The influence of Mozart’s sonata K448 on the change in the characteristic EEG pattern of internet addicts

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

A study was conducted to identify the therapeutic effect of Mozart’s sonata K448 on changing the characteristic electroencephalogram (EEG) pattern of Internet-dependent individuals. The research was conducted with the participation of 35 Internet-addicted young people aged 18 to 25 years (20 girls and 15 boys). All the subjects were right-handed without special musical education. The participants of the experiment listened to Mozart’s sonata on a voluntary basis for 60 days. EEG recording was performed on the 30th and 60th days of the experiment using the Encephalan-131-03 electroencephalograph. The results of the research showed that when listening to Mozart’s sonata for 60 days, Internet-dependent individuals experience an increase in the spectral power of α-waves and a decrease in β- and θ-oscillations, as well as a shift in the asymmetry profile to the left hemisphere. The data obtained indicate a change in cortical-subcortical relationships in Internet-dependent individuals during music therapy by restoring inhibitory control from the prefrontal cortex and reducing the activity of thalamic structures.

About the authors

A. I. Rabadanova

Dagestan State University

Email: phisiodgu@mail.ru
Makhachkala, Russia

Z. A. Taygibova

Novocherkassk Medical College

Author for correspondence.
Email: phisiodgu@mail.ru
Novocherkassk, Russia

References

  1. Petrov А.А., Сhernyak N.B. [Dependence on computer online games as a subtype of internet addiction (literature review)] // Sib. Herald Psychiatr. Addict. Psychiatr. 2017. № 4 (97). P. 82.
  2. Chukhrova M.G., Leutin V.P. [Addiction: Dependent behavior]. Novosibirsk: Publishing house of NGPU, 2010. 251 p.
  3. Gonzalez-Bueso V., Santamaría J.J., Fernández D. et al. Internet gaming disorder in adolescents: Personality, psychopathology and evaluation of a psychological intervention combined with parent psychoeducation // Front. Psychol. 2018. V. 9. P. 787.
  4. Kibitov A.O., Solovyova M.G., Brodyansky V.M. et al. [A pilot study of genetic risk markers of Internet addiction: The role of the brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and dopamine receptor D4 (DRD4) genes] // J. Addict. Probl. 2019. № 6 (177). Р. 27.
  5. Nevidimova T.I., Savochkina D.N., Masterova E.I., Bohan N.A. [Results and prospects of research of interaction between sensory and immune systems in addictive disorders] // Sib. Herald Psychiatr. Addict. Psychiatr. 2018. № 2 (99). Р. 56.
  6. Soldatkin V.A., Mavani D.Ch., Karpova E.V. et al. [Clinical pathogenetic characteristics of computer addiction] // Medical Herald of the South of Russia. 2019. V. 10. № 2. Р. 35.
  7. Egorov A.Y. [Nonchemical addictions – are these “fake diagnoses” or still disorders?] // Neurol. Bull. 2019. V. 51. № 1. Р. 38.
  8. Egorov A.Y. [Non-chemical (behavioral) addictions typology, diagnosis and classification] // J. Addict. Probl. 2020. № 4 (187). Р. 7.
  9. Soldatkin V.A., Sidorov A.A., Mavani D.Ch., Dyachen-ko A.V. [Internet addiction: Gambling vs gaming. Literature review] // J. Addict. Probl. 2020. № 4 (187). Р. 113.
  10. Grant J.E., Schreiber L.R., Odlaug B.L. Pheno-menology and treatment of behavioural addictions // Can. J. Psychiatry. 2013. V. 58. № 5. Р. 252.
  11. Najavits L.I., Lung J., Froias A. et al. A study of multiple behavioral addictions in a substance abuse sample // Subst. Use Misuse. 2014. V. 49. № 4. P. 479.
  12. Ben-Yehuda L., Greenberg L., Weinstein A. Internet addiction by using the smartphone-relationships between internet addiction, frequency of smartphone use and the state of mind of male and female students // J. Reward Defic. Syndr. Addict. Sci. 2016. V. 2. № 1. P. 22.
  13. Kibitov A.O., Trusova A.V., Egorov A.Yu. [Internet addiction: clinical, biological, genetic and psychological aspects] // J. Addict. Probl. 2019. № 3. Р. 22.
  14. Ioannidis K., Redden S.A., Valle S. et al. Problematic internet use: An exploration of associations between cognition and COMT rs4818, rs4680 haplotypes // CNS Spectr. 2019. V. 25. № 3. P. 409.
  15. Kim Y.K., Ham B.J., Han K.M. Interactive effects of genetic polymorphisms and childhood adversity on brain morphologic changes in depression // Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiatry. 2019. V. 91. P. 4.
  16. Rabadanova A.I., Taygibova Z.A. Characteristic EEG patterns in individuals with nonchemical addiction // Human Physiology. 2020. V. 46. № 6. P. 636.
  17. Taigibova Z.A., Rabadanova A.I. EEG coherence as an indicator of integrative brain processes in Internet and game addiction // Human Physiology. 2022. V. 48. № 4. P. 421.
  18. Thompson B.M., Andrews S.R. An historical commentary on the physiological effects of music: Tomatis, Mozart and neuropsychology // Integr. Physiol. Behav. Sci. 2000. V. 35. № 3. Р. 174.
  19. Serebrovskaya N.E., Savin R.I., Rybina S.A. [Music as a subject of psychology study] // Psychology. Historical-critical Reviews and Current Researches. 2023. V. 12. № 8. P. 55.
  20. Konareva I.N. [Encephalogram and emotional state modifications under the influence of listening music] // Scientific Notes of Taurida V. Vernadsky National University. Series: “Biology, Chemistry”. 2010. V. 23 (62). № 1. Р. 40.
  21. Sutherland M., Paus T., Zatorre R.J. Neuroanatomical correlates of musical transposition in adolescents: a longitudinal approach // Front. Syst. Neurosci. 2013. V. 7. P. 113.
  22. Kunavin M.A., Sokolova L.V. [Spectral characteristics of bioelectrical brain activity of students in listening to audio-stimuli of different component-structural composition] // Hum. Ecol. 2014. № 3. Р. 34.
  23. Dymnikova M. [Physiological aspects of music and longevity] // Adv. Gerontol. 2015. V. 28. № 4. Р. 645.
  24. Chang Y.H., Lee Y.Y., Liang K.C. et al. Experiencing affective music in eyes-closed and eyes-open states: an electroencephalography study // Front. Psychol. 2015. V. 6. Р. 1160.
  25. Fedotchev A.I., Bondar A.T., Bakhchina A.V. et al. [Effects of music-acoustic signals, online controlled by EEG oscillators of the subject] // Ross. Fiziol. Zh. Im. I.M. Sechenova. 2015. V. 101. № 8. P. 970.
  26. Krylov V.V., Trifonov I.S., Kochetkova O.O. [К448] // Russ. J. Neurosurg. 2016. № 4. Р. 115.
  27. Rauscher F.H., Shaw G.L., Ky K.N. Listening to Mozart enhances spatial-temporal reasoning: Towards a neurophysilogical basis // Neurosci. Lett. 1995. V. 185. № 1. P. 44.
  28. Bellier L., Llorens A., Marciano D. et al. Music can be reconstructed from human auditory cortex activity using nonlinear decoding models // PLoS Biol. 2023. V. 21. № 8. P. e3002176.
  29. De Bartolo D., Morone G., Giordani G. et al. Effect of different music genres on gait patterns in Parkinson’s disease // Neurol. Sci. 2020. V. 41. № 3. Р. 575.
  30. Victorino D.B., Scorza C.A., Fiorini A.C. et al. “Mozart effect” for Parkinson’s disease: Music as medicine // Neurol. Sci. 2021. V. 42. № 1. Р. 319.
  31. Esch R.J., Shi S., Bernas A.A. et al. Bayesian method for inference of effective connectivity in brain networks for detecting the Mozart effect // Comput. Biol. Med. 2020. V. 127. Р. 127.
  32. Bedetti C., D’Alessandro P., Piccirilli M. et al. Mozart’s music and multidrug-resistant epilepsy: A potential EEG index of therapeutic effectiveness // Psychiatr. Danub. 2018. V. 30. Suppl. 7. P. 567.
  33. Paprad T., Veeravigrom M., Desudchit T. Effect of Mozart K.448 on interictal epileptiform discharges in children with epilepsy: a randomized controlled pilot study // Epilepsy Behav. 2021. V. 114. Pt. A. P. 107177.
  34. Lin L.C., Lee W.T., Wu H.C. et al. Mozart K.448 and epileptiform discharges: effect of ratio of lower to higher harmonics // Epilepsy Res. 2010. V. 89. № 2–3. P. 238.
  35. Sesso G., Sicca F. Safe and sound: meta-analyzing the Mozart effect on epilepsy // Clin. Neurophysiol. 2020. V. 131. № 7. P. 1610.
  36. Yakupov E.Z., Nalbat A.V. [Music therapy for neurorehabilitation of patiens with stroke] // Medicine and Art. 2023. V. 1. № 2. Р. 58.
  37. Yakupov E.Z., Nalbat A.V., Semenova M.V., Tlegeno-va K.A. [Music therapy as an effective method of neurorehabilitation] // Zh. Nevrol. Psikhiatr. Im. S.S. Korsakova. 2017. V. 117. № 5. Р. 14.
  38. Sinclair D.J., Zhao S., Qi F. et al. Electroconvulsive therapy for treatment-resistant schizophrenia // Cochrane Database Syst. Rev. 2019. V. 3. № 3. Р. CD011847.
  39. Dymnikova M.V., Ogorodnikova E.A. Cognitive characteristics of aural music perception // The Scientific Method. 2018. № 18. Р. 31.
  40. Sutherland M., Paus T., Zatorre R.J. Neuroanatomical correlates of musical transposition in adolescents: a longitudinal approach // Front. Syst. Neurosci. 2013. V. 7. P. 113.
  41. Fedotchev A.I. Efficacy of EEG biofeedback procedures in correcting stress-related functional disorders // Human Physiology. 2010. V. 36. № 1. P. 86.
  42. Pavlygina R.A., Sakharov D.S., Davydov V.I. Spectral analysis of the human EEG during listening to musical compositions // Human Physiology. 2004. V. 30. № 1. Р. 54.
  43. Sulimov A.V., Lyubimova Yu.V., Pavlygina R.A., Davydov V.I. [Spectral analysis of the human EEG while listening to music] // Zh. Vyssh. Nerv. Deiat. Im. I.P. Pavlova. 2000. V. 50. № 1. P. 62.
  44. Young K.S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder // CyberPsychol. Behav. 1998. V. 1. № 3. P. 237.
  45. Loskutova V.A. [Internet addiction as a form of non-chemical addictive disorders]: abstract. dissertation of the Candidate of Medical Sciences. Novosibirsk, 2004. 23 p.
  46. Soldatova G.U., Rasskazova E.I., Vishneva A.E. et al. [Born digital: family context and cognitive development]. M.: Acropolis, 2022. 356 p.
  47. Weinberger N. [Music and the brain] // In the World of Science. 2005. № 2. P. 3.
  48. Panyusheva T.D. [Musical brain: a review of domestic and foreign studies] // J. “Asymmetry”. 2008. V. 2. № 2. P. 41.
  49. Bohan N.A., Mandel A.I., Ivanova S.A. et al. [Old and new problems of narcology in the context of interdisciplinary research] // J. Addict. Probl. 2017. № 1. P. 26.
  50. Koob D.F. Drug addiction: Hyperkatifeia/negative reinforcement as a framework for medications development // Pharmacol. Rev. 2021. V. 73. № 1. P. 163.
  51. Skiba Ya.B., Odinak M.M., Polushin A.Yu. et al. [Mozart effect in patients with epilepsy] // Epilepsy and Paroxysmal Conditions. 2021. V. 23. № 3. Р. 264.
  52. Lin L.C., Lee M.W., Wei R.C. et al. Mozart K.448 listening decreased seizure recurrence and epileptiform discharges in children with first unprovoked seizures: A randomized controlled study // BMC Complement. Altern. Med. 2014. V. 14. P. 17.
  53. Zenkov L.R. [Clinical electroencephalography (with elements of epileptology)]. A guide for doctors. M.: MEDpressinform, 2017. 360 p.
  54. Sauseng P., Klimesch W. What does phase information of oscillatory brain activity tell us about cognitive processes? // Neurosci. Biobehav. Rev. 2008. V. 32. № 5. Р. 1001.
  55. Alexandrov M.V., Ivanov L.B., Lytaev S.A. et al. [Electroencephalography: a guide] / Ed. Alexandrov M.V. 3rd ed., reprint. and add. St. Petersburg: SpetsLit, 2020. 224 p.
  56. Radchenko G.S., Gromov K.N., Parin S.B. et al. Influence of tonal modulation on spectral characteristics of human EEG // Int. J. Psychophysiol. 2016. V. 108. P. 88.
  57. Melnikov M.E. [A single phenomenon with a multitude of interpretations: EEG frontal alpha asymmetry in healthy people. Part II] // Usp. Fiziol. Nauk. 2021. V. 52. № 4. P. 72.
  58. Narodova E.A., Schneider N.A., Narodova V.V. et al. [The role of specialization of the cerebral hemispheres in emotional control] // Neurology. 2020. V. 19. № 4. Р. 23.
  59. Melnikov M.E. [A single phenomenon with a multitude of interpretations: EEG frontal alpha asymmetry in healthy people. Part I] // Usp. Fiziol. Nauk. 2021. V. 52. № 3. Р. 56.
  60. Di G.Q., Wu S.X. Emotion recognition from sound stimuli based on back-propagation neural networks and electroencephalograms // J. Acoust. Soc. Am. 2015. V. 138. № 2. P. 994.
  61. Mikutta C., Altorfer A., Strik W., Koenig T. Emotions, arousal, and frontal alpha rhythm asymmetry during Beethoven’s 5th symphony // Brain Topogr. 2012. V. 25. № 4. P. 423.
  62. Schmidt L.A., Trainor L.J. Frontal brain electrical activity (EEG) distinguishes valence and intensity of musical emotions // Cogn. Emot. 2001. V. 15. № 4. P. 487.
  63. Trochidis K., Bigand E. Investigation of the effect of mode and tempo on emotional responses to music using EEG power asymmetry // J. Psychophysiol. 2013. V. 27. P. 142.
  64. Skorik S.O., Almaev N.A. [Subjective evaluation of major and minor chords by professional musicians] // The World of Science. Pedagogy and Psychology. 2019. V. 7. № 6. Р. 24.
  65. Bazanova O.M., Kondratenko A.V. [Possible distinctions of major and minor triads’ emotional perception] // Usp. Fiziol. Nauk. 2018. V. 49. № 1. Р. 87.
  66. Giraud A.L., Poeppel D. Cortical oscillations and speech processing: emerging computational principles and operations // Nat. Neurosci. 2012. V. 15. № 4. P. 511.
  67. O’Connell M.N., Barczak A., Ross D. et al. Multi-Scale Entrainment of Coupled Neuronal Oscillations in Primary Auditory Cortex // Front. Hum. Neurosci. 2015. V. 9. P. 655.
  68. Leong V., Goswami U. Assessment of rhythmic entrainment at multiple timescales in dyslexia: evidence for disruption to syllable timing // Hear Res. 2014. V. 308. № 100. P. 141.
  69. Zimmermann M.B., Diers K., Strunz L. Listening to Mozart improves current mood in adult ADHD – a randomized controlled pilot study // Front. Psychol. 2019. V. 10. P. 1104.
  70. Tibekina L.M., Alimova M.A., Shumakova T.A. [The asymmetric brain. Mental, psychophysiological and clinical aspects]. St. Petersburg: Elbi-SPb, 2018. Р. 128.
  71. Flores-Gutiérrez E.O., Díaz J.L., Barrios F.A. et al. Metabolic and electric brain patterns during pleasant and unpleasant emotions induced by music masterpieces // Int. J. Psychophysiol. 2007. V. 65. № 1. P. 69.
  72. Quarto T., Fasano M.C., Taurisano P. et al. Interaction between DRD2 variation and sound environment on mood and emotion-related brain activity // Neuroscience. 2017. V. 341. P. 9.
  73. Montag C., Duke É., Reuter M. A short summary of neuroscientific findings on Internet addiction / Internet Addiction. Studies in Neuroscience, Psychology and Behavioral Economics // Eds. Montag C., Reuter M. Springer, 2017. P. 209. doi: 10.1007/978-3-319-46276-9_12
  74. Blum K., Liu Y., Shriner R., Gold M.S. Reward circuitry dopaminergic activation regulates food and drug craving behavior // Curr. Pharm. Des. 2011. V. 17. № 12. P. 1158.
  75. Chelyapina M.V., Sharova E.V., Zaitsev O.S. [Clinical/encephalographic syndrome of dopamine deficiency in patients with depressed consciousness after severe brain injury] // Zh. Nevrol. Psikhiatr. Im. S.S. Korsakova. 2015. V. 115. № 4. P. 9.
  76. Molodavskaya I.N. [Dopaminergic system and its relationship with hypothalamic-pituitary-gonadal and hypothalamic-pituitary-thyroid systems (literature review)] // Sib. Sci. Med. J. 2020. № 40 (6). P. 34.
  77. Yin J., Chen K.M., Clark M.J. et al. Structure of a D2 dopamine receptor–G-protein complex in a lipid membrane // Nature. 2020. V. 584. № 7819. Р. 584.
  78. Satoko O., Hiromaso F. D1- and D2-type dopamine receptors are immunolocalized in pial and layer I astrocytes in the rat cerebral cortex // Front. Neuroanat. 2023. V. 17. P. 1111008.
  79. Paul G.A., Christina B., Adam G.C. Cell-type-specific D1 dopamine receptor modulation of projection neurons and interneurons in the prefrontal cortex // Cereb. Cortex. 2019. V. 29. № 7. P. 3224.

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».