1016/j.neubiorev.2013.11.006.
  76. Davis J., Eyre H., Jacka F.N., Dodd S., Dean O., McEwen S., Debnath M., McGrath J., Maes M., Amminger P., McGorry P.D., Pantelis C., Berk M. // Neurosci. Biobehav. Rev. 2016. V. 65. P. 185—194. DOI: org/10.1016/j.neubiorev.2016.03.017.
  77. Grayson B., Barnes S.A., Markou A., Piercy C., Podda G., Neill J.C. // Curr. Top. Behav. Neurosci. 2016. V. 29. P. 403—428. doi: 10.1007/7854_2015_403.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Дизайн исследования. NIHSS, шкала Национального Института Здравоохранения США; HADS, Госпитальная шкала тревоги и депрессии; MoCA, Монреальская когнитивная шкала; HAM, шкала депрессии Гамильтона; BDI, шкала депрессии Бека; МРТ, магнитно-резонансная томография; 1—365, дни после ИИ.

Скачать (96KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамика изменений показателей NIHSS в группах пациентов без ПКН (а), с ПКН (б), без ПДР (в) и с ПДР (г). Статистические различия между временными точками оценивали с помощью критерия Фридмана с апостериорным критерием Данна: *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001. Значения на графиках представлены как медиана и размах.

Скачать (214KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Динамика изменения баллов по психометрическим шкалам. В каждый момент времени было проведено сравнение групп с ПКН и без него и оценена динамика для каждой группы. Использованные шкалы: MoCA (а), HADS (б), HAM (в), BDI (г). Статистические различия между группами оценивали с помощью критерия Манна—Уитни для шкал MoCA, HADS, HAM и непарный t-критерий для шкалы BDI: #p < 0.1, *p < 0.05, **p < 0.01. Статистические различия динамики внутри групп оценивали с помощью критерия Вилкоксона для шкал MoCA, HADS, HAM и парного t-критерия для шкалы BDI: *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001, ****р < 0.0001. Данные на графиках а, б и в представлены как медиана с размахом. Данные на графике г представлены как M ± SEM.

Скачать (211KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Динамика уровня кортизола в волосах в группах с ПКН и без них. Статистические различия оценивали с помощью критерия Манна—Уитни. #p < 0.1, *p < 0.05, **p < 0.01. Данные представлены как медиана с размахом.

Скачать (101KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Относительные объемы височного полюса (а) и супрамаргинальной извилины (б) в группах с ПКН и без них. Статистические различия между группами оценивали с помощью непарного t-критерия: *p < 0.05. Все данные представлены как M ± SEM. Показано расположение височного полюса и супрамаргинальной извилины (в).

Скачать (252KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Множественная логистическая регрессия и ROC-анализ предикторов, влияющих на развитие ПКН.

Скачать (133KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Динамика психоэмоционального статуса в группах с ПДР и без ПДР по шкале HADS (а), HAM (б), BDI (в) и MoCA (г). Статистические различия между группами оценивали с помощью непарного t-критерия для шкал HADS и HAM и критерия Манна—Уитни для шкал BDI и MoCA: #p < 0.1, *p < 0.05, **p < 0.01, ****p < 0.001. Статистические различия для динамики внутри одних и тех же групп оценивали с помощью парного t-критерия для шкал HADS, HAM и критерия Вилкоксона для шкал BDI и MoCA: #p < 0.1, *p < 0.05, **p < 0.01. Данные на графиках а, б представлены как M ± SEM. Данные на графиках в, г представлены как медиана с размахом.

Скачать (208KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Динамика содержания α-амилазы в слюне (а) и ИЛ-6 в сыворотке крови (б) в группах с ПДР и без него. Статистические различия между группами оценивали с помощью критерия Манна—Уитни для α-амилазы в слюне (а), а по непарному t-тесту для ИЛ-6 в сыворотке крови: *p < 0.05, **p < 0.01. Статистические различия в динамике оценивали по критерию Вилкоксона для α-амилазы в слюне и по парному t-критерию для ИЛ-6 в сыворотке крови: #p < 0.1, *p < 0.05, **p < 0.01, ***p < 0.001. Данные на графике а представлены как медиана с размахом. Данные на графике б представлены как M ± SEM.

Скачать (126KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Относительные объемы энторинальной коры (а), височного полюса (б) и гиппокампа (в) в группах пациентов с ПДР и без него. Статистические различия между группами оценивали с помощью непарного t-критерия: *p < 0.05, **p < 0.01. Все данные представлены как M ± SEM. Показано расположение энторинальной коры, височного полюса и гиппокампа (г).

Скачать (228KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Множественная логистическая регрессия и ROC-анализ влияния изменения в объеме височного полюса и уровне α-амилазы на развитие ПДР.

Скачать (89KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».