CC..png   

16plus.png

Юридический и почтовый адрес учредителя и издателя: САФУ им. М.В. Ломоносова,  наб. Северной Двины, д. 17, г. Архангельск, Россия, 163002

Адрес редакции: «Журнал медико-биологических исследований», ул. Урицкого, 56, г. Архангельск

Тел: (8182) 21-61-00, вн. 18-20 
e-mail: vestnik_med@narfu.ru
Сайт: https://vestnikmed.ru

о журнале

Применение электроэнцефалографии для оценки адаптационных процессов у человека (обзор). C. 104–118

 Версия для печати

Рубрика: Научные обзоры

Скачать статью (pdf, 0.6MB )

УДК

612.017.2:612.821

Сведения об авторах

Михаил Николаевич Панков1*, Андрей Борисович Гудков2, Яков Сергеевич Пестов3, Ольга Николаевна Попова4, Ирина Сергеевна Кожевникова5

1, 2, 4Северный государственный медицинский университет, Архангельск, Россия

1, 3, 5Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, Архангельск, Россия

1m.pankov@narfu.ru*, https://orcid.org/0000-0003-3293-5751

2gudkovab@nsmu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5923-0941

3yakovpes@mail.ru, https://orcid.org/0009-0006-4010-157X

4popova_nsmu@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-0135-4594

5kogevnikovais@yandex.ru, https://orcid.org/0000-0001-7194-9465

Аннотация

Электроэнцефалография является информативным способом регистрации биоэлектрической активности головного мозга, широко применяемым в физиологических и клинических исследованиях для оценки функционального состояния организма. В целом электроэнцефалография позволяет выявлять характерные адаптационные изменения и помогает понимать общие закономерности компенсаторно-приспособительных реакций. В представленной публикации рассматриваются вопросы использования электроэнцефалографии для оценки адаптационных процессов при стрессе, когнитивных и физических нагрузках. В настоящее время нейрофизиологическая диагностика стрессовых состояний базируется на анализе основных ритмов электроэнцефалограммы: дельта- (1–4 Гц), тета- (4–8 Гц), альфа- (8–14 Гц), бета- (14–30 Гц) и гамма- (>30 Гц) – с оценкой их спектральных характеристик (амплитуда, доминирующая частота, индекс). Современные исследования позволили идентифицировать три ключевых электрофизиологических коррелята стресса: снижение медиофронтальной тета-активности, модификацию дельта-осцилляций и фронтальную альфа-асимметрию. Адаптация к когнитивным нагрузкам представляет собой важнейший механизм поддержания умственной работоспособности и профилактики когнитивного утомления, при этом электроэнцефалография позволяет объективно оценивать функциональное состояние когнитивных процессов, отслеживать динамику изменений основных мозговых ритмов и выявлять ключевые нейрофизиологические механизмы адаптации центральной нервной системы к различным видам умственных нагрузок, что имеет существенное значение как для фундаментальных исследований когнитивных функций, так и для прикладных аспектов оптимизации умственной деятельности. Установлено, что нейрофизиологические механизмы адаптации к физическим нагрузкам включают в себя различные комплексные изменения, которые хорошо отражаются на электроэнцефалограмме. Таким образом, электроэнцефалография является эффективным инструментом для оценки не только изменений биоэлектрической активности мозга, но и процессов адаптации и восстановления при стрессе, когнитивных и физических нагрузках.

Для цитирования: Панков М.Н., Гудков А.Б., Пестов Я.С., Попова О.Н., Кожевникова И.С. Применение электроэнцефалографии для оценки адаптационных процессов у человека (обзор) // Журнал медико-биологических исследований. 2026. Т. 14, № 3. С. 104–118. https://doi.org/10.37482/2687-1491-Z299

Ключевые слова

электроэнцефалография, стресс, когнитивные нагрузки, физические нагрузки, регистрация адаптивных реакций, спектральные характеристики ритмов электроэнцефалограммы

Список литературы

  1. Quigley C. Forgotten Rhythms? Revisiting the First Evidence for Rhythms in Cognition // Eur. J. Neurosci. 2022. Vol. 55, № 11–12. P. 3266–3276. https://doi.org/10.1111/ejn.15450

  2. Lindsley D.B., Field J., Magoun H.W., Hall V.E. Attention, Consciousness, Sleep and Wakefulness // Handbook of Physiology. Neurophysiology III. Washington, 1960. P. 1553–1593.

  3. Бодров В.А. Психологические механизмы адаптации человека // Психология субъекта профессиональной деятельности: сб. науч. тр. М., 2002. С. 13–31.

  4. LeDoux J. The Emotional Brain, Fear, and the Amygdala // Cell. Mol. Neurobiol. 2003. Vol. 23, № 4–5. P. 727–738. https://doi.org/10.1023/a:1025048802629

  5. Arnsten A.F.T. Stress Weakens Prefrontal Networks: Molecular Insults to Higher Cognition // Nat. Neurosci. 2015. Vol. 18, № 10. P. 1376–1385. https://doi.org/10.1038/nn.4087

  6. Craig A.D. How Do You Feel – Now? The Anterior Insula and Human Awareness // Nat. Rev. Neurosci. 2009. Vol. 10, № 1. P. 59–70. https://doi.org/10.1038/nrn2555

  7. Торубаров Ф.С., Зверева З.Ф., Лукьянова С.Н. ЭЭГ-показатели состояния центральной нервной системы у лиц с различными уровнями психофизиологической адаптации // Сарат. науч.-мед. журн. 2019. Т. 15, № 4. С. 965–967.

  8. Knyazev G.G. Motivation, Emotion, and Their Inhibitory Control Mirrored in Brain Oscillations // Neurosci. Biobehav. Rev. 2007. Vol. 31, № 3. P. 377–395. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2006.10.004

  9. Beppi C., Violante I.R., Scott G., Sandrone S. EEG, MEG and Neuromodulatory Approaches to Explore Cognition: Current Status and Future Directions // Brain Cogn. 2021. Vol. 148. Art. № 105677. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2020.105677

  10. Pfurtscheller G., Lopes da Silva F.H. Event-Related EEG/MEG Synchronization and Desynchronization: Basic Principles // Clin. Neurophysiol. 1999. Vol. 110, № 11. P. 1842–1857. https://doi.org/10.1016/S1388-2457(99)00141-8

  11. Leue A., Beauducel A. A Meta-Analysis of the P3 Amplitude in Tasks Requiring Deception in Legal and Social Contexts // Brain Cogn. 2019. Vol. 135, № 7. Art. № 103564. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2019.05.002

  12. Hermans E.J., Henckens M.J.A.G., Joëls M., Fernández G. Dynamic Adaptation of Large-Scale Brain Networks in Response to Acute Stressors // Trends Neurosci. 2014. Vol. 37, № 6. P. 304–314. https://doi.org/10.1016/j.tins.2014.03.006

  13. Firaux T., Tuszynski J.A., Cavaglià M. EMI Model: A Scale Free Biophysical Framework for Human Consciousness, Cognition and Behaviour // BioSystems. 2026. Vol. 259. Art. № 105674. https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2025.105674

  14. Леонтьева А.Д., Зубарев А.С. Тревожность и нейрофизиологические маркеры: анализ с использованием мобильной ЭЭГ // Нац. психол. журн. 2025. Т. 20, № 1. С. 75–85. https://doi.org/10.11621/npj.2025.0107

  15. Friedman N.P., Robbins T.W. The Role of Prefrontal Cortex in Cognitive Control and Executive Function // Neuropsychopharmacology. 2022. Vol. 47, № 1. P. 72–89. https://doi.org/10.1038/s41386-021-01132-0

  16. Fiebelkorn I.C., Kastner S. Functional Specialization in the Attention Network // Annu. Rev. Psychol. 2020. Vol. 71. P. 221–249. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010418-103429

  17. Robbins T.W., Arnsten A.F. The Neuropsychopharmacology of Fronto-Executive Function: Monoaminergic Modulation // Ann. Rev. Neurosci. 2009. Vol. 32. P. 267–287. https://doi.org/10.1146/annurev.neuro.051508.135535

  18. Попова М.А., Чеберяк М.И. Методологические аспекты исследования нейрофизиологических характеристик когнитивных нагрузок студентов в процессе обучения (обзор литературы) // Соврем. вопр. биомедицины. 2024. Т. 8, № 4(30). С. 96–105. https://doi.org/10.24412/2588-0500-2024_08_04_10

  19. McMorris T., Graydon J. The Effect of Exercise on Cognitive Performance in Soccer-Specific Tests // J. Sports Sci. 1997. Vol. 15, № 5. P. 459–468. https://doi.org/10.1080/026404197367092

  20. Komarova Y., Zakharov A., Sergeeva M., Romanchuk N., Vladimirova T., Shirolapov I. Modeling Working Memory in Neurodegeneration: A Focus on EEG Methods // Diagnostics (Basel). 2025. Vol. 15, № 23. Art. № 2992. https://doi.org/10.3390/diagnostics15232992

  21. Tran Y., Craig A., Craig R., Chai R., Nguyen H. The Influence of Mental Fatigue on Brain Activity: Evidence from a Systematic Review with Meta-Analyses // Psychophysiology. 2020. Vol. 57, № 5. Art. № e13554. https://doi.org/10.1111/psyp.13554

  22. Gaillard C., De Sousa C., Amengual J., Loriette C., Ziane C., Ben Hadj Hassen S., Di Bello F., Ben Hamed S. Attentional Brain Rhythms During Prolonged Cognitive Activity // BioRxiv. 2021. https://doi.org/10.1101/2021.05.26.445730

  23. Weigard A., Angstadt M., Taxali A., Heathcote A., Heitzeg M.M., Sripada C. Flexible Adaptation of Task-Positive Brain Networks Predicts Efficiency of Evidence Accumulation // Commun. Biol. 2024. Vol. 7, № 1. Art. № 801. https://doi.org/10.1038/s42003-024-06506-w

  24. Adeniji K.O., Igado O.O., Olopade F.E., Femi-Akinlosotu O.M. Sleep Deprivation and Memory: A Neurobiological Perspective // IBRO Neurosci. Rep. 2026. Vol. 20. P. 170–180. https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2026.01.010

  25. Jia S., Liu D., Yue Y., Colzato L., Hommel B., Beste C. Periodic and Aperiodic Neural Activity Contribute to the Microgenesis of Learning from Mistakes // NeuroImage. 2025. Vol. 317. Art. № 121341. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121341

  26. Ghibellini R., Meier B. The Hypnagogic State: A Brief Update // J. Sleep Res. 2023. Vol. 32, № 1. Art. № e13719. https://doi.org/10.1111/jsr.13719

  27. Wascher E., Rasch B., Sänger J., Hoffmann S., Schneider D., Rinkenauer G., Heuer H., Gutberlet I. Frontal Theta Activity Reflects Distinct Aspects of Mental Fatigue // Biol. Psychol. 2014. Vol. 96. P. 57–65. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2013.11.010

  28. Жожикашвили Н.А., Бакумова А.Д., Бочковская И.А. Альфа- и тета-ритмы как маркеры когнитивного усилия // Рос. психол. журн. 2022. Т. 19, № 2. С. 201–219. https://doi.org/10.21702/rpj.2022.2.15

  29. Polich J. Updating P300: An Integrative Theory of P3a and P3b // Clin. Neurophysiol. 2007. Vol. 118, № 10. P. 2128–2148. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2007.04.019

  30. Kutas M., Federmeier K.D. Thirty Years and Counting: Finding Meaning in the N400 Component of the Event-Related Brain Potential // Ann. Rev. Psychol. 2011. Vol. 62. P. 621–647. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.093008.131123

  31. Apicella A., Arpaia P., Frosolone M., Moccaldi N. High-Wearable EEG-Based Distraction Detection in Motor Rehabilitation // Sci. Rep. 2021. Vol. 11, № 1. Art. № 5297. https://doi.org/10.1038/s41598-021-84447-8

  32. Bhargava Y., Kottapalli A., Baths V. Validation and Comparison of Virtual Reality and 3D Mobile Games for Cognitive Assessment Against ACE-III in 82 Young Participants // Sci. Rep. 2024. Vol. 14, № 1. Art. № 23918. https://doi.org/10.1038/s41598-024-75065-1

  33. Jauny G., Eustache F., Hinault T.T. M/EEG Dynamics Underlying Reserve, Resilience, and Maintenance in Aging: A Review // Front. Psychol. 2022. Vol. 13. Art. № 861973. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.861973

  34. Stern Y. Cognitive Reserve // Neuropsychologia. 2009. Vol. 47, № 10. P. 2015–2028. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2009.03.004

  35. Park D.C., Reuter-Lorenz P. The Adaptive Brain: Aging and Neurocognitive Scaffolding // Ann. Rev. Psychol. 2009. Vol. 60. P. 173–196. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.59.103006.093656

  36. Steffener J., Habeck C.G., Stern Y. Age-Related Changes in Task Related Functional Network Connectivity // PLoS One. 2012. Vol. 7, № 9. Art. № e44421. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044421

  37. Wiegand I., Lauritzen M.J., Osler M., Mortensen E.L., Rostrup E., Rask L., Richard N., Horwitz A., Benedek K., Vangkilde S., Petersen A. EEG Correlates of Visual Short-Term Memory in Older Age Vary with Adult Lifespan Cognitive Development // Neurobiol. Aging. 2018. Vol. 62. P. 210–220. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2017.10.018

  38. Munro C.A., McCaul M.E., Wong D.F., Oswald L.M., Zhou Y., Brasic J., Kuwabara H., Kumar A., Alexander M., Ye W. et al. Sex Differences in Striatal Dopamine Release in Healthy Adults // Biol. Psychiatry. 2006. Vol. 59, № 10. P. 966–974. https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2006.01.008

  39. Цыган В.Н., Богословский М.М., Миролюбов А.В. Электроэнцефалография / под ред. М.М. Дьяконова. СПб., 2008. 187 с.

  40. Dietrich A. Transient Hypofrontality as a Mechanism for the Psychological Effects of Exercise // Psychiatry Res. 2006. Vol. 145, № 1. P. 79–83. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2005.07.033

  41. Ekkekakis P. Illuminating the Black Box: Investigating Prefrontal Cortical Hemodynamics During Exercise with Near-Infrared Spectroscopy // J. Sport Exerc. Psychol. 2009. Vol. 31, № 4. P. 505–553. https://doi.org/10.1123/jsep.31.4.505

  42. Черапкина Л.П., Тристан В.Г. Особенности биоэлектрической активности головного мозга спортсменов // Вестн. Юж.-Урал. гос. ун-та. Сер.: Образование, здравоохранение, физ. культура. 2011. № 39(256). С. 27–31.

  43. Балиоз Н.В., Архипова Е.Е., Мозолевская Н.В., Кривощеков С.Г. Электроэнцефалографические маркеры функционального состояния центральной нервной системы в спортивной практике // Ульянов. мед.-биол. журн. 2023. № 3. С. 30–48. https://doi.org/10.34014/2227-1848-2023-3-30-48

  44. Cheron G., Petit G., Cheron J., Leroy A., Cebolla A., Cevallos C., Petieau M., Hoellinger T., Zarka D., Clarinval A.-M., Dan B. Brain Oscillations in Sport: Toward EEG Biomarkers of Performance // Front. Psychol. 2016. Vol. 7. Art. № 246. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00246

  45. Visser A., Piskin D., Büchel D., Baumeister J. Electrocortical Activity During Resistance Exercises in Healthy Young Adults – a Systematic Review // Front. Sports Act. Living. 2024. Vol. 6. Art. № 1466776. P. 1–17. https://doi.org/10.3389/fspor.2024.1466776

  46. Dirik H.B. Neurophysiological Impact of Physical Activity: EEG Differences Between Sedentary, Individual Athletes, and Team Athletes // Gazi J. Phys. Educ. Sports Sci. 2025. Vol. 30, № 4. Р. 169–179. https://doi.org/10.53434/gbesbd.1793781

  47. Li L., Smith D.M. Neural Efficiency in Athletes: A Systematic Review // Front. Behav. Neurosci. 2021. Vol. 15. Art. № 698555. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2021.698555

  48. Cheval B., Boisgontier M.P. The Theory of Effort Minimization in Physical Activity // Exerc. Sport Sci. Rev. 2021. Vol. 49, № 3. Р. 168–178. https://doi.org/10.1249/JES.0000000000000252

  49. Zhai Z., Han L., Zhang W. Using EEG Technology to Enhance Performance Measurement in Physical Education // Front. Public Health. 2025. Vol. 13. Art. № 1551374. https://doi.org/10.3389/fpubh.2025.1551374

  50. Jackson A.F., Bolger D.J. The Neurophysiological Bases of EEG and EEG Measurement: A Review for the Rest of Us // Psychophysiology. 2014. Vol. 51, № 11. P. 1061–1071. https://doi.org/10.1111/psyp.12283