Пилотное фМРТ-ЭЭГ-исследование тантрической медитации тибетских монахов

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Настоящее пилотное исследование направлено на изучение функциональной активности и связности мозга с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и электроэнцефалографии (ЭЭГ) у тибетских монахов во время медитации. В эксперименте участвовали три монаха, двое из которых прошли две сессии медитации. Анализ данных выявил изменение связности сети пассивного режима работы мозга, сети выделения значимости и сенсомоторной сети, усиление альфа-ритма и снижение дельта-ритма ЭЭГ при медитации относительно покоя. Совместный фМРТ-ЭЭГ-анализ выявил связь функциональной активности мозга с динамикой альфа- и дельта-ритмов. Полученные результаты подтверждают, что медитация оказывает системное влияние на работу мозга, способствуя изменению его функциональной организации, и может иметь значение для разработки новых подходов к когнитивной и эмоциональной саморегуляции.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. Д. Абрамова

Институт «Международный томографический центр» СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Новосибирск

Е. Д. Петровский

Институт «Международный томографический центр» СО РАН

Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Новосибирск

Д. Д. Безматерных

Федеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медицины

Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Новосибирск

Ю. С. Жиронкина

Фонд «Сохраним Тибет»

Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Москва

А. М. Коростышевская

Институт «Международный томографический центр» СО РАН

Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Новосибирск

М. Б. Штарк

Федеральный исследовательский центр фундаментальной и трансляционной медицины

Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Новосибирск

А. Я. Каплан

Московский Государственный Университет им. М.В. Ломоносова

Email: victoria.d.abramova@gmail.com
Россия, Москва

Список литературы

  1. Boccia M., Piccardi L., Guariglia P. The meditative mind: A comprehensive meta-analysis of MRI studies. Biomed Res Int. 2015. 2015:419808.
  2. Chaudhary I.S., Shyi G.C.-W., Huang S.-T.T. A systematic review and activation likelihood estimation meta-analysis of fMRI studies on arousing or wake-promoting effects in Buddhist meditation. Frontiers in Psychology. 2023. 14.
  3. Devaney K.J., Levin E.J., Tripathi V., Higgins J.P., Lazar S.W., Somers D.C. Attention and Default Mode Network Assessments of Meditation Experience during Active Cognition and Rest. Brain sciences. 2021. 11(5):566. https://doi.org/10.3390/brainsci11050566
  4. Desikan R.S., Ségonne F., Fischl B., Quinn B.T., Dickerson B.C., Blacker D., Buckner R.L., Dale A.M., Maguire R.P., Hyman B.T., Albert M.S., Killiany R.J. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. NeuroImage. 2006. 31(3):968–980.
  5. Engström M., Willander J., Simon R. A review of the methodology, taxonomy, and definitions in recent fMRI research on meditation. Mindfulness. 2021. 13(3):541–555.
  6. Glover G.H., Li T., Ress D. Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR. Magnetic Resonance in Medicine. 2000. 44(1):162–167.
  7. Guo X., Wang M., Wang X., Guo M., Xue T., Wang Z., Li H., Xu T., He B., Cui D., Tong S. Progressive increase of high-frequency EEG oscillations during meditation is associated with its trait effects on heart rate and proteomics: A study on the Tibetan Buddhist. Cerebral Cortex. 2022. 32(18):3865–3877.
  8. Huang H.-Y., Lo P.-C. EEG dynamics of experienced Zen meditation practitioners probed by complexity index and spectral measure. Journal of Medical Engineering & Technology. 2009. 33(4):314–321.
  9. Krukowski P., Podgórski P., Guziński M., Szewczyk P., Sąsiadek M. Analysis of the brain proton magnetic resonance spectroscopy – differences between normal grey and white matter. Pol J Radiol. 2010. 75(2):22–26.
  10. Kilpatrick L.A., Suyenobu B.Y., Smith S.R., Bueller J.A., Goodman T., Creswell J.D., Tillisch K., Mayer E.A., Naliboff B.D. Impact of Mindfulness-Based Stress Reduction training on intrinsic brain connectivity. NeuroImage. 2011. 56(1):290–298.
  11. Laufs H., Holt J.L., Elfont R., Krams M., Paul J.S., Krakow K., Kleinschmidt A. Where the BOLD signal goes when alpha EEG leaves. NeuroImage. 2006. 31(4):1408–1418.
  12. Lutz A., Slagter H.A., Dunne J.D., Davidson R.J. Attention regulation and monitoring in meditation. Trends in Cognitive Sciences. 2008. 12(4):163–169.
  13. Mikhaylets E., Razorenova A.M., Chernyshev V., Syrov N., Yakovlev L., Boytsova J., Kokurina E., Zhironkina Y., Medvedev S., Kaplan A. SDA: A data-driven algorithm that detects functional states applied to the EEG of Guhyasamaja meditation. Frontiers in Neuroinformatics. 2024. 17.
  14. Neri B., Callara A.L., Vanello N., Menicucci D., Zaccaro A., Piarulli A., Laurino M., Norbu N., Kechok J., Sherab N., Gemignani A. Report from a Tibetan Monastery: EEG neural correlates of concentrative and analytical meditation. Front. Psychol. 2024. 15:1348317.
  15. Nieto-Castanon A. FMRI denoising pipeline. In Handbook of functional connectivity Magnetic Resonance Imaging methods in CONN. Hilbert Press. 2020:17–25.
  16. Nieto-Castanon A., Whitfield-Gabrieli S. CONN functional connectivity toolbox: RRID SCR_009550, release 22. Hilbert Press. 2022.
  17. Sharma K., Achermann P., Panwar B., Sahoo S., Pascual-Marqui R.D., Faber P.L., Ganesan R.A. High Theta–Low Alpha Modulation of Brain Electric Activity During Eyes-Open Brahma Kumaris Rajyoga Meditation. Mindfulness. 2023. 14:1674–1688.
  18. Strauss C., Bibby-Jones A.M., Jones F., Byford S., Heslin M., Parry G., Barkham M., Lea L., Crane R., de Visser R., Arbon A., Rosten C., Cavanagh K. Clinical effectiveness and cost-effectiveness of supported mindfulness-based cognitive therapy self-help compared with supported cognitive behavioral therapy self-help for adults experiencing depression: The Low-Intensity Guided Help Through Mindfulness (LIGHTMind) Randomized Clinical Trial. JAMA psychiatry. 2023. 80(5):415–424.
  19. Travis F. Comparison of coherence, amplitude, and eLORETA patterns during Transcendental Meditation and TM-Sidhi practice. International Journal of Psychophysiology. 2011. 81(3):198–202.
  20. Vancampfort D., Stubbs B., Van Damme T., Smith L., Hallgren M., Schuch F., Deenik J., Rosenbaum S., Ashdown-Franks G., Mugisha J., Firth J. The efficacy of meditation-based mind-body interventions for mental disorders: A meta-review of 17 meta-analyses of randomized controlled trials. Journal of Psychiatric Research. 2021. 134:181–191.
  21. Yordanova J., Kolev V., Mauro F., Nicolardi V., Simione L., Calabrese L., Malinowski P., Raffone A. Common and distinct lateralised patterns of neural coupling during focused attention, open monitoring and loving kindness meditation. Scientific Reports. 2020. 10(1):7430.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Карты групповых сравнений SBC медитация/покой: различия в сетях DMN, sensorimotor, salience, dorsal attention, language и visual. Карты SBC групповых сравнений медитация/покой демонстрируют статистически значимые различия в следующих сетях: DMN ((а) – слева, (б) – сверху), sensorimotor network ((в) – слева, (г) – сверху), salience network ((д) – слева, (е) – сверху, (ж) – справа), dorsal attention network ((з) – справа), language network ((и) – справа, (к) – сверху), visual network ((л) – спереди). Карты получены при пороговых значениях p < 0.05 для вокселов и p-FDR < 0.05 на уровне кластеров. Цветная шкала обозначает значения Т-статистики с повышенной связностью (красный) и пониженной (жёлтый).

Скачать (332KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Сравнение ROI-to-ROI связности между состоянием покоя с закрытыми глазами до медитации (а) и после медитации (б) и последними 5 минутами медитации. Красные линии описывают повышенную функциональную связность, синие — пониженную.

Скачать (58KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Групповое сравнение карт ALFF ((а) – вид справа, (б) – вид слева) при использовании контраста медитация > покой. Карты получены при пороговом значении p < 0.05 для вокселов и порога p-FWE < 0.05 на уровне кластеров. Цветная шкала обозначает значения Т-статистики.

Скачать (73KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Сравнение индивидуальной относительной спектральной плотности мощности ЭЭГ-сигнала при медитации и в покое при усреднении спектров по всем электродам (а), по фронтальным (б), центральным (в), теменным (г), затылочным (д) ЭЭГ-каналам. * указывает на достоверные отличия (p < 0.05). Голубой цвет выносок указывает на эффект снижения мощности в медитации, а черный – на эффект ее увеличения.

Скачать (157KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

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».