Йога и нейропластичность мозга у пожилых людей

Авторы: Hongyu Yang, Amber M. Leaver, Prabha Siddarth, Pattharee Paholpak, Linda Ercoli, Natalie M. St. Cyr, Harris A. Eyre, Katherine L. Narr, Dharma S. Khalsa, Helen Lavretsky.

Перевод с английского: Ольга Кудряшова (г.Санкт-Петербург)

Мнение авторов статьи может не совпадать с мнением редакции сайта

Бихевиористические методы воздействия (бихевиористическая теория памяти была создана с целью внедрения в психологию объективных научных методов; подчеркивает роль упражнений, необходимых для закрепления материала и переноса навыков – прим. переводчика) становятся всё более популярным методом коррекции когнитивного спада, связанного с возрастными изменениями; при этом лежащие в их основе нейробиологические механизмы и их клиническая эффективность не были полностью изучены. Настоящее исследование изучало пластичность мозга в связи с двумя методами бихевиористического воздействия: тренировка памяти (memory enhancement training, далее MET) и психофизическая практика (йога-медитация) у здоровых людей старшего возраста с лёгкими когнитивными нарушениями (mild cognitive impairment, далее MCI) с использованием структурной МРТ (structural magnetic resonance imaging, s-MRI) и спектроскопии протонного магнитного резонанса (далее 1H-MRS). Участники исследования (возраст ≥55 лет) с MCI были рандомизированы для включения в группы MET или йогической медитации. В обеих группах участники прошли либо обучение МЕТ, либо практику Кундалини-йоги (KY) — 60-минутные занятия в течение 12 недель с 12-минутными ежедневными домашними заданиями. Объём серого вещества и концентрация метаболитов в дорсальной передней коре головного мозга (dACC) и двустороннем гиппокампе (область в головном мозге человека, является частью лимбической системы, отвечает прежде всего за память — прим. пер.) измерялись с помощью структурной МРТ и 1H-MRS в начале исследования и после 12 недель программы. Измеряемые метаболиты включали глутамат-глутамин (Glx), холинсодержащие соединения (Cho, включая глицерофосфохолин и фосфохолин), гамма-аминомасляную кислоту (GABA, ГАМК) и N-ацетил-аспартат и N-ацетиласпартил-глутамат (NAA-NAAG). В общей сложности 11 участников завершили МЕТ и 14 закончили йогическую медитацию в данном исследовании. Структурный МРТ-анализ показал взаимосвязь между временем воздействия и показателями группы в дорсальной передней коре головного мозга, указывая на тенденцию к увеличению серого вещества после вмешательства МЕТ. Анализ 1H-MRS показал взаимосвязь между временем воздействия и показателями холинсодержащих соединений в двустороннем гиппокампе, вызванное значительным снижением после вмешательства MET. Несмотря на то, что результаты исследования носят предварительный характер, они свидетельствуют о том, что тренировка памяти стимулирует структурную и нейрохимическую пластичность у пожилых людей с лёгкими когнитивными нарушениями (MCI). Дальнейшие исследования необходимы, чтобы определить, оказывают ли подобные нейропластические изменения мозга другие психофизические инструменты воздействия – такие, как йога.

Введение

Население планеты стареет в беспрецедентном для истории человечества темпе. Около 98 миллионов человек достигнут возраста 65 лет к 2060 году (Mather и соавторы, 2015), что будет сопровождаться ростом проблем со здоровьем, связанных именно с возрастными изменениями. В результате роста пожилого населения когнитивный спад и сенильная деменция (старческое слабоумие) становятся все более сложной проблемой общественного здравоохранения из-за заболеваемости, высокой стоимости ухода и смертности пациентов с болезнью Альцгеймера (AD, Alzheimer’s Association, 2015) и сенильной деменцией (Hurdetal., 2013). Как нейропсихологические, так и нейровизуальные исследования показали, что умеренное когнитивное расстройство (MCI) представляет собой продромальное состояние (свойственное начальному периоду заболевания — между моментом, когда проявляются первые признаки заболевания и полным развитием симптомов болезни — прим. переводчика), приводящее к дегенеративным деменциям, включая болезнь Альцгеймера (Petersen et al., 2001; Palmer et al., 2002). Таким образом, обеспечение легкодоступных экономичных мер по предотвращению когнитивного спада, связанного с возрастом, может оказаться эффективным способом обеспечения высокого качества жизни как для пациентов, так и для их опекунов, одновременно сокращая финансовое бремя для семей и общества.

На сегодняшний день профилактические меры снижения когнитивных функций, как правило, основаны на фармакотерапии (Karakaya et al., 2013) и физических упражнениях (Smith et al., 2010; Behrman and Ebmeier, 2014). Обучение бихевиористическим методам также популярно, основываясь на представлении о том, что в старшем возрасте познание является пластичным (Acevedo и Loewenstein, 2007; Eyre et al., 2016). Например, традиционные тренировки памяти, основанные на мнемонических приёмах, включающих вербальную и визуальную ассоциацию, а также практические стратегии, повышают когнитивные показатели, память и качество жизни у здоровых пожилых людей (Verhaeghen et al., 1992; Jean et al., 2010). Учитывая растущую популярность онлайн-программ по «тренировке мозга», необходимо более чёткое понимание программ обучения поведенческой памяти, которые уже продемонстрировали свою клиническую эффективность.

В последние годы психофизические методы терапии (mind-body therapy) также изучались как потенциально превентивные меры для MCI (Grossman et al., 2004). Благодаря мульти-воздействию нескольких физиологических и когнитивных процессов, а также их динамической интеграции, медитация может предложить более эффективную альтернативу другим бихевиористическим методам.

Действительно, некоторые исследования показывают, что у людей старшего возраста, практикующих медитацию, показатели памяти, скорости восприятия, внимания и функционирования лучше по сравнению с теми, кто не использует медитацию (Prakash et al., 2012), хотя результаты неоднозначны (Chiesa et al., 2011; Goyal et al., 2014). Сочетание медитации Киртан Крия (KK) и Кундалини-йоги (KY), используемое как метод воздействия в настоящем исследовании, оказывает влияние на компоненты физического и психического здоровья (Shannahoff-Khalsa, 2004; Krisanaprakornkit et al., 2006) для пожилых людей с жалобами на память (Moss et al., 2012). Как и другие формы психофизической практики, KY и KK продемонстрировали положительное влияние на когнитивную функцию, уровень депрессии и тревоги, сон и психологическую адаптацию (Black et al., 2013; Lavretsky et al., 2013), включая пожилых людей с когнитивными нарушениями (Newberg et al., 2010). Таким образом, психофизические методы, такие как KY и KK, учитывая их эффективность и простоту использования, могут быть полезны и легко включены в будущую клиническую практику.

Несмотря на многообещающие результаты вышеприведенных исследований, нейробиологические механизмы бихевиористических методов предотвращения когнитивных расстройств, связанных с возрастом, недостаточно изучены. В данном исследовании мы изучали, как обучение развитию METи йога (KY+KK) влияет на пластичность мозга в двух его областях, важных для памяти и познания — двустороннего гиппокампа и дорсальной передней коры головного мозга (dACC). Мы использовали структурную магнитно-резонансную томографию (s-MRI) для измерения объёма серого вещества и спектроскопию протонного магнитного резонанса (1H-MRS) для измерения показателей метаболизма в мозговом веществе. Нашей целью были четыре пика метаболита, замеряемые посредством 1H-MRS, связь которого с когнитивной функцией была установлена ранее (Friedman et al., 1998; Rae et al., 1998; Ross and Sachdev, 2004; Stone, 2009; Yoon et al., 2009), в частности: гамма-аминомасляная кислота (ГАМК) и глутамат + глутамин (Glx), отражающие уровни основных ингибирующих и возбуждающих нейротрансмиттеров соответственно (Maddock and Buonocore, 2012; Ramadan et al., 2013); глицерофосфохолин + фосфохолин (Cho), маркер синтеза и разрушения клеточной мембраны (Maddock and Buonocore, 2012); и N-ацетил аспартат и N-ацетиласпартил-глутамат (NAA / NAAG), который считается маркером жизнеспособности и плотности нейронов и аксонов (Ross and Sachdev, 2004).

Насколько нам известно, этот проект впервые сравнивает эффекты воздействия MET и KK + KY на структуру мозга и его нейрохимию у здоровых пожилых людей с MCI. Примечательно, что наше предыдущее исследование в этой группе показало, что улучшенная производительность вербальной памяти в интервенциях MET и KK + KY, связанных с функциональной нейропластичностью, предполагающая йогу и MET, может оказывать сходное влияние на функцию мозга (Eyre et al., 2016). Основываясь на этой и родственной литературе, указывающей на уменьшение объёма мозга с возрастом и расстройствами памяти (Salat et al., 2004; Lemaitre et al., 2012), мы предположили, что объём dACC и двустороннего гиппокампа увеличится после обоих методов воздействия. Кроме того, мы ожидали, что метаболиты 1H-MRS, ранее связанные со старением и/или жалобами на память, такие как холин и NAA / NAAG (Pfefferbaum et al., 1999; Rose et al., 1999), также могут измениться в связи с нашим вмешательством. В текущем исследовании даётся дальнейшее видение нашего понимания нейропластических эффектов двух методов воздействия, которые могут помочь формировать будущие улучшенные индивидуальные стратегии предотвращения проблем памяти и снижения познавательной способности, связанных с возрастом.

Участники исследования

Участники с субъективными жалобами на память были набраны в 2014-2015 годах через рекламу в амбулаторных клиниках UCLA и программе ULL Longevity Center. Критерии включения: (1) возраст ≥55 лет; (2) диагноз типа «MCI-amnestic» по стандартным критериям (Petersen, 2004; Winblad et al., 2004), установленный на диагностической консенсусной конференции; (3) Шкала оценки клинической деменции (Morris, 1993), оценка 0,5; (4), достаточный уровень владения английским языком на уровне восьмого класса или выше (определялся предварительным тестом испытания широкого спектра достижений-4, Wilkinson and Robertson, 2006) для участия в MET; (5) способность предоставлять информированное согласие. Критерии исключения: (1) текущие или прошлые психические расстройства Оси I (в американской классификации психических расстройств DSM-IV-TR 2000 года ось включает большинство психических расстройств, за исключением расстройств личности и задержки умственного развития. – прим. переводчика) или недавние нестабильные медицинские или неврологические расстройства; (2) любые нарушения, препятствующие участию в условиях MET или KY + KK (например, серьезные нарушения зрения или слуха); (3) недостаточное владение английским языком; (4) диагноз деменции по DSM-IV; (5) Mini Mental Health Examination (Folstein et al., 1975), оценка 24 или ниже; (6) психоактивные препараты; (7) участие в психотерапии с участием когнитивного обучения. Это исследование было одобрено UCLA Institutional Review Board (IRB). Все участники прошли процедуры информированного согласия, одобренные IRB, до поступления в исследование.

Замеры клинических параметров

Клинические показатели участников исследования замерялись до начала программы и через 12 недель воздействия (после окончания программы). Клинические измерения включали шкалу гериатрической депрессии (GDS, Yesavage et al., 1983), сердечно-сосудистые факторы риска (CVRF, Truelsen et al., 1994) и краткую шкалу оценки психического статуса (Mini-Mental State Examination, MMSE; Folstein et al., 1975).

Воздействие метода MET и йоги

Участники были рандомно распределены на 60-минутный еженедельный курс в группы MET или йоги (KY + KK). В каждой группе назначались домашние задания, характерные для данного метода воздействия, длительностью приблизительно 12 минут. В общей сложности 25 участников (11 группы МЕТ и 14 группы йогической медитации) завершили исследование.

Метод тренировки памяти (MET) был разработан на основе методов, использующих фактические данные и включающих в себя стратегии словесных и визуальных ассоциаций и другие практические стратегии для улучшения функции памяти. Мы предпочли мнемонические методы развития памяти компьютерным программам, потому что они имеют более долгую историю реализации в возрастных группах, более изучены, имеют больше эмпирических данных, подтверждающих эффективность их использования у представителей старшего возраста.

Программа KY + KK проводилась сертифицированным преподавателем кундалини-йоги. Занятие KY + KK включало физические упражнения и упражнения по развитию осознанности, в частности: (1) настройка (5 мин); (2) разминка (10 мин); (3) пранаяма (10 мин); (4) крийя (20 мин); (5) медитация (11 мин); и (6) шавасана (4 мин). Этот стандартный 12-минутный протокол медитации KY + KK, созданный Йоги Бхаджаном, преподавался сертифицированным преподавателем. Неблагоприятные события контролировались при каждом посещении с использованием шкалы оценки побочных эффектов (UKU Side Effect Rating Scale, Lingjaerde et al., 1987).

Исследование МРТ

Структурная МРТ (см. Рисунок 1) и данные 1H-MRS (см. Рисунок 2) были получены при помощи 3.0 Тесла ТИМ Трио (3.0 Tesla TIM Trio scanner, Siemens, Германия) с использованием головки катушки 32-канала, движение головки было сведено к минимуму с помощью смежного размещения фирменных подушек. MPRAGE-изображения с мульти-эхо высокого разрешения с поправкой на движение были получены со следующими параметрами: TR = 2150 ms, TEs = 1.74/3.6/5.46/7.32 ms, TI = 1260 ms, FA = 7°, FOV = 256 mm × 256 mm, 176 саггитальных срезов, воксельное разрешение 1.0 × 1.0 × 1.0 mm3 (воксель — элемент объёмного изображения, содержащий значение элемента растра в трёхмерном пространстве; является аналогом двумерного пикселя для трёхмерного пространства – прим. переводчика). Эти структурные изображения МРТ были нарезаны до положения вокселей 1H-MRS в дорсальной передней коре головного мозга(dACC) (40 × 30 × 20 мм3) и двухстороннего серого вещества гиппокампа (30 × 12 × 12 мм3), см. Рисунки 2A, B). Для гиппокампа были получены последовательности спектроскопии одновоксельного разрешения (PRESS) со следующими параметрами: TR = 2200 ms, спектральная ширина полосы = 1500 Гц, TE = 30 ms и 2048 образцов с подавлением воды, что даёт 128 средних значений. Для dACCбыла использовано J-редактирование Mescher-Garwood (MEGA, Mescher et al., 1996, 1998) PRESS посредством Siemens Work-in-progress (WIP, проект в процессе разработки),что позволило выявить концентрацию гамма-аминомасляной кислоты (GABA) со спектральным редактированием: TR = 2000 ms, спектральная ширина полосы = 1500 Гц, TE = 68 ms и 2048 образцов с подавлением воды, что дает 128 средних значений.
Рисунок 1. Пример расположения двустороннего гиппокампа и дорсальной коры головного мозга (dACC), используемых в объёмных анализах FreeSurfer. Правый гиппокамп (A), левый гиппокамп (B) и дорсальная кора головного мозга dACC (C) отмечены на изображении мозга представителя выборки красным цветом.

Рисунок 2. Пример размещения вокселей для дорсальной коры головного мозга dACC (A), правого гиппокампа (B; местоположение вокселя для левого гиппокампа аналогичен правому) и пример обработки LC-модели для неотредактированных (C) и отредактированных разностных спектров (D). Креатин, фосфокреатин + креатин; Glx, глутамат + глутамин; Cho, глицерофосфохолин + фосфохолин; NAA-NAAG, N-ацетил-аспартат + N-ацетиласпартил глутамат; GABA, гамма-аминомасляная кислота (ГАМК).

Предварительная обработка данных структурной МРТ

Для автоматизированной реконструкции коры головного мозга и оценки корковой/подкорковой парцелляции (выделения – прим. переводчика) на структурном изображении каждого субъекта использовался сканнер Fre3eSurfer (version 5.1.0, https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/). С его помощью была возможна автоматизированная реконструкция поверхности коры и оценка кортикальной/подкорковой парцелляции на структурном изображении каждого субъекта. Морфометрические процедуры Freesurfer демонстрировали хорошую надёжность теста-проверки среди производителей сканеров, а также напряженность поля (Han et al., 2006; Reuter et al., 2012). Результаты предварительной обработки были проверены, пересмотрены и вручную скорректированы и случае необходимости опытным аналитиком МРТ. Для оценки объёмов серого вещества в интересующих зонах (ROIs; Fischl et al., 2002, 2004), включая двусторонний гиппокамп и dACC, были использованы Desikan-Killian корковый атлас и FreeSurfer атлас подкорковой сегментации. Общий интракраниальный (внутричерепной – прим. переводчика) объём оценивали для включения в статистический анализ s-MRI в качестве ковариаты (переменная, которая может влиять на взаимосвязь между изучаемыми переменными, однако сама по себе интереса не представляет – прим. переводчика).

Предварительная обработка данных 1H-MRS

Уровни метаболитов спектроскопии протонного магнитного резонанса (далее 1H-MRS) определялись количественно с использованием программы анализа LCModel (версия 6.3, Provencher, 1993, см. Рисунки 2C, D). Последовательность MEGA-PRESS позволяет получить два наблюдения: первое — с инверсией GABA-мультиплета 1,9 ppm (мультиплет — совокупность частиц или энергетических уровней системы, которая обладает сходными свойствами; существование мультиплетовобусловлено симметрией сильного взаимодействия – прим. переводчика), второе — без инверсии, что позволяет оценить GABA J-эволюцию. GABA определяется путем вычитания этих двух спектров. Все другие метаболиты оценивались с использованием неотредактированных спектров либо стандартных PRESS (для гиппокампальных вокселей), либо для последовательностей MEGA-PRESS (для dACC). Базисные наборы включали NAA-NAAG, Cho, Glx в составе одного базового файла, и GABA в составе другого базового файла, как это было предложено системой обработки данных LCModel. GABAопределяется как отношение GABAк NAA / NAAG; остальные метаболиты определяются как отношение метаболита к креатину.

Для контроля качества использовались метрики Cramer-Rao. Для Glx концентрации метаболитов из анализа были исключены показатели с нижними границами Cramer-Rao 20% и более. Для NAA-NAAG и Cho были ограничены нижние границы Cramer-Rao, равные или превышающие 10%, поскольку эти метаболиты обычно демонстрируют более низкие значения погрешности. Эти критерии контроля качества привели к следующим исключениям, перечисленным ниже; сигнал-шума («signal-to-noise», SNR) и полная ширина при значениях половинного максимума («full width at half-maximum», FWHM) также перечислены справочно для каждого метаболита. В дорсальной передней коре головного мозгаdACC: для GABAбыли исключены 1 базовый уровень в группе йоги, 3 наблюдения за йогой, 3 базовых уровня в группе тренировки памяти (MET), 1 наблюдение за МЕТ (среднее SNR ± SD = 22,21 ± 9,25, среднее FWHM ± SD = 0,05 ± 0,01); для Glx были исключены 1 базовый уровень в группе йоги, 2 наблюдения за йогой, 3 базовых уровня MET, 1 наблюдение MET (среднее SNR ± SD = 24,72 ± 11,63, FWHM среднее ± SD = 0,06 ± 0,02); для Cho были исключены 1 наблюдение за группой йоги, 2 базовых уровня МЕТ, 1 наблюдение МЕТ (SNR среднее ±  SD = 23,65 ± 11,97, среднее FWHM ± SD = 0,06 ± 0,02); для  NAA / NAAG были исключены 1 наблюдение, 2 базовых интервала, 1 наблюдение MET (среднее значение SNR ± SD = 23,65 ± 11,97, FWHM Среднее ± SD = 0,06 ± 0,02). Для двустороннего гиппокампа: для Glх были исключены 1 базовый уровень и 1 наблюдение в группе йоги, 1 наблюдение в группе MET (среднее значение SNR ± SD = 8,36 ± 2,46, FWHM среднее ± SD = 0,09 ± 0,03); для NAA / NAAG были исключены 2 исходных уровня в группе йоги и 1 наблюдение (среднее значение SNR ± SD = 8,42 ± 2,42, FWHM среднее ± SD = 0,09 ± 0,03), для Cho (среднее значение SNR ± SD = 8,23 ± 2,47, FWHM Среднее ± SD = 0,09 ± 0,04).

Статистический анализ

Для всех последующих демографических и клинических мер два метода воздействия сравнивались в начале исследования с помощью t-теста или критерия хи-квадрата. Все структурные меры и метаболиты, представляющие интерес, были проанализированы общей смешанной линейной моделью (реализованной в SAS PROC MIXED) с использованием соответствующей группы вмешательства, времени и срока взаимодействия; время и группа при этом выступают в качестве предикторов (прогностический параметр — прим. переводчика). При анализе объёма серого вещества общий интракраниальный объём вводился как дополнительная ковариата, а при анализе объёма и метаболитов гиппокампа оба ROI были проанализированы в одной и той же модели полушария (то есть справа и слева), введенным в качестве дополнительного фактора. Апостериорный анализ (или posthoc-тест — это анализ, используемый после того, как дисперсионный анализили другой тест показал общую значимость; на основании различия средних рангов он позволяет выявить, какие условия существенно отличаются друг от друга – прим. переводчика) тестировал данные в рамках групповых изменений, а также в рамках изменений между группами с течением времени. Поскольку это исследование изучало изменение структур мозга и метаболитов в результате воздействия, мы не исправляли множественные сравнения, а уровни значимости были установлены на уровне 0,05.

Результаты

Демографические, клинические и когнитивные измерения

В Таблице 1 представлены базовые клинические и демографические характеристики участников исследования. Эти две группы существенно не отличались по возрасту, полу, расе, образованию, ориентации (правша/левша), BMI (Body Mass Index, индекс массы тела), MMSE (The Mini-Mental Status Exam, краткая шкала оценки психического статуса), GDS (Geriatric Depression Scale, шкала оценки уровня депрессии) или CVRF (Cardiovascular Risk Factor, кардиоваскулярный фактор риска) на исходном уровне (все p> 0,2).

Таблица 1. Демографические и клинические показатели групп обучения йоге и повышению памяти (MET).

 Цифры показывают среднее значение со стандартным отклонением (SD) или число субъектов с процентом (%) в круглых скобках. Сокращения: BMI  — Body Mass Index, индекс массы тела, MMSE — The Mini-Mental Status Exam, краткая шкала оценки психического статуса, GDS — Geriatric Depression Scale, шкала оценки уровня депрессии или CVRF — Cardiovascular Risk Factor, кардиоваскулярный фактор риска.

Анализ структурной МРТ

Мы исследовали изменение объёма серого вещества после программы йоги и тренировки памяти в двустороннем гиппокампе и дорсальной передней коре головного мозга dACC (см. Таблицу 2 и Рисунок 1). Также был рассчитан размер эффекта (между группами, эффект рассчитывался по формуле dКоэна) в изменении объёма серого вещества (см. Таблицу 2). Анализ для гиппокампа не выявил значительных взаимосвязей между временем воздействия и показателями группы (F(1.23) = 1.35, p= 0.25), что указывает на отсутствие влияния обоих видов воздействия на изменение объёма гиппокампа. В дорсальной передней коре головного мозга (dACC) наблюдался значительный эффект взаимодействия (F(1,22) = 4,86, p= 0,04); группа тренировки памяти показала тренд увеличения объёма после проведенного воздействия (t(22) = 1,73, p= 0,1), тогда как группа йоги не продемонстрировала никаких изменений (t(22) = 1,38, p= 0,2). В дальнейшем не было замечено существенных взаимосвязей между методами, временем воздействия и другими участками головного мозга.

Таблица 2. Объёмы серого вещества по данным МРТ для групп йоги и MET (тренировки памяти)

*Представленные величины эффекта определены формулой dКоэна и демонстрируют изменение объёмов серого вещества в группах воздействия по результатам МРТ.

Анализ метаболитов мозга 1H-MRS

Для анализа спектроскопии протонного магнитного резонанса (1H-MRS) мы проанализировали значения Glx, NAA/NAAG и Cho, а также размер эффекта при сравнении в двустороннем гиппокампе и dACC. Гамма-аминомасляную кислоту (GABA) также оценивали в dACC, используя спектральное редактирование, как описано выше (см. Таблицу 3). В двустороннем гиппокампе была обнаружена существенная взаимозависимость между временем воздействия и показателями группы для холина (F (1.38) = 4.35, p = 0.04 (см. Таблицу 3 и Рисунок 2).

Апостериорный анализ (post hoc-тест) показал, что холин уменьшался в группе тренировки памяти MET (t (38) = -2,58, p = 0,01), но не менялся в группе йоги (t (38) = 0,30, p = 0,8). Отметим, что, хотя все другие показатели были одинаковы в обеих группах воздействия, исходный уровень холина гиппокампа был выше в группе тренировки памяти, чем в группе йоги (t (38) = 2,17, p = 0,04). Никакие другие метаболиты не показали значительных взаимосвязей с видом и сроком воздействия, таким образом, не было выявлено значительных эффектов для любого метаболита гиппокампа. В dACC также не было обнаружено значимых взаимодействий или основных эффектов для любых метаболитов.

Таблица 3. Показатели спектроскопии протонного магнитного резонанса (1H-MRS) в группах йоги и MET

*Представленные величины эффекта определены формулой dКоэна для изменения показателей интенсивности сигнала MRS (MagneticResonanceSignal, магнитно-резонансный сигнал). Показатели интенсивности сигнала были получены как отношение креатина и фосфокреатина (Cr+ ПЦР), за исключением гамма-аминомасляной кислоты (GABA), как отношение N-ацетил-аспартата и N-ацетиласпартил глутамата (NAA/ NAAG). Сокращения: Glx, Glutamate+ Glutamine; Cho, glycerophosphocholine+ phosphocholine. 

Корреляционный анализ MRS, МРТ и клинических показателей

Мы исследовали, коррелируют ли изменения клинических показателей со структурными или химическими изменениями мозга. Ни одна из корреляций между изменениями MRI или MRS и изменениями GDS (Geriatric Depression Scale, шкала оценки уровня депрессии) или MMSE (The Mini-Mental Status Exam, краткая шкала оценки психического статуса) не были значительными. Отметим также, что последующие выводы подтверждались ранее (Eyre et al., 2016); после проведения программы воздействия среднее значение GDS (SD) составляла 3,9 (2,5) для группы йоги и 3,2 (2,5) для группы MET, а MMSE составляла 29,0 (0,9) для группы йоги и 29,0 (1,0) для группы MET.

Обсуждение

В совокупности наши результаты показывают, что бихевиористические инструменты воздействия, такие как тренировка памяти МЕТ, могут влиять на анатомию и нейрохирургию стареющего мозга. В МРТ-анализах мы обнаружили, что влияние МЕТ было связано с понижением уровня холина в двустороннем гиппокампе, а также с умеренным, но значительным увеличением объёма серого вещества в дорсальной передней коре головного мозга (dACC). Это было первое экспериментальное исследование для оценки структурной и метаболической нейропластичности, связанное с воздействием методами тренировки памяти MET и йоги на пожилых людей с лёгкими когнитивными нарушениями (MCI) с использованием методов спектроскопии протонного магнитного резонанса (1H-MRS) и структурной МРТ. Однако, учитывая относительно небольшой размер выборки и пилотный характер нашего проекта, необходимы дальнейшие исследования для подтверждения этих результатов и определения того, может ли йога вызывать аналогичные модели нейропластичности, как мы продемонстрировали с помощью функциональной МРТ (Eyre et al., 2016).

Значение повышенного уровня холина в гиппокампе для когнитивного старения

Спектроскопия протонного магнитного резонанса (1H-MRS) является потенциально мощным инструментом, предлагающим неинвазивный подход к измерению метаболитов мозга in vivo («внутри живой ткани живого организма», лат.– прим. переводчика). По нашим данным, мы обнаружили, что уровень холина в двустороннем гиппокампе уменьшился после тренировки памяти МЕТ у пожилых людей с лёгкими когнитивными нарушениями (MCI). Холин является общей мишенью в исследованиях 1H-MRS, и его пик отражает присутствие фосфорилхолина и глицерофосфорилхолина. Эти холинсодержащие соединения играют важную роль в синтезе и расщеплении липидных компонентов клеточных мембран и в качестве предшественника для нейротрансмиттерного ацетилхолина (Amenta and Tayebati, 2008). Было продемонстрировано, что уровни холина, измеренные с помощью 1H-MRS, увеличиваются в стареющем головном мозге (Pfefferbaumetal., 1999; Hagaetal., 2009) и при болезни Альцгеймера (Pfefferbaumetal., 1999; Kantarcietal., 2000, 2007). В частности, исследования 1H-MRS показали увеличение количества холина в гиппокампе и медиальной височной коре с возрастом у людей (Angelie et al., 2001) и животных (Katz-Brull et al., 2002), хотя результаты неоднозначны (Haga et al., 2009), а холин гиппокампа не может быть повышен у людей с лёгкими когнитивными нарушениями (MCI) по сравнению со здоровыми пожилыми людьми (Tumati et al., 2013). Тем не менее, исследования, использующие более чувствительные и инвазивные методы измерения холина, более последовательны; холин и холинсодержащие соединения, измеренные непосредственно в спинномозговой жидкости через поясничную пункцию, по-видимому, постоянно повышены при болезни Альцгеймера (Elble et al., 1989; Walter et al., 2004; Ibáñez et al., 2012) и лёгких когнитивных нарушениях (Ibáñez et al. 2012). Таким образом, наше исследование может указывать на то, что бихевиористические методы воздействия, такие как тренировка памяти МЕТ, могут снизить возрастное увеличение холина в гиппокампе. Механизмы, лежащие в основе этих эффектов, могут не изучаться исключительно с помощью МРТ; однако в будущих исследованиях следует определить, например, связаны ли эти изменения холинсодержащих соединений с регенерацией мембраны, синтезом ацетилхолина или другими факторами (Ibáñezetal., 2012).

Медиальные структуры височной доли, такие как гиппокамп, являются критически важными областями для памяти человека (Tulving and Markowitsch, 1998). Объём гиппокампа часто связан с производительностью в реализации задач памяти (Schultz et al., 2015), кроме того, он демонстрирует способность к последовательному изменению при воздействии на него, например, методом тренировки памяти (Erickson et al., 2011). Известно также, что объём гиппокампа уменьшается с возрастом и связан с синдромом лёгких когнитивных нарушений, болезнью Альцгеймера и другими возрастными расстройствами (Lupien et al., 1998; Elcombe et al., 2015). Учитывая, что измеренные с помощью 1H-MRS холинсодержащие соединения связаны с регенерацией клеточной мембраны, можно ожидать соответствующих структурных изменений в гиппокампе; однако в данном исследовании мы не нашли связи между объёмом гиппокампа и тренировкой памяти. Это может быть связано с относительно небольшой выборкой, коротким временем воздействия и/или другими аспектами нашего методологического подхода. Например, некоторые исследования продемонстрировали, что структурная пластичность гиппокампа может варьироваться в разных его субполях в зависимости от воздействия на память (Engvig et al., 2012) и статус болезни Альцгеймера (Mueller et al., 2007). Очевидно, что для определения взаимосвязи между структурной пластичностью гиппокампа и бихевиористическими методами воздействия на возрастные нарушения памяти требуется дальнейшая, более глубокая работа.

Роль передней коры головного мозга в когнитивном старении

В нашем исследовании мы приводим новые доказательства того, что воздействие бихевиористических методов развития памяти (МЕТ) может умеренно увеличить содержание кортикального серого вещества в передней коре головного мозга (dACC) — области мозга, связанной с несколькими ключевыми когнитивными функциями, такими как обнаружение ошибок (Gehring et al., 1993), и регулирование исполнительного процесса (Carter et al., 2000). Предшествующие исследования продемонстрировали, что с возрастом объём серого вещества в передней коре головного мозга уменьшается в как в поперечном сечении (Sowell et al., 2003), так и в продольном (Resnick et al., 2003). Соответственно, возраст отрицательно коррелирует с кровотоком в дорсальной и ростральной областях передней коры головного мозга (Vaidya et al., 2007). Люди старшего возраста, которые больше занимаются познавательными играми и головоломками в своей повседневной жизни, также имеют больший объём серого вещества в передней коре головного мозга (Schultz et al., 2015), что согласуется с нашими результатами и повышает вероятность того, что участие в когнитивно-бихейвиористических играх или обучении может предотвратить структурную атрофию в данной зоне, связанную с возрастом. Действительно, недавнее исследование показало тенденцию к увеличению ростральной толщины передней коры головного мозга у пожилых людей после MET; однако этот эффект не выдержал строгого анализа валидации (Engvig et al., 2010). Хотя наши эффекты скромны, они также показывают, что участие в эффективных поведенческих вмешательствах может помочь улучшить возрастные изменения мозга, связанные с плохой памятью и когнитивными характеристиками.

Йога и стареющий мозг

Предыдущие исследования продемонстрировали взаимосвязь практики йоги и структурной пластичности дорсальной передней коры головного мозга (dACC) и гиппокампа. Мы, однако, не обнаружили признаков изменения объёма серого вещества в dACC или гиппокампе после нашего 12-недельного вмешательства йоги. Йога была связана с анатомическими изменениями префронтальной коры головного мозга (Baijal and Srinivasan, 2010; Froeliger et al., 2012; Villemure et al., 2014; Desai et al., 2015), передней коры (ACC), островковой доли (Nakata et al., 2014; Villemure et al., 2014, 2015) и гиппокампа (Froeliger et al., 2012; Villemure et al., 2015). Тем не менее, многие из этих исследований изучают воздействие практики на мозг практикующих в течение нескольких месяцев или лет (Froeliger et al., 2012); возможно, относительно короткая продолжительность программы в текущем исследовании (12 недель) была менее благоприятной для выявления структурной пластичности, связанной с нашим методом воздействия. В этой же группе мы уже продемонстрировали, что улучшение памяти после йоги и MET может стимулировать функциональную пластичность в аналогичных областях мозга (Eyre et al., 2016).

Ограничения

Как и во всех исследованиях, существуют ограничения, которые следует учитывать при интерпретации наших результатов. Относительно небольшой размер выборки в нашем исследовании и небольшая продолжительность обучения йогической медитации и тренировкам памяти могут скомпрометировать возможно значительную эффективность данных методов. Вероятно, сыграло свою роль обнаружение нами разницы между исходным уровнем холина гиппокампа в группе йоги и группе MET; такие случайные находки, как эта, являются проблемой, сопровождающей пилотные исследования, подобные нашему. Будущие исследования (Flak et al., 2014) с более крупными размерами выборки обеспечат критическую независимую проверку наших результатов. Однако, несмотря на эти ограничения, мы обнаружили два существенных и потенциально биологически значимых эффекта, которые, учитывая, что обе группы воздействия соответствовали демографическим характеристикам, могут быть обобщены для широкого круга пожилых людей с лёгкими когнитивными нарушениями. Данное исследование не включало в себя плацебо либо период без вмешательства в качестве контрольного состояния, либо группу здоровых пожилых людей без когнитивных нарушений, что означает, что мы не можем напрямую сравнивать наши результаты с изменениями нейропластичности, которые могут возникать при типичных возрастных изменениях в течение аналогичного периода времени, т.е. 12 недель. Также мы были ориентированы на обнаружение структурных и метаболических изменений, измеряемых при помощи 1H-MRS и s-MRI; будущие исследования, интегрирующие различные методы МРТ, могут быть более эффективными для изучения различных аспектов пластичности мозга, возникающих после бихевиористических методов воздействия, таких как йога и тренировка памяти МЕТ. Примечательно, что гамма-аминомасляная кислота (GABA), которая имеет относительно низкую концентрацию в головном мозге, была взята только в дорсальной передней коре головного мозга, учитывая, что размер вокселя для гиппокампа считался слишком малым для достижения требуемого SNR (Signal Noise Rate – параметр, который показывает отношение полезного сигнала к т.н. «шуму» — прим. переводчика).Несмотря на эти возможные ограничения, данное исследование является многообещающим началом изучения механизма воздействия бихевиористических методов на мозг для пожилых людей с лёгкими когнитивными нарушениями.

Выводы

В настоящем исследовании были изучены изменения структуры и метаболитов мозга у людей, прошедших программы тренировки памяти и йогической медитации. Мы продемонстрировали, что тренировка памяти в течение 3 месяцев влияет на снижение уровня холина в двустороннем гиппокампе и увеличение объёма серого вещества в дорсальной передней коре головного мозга (dACC), что предполагает, что бихевиористические методы, такие как тренировка памяти (МЕТ), могут улучшать маркеры старения мозга. Эти эффекты несколько скромны и несомненно выиграют от независимой проверки на более крупных выборках и, возможно, при более длительных сроках воздействия. Однако, в любом случае, эти данные свидетельствуют о том, что вовлечённость в когнитивную активность и психофизическую практику может влиять на мозг положительным образом, и кроме того, эти методы могут быть объединены в рамках целостного многогранного подхода к стимулированию здорового старения.

Финансирование

Это исследование было поддержано Фондом исследований и профилактики Альцгеймера (ARPF), Национальным альянсом исследований шизофрении и депрессии (NARSAD) 2014 года и Фондом исследований мозга и поведения.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов. Рецензент AJW и редактор обработки заявили о своей совместной принадлежности; редактор обработки заявляет, что процесс соответствовал стандартам справедливого и объективного обзора.

Список используемой литературы

  1. Acevedo A., Loewenstein D. A. (2007). Nonpharmacological cognitive interventions in aging and dementia. J. Geriatr. Psychiatry Neurol. 20, 239–249. 10.1177/0891988707308808 [PubMed] [Cross Ref]
  2. Amenta F., Tayebati S. K. (2008). Pathways of acetylcholine synthesis, transport and release as targets for treatment of adult-onset cognitive dysfunction. Curr. Med. Chem. 15, 488–498. 10.2174/092986708783503203 [PubMed] [Cross Ref]
  3. Angelie E., Bonmartin A., Boudraa A., Gonnaud P. M., Mallet J. J., Sappey-Marinier D. (2001). Regional differences and metabolic changes in normal aging of the human brain: proton MR spectroscopic imaging study. Am. J. Neuroradiol. 22, 119–127. [PubMed]
  4. Alzheimer’s Association . (2015). 2015 Alzheimer’s disease facts and figures. Alzheimers Dement. 11, 332–384. 10.1016/j.jalz.2015.02.003 [PubMed] [Cross Ref]
  5. Baijal S., Srinivasan N. (2010). Theta activity and meditative states: spectral changes during concentrative meditation. Cogn. Process. 11, 31–38. 10.1007/s10339-009-0272-0 [PubMed] [Cross Ref]
  6. Behrman S., Ebmeier K. P. (2014). Can exercise prevent cognitive decline? Practitioner 258, 17–21, 12–13. [PubMed]
  7. Black D. S., Cole S. W., Irwin M. R., Breen E., St Cyr N. M., Nazarian N., et al. . (2013). Yogic meditation reverses NF-κB and IRF-related transcriptome dynamics in leukocytes of family dementia caregivers in a randomized controlled trial. Psychoneuroendocrinology 38, 348–355. 10.1016/j.psyneuen.2012.06.011 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  8. Carter C. S., Macdonald A. M., Botvinick M., Ross L. L., Stenger V. A., Noll D., et al. . (2000). Parsing executive processes: strategic vs. evaluative functions of the anterior cingulate cortex. Proc. Natl. Acad. Sci. U S A 97, 1944–1948. 10.1073/pnas.97.4.1944 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  9. Chiesa A., Calati R., Serretti A. (2011). Does mindfulness training improve cognitive abilities? A systematic review of neuropsychological findings. Clin. Psychol. Rev. 31, 449–464. 10.1016/j.cpr.2010.11.003 [PubMed] [Cross Ref]
  10. Desai R., Tailor A., Bhatt T. (2015). Effects of yoga on brain waves and structural activation: a review. Complement. Ther. Clin. Pract. 21, 112–118. 10.1016/j.ctcp.2015.02.002 [PubMed] [Cross Ref]
  11. Elble R., Giacobini E., Higgins C. (1989). Choline levels are increased in cerebrospinal fluid of Alzheimer patients. Neurobiol. Aging 10, 45–50. 10.1016/s0197-4580(89)80009-0 [PubMed] [Cross Ref]
  12. Elcombe E. L., Lagopoulos J., Duffy S. L., Lewis S. J. G., Norrie L., Hickie I. B., et al. . (2015). Hippocampal volume in older adults at risk of cognitive decline: the role of sleep, vascular risk, and depression. J. Alzheimers Dis. 44, 1279–1290. 10.3233/JAD-142016 [PubMed] [Cross Ref]
  13. Engvig A., Fjell A. M., Westlye L. T., Moberget T., Sundseth Ø., Larsen V. A., et al. . (2010). Effects of memory training on cortical thickness in the elderly. Neuroimage 52, 1667–1676. 10.1016/j.neuroimage.2010.05.041 [PubMed] [Cross Ref]
  14. Engvig A., Fjell A. M., Westlye L. T., Skaane N. V., Sundseth Ø., Walhovd K. B. (2012). Hippocampal subfield volumes correlate with memory training benefit in subjective memory impairment. Neuroimage 61, 188–194. 10.1016/j.neuroimage.2012.02.072 [PubMed] [Cross Ref]
  15. Erickson K. I., Voss M. W., Prakash R. S., Basak C., Szabo A., Chaddock L., et al. . (2011). Exercise training increases size of hippocampus and improves memory. Proc. Natl. Acad. Sci. U S A 108, 3017–3022. 10.1073/pnas.1015950108 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  16. Eyre H. A., Acevedo B., Yang H., Siddarth P., Van Dyk K., Ercoli L., et al. . (2016). Changes in neural connectivity and memory following a yoga intervention for older adults: a pilot study. J. Alzheimers Dis. 52, 673–684. 10.3233/JAD-150653 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  17. Fischl B., Salat D. H., Busa E., Albert M., Dieterich M., Haselgrove C., et al. . (2002). Whole brain segmentation: automated labeling of neuroanatomical structures in the human brain. Neuron 33, 341–355. 10.1016/S0896-6273(02)00569-X [PubMed] [Cross Ref]
  18. Fischl B., van der Kouwe A., Destrieux C., Halgren E., Ségonne F., Salat D. H., et al. . (2004). Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb. Cortex 14, 11–22. 10.1093/cercor/bhg087 [PubMed] [Cross Ref]
  19. Flak M. M., Hernes S. S., Chang L., Ernst T., Douet V., Skranes J., et al. . (2014). The Memory Aid study: protocol for a randomized controlled clinical trial evaluating the effect of computer-based working memory training in elderly patients with mild cognitive impairment (MCI). Trials 15:156. 10.1186/1745-6215-15-156 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  20. Folstein M. F., Folstein S. E., McHugh P. R. (1975). “Mini-mental state”. A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J. Psychiatr. Res. 12, 189–198. 10.1016/0022-3956(75)90026-6 [PubMed] [Cross Ref]
  21. Friedman S. D., Brooks W. M., Jung R. E., Hart B. L., Yeo R. A. (1998). Proton MR spectroscopic findings correspond to neuropsychological function in traumatic brain injury. Am. J. Neuroradiol. 19, 1879–1885. [PubMed]
  22. Froeliger B., Garland E. L., McClernon F. J. (2012). Yoga meditation practitioners exhibit greater gray matter volume and fewer reported cognitive failures: results of a preliminary voxel-based morphometric analysis. Evid. Based Complement. Alternat. Med. 2012:821307. 10.1155/2012/821307 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  23. Gehring W. J., Goss B., Coles M. G. H., Meyer D. E., Donchin E. (1993). A neural system for error detection and compensation. Psychol. Sci. 4, 385–390. 10.1111/j.1467-9280.1993.tb00586.x [Cross Ref]
  24. Goyal M., Singh S., Sibinga E. M., Gould N. F., Rowland-Seymour A., Sharma R., et al. . (2014). Meditation programs for psychological stress and well-being: a systematic review and meta-analysis. JAMA Intern. Med. 174, 357–368. 10.1001/jamainternmed.2013.13018 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  25. Grossman P., Niemann L., Schmidt S., Walach H. (2004). Mindfulness-based stress reduction and health benefits. A meta-analysis. J. Psychosom. Res. 57, 35–43. 10.1016/S0022-3999(03)00573-7 [PubMed] [Cross Ref]
  26. Haga K. K., Khor Y. P., Farrall A., Wardlaw J. M. (2009). A systematic review of brain metabolite changes, measured with 1H magnetic resonance spectroscopy, in healthy aging. Neurobiol. Aging 30, 353–363. 10.1016/j.neurobiolaging.2007.07.005 [PubMed] [Cross Ref]
  27. Han X., Jovicich J., Salat D., van der Kouwe A., Quinn B., Czanner S., et al. . (2006). Reliability of MRI-derived measurements of human cerebral cortical thickness: the effects of field strength, scanner upgrade and manufacturer. Neuroimage 32, 180–194. 10.1016/j.neuroimage.2006.02.051 [PubMed] [Cross Ref]
  28. Hurd M. D., Martorell P., Delavande A., Mullen K. J., Langa K. M. (2013). Monetary costs of dementia in the United States. N. Engl. J. Med. 368, 1326–1334. 10.1056/NEJMsa1204629 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  29. Ibáñez C., Simó C., Martín-Álvarez P. J., Kivipelto M., Winblad B., Cedazo-Mínguez A., et al. . (2012). Toward a predictive model of Alzheimer’s disease progression using capillary electrophoresis-mass spectrometry metabolomics. Anal. Chem. 84, 8532–8540. 10.1021/ac301243k [PubMed] [Cross Ref]
  30. Jean L., Bergeron M. E., Thivierge S., Simard M. (2010). Cognitive intervention programs for individuals with mild cognitive impairment: systematic review of the literature. Am. J. Geriatr. Psychiatry 18, 281–296. 10.1097/JGP.0b013e3181c37ce9 [PubMed] [Cross Ref]
  31. Kantarci K., Jack C. R., Jr., Xu Y. C., Campeau N. G., O’Brien P. C., Smith G. E., et al. . (2000). Regional metabolic patterns in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease: a 1H MRS study. Neurology 55, 210–217. 10.1212/WNL.55.2.210 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  32. Kantarci K., Weigand S. D., Petersen R. C., Boeve B. F., Knopman D. S., Gunter J., et al. . (2007). Longitudinal 1H MRS changes in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Neurobiol. Aging 28, 1330–1339. 10.1016/j.neurobiolaging.2006.06.018 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  33. Karakaya T., Fußer F., Schröder J., Pantel J. (2013). Pharmacological treatment of mild cognitive impairment as a prodromal syndrome of Alzheimer’s disease. Curr. Neuropharmacol. 11, 102–108. 10.2174/1570159×11311010012 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  34. Katz-Brull R., Koudinov A. R., Degani H. (2002). Choline in the aging brain. Brain Res. 951, 158–165. 10.1016/s0006-8993(02)03155-4 [PubMed] [Cross Ref]
  35. Krisanaprakornkit T., Krisanaprakornkit W., Piyavhatkul N., Laopaiboon M. (2006). Meditation therapy for anxiety disorders. Cochrane Database Syst. Rev. 1:CD004998. 10.1002/14651858.CD004998 [PubMed] [Cross Ref]
  36. Lavretsky H., Epel E. S., Siddarth P., Nazarian N., Cyr N. S., Khalsa D. S., et al. . (2013). A pilot study of yogic meditation for family dementia caregivers with depressive symptoms: effects on mental health, cognition and telomerase activity. Int. J. Geriatr. Psychiatry 28, 57–65. 10.1002/gps.3790 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  37. Lemaitre H., Goldman A. L., Sambataro F., Verchinski B. A., Meyer-Lindenberg A., Weinberger D. R., et al. . (2012). Normal age-related brain morphometric changes: nonuniformity across cortical thickness, surface area and gray matter volume? Neurobiol. Aging 33, 617.e1–617.e9. 10.1016/j.neurobiolaging.2010.07.013 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  38. Lingjaerde O., Ahlfors U. G., Bech P., Dencker S. J., Elgen K. (1987). The UKU side effect rating scale. A new comprehensive rating scale for psychotropic drugs and a cross-sectional study of side effects in neuroleptic-treated patients. Acta Psychiatr. Scand. Suppl. 334, 1–100. 10.1111/j.1600-0447.1987.tb10566.x [PubMed] [Cross Ref]
  39. Lupien S. J., de Leon M., de Santi S., Convit A., Tarshish C., Nair N. P., et al. . (1998). Cortisol levels during human aging predict hippocampal atrophy and memory deficits. Nat. Neurosci. 1, 69–73. 10.1038/271 [PubMed] [Cross Ref]
  40. Maddock R. J., Buonocore M. H. (2012). MR spectroscopic studies of the brain in psychiatric disorders. Curr. Top. Behav. Neurosci. 11, 199–251. 10.1007/7854_2011_197 [PubMed] [Cross Ref]
  41. Mather M., Jacobsen L. A., Pollard K. M. (2015). Aging in the united states. Popul. Bull. 70, 1–23.
  42. Mescher M., Merkle H., Kirsch J., Garwood M., Gruetter R. (1998). Simultaneous in vivospectral editing and water suppression. NMR Biomed. 11, 266–272. 10.1002/(SICI)1099-1492(199810)11:6<266::AID-NBM530>3.3.CO;2-A [PubMed] [Cross Ref]
  43. Mescher M., Tannus A., O’neil Johnson M., Garwood M. (1996). Solvent suppression using selective echo dephasing. J. Magn. Reson. A 123, 226–229. 10.1006/jmra.1996.0242 [Cross Ref]
  44. Morris J. C. (1993). The Clinical Dementia Rating (CDR): current version and scoring rules. Neurology 43, 2412–2414. 10.1212/wnl.43.11.2412-a [PubMed] [Cross Ref]
  45. Moss A. S., Wintering N., Roggenkamp H., Khalsa D. S., Waldman M. R., Monti D., et al. . (2012). Effects of an 8-week meditation program on mood and anxiety in patients with memory loss. J. Altern. Complement. Med. 18, 48–53. 10.1089/acm.2011.0051 [PubMed] [Cross Ref]
  46. Mueller S. G., Stables L., Du A. T., Schuff N., Truran D., Cashdollar N., et al. . (2007). Measurement of hippocampal subfields and age-related changes with high resolution MRI at 4T. Neurobiol. Aging 28, 719–726. 10.1016/j.neurobiolaging.2006.03.007 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  47. Nakata H., Sakamoto K., Kakigi R. (2014). Meditation reduces pain-related neural activity in the anterior cingulate cortex, insula, secondary somatosensory cortex and thalamus. Front. Psychol. 5:1489. 10.3389/fpsyg.2014.01489 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  48. Newberg A. B., Wintering N., Khalsa D. S., Roggenkamp H., Waldman M. R. (2010). Meditation effects on cognitive function and cerebral blood flow in subjects with memory loss: a preliminary study. J. Alzheimers Dis. 20, 517–526. 10.3233/JAD-2010-1391 [PubMed] [Cross Ref]
  49. Palmer K., Wang H. X., Bäckman L., Winblad B., Fratiglioni L. (2002). Differential evolution of cognitive impairment in nondemented older persons: results from the Kungsholmen Project. Am. J. Psychiatry 159, 436–442. 10.1176/appi.ajp.159.3.436 [PubMed] [Cross Ref]
  50. Petersen R. C. (2004). Mild cognitive impairment as a diagnostic entity. J. Intern. Med. 256, 183–194. 10.1111/j.1365-2796.2004.01388.x [PubMed] [Cross Ref]
  51. Petersen R. C., Doody R., Kurz A., Mohs R. C., Morris J. C., Rabins P. V., et al. . (2001). Current concepts in mild cognitive impairment. Arch. Neurol. 58, 1985–1992. 10.1001/archneur.58.12.1985 [PubMed] [Cross Ref]
  52. Pfefferbaum A., Adalsteinsson E., Spielman D., Sullivan E. V., Lim K. O. (1999). in vivobrain concentrations of N-acetyl compounds, creatine and choline in Alzheimer disease. Arch. Gen. Psychiatry 56, 185–192. 10.1001/archpsyc.56.2.185 [PubMed] [Cross Ref]
  53. Prakash R., Rastogi P., Dubey I., Abhishek P., Chaudhury S., Small B. J. (2012). Long-term concentrative meditation and cognitive performance among older adults. Neuropsychol. Dev. Cogn. B Aging Neuropsychol. Cogn. 19, 479–494. 10.1080/13825585.2011.630932 [PubMed] [Cross Ref]
  54. Provencher S. W. (1993). Estimation of metabolite concentrations from localized in vivoproton NMR spectra. Magn. Reson. Med. 30, 672–679. 10.1002/mrm.1910300604 [PubMed] [Cross Ref]
  55. Rae C., Lee M. A., Dixon R. M., Blamire A. M., Thompson C. H., Styles P., et al. . (1998). Metabolic abnormalities in developmental dyslexia detected by 1H magnetic resonance spectroscopy. Lancet 351, 1849–1852. 10.1016/s0140-6736(97)99001-2 [PubMed] [Cross Ref]
  56. Ramadan S., Lin A., Stanwell P. (2013). Glutamate and glutamine: a review of in vivoMRS in the human brain. NMR Biomed. 26, 1630–1646. 10.1002/nbm.3045 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  57. Resnick S. M., Pham D. L., Kraut M. A., Zonderman A. B., Davatzikos C. (2003). Longitudinal magnetic resonance imaging studies of older adults: a shrinking brain. J. Neurosci. 23, 3295–3301. [PubMed]
  58. Reuter M., Schmansky N. J., Rosas H. D., Fischl B. (2012). Within-subject template estimation for unbiased longitudinal image analysis. Neuroimage 61, 1402–1418. 10.1016/j.neuroimage.2012.02.084 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  59. Rose S. E., de Zubicaray G. I., Wang D., Galloway G. J., Chalk J. B., Eagle S. C., et al. . (1999). A 1H MRS study of probable Alzheimer’s disease and normal aging: implications for longitudinal monitoring of dementia progression. Magn. Reson. Imaging 17, 291–299. 10.1016/s0730-725x(98)00168-4 [PubMed] [Cross Ref]
  60. Ross A. J., Sachdev P. S. (2004). Magnetic resonance spectroscopy in cognitive research. Brain Res. Rev. 44, 83–102. 10.1016/j.brainresrev.2003.11.001 [PubMed] [Cross Ref]
  61. Salat D. H., Buckner R. L., Snyder A. Z., Greve D. N., Desikan R. S., Busa E., et al. . (2004). Thinning of the cerebral cortex in aging. Cereb. Cortex 14, 721–730. 10.1093/cercor/bhh032 [PubMed] [Cross Ref]
  62. Schultz S. A., Larson J., Oh J., Koscik R., Dowling M. N., Gallagher C. L., et al. . (2015). Participation in cognitively-stimulating activities is associated with brain structure and cognitive function in preclinical Alzheimer’s disease. Brain Imaging Behav. 9, 729–736. 10.1007/s11682-014-9329-5 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  63. Shannahoff-Khalsa D. S. (2004). An introduction to Kundalini yoga meditation techniques that are specific for the treatment of psychiatric disorders. J. Altern. Complement. Med. 10, 91–101. 10.1089/107555304322849011 [PubMed] [Cross Ref]
  64. Smith P. J., Blumenthal J. A., Hoffman B. M., Cooper H., Strauman T. A., Welsh-Bohmer K., et al. . (2010). Aerobic exercise and neurocognitive performance: a meta-analytic review of randomized controlled trials. Psychosom. Med. 72, 239–252. 10.1097/PSY.0b013e3181d14633 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  65. Sowell E. R., Peterson B. S., Thompson P. M., Welcome S. E., Henkenius A. L., Toga A. W. (2003). Mapping cortical change across the human life span. Nat. Neurosci. 6, 309–315. 10.1038/nn1008 [PubMed] [Cross Ref]
  66. Stone J. M. (2009). Imaging the glutamate system in humans: relevance to drug discovery for schizophrenia. Curr. Pharm. Des. 15, 2594–2602. 10.2174/138161209788957438 [PubMed] [Cross Ref]
  67. Truelsen T., Lindenstrøm E., Boysen G. (1994). Comparison of probability of stroke between the copenhagen city heart study and the framingham study. Stroke 25, 802–807. 10.1161/01.str.25.4.802 [PubMed] [Cross Ref]
  68. Tulving E., Markowitsch H. J. (1998). Episodic and declarative memory: role of the hippocampus. Hippocampus 8, 198–204. 10.1002/(SICI)1098-1063(1998)8:3<198::AID-HIPO2>3.3.CO;2-J [PubMed] [Cross Ref]
  69. Tumati S., Martens S., Aleman A. (2013). Magnetic resonance spectroscopy in mild cognitive impairment: systematic review and meta-analysis. Neurosci. Biobehav. Rev. 37, 2571–2586. 10.1016/j.neubiorev.2013.08.004 [PubMed] [Cross Ref]
  70. Vaidya J. G., Paradiso S., Boles Ponto L. L., McCormick L. M., Robinson R. G. (2007). Aging, grey matter and blood flow in the anterior cingulate cortex. Neuroimage 37, 1346–1353. 10.1016/j.neuroimage.2007.06.015 [PubMed] [Cross Ref]
  71. Verhaeghen P., Marcoen A., Goossens L. (1992). Improving memory performance in the aged through mnemonic training: a meta-analytic study. Psychol. Aging 7, 242–251. 10.1037/0882-7974.7.2.242 [PubMed] [Cross Ref]
  72. Villemure C., Čeko M., Cotton V. A., Bushnell M. C. (2014). Insular cortex mediates increased pain tolerance in yoga practitioners. Cereb. Cortex 24, 2732–2740. 10.1093/cercor/bht124 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  73. Villemure C., Čeko M., Cotton V. A., Bushnell M. C. (2015). Neuroprotective effects of yoga practice: age-, experience- and frequency-dependent plasticity. Front. Hum. Neurosci. 9:281. 10.3389/fnhum.2015.00281 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref]
  74. Walter A., Korth U., Hilgert M., Hartmann J., Weichel O., Hilgert M., et al. . (2004). Glycerophosphocholine is elevated in cerebrospinal fluid of Alzheimer patients. Neurobiol. Aging 25, 1299–1303. 10.1016/j.neurobiolaging.2004.02.016 [PubMed] [Cross Ref]
  75. Wilkinson G. S., Robertson G. J. (2006). Wide Range Achievement Test 4 Professional Manual. Lutz, FL: Psychological Assessment Resources.
  76. Winblad B., Palmer K., Kivipelto M., Jelic V., Fratiglioni L., Wahlund L. O., et al. . (2004). Mild cognitive impairment–beyond controversies, towards a consensus: report of the International Working Group on Mild Cognitive Impairment. J. Intern. Med. 256, 240–246. 10.1111/j.1365-2796.2004.01380.x [PubMed] [Cross Ref]
  77. Yesavage J. A., Brink T. L., Rose T. L., Lum O., Huang V., Adey M., et al. . (1983). Development and validation of a geriatric depression screening scale: a preliminary report. J. Psychiatr. Res. 17, 37–49. 10.1016/0022-3956(82)90033-4 [PubMed] [Cross Ref]
  78. Yoon J. H., Rokem A. S., Silver M. A., Minzenberg M. J., Ursu S., Ragland J. D., et al. . (2009). Diminished orientation-specific surround suppression of visual processing in schizophrenia. Schizophr. Bull. 35, 1078–1084. 10.1093/schbul/sbp064 [PMC free article] [PubMed] [Cross Ref].

 

Оригинал статьи здесь.

Поделиться:

Читайте также:

scarpe hogan outlet scarpe hogan outlet scarpe hogan outlet scarpe hogan outlet scarpe hogan outlet scarpe hogan outlet louboutin pas cher louboutin pas cher louboutin pas cher louboutin pas cher louboutin pas cher louboutin pas cher barbour pas cher barbour pas cher barbour pas cher barbour pas cher barbour pas cher golden goose saldi golden goose saldi golden goose saldi golden goose saldi golden goose saldi