Различия модуляции ответов мозга на эмоциональные стимулы у мужчин и женщин при биполярной депрессии

Цель исследования: изучение прогностически и терапевтически значимых различий нейрофизиологической реактивности при биполярных депрессиях у мужчин и женщин.

Дизайн: cравнительное контролируемое нерандомизированное клинико-экспериментальное исследование.

Материалы и методы. Обследованы 53 пациента (26 мужчин и 27 женщин) с биполярной депрессией до начала психофармакотерапии. Возраст пациентов — от 21 года до 59 лет. Показатели по шкалам депрессии и тревоги Гамильтона у мужчин и женщин значимо не различались. В группы здоровых добровольцев вошли 23 мужчины и 29 женщин соответствующего возраста. Испытуемые сортировали фотографии, на 80 из которых представлены изображения злых/агрессивных людей или животных и на 80 — с нейтральным выражением. Простые фигуры (ключи) подавались за 2 с до картинок, их связь с фотографиями не объяснялась. Выполняли запись 128-канальной электроэнцефалограммы и анализ вызванных ключом ответов мозга. Различия (p < 0,05) между нейтральными и эмоциональными условиями определялись как эмоциональная модуляция (ЭМ).

Результаты. Различия ЭМ у пациентов мужского и женского пола оказались более выраженными, чем в контрольных группах. У женщин с биполярной депрессией ЭМ стабильно локализовалась в задних областях коры от 100 мс и до конца эпохи анализа. У них отсутствовала ЭМ для компонента P100, а топография ЭМ для Р200 была ближе к норме, чем у мужчин. ЭМ компонентов N170 и P380 у пациентов различалась в зависимости от пола и отличалась от таковой у здоровых людей того же пола.

Заключение. ЭМ активности мозга пациентов с биполярной депрессией отличается от ЭМ у здоровых людей. Отличия зависят от пола пациента и затрагивают несколько компонентов вызванной активности мозга. Это предполагает, что при исследованиях аффективных расстройств важно учитывать пол больных.

1. Salk R.H., Hyde J.S., Abramson L.Y. Gender differences in depression in representative national sample: meta-analysis of diagnoses and symptoms. Psychol. Bull. 2017; 143(8): 783–822. DOI: 1037/bul0000102

2. Zierau R., Billie A., Rutz W., Bech P. The Gotland Male Depression Scale: a validity study in patients with alcohol use disorders. Nord. J. Psychiatry. 2002; 56(4): 265–71. DOI: 10.1080/08039480260242750

3. Coriell W., Young E.A. Clinical predictors of suicide in primary major depressive disorder. J. Clin. Psychiatry. 2005; 66(4): 412–17. DOI: 10.4088/jcp.v66n0401

4. Möller-Leimkühler A.M. Gender differences in cardiovascular disease and comorbid depression. Dialogues Clin. Neurosci. 2007; 9(1): 71–83. DOI: 10.31887/DCNS.2007.9.1/ammoeller

5. Labaka A., Goñi-Balentziaga O., Lebeña A., Pérez-Tejada J. Biological sex differences in depression: a systematic review. Biol. Res. Nurs. 2018; 20(4): 383–92. DOI: 10.1177/1099800418776082

6. Eid R.S., Gobinath A.R., Galea L.A.M. Sex differences in depression: Insights from clinical and preclinical studies. Prog. Neurobiol. 2019; 176: 86–102. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2019.01.006

7. Rubinow D., Schmidt P.J. Sex differences and the neurobiology of affective disorders. Neuropsycopharmacology. 2019; 44(11): 111–28. DOI: 10.1038/s41386-018-0148z

8. Kato T. Current understanding of bipolar disorder: toward integration of biological basis and treatment strategies. Psychiatry Clin. Neurosci. 2019; 73(9): 526–40. DOI: 10.1111/pcn.12852

9. Rantala M.J., Luoto S., Borráz-León J.I., Krams I. Bipolar disorder: an evolutionary psychoneuroimmunological approach. Neurosci. Biobehav. Rev. 2021; 122: 28–37. DOI: 10.1016/j.neubiorev.2020.12.031

10. Teixeira A.L., Colpo G.D., Fries G.R., Bauer I.E. et al. Biomarkers for bipolar disorder: current status and challenges ahead. Expert. Rev. Neurother. 2019; 19(1): 67–81. DOI: 10.1080/14737175.2019.1550361

11. Ziani P.R., Feiten J.G., Goularte J.F., Colombo R. et al. Potential candidates for biomarkers in bipolar disorder: a proteomic approach through systems biology. Clin. Psychopharmacol. Neurosci. 2022; 20(2): 211–27. DOI: 10.9758/cpn.2022.20.2.211

12. Bi B., Che D., Bai Y. Neural network of bipolar disorder: toward integration of neuroimaging and neurocircuit-based treatment strategies. Transl. Psychiatry. 2022; 12(1): 143. DOI: 10.1038/s41398-022-01917-x

13. Bedwell J.S., Spencer C.C., Chan C.C., Butler P.D. et al. The P1 visual-evoked potential, red light, and transdiagnostic psychiatric symptoms. Brain Res. 2018; 1687: 144–54. DOI: 10.1016/j.brainres.2018.03.002

14. Feuerriegel D., Churches O., Hofmann J., Keage H.A.D. The N170 and face perception in psychiatric and neurological disorders: a systematic review. Clin. Neurophysiol. 2015; 126(6): 1141–58. DOI: 10.1016/j.clinph.2014.09.015

15. Tso I.F., Grove T.B., Mueller S.A., O'Donnell L. et al. Altered N170 and mood symptoms in bipolar disorder: an electrophysiological study of configural face processing. Bipolar Disord. 2017: DOI: 10.1111/bdi.12587

16. Wada M., Kurose S., Miyazaki T., Nakajima S. et al. The P300 eventrelated potential in bipolar disorder: a systematic review and metaanalysis. J. Affect. Disord. 2019; 256: 234–49. DOI: 10.1016/j.jad.2019.06.010

17. Sacher J., Neumann J., Okon-Singer H., Gotowiec S. et al. Sexual dimorphism in the human brain: evidence from neuroimaging. Magnetic Resonance Imag. 2013; 1(3): 36675. DOI: 10.1016/j.mri.2012.06.007

18. Whittle S., Yücel M., Yap M.B.H., Allen N.B. Sex differences in the neural correlates of emotion: evidence from neuroimaging. Biol. Psychol. 2011; 87(3): 319–33. DOI: 10.1016/j.biopsycho.2011.05.003

19. McEwen B.S., Milner T.A. Understanding the broad influence of sex hormones and sex differences in the brain. J. Neurosci. Res. 2017; 95(1–2): 24–39. DOI: 10.1002/jnr.23809

20. Мнацаканян Е.В., Крюков В.В., Краснов В.Н. Гендерные различия эмоциональной модуляции зрительных ответов мозга у пациентов с рекуррентной депрессией. Доктор.Ру. 2020; 19(9): 77–82.

21. McNally R.J. Attentional bias for threat: crisis or opportunity? Clin. Psychol. Rev. 2019; 69: 4–13. DOI: 10.1016/j.cpr.2018.05.005

22. Hamilton M. Development of a rating scale for primery depressive illness. Br. J. Soc. Clin. Psychol. 1967; 6(4): 278–96. DOI: 10.1111/j.2044-8260.1967.tb00530.x

23. Hamilton M. Standardized assessment and recording of depressive symptoms. Psychiatr. Neural Neurochi. 1969; 72(2): 201–5.

24. Hamilton M. The assessment of anxiety states by rating. Br. J. Med. Psychol. 1959; 32(1): 50–2. DOI: 10.1111/j.2044-8341.1959.tb00467.x

25. Zigmond A.S., Snaith R.P. The hospital anxiety and depression scale. Acta Psychiatr. Scand. 1983; 67(6): 361–70. DOI: 10.1111/j.1600-0447.1983.tb09716.x

26. Gupta R.S., Kujawa A., Vago D.R. The neural chronometry of threat-related attentional bias: event-related potential (ERP) evidence for early and late stages of selective attentional processing. Int. J. Psychophysiol. 2019; 146: 20–42. DOI: 10.1016/j.ijpsycho.2019.08.006

27. Almeida P.R., Ferreira-Santos F., Chaves P.L., Paiva T.O. et al. Perceived arousal of facial expressions of emotion modulates the N170, regardless of emotional category: time domain and time– frequency dynamics. Int. J. Psychophysiol. 2016; 99: 48–56. DOI: 10.1016/j.ijpsycho.2015.11.017

28. Hinojosa J.A., Mercado F., Carretié L. N170 sensitivity to facial expression: a meta¬analysis. Neurosci. Biobehav. Rev. 2015; 55: 498–509. DOI: 10.1016/j.neubiorev.2015.06.002

29. Yang Y.-F., Brunet-Gouet E., Burca M., Kalunga E.K. et al. Brain processes while struggling with evidence accumulation during facial emotion recognition: an ERP study. Front. Hum. Neurosci. 2020; 14: 340. DOI: 10.3389/fnhum.2020.00340

30. Barry R.J., Steiner G.Z., De Blasio F.M., Fogarty J.S. et al. Components in the P300: don't forget the novelty P3! Psychophysiology. 2020; 57(7): e13371. DOI: 10.1111/psyp.13371

31. Hajcak G., Foti D. Significance?& Significance! Empirical, methodological, and theoretical connections between the late positive potential and P300 as neural responses to stimulus significance: an integrative review. Psychophysiology. 2020; 57(5): e13570. DOI: 10.1111/psyp.13570

32. Myruski S., Bonanno G.A., Cho H., Fan B. et al. The late positive potential as a neurocognitive index of regulatory flexibility. Biol. Psychol. 2019; 148: 107768. DOI: 10.1016/j.biopsycho.2019.107768

33. Savage H.S., Davey C.G., Fullana M.A., Harrison B.J. Clarifying the neural substrates of threat and safety reversal learning in humans. Neuroimage. 2020; 207: 116427. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2019.116427

34. Liu Y., Huang H., McGinnis-Deweese M., Keil A. et al. Neural substrate of the late positive potential in emotional processing. J. Neurosci. 2012; 32(42): 14563–72. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.3109-12.2012