Системная психоневрология: современные представления о структурной и функциональной организации головного мозга

Обложка
  • Авторы: Дамулин И.В1
  • Учреждения:
    1. ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова» Минздрава России
  • Выпуск: Том 19, № 2 (2017)
  • Страницы: 8-13
  • Раздел: Статьи
  • URL: https://ogarev-online.ru/2075-1753/article/view/94707
  • ID: 94707

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются современные аспекты структурной и функциональной деятельности центральной нервной системы. Подчеркивается значение концепции коннектома, построение которого основывается на результатах функциональной магнитно-резонансной томографии и заключается в выделении определенных церебральных регионов (областей), оценке связей между этими регионами и детальном анализе сети этих связей. Коннектом характеризуется динамичностью и функциональной гетерогенностью (возбуждающие, тормозящие, модулирующие зоны). Функционирование коннектома определяется энергетическим обменом в ткани головного мозга. «Скрытая» (или «внутренняя»), не связанная с внешними воздействиями энергия тратится на процессы оценки и выработку ответов/реакций на поступающие извне стимулы, а также, вероятно, на предвосхищение/предугадывание событий, которые могут произойти. При этом имеет значение не только уровень энергетического обмена, но и флюктуации «скрытой энергии». Головной мозг действует с системно-энергетической точки зрения в направлении минимизации собственных энергетических затрат. В статье делается вывод, что созданная в настоящее время модель (коннектом) является более информативной для понимания сущности процессов, происходящих в головном мозге, чем простая сумма частей, в нее входящих. Эта модель является ключевой в новом направлении развития нейронаук - системной психоневрологии.

Об авторах

И. В Дамулин

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М.Сеченова» Минздрава России

Email: damulin@mmascience.ru
д-р мед. наук, проф. каф. нервных болезней и нейрохирургии ИПО ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М.Сеченова» 119991, Россия, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2

Список литературы

  1. Petersen S.E, Sporns O. Brain networks and cognitive architectures. Neuron 2015; 88 (1): 207-19. doi: 10.1016/j.neuron.2015.09.027
  2. Sporns O, Betzel R.F. Modular brain networks. Annual Review of Psychology 2016; 67 (1): 613-40. doi: 10.1146/annurev-psych-122414-033634
  3. Catani M, Ffytche D.H. The rises and falls of disconnection syndromes. Brain 2005; 128 (10): 2224-39. doi: 10.1093/brain/awh622
  4. Filley C.E, Fields R.D. White matter and cognition: making the connection. J Neurophysiology 2016; 116 (5): 2093-104. doi: 10.1152/jn.00221.2016
  5. Бехтерев В.М. Проводящие пути спинного и головного мозга. Руководство кь изученiю внутреннихь связей мозга. Ч. II. Волокна мозжечка, волокна мозг. полушарий и общiй обзорь провод. системь. 2-е изд. СПб.: Изданie К.Л.Риккера, 1898; с. 383.
  6. Geschwind N. Disconnexion syndromes in animals and man. Part I. Brain 1965; 88 (3): 237-94. doi: 10.1093/brain/88.2.237
  7. Geschwind N. Disconnexion syndromes in animals and man. Part II. Brain 1965; 88 (3): 585-644. doi: 10.1093/brain/88.2.237
  8. Mesulam M-M. Fifty years of disconnexion syndromes and the Geschwind legacy. Brain 2015; 138 (9): 2791-9. doi: 10.1093/brain/awv198
  9. Дамулин И.В. Корковые связи, синдром «разобщения» и высшие мозговые функции. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова. 2015; 115 (11): 107-11. doi: 10.17116/jnevro2015115111107-111
  10. Дамулина А.И., Коновалов Р.Н., Кадыков А.С. Постинсультные когнитивные нарушения. Неврол. журн. 2015; 20 (1): 12-9.
  11. Catani M, Mesulam M. What is a disconnection syndrome? Cortex 2008; 44 (8): 911-3. doi: 10.1016/j.cortex.2008.05.001
  12. Thiebaut de Schotten M, Kinkingnehun S, Delmaire C et al. Visualization of disconnection syndromes in humans. Cortex 2008; 44 (8): 1097-103. doi: 10.1016/j.cortex.2008.02.003
  13. Дамулин И.В., Сиволап Ю.П. Расстройство фронтосубкортикальных связей в нейропсихиатрии. Неврол. вестн. (Журн. им. В.М.Бехтерева). 2015; 4: 78-82.
  14. Дамулин И.В., Сиволап Ю.П. Неврологические нарушения при шизофрении: клинические особенности и патогенетические аспекты. Рос. мед. журн. 2016; 22 (5): 267-71. doi: 10.18821/0869-2106-2016-22-5-267-271
  15. Filley C.M. White matter: beyond focal disconnection. Neurologic Clinics 2011; 29 (1): 81-97. doi: 10.1016/j.ncl.2010.10.003
  16. Bullmore E, Sporns O. The economy of brain network organization. Nature Reviews Neuroscience 2012; 13: 337-49. doi: 10.1038/nrn3214
  17. Nuallain S.O, Doris T. Consciousness is cheap, even if symbols are expensive; metabolism and the brain’s dark energy. Biosemiotics 2011; 5 (2): 193-210. doi: 10.1007/s12304-011-9136-y
  18. Van den Heuvel M.P, Bullmore E.T, Sporns O. Comparative connectomics. Trends in Cognitive Sciences 2016; 20 (5): 345-61. doi: 10.1016/j.tics.2016.03.001
  19. Дамулин И.В. Особенности структурной и функциональной организации головного мозга. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова. 2016; 116 (11): 163-8. doi: 10.17116/jnevro2016116111163-168
  20. Bullmore E, Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nature Reviews Neuroscience 2009; 10 (3): 186-98. doi: 10.1038/nrn2575
  21. Cao M, Wang Z, He Y. Connectomics in psychiatric research: advances and applications. Neuropsychiatric Dis Treatment 2015; 11: 2801-10. doi: 10.2147/ndt.s63470
  22. Lobo M.K. Lighting up the brain's reward circuitry. Ann NY Acad Sci 2012; 1260 (1): 24-33. doi: 10.1111/j.1749-6632.2011.06368.x
  23. Meunier D, Achard S, Morcom A, Bullmore E. Age - related changes in modular organization of human brain functional networks. NeuroImage 2009; 44 (3): 715-23. doi: 10.1016/j.neuroimage.2008.09.062
  24. Papo D, Buldu J.M, Boccaletti S, Bullmore E.T. Complex network theory and the brain. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 2014; 369 (1653): 20130520. doi: 10.1098/rstb.2013.0520
  25. Reid R.C. From functional architecture to functional connectomics. Neuron 2012; 75 (2): 209-17. doi: 10.1016/j.neuron.2012.06.031
  26. Veldsman M, Cumming T, Brodtmann A. Beyond BOLD: Optimizing functional imaging in stroke populations. Hum Brain Mapping 2014; 36 (4): 1620-36. doi: 10.1002/hbm.22711
  27. Zhang D, Raichle M.E. Disease and the brain's dark energy. Nat Rev Neurol 2010; 6 (1): 15-28. doi: 10.1038/nrneurol.2009.198
  28. Bandettini P.A, Bullmor E. Endogenous oscillations and networks in functional magnetic resonance imaging. Hum Brain Mapping 2008; 29 (7): 737-9. doi: 10.1002/hbm.20607
  29. Fornito A, Bullmore E.T. Connectomics: A new paradigm for understanding brain disease. Euro Neuropsychopharmacol 2015; 25 (5): 733-48. doi: 10.1016/j.euroneuro.2014.02.011
  30. Sporns O. Towards network substrates of brain disorders. Brain 2014; 137 (8): 2117-8. doi: 10.1093/brain/awu148
  31. Pessoa L. The Cognitive - Emotional Brain. From Interactions to Integration. Cambridge, London: The MIT Press, 2013; p. 320.
  32. Дамулин И.В. Поражение затылочных отделов головного мозга: некоторые клинические, патогенетические и терапевтические особенности. Мед. совет. 2016; 4: 36-41.
  33. De Renzi E. Disorders of visual recognition. Semin Neurol 2000; 20 (4): 479-85. doi: 10.1055/s-2000-13181
  34. Barton J.J.S. Disorders of color and object recognition. CONTINUUM: Lifelong Learning in Neurology 2010; 16 (4): 111-27. doi: 10.1212/01.con.0000368264.61286.9b
  35. Magistretti P.J, Allaman I. A cellular perspective on brain energy metabolism and functional imaging. Neuron 2015; 86 (4): 883-901. doi: 10.1016/j.neuron.2015.03.035
  36. Raichle M.E, Snyder A.Z. Intrinsic Brain Activity and Consciousness. In: The Neurology of Consciousness. Cognitive Neuroscience and Neuropathology. 2nd ed. Ed. by S.Laureys et al. Amsterdam etc: Elsevier Ltd, 2009; p. 81-8. doi: 10.1016/b978-0-12-374168-4.00007-1
  37. Robertson R.M, Money T.G.A. Temperature and neuronal circuit function: compensation, tuning and tolerance. Curr Opin Neurobiol 2012; 22 (4): 724-34. doi: 10.1016/j.conb.2012.01.008
  38. Gailliot M.T. Unlocking the energy dynamics of executive functioning: linking executive functioning to brain glycogen. Perspect Psychol Sci 2008; 3 (4): 245-63. doi: 10.1111/j.1745-6924.2008.00077.x
  39. Raichle M.E. Two views of brain function. Trends Cognitive Sci 2010; 14 (4): 180-90. doi: 10.1016/j.tics.2010.01.008
  40. Holcman D, Tsodyks M. The emergence of up and down states in cortical networks. PLoS Computational Biology 2006; 2 (3): e23. doi: 10.1371/journal.pcbi.0020023
  41. Harrington D.L, Rubinov M, Durgerian S et al. For the PREDICT-HD investigators of the Huntington Study Group and Rao S.M. Network topology and functional connectivity disturbances precede the onset of Huntington’s disease. Brain 2015; 138 (8): 2332-46. doi: 10.1093/brain/awv145
  42. Llinas R.R, Roy S. The ‘prediction imperative’ as the basis for self - awareness. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences 2009; 364 (1521): 1301-7. doi: 10.1098/rstb.2008.0309
  43. Botvinick M.M. Hierarchical reinforcement learning and decision making. Curr Opin Neurobiol 2012; 22 (6): 956-62. doi: 10.1016/j.conb.2012.05.008
  44. Bechara A, Damasio H. Decision - making and addiction (part I): impaired activation of somatic states in substance dependent individuals when pondering decisions with negative future consequences. Neuropsychologia 2002; 40 (10): 1675-89. doi: 10.1016/s0028-3932(02)00015-5
  45. Clark L, Bechara A, Damasio H et al. Differential effects of insular and ventromedial prefrontal cortex lesions on risky decision - making. Brain 2007; 131 (5): 1311-22. doi: 10.1093/brain/awn066
  46. Sallet J, Mars R.B, Quilodran R et al. Neuroanatomical basis of motivational and cognitive control: a focus on the medial and lateral prefrontal cortex. In: Neural Basis of Motivational and Cognitive Control. Ed. by R.B.Mars et al. London, Cambridge: The MIT Press, 2011; p. 5-20.
  47. Yu J.Y, Frank L.M. Hippocampal - cortical interaction in decision making. Neurobiol Learn Mem 2015; 117: 34-41. doi: 10.1016/j.nlm.2014.02.002
  48. Llinas R.R. Inferior olive oscillation as the temporal basis for motricity and oscillatory reset as the basis for motor error correction. Neuroscience 2009; 162 (3): 797-804. doi: 10.1016/j.neuroscience.2009.04.045
  49. Fidelman U. Intelligence and transmission errors in the brain. Kybernetes 1996; 25 (2): 10-23. doi: 10.1108/03684929610114619
  50. Fidelman U. Neural transmission - errors, cerebral arousability and hemisphericity. Some relations with intelligence and personality. Kybernetes 1999; 28 (6/7): 695-725. doi: 10.1108/03684929910282962
  51. Fidelman U. Temporal and simultaneous processing in the brain: a possible cellular basis of cognition. Kybernetes 2002; 31 (3/4): 432-81. doi: 10.1108/03684920210422566
  52. Northoff G, Duncan N.W, Hayes D.J. The brain and its resting state activity - Experimental and methodological implications. Prog Neurobiol 2010; 92 (4): 593-600. doi: 10.1016/j.pneurobio.2010.09.002
  53. Kitzbichler M.G, Henson R.N.A, Smith M.L et al. Cognitive effort drives workspace configuration of human brain functional networks. J Neuroscience 2011; 31 (22): 8259-70. doi: 10.1523/jneurosci.0440-11.2011
  54. Fidelman U. Intelligence and the brain’s energy consumption: what is intelligence? Personality and Individual Differences 1993; 14 (1): 283-6. doi: 10.1016/0191-8869(93)90206-i
  55. Buzsaki G. Rhythms of the Brain. New York: Oxford University Press, 2006; p. 448.
  56. Micheloyannis S, Vourkas M, Tsirka V et al. The influence of ageing on complex brain networks: a graph theoretical analysis. Hum Brain Mapping 2009; 30: 200-8. doi: 10.1002/hbm.20492
  57. Fidelman U. Creativity: relation to neural transmission errors. Kybernetes 2011; 40 (5/6): 697-702. doi: 10.1108/03684921111142250
  58. Bendetowicz D, Urbanski M., Garcin B et al. Brain correlates of creative abilities to combine remote ideas in healthy subjects and in patients. In J Psychophysiol 2016; 108: 56. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2016.07.187
  59. Labudda K, Woermann F.G, Mertens M et al. Neural correlates of decision making with explicit information about probabilities and incentives in elderly healthy subjects. Experimental Brain Res 2008; 187 (4): 641-50. doi: 10.1007/s00221-008-1332-x
  60. Melancon G, Joanette Y. Chaos, brain, and cognition: toward a nonlinear order? Brain Cognition 2000; 42: 33-6. doi: 10.1006/brcg.1999.1154
  61. Corlett P.R, Murray G.K, Honey G.D et al. Disrupted prediction - error signal in psychosis: evidence for an associative account of delusions. Brain 2007; 130 (9): 2387-400. doi: 10.1093/brain/awm173
  62. A critical look at connectomics (editorial). Nat Neurosci 2010; 13 (12): 1441. doi: 10.1038/nn1210-1441
  63. Crossley N.A, Mechelli A, Scott J et al. The hubs of the human connectome are generally implicated in the anatomy of brain disorders. Brain 2014; 137 (8): 2382-95. doi: 10.1093/brain/awu132
  64. Kim D-J, Skosnik P.D, Cheng H et al. Structural network topology revealed by white matter tractography in cannabis users: a graph theoretical analysis. Br Connectiv 2011; 1 (6): 473-83. doi: 10.1089/brain.2011.0053
  65. Dumas E.M, van den Bogaard S.J.A, Hart E.P et al. Reduced functional brain connectivity prior to and after disease onset in Huntington's disease. Neuro Image Clin 2013; 2: 377-84. doi: 10.1016/j.nicl.2013.03.001
  66. Leaver A.M, Turesky T.K, Seydell-Greenwald A et al. Intrinsic network activity in tinnitus investigated using functional MRI. Hum Brain Mapping 2016; 37 (8): 2717-35. doi: 10.1002/hbm.23204
  67. Peer M, Nitzan M, Goldberg I et al. Reversible functional connectivity disturbances during transient global amnesia. Ann Neurol 2014; 75 (5): 634-43. doi: 10.1002/ana.24137

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2017

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).