Brain Biopotentialsas a Factor of Automatic Modulation of Therapeutic Sensory Stimulation Parameters

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The development of new personalized approaches to non-drug treatment of functional disorders and impairments is a priority area of scientific and technological development in Russia. This review analyzes innovative research line using automatic modulation of non-invasive sensory stimuli (transcranial magnetic and electrical stimulation, acoustic, optical, and audiovisual stimuli) by rhythmic components of a subject's electroencephalogram for therapeutic purposes. When considering numerous examples of successful therapeutic use of sensory stimulation automatically modulated by feedback signals from rhythmic components of the electroencephalogram, an analysis of the observed effects is undertaken depending on the conditions and parameters of the organization of these electroencephalogram-controlled stimulations. The main advantages of the approach under consideration are considered, such as the optimal involvement of neuroplasticity mechanisms and resonance mechanisms of the brain in the therapeutic process. Prospects for the development of this line of research are outlined using the example of the author's own research.

About the authors

A. I Fedotchev

Institute of Cell Biophysics, Russian Academy of Sciences

Email: fedotchev@mail.ru
Pushchino, Russia

References

  1. Федотчев А. И. Эндогенные ритмы организма как фактор модуляции параметров стимуляции. Биофизика, 41 (3), 718–722 (1996).
  2. Федотчев А. И. Методы адаптивной нейростимуляции с обратной связью: особенности, достижения и перспективы развития. Рос. физиол. журн. им. И.С. Сеченова, 109 (9), 1–16 (2023). doi: 10.31857/S0869813923090030
  3. Федотчев А. И. и Земляная А. А. Зависящая от состояния мозга неинвазивная нейростимуляция с обратной связью от ЭЭГ: достижения и перспективы. Соврем. технологии в медицине, 15 (5), 33–43 (2023). doi: 10.17691/stm2023.15.5.04
  4. Yu B., Funk M., Hu J., and Feijs L. Unwind: A musical biofeedback for relaxation assistance. Behav. Inf. Technol., 37, 800–814 (2018). doi: 10.1080/0144929X.2018.1484515
  5. Li S., Davis M., Frontera J. E., and Li S. A novel nonpharmacological intervention – breathing controlled electrical stimulation for neuropathic pain management after spinal cord injury – a preliminary study. J. Pain Res., 9, 933–940 (2016). doi: 10.2147/JPR.S115901
  6. Karri J., Li S., Zhang L., Chen Y. T., Stampas A., and Li S. Neuropathic pain modulation after spinal cord injury by breathing-controlled electrical stimulation (BreEStim) is associated with restoration of autonomic dysfunction. J. Pain Res., 11, 2331–2341 (2018). doi: 10.2147/JPR.S174475
  7. Karri J., Li S., Chen Y. T., Stampas A., and Li S. Observations of autonomic variability following central neuromodulation for chronic neuropathic pain in spinal cord injury. Neuromodulation, 24 (3), 427–433 (2021). doi: 10.1111/ner.12979
  8. Cheung S., Han E., Kushki A., Anagnostou E., and Biddiss E. Biomusic: An auditory interface for detecting physiological indicators of anxiety in children. Front. Neurosci., 10, 401 (2016). doi: 10.3389/fnins.2016.00401
  9. Bergmann T. O. Brain state-dependent brain stimulation. Front. Psychol., 9, 2108 (2018). doi: 10.3389/fpsyg.2018.02108
  10. Jangwan N. S., Ashraf G. M., Ram V., Singh V., Alghamdi B. S., Abuzenadah A. M., and Singh M. F. Brain augmentation and neuroscience technologies: current applications, challenges, ethics and future prospects. Front. Syst. Neurosci., 16, 1000495 (2022). doi: 10.3389/fnsys.2022.1000495
  11. Koenig T., Smailovic U., and Jelic V. Past, present and future EEG in the clinical workup of dementias. Psychiatry Res. Neuroimaging, 306, 111182 (2020). doi: 10.1016/j.pscychresns.2020.111182
  12. Zrenner B., Zrenner C., Gordon P. C., Belardinelli P., McDermott E. J., Soekadar S. R., Fallgatter A. J., Ziemann U., and Müller-Dahlhaus F. Brain oscillation-synchronized stimulation of the left dorsolateral prefrontal cortex in depression using real-time EEG-triggered TMS. Brain Stimul., 13 (1), 197–205 (2020). doi: 10.1016/j.brs.2019.10.007
  13. Faller J., Doose J., Sun X., Mclntosh J. R., Saber G. T., Lin Y., Teves J. B., Blankenship A., Huffman S., Goldman R. I., George M. S., Brown T. R., and Sajda P. Daily prefrontal closed-loop repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) produces progressive EEG quasi-alpha phase entrainment in depressed adults. Brain Stimul., 15 (2), 458–471 (2022). doi: 10.1016/j.brs.2022.02.008
  14. Wischnewski M., Shirinpour S., Alekseichuk I., Lapid M. I., Nahas Z., Lim K. O., Croarkin P. E., and Opitz A. Real-time TMS-EEG for brain state-controlled research and precision treatment: a narrative review and guide. J. Neural Eng., 21 (6), 061001 (2024). doi: 10.1088/1741-2552/ad8a8e
  15. Stecher H. I., Notbohm A., Kasten F. H., and Herrmann C. S. A comparison of closed loop vs. fixed frequency tACS on modulating brain oscillations and visual detection. Front. Hum. Neurosci., 15, 661432 (2021). doi: 10.3389/fnhum.2021.661432
  16. Ni R., Yuan Y., Yang L., Meng Q., Zhu Y., Zhong Y., Cao Z., Zhang S., Yao W., Lv D., Chen X., Chen X., and Bu J. Novel non-invasive transcranial electrical stimulation for Parkinson’s disease. Front. Aging Neurosci., 14, 880897 (2022). doi: 10.3389/fnagi.2022.880897
  17. Wang L., Yu Y., Ying S., Wang M., Qin Y., Liu T., and Yao D. A personalized closed-loop brain stimulation protocol for difficulty falling asleep. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil., Eng. 33, 2368–2380 (2025). doi: 10.1109/TNSRE.2025.3572851
  18. Soleimani G., Nitsche M. A., Bergmann T. O., Towhidkhah F., Violante I. R., Lorenz R., Kuplicki R., Tsuchiyagaito A., Mulyana B., Mayeli A., Ghobadi-Azbari P., Mosayebi-Samani M., Zilverstand A., Paulus M. P., Bikson M., and Ekhtiari H. Closing the loop between brain and electrical stimulation: towards precision neuromodulation treatments. Transl. Psychiatry, 13 (1), 279 (2023). doi: 10.1038/s41398-023-02565-5
  19. Chen H., Liu T., Song Y., Ding Z., and Li X. State-dependent transcranial magnetic stimulation synchronized with electroencephalography: Mechanisms, applications, and future directions. Brain Sci., 15 (7), 731 (2025). doi: 10.3390/brainsci15070731
  20. Malkani R. G. and Zee P. C. Brain stimulation for improving sleep and memory. Sleep Med. Clin., 15 (1), 101–115 (2020). doi: 10.1016/j.jsmc.2019.11.002
  21. Choi J., Kwon M., and Jun S. C. A systematic review of closed-loop feedback techniques in sleep studies-related issues and future directions. Sensors (Basel), 20 (10), E2770 (2020). doi: 10.3390/s20102770
  22. Ngo H. V., Seibold M., Boche D. C. Mölle M., and Born J. Insights on auditory closed-loop stimulation targeting sleep spindles in slow oscillation up-states. J. Neurosci. Methods., 316, 117–124 (2019). doi: 10.1016/j.jneumeth.2018.09.006
  23. Mushtaq M., Marshall L., Ul Haq R., and Martinetz T. Possible mechanisms to improve sleep spindles via closed loop stimulation during slow wave sleep: A computational study. PLoS One, 19 (6), e0306218 (2024). DOI: 10.1016/ 10.1371/journal.pone.0306218
  24. Schneider J., Lewis P. A., Koester D., Born J., and Ngo H. V. Susceptibility to auditory closed-loop stimulation of sleep slow oscillations changes with age. Sleep, 43 (12), zsaa111 (2020). doi: 10.1093/sleep/zsaa111
  25. Clark V. P., Valverde H. P., Briggs M. S., Mullins T., Ortiz J., Pirrung C. J. H., O’Keeffe O. S., Hwang M., Crowley S., Šarlija M., and Matsangas P. Closed-loop auditory stimulation (CLAS) during sleep augments language and discovery learning. Brain Sci., 14 (11), 1138 (2024). doi: 10.3390/brainsci14111138
  26. Hebron H., Lugli B., Dimitrova R., Jaramillo V., Yeh L. R., Rhodes E., Grossman N., Dijk D. J., and Violante I. R. A closed-loop auditory stimulation approach selectively modulates alpha oscillations and sleep onset dynamics in humans. PLoS Biol., 22 (6), e3002651 (2024). doi: 10.1371/journal.pbio.3002651
  27. Debellemanière E., Pinaud C., Schneider J., Arnal P. J., Casson A. J., Chennaoui M., Galtier M., Navarrete M., and Lewis P. A. Optimising sounds for the driving of sleep oscillations by closed-loop auditory stimulation. J. Sleep Res., 31 (6), e13676 (2022). doi: 10.1111/jsr.13676
  28. Федотчев А. И. Эффекты фотостимуляции, управляемой ЭЭГ человека. Биофизика, 64 (2), 358–361 (2019). doi: 10.1134/S0006302919020157
  29. Pino O. A randomized controlled trial (RCT) to explore the effect of audio-visual entrainment among psychological disorders. Acta Biomed., 92 (6), e2021408 (2022). doi: 10.23750/abm.v92i6.12089
  30. Федотчев А. И., Бондарь А. Т., Бахчина А. В., Григорьева В. Н., Катаев А. А., Парин С. Б., Полевая С. А. и Радченко Г. С. Трансформация ЭЭГ осцилляторов пациента в музыкоподобные сигналы при коррекции стресс-индуцированных функциональных состояний. Современные технологии в медицине, 8 (1), 93–98 (2016). doi: 10.17691/stm2016.8.2.01
  31. Deuel T. A., Pampin J., Sundstrom J., and Darvas F. The encephalophone: A novel musical biofeedback device using conscious control of electroencephalogram (EEG). Front. Hum. Neurosci., 11, 213 (2017). doi: 10.3389/fnhum.2017.00213
  32. Shaltout H. A., Lee S. W., Tegeler C. L., Hirsch J. R., Simpson S. L., Gerdes L., and Tegeler C. H. Improvements in heart rate variability, baroreflex sensitivity, and sleep after use of closed-loop allostatic neurotechnology by a heterogeneous cohort. Front. Public Health., 6, 116, (2018). doi: 10.3389/fpubh.2018.00116
  33. Tegeler C. L., Munger Clary H., Shaltout H. A. Simpson S. L., Gerdes L., and Tegeler C. H. Cereset research standard operating procedures for insomnia: A randomized, controlled clinical trial. Glob. Adv. Integr. Med. Health, 12, 27536130221147475 (2023). doi: 10.1177/27536130221147475
  34. Tegeler C. L., Shaltout H. A., Lee S. W. Simpson S. L., Gerdes L., and Tegeler C. H. Pilot trial of a noninvasive closed-loop neurotechnology for stress-related symptoms in law enforcement: improvements in self-reported symptoms and autonomic function. Glob. Adv. Health Med., 9, 2164956120923288 (2020). doi: 10.1177/2164956120923288
  35. Терешин А. Е., Кирьянова В. В., Константинов К. В., Решетник Д. А., Ефимова М. Ю., Карягина М. В. и Савельева Е. К. Биоакустическая коррекция в когнитивной реабилитации пациентов с очаговыми поражениями головного мозга. Вестн. восстановительной медицины, 5 (93), 47–56 (2019).
  36. Иванова В. А. и Кормушкина Е. А. Применение метода биоакустической коррекции в реабилитации детей раннего возраста с расстройствами аутистического спектра. Физическая и реабилитационная медицина, 3 (1), 48–53 (2021). doi: 10.26211/2658-4522-2021-3-1-48-53
  37. Щегольков А. М., Алехнович А. В., Тимергазина Э. З., Дыбов М. Д. и Массальский Р. И. Влияние биоакустической коррекции на процесс медицинской реабилитации больных с последствиями преходящих цереброваскулярных нарушений. Госпитальная медицина: наука и практика, 5 (4), 46–49 (2022). doi: 10.34852/GM3CVKG.2022.17.46.009
  38. Vosskuhl J., Strüber D., and Herrmann C. S. Non-invasive brain stimulation: a paradigm shift in understanding brain oscillations. Front. Hum. Neurosci., 12, 211 (2018). doi: 10.3389/fnhum.2018.00211
  39. Дик О. Е. и Ноздрачев А. Д. Динамика паттернов электрической активности мозга при нарушениях его функционального состояния. Успехи физиол. наук., 51 (2), 68–87 (2020). doi: 10.31857/S0301179820020046
  40. Edwards C. A., Kouzani A., Lee K. H., and Ross E. K. Neurostimulation devices for the treatment of neurologic disorders. Mayo Clin. Proc., 92 (9), 1427 (2017). PMID: 28870357.
  41. Федотчев А. И. Возможности восстановления нарушенных когнитивных функций с помощью неинвазивной активации механизмов нейропластичности. Бюл. эксперим. биологии и медицины, 178 (10), 400–405 (2024). doi: 10.47056/0365-9615-2024-178-10-400-405
  42. Wendt K., Denison T., Foster G., Krinke L., Thomson A., Wilson S., and Widge A. S. Physiologically informed neuromodulation. J. Neurol. Sci., 434, 120121 (2022). doi: 10.1016/j.jns.2021.120121
  43. Пирадов М. А., Черникова Л. А. и Супонева Н. А. Пластичность мозга и современные технологии нейрореабилитации. Вестн. РАН, 88 (4), 299–312 (2018). doi: 10.7868/S0869587318040023
  44. Polevaya S. A., Parin S. B., and Fedotchev A. I. Current trends and prospects for development of non-invasive brain stimulation. Opera Med. Physiol., 11 (1), 147–155 (2024). doi: 10.24412/2500-2295-2024-1-147-155
  45. Федотчев А. И. Роль неинвазивной стимуляции мозга в развитии современных технологий когнитивного усиления и когнитивной реабилитации. Успехи физиол. наук., 56 (2), 57–66 (2025). doi: 10.31857/S0301179825020043
  46. Fedotchev A. I., Radchenko G. S., and Zemlyanaya A. A. On one approach to health protection: music of the brain. J. Integr. Neurosci., 17 (3–4), 309–315 (2018). doi: 10.3233/JIN-170053
  47. Федотчев А. И., Земляная А. А., Парин С. Б., Полевая С. А. и Силантьева О. М. Когнитивная реабилитация пожилых людей с помощью музыкального нейроинтерфейса. Профилактическая медицина, 23 (2), 42–46 (2020). doi: 10.17116/profmed20202302142
  48. Fedotchev A., Parin S., Polevaya S., and Zemlianaia A. EEG-based musical neurointerfaces in the correction of stress-induced states. Brain Comput. Interfaces, 9 (1), 1–6 (2022). doi: 10.1080/2326263X2021.1964874
  49. Mukhina E. A., Polevaya S. A., Parin S. B., and Fedotchev A. I. Cognitive rehabilitation of patients with acute cerebrovascular accident using EEG-guided adaptive neurostimulation. Opera Med. Physiol., 8 (4), 90–96 (2021). doi: 10.24412/2500-2295-2021-4-90–96.
  50. Федотчев А. И. Технологии адаптивной нейростимуляции с обратной связью в когнитивной реабилитации специалиста. Современные технологии в медицине, 14 (4), 34–42 (2022). doi: 10.17691/stm2022.14.4.04
  51. Zemlyanaya A., Parin S., Polevaya S., and Fedotchev A. Closed-loop methods of non-invasive brain stimulation in the diagnosis and correction of cognitive impairments. Opera Med. Physiol., 11 (4), 104–110 (2024). doi: 10.24412/2500-2295-2024-4-104-110
  52. Федотчев А. И. О роли прайминга в развитии современных реабилитационных технологий. Биофизика, 69 (2), 399–403 (2024). doi: 10.31857/S0006302924020231
  53. Савчук Л. В., Полевая С. А., Парин С. Б., Бондарь А. Т. и Федотчев А. И. Резонансное сканирование и анализ ЭЭГ при определении зрелости корковой ритмики у младших школьников. Биофизика, 67 (2), 354–361 (2022). doi: 10.31857/S0006302922020181
  54. Polevaya S. A., Parin S. B., Zemlyanaya A. A., and Fedotchev A. I. Dynamics of EEG reactions under combination of resonance scanning and adaptive neurostimulation in patients with post-COVID syndrome. Opera Med Physiol., 9 (2), 103–109 (2022). doi: 10.24412/2500-2295-2022-2-103-109
  55. Fedotchev A., Parin S., and Polevaya S. Resonance scanning as an efficiency enhancer for EEG-guided adaptive neurostimulation. Life, 13 (620), 1–9 (2023). doi: 10.3390/life13030620
  56. Fedotchev A. I., Parin S. B., and Polevaya S. A. Preliminary resonance scanning increases the effectiveness of EEG-guided adaptive neurostimulation in stress management. In: Research Perspective on Biological Science. Ed. by G. E. A. Abreu (BP International, 2025), vol. 4, chapt. 7, pp. 85–100. doi: 10.9734/bpi/rpbs/v4/5601
  57. Федотчев А. И., Полевая С. А. и Парин С. Б. Эффективность ЭЭГ-управляемой адаптивной нейростимуляции увеличивается при оптимизации параметров предшествующего резонансного сканирования. Физиология человека, 49 (5), 17–24 (2023). doi: 10.31857/S0131164623600039

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

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».