VII Съезд биофизиков России
Краснодар, Россия
17-23 апреля 2023 г.
Главная
О Съезде
Организаторы
Программный комитет
Программа Съезда
Место проведения Съезда
Проживание
Оргвзносы
Основные даты
Регистрация
Публикации материалов Съезда
Молодежный конкурс
Контакты
Тезисы
English version
Партнеры Съезда
Правила оформления докладов

Программа Съезда

Секции и тезисы:

Медицинская биофизика. Нейробиофизика

Модель организации физиологических функций организма человека на основе спектрального анализа акустоэнцефалограммы

Г.А. Шабанов1, А.Ф. Рыбченко1, Е.А. Луговая1*

1.Научно-исследовательский центр «Арктика» ДВО РАН;

* elena_plant(at)mail.ru

Вибрационная чувствительность является одной из наиболее глобальных форм отражения связей человеческого организма с самыми разнообразными воздействиями внешней среды. Нервные клетки, эпителиальные клетки, мышечные волокна способны непосредственно, без участия специфических рецепторов, воспринимать звуковые раздражения и вибрации. Эволюция донервных видов передачи информации не могла обойти механические микровибрации клеток т.к. на частотах от 0,1 до 30 Гц информация передается на большие расстояния практически без затухания, наименее энергозатратна в сравнении с химической и нервной передачей, обладает свойством диффузно распространяться по всему организму. Один из основателей сравнительной физиологии, эволюционного подхода к передаче информации Х.С. Коштоянц (1950) утверждал, что в живом организме имеют место и функционируют совместно абсолютно все – новые и более простые, старые механизмы передачи информации. Новые механизмы не только замещают, но и встраиваются в старые, которые продолжают функционировать совместно, каждый на своем месте [1].

Начиная с обобщающей монографии Г. Мэгун [2] сложилось представление, что физиологический подход в оценке поведения функций требует изучения регулирующих или модулирующих влияний из спонтанно активных ретикулярных активирующих структур мозга, а их функциональную гетерогенность можно рассматривать как самостоятельный сложный нейрофизиологический механизм. В наших исследованиях был сделан вывод, что энергия колебаний как наиболее простая форма аккумулирования энергии, используется природой для формирования неспецифическими структурами мозга фонового адаптационного потенциала – многочастотной матрицы множества функциональных состояний. Важнейшим признаком активности такой системы должно быть наличие в ней достаточно длительных периодических режимов, формирующих пространственную организацию и функциональное состояние вышележащих мозговых структур, динамический тонус периферических эффекторов и организма в целом [3]. Для каждой функции – от организменных до клеточных, выстраивается на основании потребностей частотный кластер, состоящий из нервных и соматических клеток, организующим фактором которых является одна частота, а функциональное состояние определяется амплитудой микровибраций. Такая модель корректно решает задачи «глобального доступа» и синхронизации работы клеток в частотном кластере вне зависимости от их расположения в пространстве, наличия и траектории нервных проводников. Нейронные кластеры тесно связаны между собой в сети, обеспечивают иерархию функций и целостность организма, представляют потенциально громадный набор конкурирующих потребностей и векторов поведения.

Спектральный анализ акустического сигнала головного мозга носил ряд особенностей – полоса анализируемого сигнала от 0,1 до 27 Гц, количество спектральных гармоник 8400, для выделения длительно текущих осцилляций активирующей системы мозга оптимальное время интегрирования составило 160 сек, точность определения спектральных гармоник до четвертого знака после запятой обеспечивал рубидиевый стандарт частоты Ч1-1013.

Любая функция может быть представлена во времени как множество последовательных точек измерений. Кросс-корреляционный анализ позволяет синхронно для такой функции подобрать одну частотную гармонику осцилляций мозга, огибающая спектра которой дает максимальный коэффициент корреляции. Примеры частотных кластеров для функций на разных ступенях иерархии: белок S100 – 0,8270 Гц; белок TRPM8 – 6,1655 Гц; ферритин FTH1 – 0,4046 Гц; глюкоза крови – 0,2465 Гц; WBC крови – 3,2323 Гц; индекс депрессии – 6,3961 Гц; личностная тревожность – 6,8588 Гц и т.д.



1. Коштоянц Х.С. Основы сравнительной физиологии. Том 1. М.: Изд. АН СССР, 1950. 524 с.

2. Мэгун Г. Бодрствующий мозг. М.: Изд. Иностранной литературы, 1965. 212 с.

3. Шабанов Г.А., Максимов А.Л., Рыбченко А.А. Функционально-топическая диагностика организма человека на основе анализа ритмической активности головного мозга. – Владивосток: Дальнаука, 2011. 206 с.

Model of organization of physiological functions of the human body based on the spectral analysis of the acoustoencephalogram

G.A. Shabanov1, A.A. Rybchenko1, E.A. Lugovaya1*

1.Scientific Research Center Arktika Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences;

* elena_plant(at)mail.ru

Vibration sensitivity appears to be one of the biggest forms to reflect connections between the human body and a wide variety of environmental influences. Nerve cells, epithelial cells, muscle fibers are seen to perceive sound stimuli and vibrations directly, without specific receptors. The evolution of pre-nervous types of information transmission could not avoid cell mechanical microvibrations since 0.1 to 30 Hz frequencies information is transmitted over long distances with virtually no attenuation; it is the least energy-consuming in comparison with chemical and nervous transmission, and has the property of diffusely spreading throughout the body. Being one of the founders of comparative physiology and evolutionary approach to information transmission, H.S. Koshtoyants (1950) claimed that absolutely everything that exists in a living organism works together: new developed mechanisms of information transmission and simpler, more primitive ones. Not only the new mechanisms replace the simpler ones, which continue to function together, each in its place, they also integrate into them [1].

Since H. Magoun summarized it in his monograph [2], there has been an idea that the physiological approach to assessing the behavior of functions requires the study of regulatory or modulating influences that come from the brain spontaneously active reticular activating structures with their functional heterogeneity considered as an independent complex neurophysiological mechanism. In our research we concluded that, being the simplest form of energy accumulation, the oscillation energy is naturally used by the brain non-specific structures to form a background adaptive potential as a multi-frequency matrix of multiple arousals. Such a system should include quite long periodic regimes that form the spatial organization and functional state of the overlying brain structures, as well as the dynamic tone of peripheral effectors and the entire body [3]. For each function, from organismal to cellular, a frequency cluster is built based on the needs. The cluster is made up of nerve and somatic cells with one frequency as an organizing factor, and the functional state determined by the amplitude of microvibrations. Such a model works as “the bigger access” and synchronizes the work of cells in the frequency cluster, regardless of their location in space, the presence and trajectory of nerve conductors. Representing a potentially huge set of competing needs and behavior vectors, neural clusters are closely associated and provide a hierarchy of functions and the body integrity.

The spectral analysis of the brain acoustic signal had certain unique features: 0.1 to 27 Hz band of the analyzed signal, the number of spectral harmonics equal to 8400, 160 seconds as the optimum integration time to isolate long-running oscillations of the brain activating system, and the accuracy of determining spectral harmonics with the decimal point going up to the fourth place which was provided by the F1-1013 frequency standard rubidium.

Any function can be represented in time as a set of consecutive measurement points. A cross-correlation analysis is used to synchronously select one frequency harmonic of the brain oscillations for such a function with its envelope of the spectrum that gives the maximum correlation coefficient. Examples of frequency clusters for the functions at different levels of the hierarchy: protein S100 – 0.8270 Hz; protein TRPM8 – 6.1655 Hz; ferritin FTH1 – 0.4046 Hz; blood glucose – 0.2465 Hz; blood WBC – 3.2323 Hz; depression index – 6.3961 Hz; personal anxiety – 6.8588 Hz, etc.



1. Koshtoyants H.S. Fundamentals of Comparative Physiology. Vol. 1. Moscow: Acad. Sci. USSR Publisher, 1950. 524 p.

2. Magoun H. The Waking Brain. Moscow: Foreign Literature Publisher, 1965. 212 p.

3. Shabanov G A, Maksimov A L, Rybchenko A A. The functional and topical diagnostic of human organism on the basis of analysis brain rhythmic activity Vladivostok: Dal'nauka, 2011. P. 206.


Докладчик: Луговая Е.А.
520
2023-02-13

Национальный комитет Российских биофизиков © 2022
National committee of Russian Biophysicists