EEG-Correlates of Competition and Cooperation

Full Text

Значительная часть нашей жизни проходит в социальных взаимодействиях. В повседневной жизни взаимодействие с другими людьми в зависимости от мотивационных целей может быть кооперативным или конкурентным. Сотрудничество и конкуренция — два основных способа межличностного взаимодействия, включающие наблюдение за чужими и своими действиями и выбор соответствующей стратегии поведения [1]. Сотрудничество и конкуренция включают различные социальные и когнитивные аспекты. Так, например, в зависимости от типа взаимодействия, люди могут способствовать, либо препятствовать достижению цели [2].

фМРТ-исследование процессов кооперации и конкуренции выявили различия в активности ряда структур головного мозга, среди которых были медиальная префронтальная и теменная области коры, задняя поясная извилина и инсула. Согласно предположению авторов выявленные эффекты могут быть связаны с более высокой когнитивной нагрузкой и уровнем возбуждения [1].

Большинство исследований кооперативных и конкурентных взаимодействий были проведены с использованием метода гиперсканинга, позволящего оценить синхронизацию мозговой деятельности во время взаимодействия людей. В большинстве таких исследований были обнаружены особенности синхронности осцилляций θ- и α-частотных диапазонов вовремя кооперативных и/или конкурентных взаимодействий [3–5].

В ЭЭГ-исследовании было показано, что во время кооперативного взаимодействия людей в задании, требующем повышенного внимания, наблюдалось увеличение θ-ритма в лобных областях и снижение α-ритма в теменных областях [6]. Результаты нейровизуализационных исследований методом гиперсканнинга не позволяют полностью понять природу социальных межличностных кооперативных и конкурентных взаимодействий. Дополняющую информацию об этих процессах можно получить, исследуя особенности и локализацию ритмов ЭЭГ, сопровождающих конкурентные и кооперативные взаимодействия, и сравнивая их между собой и с индивидуальным выполнением без взаимодействия.

В настоящем исследовании следует обратить внимание на изучение особенностей и определение локализации источников ритмов ЭЭГ, сопровождающих разные виды социального взаимодействия (кооперация и конкуренция) с другим человеком, а также при индивидуальном выполнении задания без взаимодействия.

Конкурентные и кооперативные взаимодействия между людьми довольно сложно смоделировать в лабораторных условиях. В качестве экспериментального задания была создана компьютерная игра на построение геометрических фигур в трех разных видах. В игре “кооперация” участникам исследования необходимо было построить совместную фигуру, ставя блок каждого игрока в одно и то же место, в этом случае блок оставался в строящейся фигуре, если участники ставили блок в разные места, то блок исчезал. В игре “конкуренция” игроки соревновались, кто быстрее поставит блок в строящуюся фигуру и только у игрока, который был первым — блок вставал в фигуру, у того, кто был медленнее — блок исчезал. Третий вид игры – “индивидуальный”, во время которого игроки строили фигуры без взаимодействия с другим игроком. Игра была создана на основе экспериментального задания, описанного в работе [1].

Кооперация обычно определяется как совместная работа людей для достижения общей цели, тогда как конкуренция предполагает попытку одного человека превзойти другого. Предполагается, что важным для кооперации является понимание поведения партнера, что способствует повышению эффективности в достижении общей цели, тогда как для конкуренции высокий уровень мотивации может положительно повлиять на результат, также конкуренция может сопровождаться негативными эмоциональными реакциями в случае проигрыша [7, 8]. Можно предположить, что ключевым для сотрудничества в контексте игры построения совместной фигуры будут процессы понимания намерений партнера по взаимодействию. Тогда для того чтобы быть первым в соревновании игроку необходимо превзойти соперника в скорости и точности построения фигуры, поэтому можно предположить, что для режима конкуренции будут ключевыми процессы сфокусированного внимания и когнитивного контроля.

Согласно данным литературы о том, что θ- и α-ритмы включены в процессы внимания и когнитивного контроля [9], а также, основываясь на данных об участии α-ритма в распознании намерений других людей [10–12], можно предполагать, что в результате сравнения спектральной плотности ритмов ЭЭГ, сопровождающих разные виды игр, различия могут быть обнаружены в θ- и α-частотных диапазонах.

В исследованиях была многократно показана связь увеличения медиального фронтального θ-ритма при выполнении сложных заданий, требующих повышенного внимания и когнитивного контроля [13–15]. Возможно, что увеличение спектральной плотности θ-ритма будет наиболее выражено в режиме конкуренции. А также, что увеличение спектральной плотности θ-ритма может быть обнаружено в передней поясной коре, т.к. эта структура мозга считается основным генератором медиального фронтального θ-ритма, связанного с процессами внимания и когнитивного контроля [16].

Согласно данным исследований степень снижения α-ритма, может быть связана с активностью зеркальных нейронов, которые участвуют в процессах понимания действий и намерений других людей [10, 17, 18]. В исследовании L.M. Oberman et al. [11] было обнаружено, что α-ритм в наибольшей степени снижается в задании с взаимодействием во время просмотра интерактивных видеороликов, также α-ритм значительно снижался при просмотре видеофрагментов с взаимодействием людей, тогда как снижение α-ритма при просмотре видеороликов, не содержащих взаимодействия, было минимально выражено. Предполагается, что снижение α-ритма связано с процессами понимания намерений других людей и может быть рассмотрено в качестве показателя, отражающего степень включения в социальные взаимодействия [11]. Можно предполагать, что в текущем исследовании наибольшее снижение спектральной плотности α-ритма будет выявлено во время построения совместной фигуры, когда необходимо догадываться о намерении партнера о том куда он собирается поставить блок, тогда как наименьшее снижение спектральной плотности α-ритма будет выявлено при индивидуальном выполнении задания, в котором отсутствует взаимодействие с другим игроком.

МЕТОДИКА

Выборка состояла из 42 добровольцев (24 женщины) в возрасте от 18 до 47 лет (среднее = 24.1, стандартное отклонение = 7.7). Участники исследования были правшами с нормальным, или скорректированным до нормы зрением, не имели на момент обследования выраженных психиатрических или неврологических заболеваний и не употребляли психоактивных веществ. Большинство участников исследования были студентами ВУЗа и были знакомы друг с другом. Участники в парах были одного пола и приблизительно одного возраста. Исследование было проведено двумя способами. У 23-х участников из выборки парой был участник, который находился в другом здании, где у него регистрировали сочетанную запись фМРТ и ЭЭГ. Перед началом эксперимента участникам была дана возможность увидеть друг друга по видеосвязи в течение небольшого отрезка времени. У остальных 19 чел. из выборки парой был участник, который находился в том же помещении, и у него также производилась запись ЭЭГ. Участники были отделены ширмой и не видели друг друга во время выполнения задания. В настоящей статье для анализа были использованы только те записи ЭЭГ, которые были получены с использованием одного и того же ЭЭГ-оборудования. После исследования участники заполняли психологические опросники.

Экспериментальное задание. В качестве экспериментальной парадигмы мы использовали модификацию задания, описанного в статье [1]. Каждый участник исследования сыграл в 15 игр, по 5 игр каждого вида. Задачей испытуемого являлось построение изображения заданной фигуры на экране монитора. Игровое поле состояло из 100 клеток. Перед началом игры предъявляли инструкцию и изображение целевой фигуры из 20 клеток, форма которой варьировала и не повторялась в течение одного эксперимента. Каждая игра состояла из 20 ходов. В начале каждого хода в левой верхней части экрана появлялся блок, который нужно было передвинуть и “встроить” в нужное место на игровом поле. Для передвижения блока использовали два джойстика с двумя кнопками каждый.

Во время индивидуальной игры участнику исследования необходимо было составить из блоков изображение фигуры. Макет фигуры, которую нужно было воспроизвести, был показан в левой части экрана на протяжении всего задания.

Одна кнопка позволяла передвигать блок на одну позицию влево (левый джойстик), или вправо (правый джойстик), а вторая соответственно вверх или вниз. На передвижение блока в каждом эпизоде выделялось 5 с. Если за это время испытуемый не успевал довести блок до предполагаемого места, он фиксировался там, где в данный момент оказался.

Во время кооперации участникам исследования совместно с напарником необходимо было составить изображение фигуры. Предъявляли следующую инструкцию: “Ваша задача составить из блоков СОВМЕСТНО С НАПАРНИКОМ изображение одной из фигур. Макет фигуры, которую нужно воспроизвести, будет показан в левой части экрана на протяжении всего задания. При каждом ходе Вы и Ваш напарник должны поставить блоки в одну и ту же клетку. Совместные баллы будут начисляться за количество правильно поставленных блоков”.

Во время соперничества участники исследования соревновались друг с другом. Инструкция к этому виду игры была следующей: “У Вас и Вашего соперника одна и та же задача — составить из блоков изображение фигуры. В левой части экрана показан макет фигуры, которую нужно воспроизвести. При каждом ходе Вы СОРЕВНУЕТЕСЬ с соперником, кто быстрее сможет встроить блок в нужное место. Ваш блок имеет красный цвет, у Вашего соперника блок синего цвета. Если Вы БЫСТРЕЕ поставите блок в выбранное место, то через некоторое время он станет белым и Вам будет доступна конкуренция за новый блок. Тому, кто не успел поставить блок в нужное место, баллы не начисляются. ”. Экспериментальное задание всегда начиналось с индивидуальной игры, т.е. с более простого задания, в котором участник исследования спокойно мог освоить особенности построения фигуры. Оставшиеся игры предъявляли в случайном порядке.

Анализ ЭЭГ-данных. ЭЭГ во время компьютерной игры на построение фигуры была записана с помощью установки Brain Products (Германия) с использованием стандартной шапочки с 127 активными электродами, расположенными по системе 10–5, при частоте оцифровки 1000 Гц. Сопротивление под электродом устанавливали ниже 5 Ком, полоса пропускания — от 0.1 до 100 Гц. В качестве референта был использован Cz электрод. Индивидуальная позиция каждого электрода была определена с помощью дигитайзера FASTRAK (Polhemus, США). Артефакты были удалены с помощью анализа независимых компонент в программе EEGlab [19], и данные были приведены к усредненному референту. Анализ сравнений спектральной плотности между разными видами игр (“кооперация”, “конкуренция” и “индивидуальная игра”) на уровне источников был выполнен в программе eLoreta.

Отрезок записи ЭЭГ с частотой дискретизации 1000 Гц длительностью 3000 мс после появления блока был использован для расчета спектральной плотности источников в программе eLoreta [20].

Статистическая значимость результатов сравнения игр разных видов была оценена с использованием t-статистики для связанных измерений (paired groups), с применением метода рандомизации статистического непараметрического картирования (statistical nonparametric mapping, SnPM), который включает в себя поправку на множественные сравнения. Метод рандомизации SnPM в eLoreta основан на подходе бутстреппинга и производится путем множественных непараметрических пермутационных сравнений. Для коррекции множественных сравнений использовали 5000 рандомизаций. Дополнительную поправку на множественные сравнения (3 типа сравнений × 2 ритма) не проводили.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В каждой игре рассчитывался показатель завершенности фигуры (отношение количества “правильно” поставленных блоков к общему числу блоков). Для индивидуального режима среднее показателя завершенности фигуры было равно 0.87, стандартное отклонение (СО) = 0.11, для кооперации среднее составило 0.65, СО = 0.16, для конкуренции среднее — 0.48, СО = 0.16.

Сравнение зависимых наблюдений (“конкуренция” vs “кооперация”; “кооперация” vs “индивидуальное выполнение”; “конкуренция” vs “индивидуальное выполнение”) с использованием 5000 рандомизаций в программе eLoreta выявило следующие статистически значимые результаты. Результаты статистических сравнений плотности источников тока θ (4–7 Гц)- и α (8–12 Гц)-частотных диапазонов в разных видах игры, даны в табл. 1.

 

Таблица 1. Результаты статистических сравнений

Сравнение	Частотный диапазон	Размер кластера	Т-критерий	Статическая значимость
Конкуренция > Кооперация	θ (4–7 Гц)	295	4.32	p < 0.01
	α (8–12 Гц)	18	3.86	p < 0.05
Конкуренция > Индивидуальный	θ (4–7 Гц)	–	2.75	n.s.
Конкуренция < Индивидуальный	α (8–12 Гц)	81	–4.14	p < 0.05
Кооперация < Индивидуальный	θ (4–7 Гц)	86	–4.19	p < 0.05
	α (8–12 Гц)	71	–4.10	p < 0.05

 

Так, во время конкуренции спектральная плотность θ-ритма была выше, чем в условиях кооперации и этот эффект был наиболее выражен в передней поясной коре (область Бродмана 32) и медиальной префронтальной коре (область Бродмана 9) (рис. 1).

 

Рис. 1. Сравнение источников θ-ритма условий конкуренции и кооперации.

 

Бо́льшая плотность источников тока была обнаружена в условии конкуренции по сравнению с кооперацией.

Во время кооперации спектральная плотность ЭЭГ θ-диапазоне была меньше, чем при индивидуальном выполнении задания и этот эффект был наиболее выражен в медиальной префронтальной коре (область Бродмана 9) и передней поясной коре (область Бродмана 32) (рис. 2).

 

Рис. 2. Результат сравнения источников θ-ритма в условиях кооперации и индивидуального выполнения.

 

Сравнение θ-спектральной плотности во время конкуренции и при индивидуальном выполнении не выявило статистически значимых различий.

Во время конкуренции спектральная плотность α-частотного диапазона была меньше по сравнению с индивидуальным выполнением в теменных и затылочных областях коры (максимальный эффект был обнаружен в предклинье, область Бродмана 7) (рис. 3).

 

Рис. 3. Сравнение источников α-ритма во время конкуренции по сравнению с индивидуальным выполнением. Меньшая плотность источников тока была обнаружена в условии конкуренции по сравнению с индивидуальным выполнением.

 

Во время кооперации в α-диапазоне была меньше спектральная плотность по сравнению с индивидуальным выполнением в теменных и затылочных областях коры (максимальный эффект был обнаружен в предклинье, область Бродмана 19) (рис. 4).

 

Рис. 4. Сравнение источников α-ритма во время кооперации по сравнению с индивидуальным выполнением.

 

Меньшая плотность источников тока была обнаружена в условии кооперации по сравнению с индивидуальным выполнением.

Во время конкуренции в α-диапазоне была больше спектральная плотность по сравнению с кооперацией в затылочных областях коры (максимальный эффект был обнаружен в левой зрительной коре, области Бродмана 18) (рис. 5).

 

Рис. 5. Сравнение источников α-ритма в условиях конкуренции и кооперации. Бо́льшая плотность источников тока была обнаружена в условии конкуренции по сравнению с кооперацией.

 

Таким образом, как видно из рис. 3–5 спектральная плотность в α-частотном диапазоне была наибольшей для индивидуального выполнения и наименьшей для кооперации, локализация таких эффектов охватывала зрительные области коры головного мозга.

ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ

Наша гипотеза, высказанная ранее, подтвердилась — различия в спектральной плотности между разными видами игры были обнаружены в θ- и α-диапазонах.

Ранее в исследованиях был обнаружен эффект увеличения α-ритма при снижении когнитивной нагрузки и существовала точка зрения об α-ритме как о ритме холостого хода. В дальнейших исследованиях было обнаружено, что увеличение α-спектральной мощности может отражать процессы тормозного контроля (top-down регуляцию), тогда как снижение α-спектральной мощности может отражать сложность задачи и увеличение когнитивной нагрузки, т.е. количество когнитивных ресурсов, задействованных при выполнении задачи [9].

В нашем исследовании было обнаружено, что во время конкуренции спектральная плотность α-ритма была ниже по сравнению с индивидуальным выполнением. Снижение спектральной плотности α-частотного диапазона было наиболее выражено во время сотрудничества по сравнению с другими видами игры.

В исследованиях было показано, что снижение α-ритма может быть связано с процессами понимания намерений других людей [10, 17, 21, 22]. Так, результаты нашего исследования согласуются с исследованием L.M. Oberman et al. [11], согласно которому степень снижения α-осцилляций может быть использована в качестве индикатора, показывающего степень включения в социальные взаимодействия.

Выявленное в исследовании наибольшее снижение спектральной плотности α-ритма во время кооперации с партнером, охватывало области зрительной коры мозга, что согласуется с исследованием A. Perry, N.F. Trojeb и S. Bentin [12], в котором большее снижение α-ритма в затылочной коре было обнаружено при выполнении задания на определение намерений и эмоций.

Можно предположить, что согласно данным о связи степени снижения α-ритма и количества когнитивных ресурсов, задействованных для выполнения экспериментального задания [23, 24], выявленное в исследовании более выраженное снижение спектральной плотности α-ритма в зрительных областях коры во время сотрудничества, может быть связано с тем, что участникам кооперации для построения совместной фигуры требуется большее включение зрительно-пространственного внимания во время наблюдения за действиями, анализ которых необходим для предугадывания действий и понимания намерений партнера. Также, во время конкуренции участники могут отслеживать выполнение задания “соперником”, например, для коррекции или выбора более выигрышной стратегии и, вероятно, это отражается в большем снижении спектральной плотности α-ритма в теменных и затылочных областях коры в режиме конкуренции по сравнению с индивидуальным выполнением.

В результате исследования была обнаружена бо́льшая спектральная плотность θ-ритма в условии соперничества, чем в условиях кооперации, и этот эффект был локализован в передней поясной коре. Согласно M. Balconi, D. Crivelli и M.E. Vanutelli [2], во время конкуренции поведение другого участника взаимодействия более непредсказуемо, чем во время кооперации и может сопровождаться более высокой когнитивной нагрузкой. Как известно, увеличение θ-спектральной мощности, в особенности, медиального фронтального θ-ритма связано со сфокусированным вниманием и когнитивными усилиями [13–15]. В режиме конкуренции необходимы сфокусированное внимание и концентрация на появлении “блока”, а также высокая скорость действий, для того чтобы первым встроить “блок” в запланированное место. Можно предположить, что большее увеличение медиального θ-ритма в процессе конкуренции, по сравнению с другими видами игры, связано с тем, что участникам исследования необходимо привлечь больше ресурсов сфокусированного внимания и когнитивного контроля для того чтобы выиграть соревнование.

Выявленный результат увеличенной спектральной плотности θ-частотного диапазона в передней поясной коре (ППК) сочетается с известными фактами участия ППК в процессах внимания, мотивации [25], социальных [26] и основанных на награде процессах [27]. Так, в процессе игры в карты активность ППК была связана с мониторингом действий, сделанных другим игроком [27]. Согласно M.A. Apps и J. Sallet [28], нейроны ППК в большей степени участвуют в кодировании информации о последствиях действий других людей, чем о последствиях собственных действий или решений. Также, результаты нашего исследования согласуются с результатами фМРТ-исследования процессов конкуренции и кооперации, выполненного J. Decety et al., в котором было обнаружено увеличение активности передней поясной коры в процессе конкуренции [1].

Интересно, что спектральная плотность θ-ритма в условии конкуренции по сравнению с индивидуальным выполнением была больше, но не достигала уровня статистически значимых различий. Можно предположить, что помимо процессов внимания вклад в различия, выявленные в θ-диапазоне, могут вносить и другие факторы. Статистически значимые различия в θ-частотном диапазоне, помимо выявленных различий при сравнении условий кооперации и конкуренции, также были обнаружены при сравнении кооперации с индивидуальным выполнением. В нашем исследовании была обнаружена наименьшая спектральная плотность θ-ритма во время сотрудничества в структурах мозга, охватывающих медиальную префронтальную кору, по сравнению с другими видами игры. Известно, что медиальная префронтальная кора является передним узлом дефолт системы мозга (ДСМ) и эта система участвует в процессах социальных взаимодействий и процессах, связанных с самосознанием [29, 30]. Согласно исследованию R. Scheeringa et al. [31], θ-ритм в медиальных фронтальных отделах мозга отрицательно коррелировал с уровнем потребления кислорода согласно показателю фМРТ-сигнала в структурах ДСМ. Можно предположить, что значимый вклад в снижение спектральной плотности θ-ритма может вносить активность ДСМ, которая, вероятно, будет в большей степени включена во время сотрудничества с партнером по сравнению с другими видами игры. Таким образом, выявленная в нашем исследовании сниженная плотность источников θ-ритма в медиальной префронтальной коре во время кооперации, по сравнению с индивидуальным выполнением и конкуренцией, может быть связана с активностью ДСМ в процессе взаимодействия с партнером при построении совместной фигуры.

Ограничения исследования. Определенный вклад в выявленные результаты исследования могут вносить различия в структуре видов экспериментального задания. Во время кооперации и конкуренции наличие второго игрока обеспечивает контекст социальных взаимодействий, и оба вида игры дают возможность отслеживать действия другого игрока и корректировать собственные действия. В тоже время кооперация и конкуренция различаются не только типом взаимодействия, но и сутью, сложностью задания. Так, в отличие от других видов игры для успешной кооперации участникам необходимо было отслеживать передвижения блока, сделанные партнером по взаимодействию и догадаться о намерении партнера, куда он собирается поставить блок. Такие процессы могут вызвать бо́льшее включение зрительного внимания и внести вклад в последующее, более выраженное снижение α-ритма в затылочных областях коры. Во время конкуренции участникам необходимо было быстрее поставить блок в “выгодное” место и, вероятно, наблюдение за действиями соперника и определение его намерений не будут играть в этом виде взаимодействия ключевую роль, а на первый план выйдут процессы, связанные со сфокусированным вниманием и когнитивным контролем, что проявилось в большей спектральной плотности источников θ-ритма. Можно предположить, что дополнительный вклад в снижение спектральной плотности θ-ритма во время сотрудничества может вносить активность ДСМ, которая, возможно, в большей степени вовлечена во время кооперативного взаимодействия по сравнению с конкурентным взаимодействием.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выявленное в кооперативной игре наиболее выраженное снижение плотности α-ритма в зрительных областях коры может быть связано с процессами понимания действий и намерений партнера во время построения совместной фигуры. Наиболее выраженное во время конкуренции увеличение спектральной плотности θ-ритма во фронтально-центральных областях коры может быть связано с фокусировкой внимания и когнитивным контролем участника, которые необходимы для победы в соревновании.

Финансирование работы. Работа выполнена при финансовой поддержке РНФ (проект № 22-15-00142).

Соблюдение этических стандартов. Все исследования проводились в соответствии с принципами биомедицинской этики, изложенными в Хельсинкской декларации 1964 г. и последующих поправках к ней. Они также были одобрены Локальным этическим комитетом Научно-исследовательского института нейронаук и медицины (Новосибирск), протокол № 3-О от 18.03.2021 г.

Информированное согласие. Каждый участник исследования дал добровольное письменное информированное согласие после получения разъяснений о потенциальных рисках и преимуществах, а также о характере предстоящего исследования.

Конфликт интересов. Авторы данной работы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Благодарности. Авторы выражают благодарность Н.В. Дмитриенко за помощь в сборе данных исследования.

Вклад авторов в публикацию. Концепция и методология — Г.Г. Князев; разработка программного обеспечения — П.Д. Рудыч, Е.А. Заварзин, А.E. Cапрыгин; проведение исследования — А.Н. Савостьянов, С.С. Таможников, А.В. Бочаров; анализ данных — А.В. Бочаров, A.E. Cапрыгин, А.Н. Савостьянов, С.С. Таможников, Е.А. Меркулова; написание и редактирование статьи — А.В. Бочаров, А.Н. Савостьянов, Г.Г. Князев. Все авторы прочитали и согласились с поданной версией статьи.

About the authors

A. V. Bocharov

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine; Novosibirsk State University

Author for correspondence.
Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

A. N. Savostyanov

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine; Novosibirsk State University

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

S. S. Tamozhnikov

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk

P. D. Rudych

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine; Novosibirsk State University

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

E. A. Zavarzin

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine; Novosibirsk State University

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk; Novosibirsk

A. E. Saprygin

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk

E. A. Merkulova

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk

G. G. Knyazev

Scientific Research Institute of Neurosciences and Medicine

Email: bocharovav@neuronm.ru
Russian Federation, Novosibirsk

References

Supplementary files