Физиология человека, 2022, T. 48, № 1, стр. 26-37

МЕТОДИКА

В исследовании принимали участие добровольцы в возрасте от 20 лет до 21 года (были обследованы 16 юношей одного курса вуза, которые соответствовали критериям включения и представили информированное согласие). Критериями включения в исследование были отсутствие установленных медицинских диагнозов (это выяснялось с помощью опроса), отсутствие систематических занятий спортом в течение жизни, отсутствие нарушений синусового ритма сердца в оперативном покое в положении лежа (это выяснялось по заключению аппаратно-программного комплекса Nerve-Express). У испытуемых оценивалось:

1) функциональное состояние по методике A. Riftin во время ортостаза (Riftin A. Fitness Score assessment based on Heart Rate Variability analysis during orthostatic intervention. Patent: US 8, 682, 421 B2; 2014; [2, 13]) на основе параметров вариабельности сердечного ритма;

2) тóрмозный контроль в парадигме Go/NoGo [2];

3) соотношение частот LF (Low Frequency, низкочастотный диапазон) и HF (High Frequency, высокочастотный диапазон) в спектре сердечного ритма (LF/HF) [13, 18] в эмоциональных состояниях (припоминание ситуаций наказания и поощрения в детском возрасте в семье).

Показатели сердечного ритма регистрировали с помощью аппаратно-программного комплекса Nerve-Express (Intellewave Inc., Valley Stream, NY, США). Nerve-Express регистрирует кардиоритмограмму и обеспечивает работу с двумя испытуемыми одновременно. Это позволило провести обследование всех испытуемых в один и тот же день (в его первой половине) и, таким образом, снизить количество контролируемых в исследовании факторов. Nerve-Express производит эффективную оценку деятельности регуляторных систем на основе математического анализа сердечного ритма, включающего в себя статистические методы, спектральные методы и методы искусственного интеллекта [13, 18] (Riftin A. Fitness Score assessment based on Heart Rate Variability analysis during orthostatic intervention. Patent: US 8,682,421 B2; 2014).

Из многочисленных параметров ортостатической пробы было взято два интегральных показателя: уровень функционирования сердечно-сосудистой системы (ФСС) и уровень резервов сердечно-сосудистой системы (РСС). Уровень ФСС основан на анализе параметров сердечного ритма в положении “лежа” и “стоя”. Уровень РСС определяется на основе параметров сердечного ритма в переходном периоде (когда испытуемый встает). Увеличение баллов ФСС и РСС соответствует ухудшению функционального состояния. Более подробно градации уровней ФСС и РСС, а также их обозначения в тексте статьи, даны в табл. 1.

Используемая нами парадигма Go/NoGo направлена на оценку тóрмозного контроля и состоит из двух полностью идентичных частей, в которых предъявляются стимулы – круги разного цвета. Согласно инструкции, на разрешенные стимулы (Go) при их предъявлении требуется максимально быстро нажать на клавишу “пробел”. На предъявление запрещенных стимулов (NoGo) – кругов красного цвета – нельзя нажимать на клавишу “пробел”. Чем меньше ошибок делает испытуемый, т.е. реже нажимает на клавишу “пробел” при предъявлении NoGo стимула, тем эффективнее работает его тóрмозный контроль.

Таким образом, одной из особенностей используемой парадигмы Go/NoGo является оценка тóрмозного контроля в различных режимах когнитивной деятельности:

1) знакомство с новой когнитивной задачей, вхождение испытуемого в выполнение новой задачи, адаптация к новой задаче, выработка нового поведенческого шаблона (число ошибок NoGo_1);

2) работа с уже знакомой когнитивной задачей, продолжение уже привычной деятельности (число ошибок NoGo_2);

3) когнитивная деятельность, в которую входят п. 1 и 2 (число ошибок NoGo_3 = NoGo_1 + + NoGo_2).

На основе разведочного анализа пилотных экспериментов из всех результатов парадигмы Go/NoGo был взят показатель, который наиболее полноценно оценивает тóрмозные процессы во время адаптации/“вхождения” в новую когнитивную задачу – количество ошибок NoGo в режиме когнитивной деятельности (1). То есть количество нажатий на клавишу “пробел” в ответ на предъявление запрещенного стимула (NoGo) в первой из двух идентичных частей парадигмы Go/NoGo.

В последней части исследования был использован опросник, апробированный ранее [12], в котором испытуемому задавали вопросы о методах наказания и поощрения в детстве в семье с параллельной записью вариабельности сердечного ритма. Сначала шли вопросы о методах поощрения, а потом такое же время шли вопросы о методах наказания. Испытуемый устно отвечал на вопросы. Задача опросника заключалась в том, чтобы вызвать изменение эмоционального состояния для оценки вегетативной регуляции. Оценку вегетативной регуляции мы выполняли по стандартному показателю спектрального анализа сердечного ритма – соотношению LF/HF, рост величины которого соответствует [19] повышению центральных (и симпатических) влияний на сердечный ритм, в нашем случае – в эмоциональных состояниях [20]. Градации диапазонов соотношения LF/HF, а также их обозначения в тексте статьи, даны в табл. 2.

Для многомерного анализа данных использовали следующие инструменты: поиск правил “если … то”, критерий Мантеля (Mantel test), бикомпонентный анализ (2B-PLS), дискриминантный анализ.

Для интеллектуального анализа данных (Data Mining) использовали известный аппарат для построения дерева решений по правилам “если … то” [21, 22] в программной реализации WizWhy. Программный пакет WizWhy использует алгоритм, который был создан М.М. Бонгардом на основе ограниченного перебора и который активно применяется при обработке Big Data для выявления скрытых логических закономерностей. В нашей стране начало использования WizWhy было положено М.А. Холодной в приложении к психологическим наукам [23, 24]. Хороший результат при обработке данных, имеющих характер связи в виде инвертированной U-образной кривой, был получен Н.А. Алмаевым [25]. Результативность анализа инвертированной U-образной зависимости для данных, включающих в себя самый разнообразный набор показателей для базы данных из нескольких десятков тысяч записей, была показана в работе [26]. В наших предыдущих исследованиях программа WizWhy также показала высокую эффективность при анализе параметров вариабельности сердечного ритма в эмоциональных состояниях различной валентности [27].

WizWhy для изучаемой группы выдает результат с оценкой уровня статистической значимости p вида (1) или (2):

1) правило “если верно ([условие для ряда данных A] и/или [условие для ряда данных B] и/или [условие для ряда данных C] … N), то верно (условие для ряда данных X)” со списком элементов, которые полностью соответствуют блоку условий “если” и выводу “то” (т.е. правило выполняется, такие элементы есть обязательно), и списком элементов, которые соответствуют условиям “если”, но противоречат выводу “то” (правило не выполняется, таких элементов может не быть). При этом факт соответствия выводу “то” для любого элемента не означает, что автоматически для этого элемента должны быть выполнены все условия “если” (и это не будет нарушением правила). Таким образом, правило “если …, то …” описывает в общем случае связь ассиметричного типа. Поэтому достигнуть хорошего уровня статистической значимости по такому правилу можно только на больших или очень больших выборках;

2) сводное правило “условие для ряда данных X верно в том и только в том случае, если для всех элементов без исключения верно ([условие для ряда данных A] и/или [условие для ряда данных B] и/или [условие для ряда данных C] … N)” со списком элементов, для которых это правило выполняется. Таким образом, сводное правило описывает связь только симметричного типа, что и повышает его ценность на небольших выборках.

Можно правило “если …, то …” представить как выражение: (A * B * C * … * N) = X (для случая “и” в разделе “если”); (A + B + C + … + N) = X (для случая “или” в разделе “если”).

При математической обработке ряды данных A, B, C, …, N принято называть независимыми переменными, а ряд данных X – зависимой переменной. С точки зрения психофизиологии одновременное (сопутствующее) выполнение таких условий подразумевает наличие общего механизма, обуславливающего их взаимосвязь.

Естественно, что имеет смысл обсуждать только те выводы, для которых p < 0.05 – только тогда сделанный вывод можно распространить на соответствующую популяцию.

Для анализа результатов, полученных с помощью WizWhy, был использован многомерный критерий Мантеля (Mantel test) [28] и многомерный бикомпонентный анализ (2B-PLS) [29], реализованный в программном комплексе JACOBI 4 версии 4.3.20 [30, 31].

Критерий Мантеля относится к элементам многомерного анализа и позволяет оценить многомерную корреляцию (параметрическую или ранговую) между матрицами дистанций между признаками [28, 32]. В нашем случае это дистанции между изучаемыми показателями (рядами психофизиологических данных) в подгруппах испытуемых. Результатом теста Мантеля является коэффициент, который изменяется от 0 до +1 (и имеет физический смысл коэффициента корреляции, взятого по модулю) и уровень статистической значимости p.

PLS – это Projection to Latent Structure (или Partial Least Squares – устаревший, но часто используемый вариант названия). 2B-PLS – Two-Block PLS – бикомпонентный PLS-анализ [31]. Метод 2B-PLS позволяет выявлять глубинные совместные “латентные переменные” (механизмы), которые одновременно относятся к двум различным совокупностям (матрицам) многомерных данных [29] (в нашем случае это показатели для подгрупп испытуемых). В процессе бикомпонентного анализа осуществляется центрирование, масштабирование и разворот обеих матриц с данными так, чтобы максимизировать ковариацию между ними (данные операции полностью сохраняют все структурные взаимоотношения между объектами в отличие от инструментов метода наименьших квадратов (OLS), при использовании которых происходит частичная деформация изучаемой структуры). Это используется для получения максимального сопряжения (сходства) между матрицами в случае PLS-регрессии или получения максимального различия между матрицами в случае PLS-анализа. Любые виды PLS-анализа очень эффективно аккумулируют в первых нескольких компонентах всю информацию из всей совокупностей данных даже в тех случаях, когда анализируются многие сотни показателей.

Если для критерия Мантеля матрицы дистанций готовить с учетом центрирования, масштабирования и поворота на угол, который максимизирует ковариацию, то критерий Мантеля покажет не только уровень корреляционной связи, но и уровень конгруэнтности матриц.

Для выявления показателей, которые имеют дискриминантную силу, был использован дискриминантный анализ. Бикомпонентный и дискриминантный анализ проводили также с помощью программного комплекса JACOBI 4.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Общая характеристика выборки. Исходные данные по всем испытуемым представлены в левой части табл. 3, из которой следует, что все испытуемые допускали ошибки в задаче Go/NoGo (от 2 до 9, медиана 5.0), был широкий диапазон значений показателя LF/HF в эмоциональных состояниях различной валентности (при воспоминаниях о ситуациях наказаниях и поощрениях в семье в детстве).

Уровень функционирования сердечно-сосудистой системы испытуемых находится в диапазоне от ФСС0 до ФСС2, а уровень резервов сердечно-сосудистой системы испытуемых находится в диапазоне от РСС0 до РСС1 (табл. 1 и 3).

WizWhy не просто нашла ряд правил для этих показателей, но и сформировала из них сводное правило (табл. 3, три столбца справа): у испытуемых условие (LF/HF+ > 1.41) будет выполняться тогда и только тогда, когда выполняется одновременно два условия (LF/HF– > 0.72) и (ФСС > 8). При этом надо учесть, что:

LF/HF > 1.41 – это диапазон Б + С0 + С1 (активность вне вагусного диапазона),

LF/HF > 0.72 – диапазон В0 + Б + С0 + С1 (отсутствие выраженного превалирования вагусной активности),

ФСС > 8 – это диапазон ФСС2 + ФСС3 (диапазон уровня функционирования сердечно-сосудистой системы ниже среднего).

Это правило сводное и притом построено по типу “логического и”, поэтому визуально его легко контролировать: единичка в столбце (LF/HF+ > > 1.41) появляется только тогда, когда в столбцах (LF/HF– > 0.72) и (ФСС > 8) стоят единички одновременно, при прочих вариантах в столбце (LF/HF+ > 1.41) должен стоять ноль. При этом условие (LF/HF+ > 1.41) либо соблюдается (тогда должна стоять единичка), либо не соблюдается (должен стоять ноль) (рис. 1).

Рис. 1.

Результаты бикомпонентного (2B-PLS) анализа подгрупп испытуемых из правила № 1. NoGo – количество ошибок NoGo; ФСС – уровень функционирования сердечно-сосудистой системы; РСС – уровень резервов сердечно-сосудистой системы; LF/HF– – показатель LF/HF в состоянии при воспоминании о наказании в семье в детстве; LF/HF+ – показатель LF/HF в состоянии при воспоминании о поощрении в семье в детстве; число перед названием показателя – подгруппа испытуемых из 5 или 11 чел., по которой он определялся. Горизонтальная ось – первая латентная структура, которая была определена 2B-PLS-анализом (описывает 79.17% наблюдаемой общей дисперсии), вертикальная ось – вторая латентная структура (описывает 20.80% наблюдаемой общей дисперсии). Шарики – показатели основной подгруппы из правила (5 испытуемых); квадраты – показатели неосновной подгруппы из правила (11 испытуемых).

Вероятность того, что на выборке, состоящей из 16 испытуемых, именно все те (5 чел.), для которых выполняется условие (LF/HF+ > 1.41), случайно совпадут с теми, для кого выполняется одновременно условия (LF/HF– > 0.72) и (ФСС > 8), составляет величину p = 0.0086 $ \ll $ 0.05. Сама программа WizWhy оценивает статистическую значимость на уровне p < 0.01, что соответствует расчетам “вручную”.

Следует обратить внимание, что, хотя описанная с помощью правила “если …, то …” (на уровне статистической значимости p < 0.05) работа психофизиологических механизмов должна наблюдаться в популяции, но могут быть и другие психофизиологические механизмы, деятельность которых не проявила себя в конкретной выборке на уровне p < 0.05.

Проверка критерием Мантеля корреляции между матрицами расстояний между всеми пятью изучаемыми показателями для подгруппы испытуемых с LF/HF+ > 1.41 (5 чел.) и подгруппы с прочими испытуемыми (11 чел.) статистически значимой связи между матрицами не показала (значение ранговой корреляции составило 0.212; p = 0.55 $ \gg $ 0.05).

Результатом бикомпонентного анализа стала двумерная модель, описывающая 99.97% наблюдаемой общей дисперсии между пятью изучаемыми показателями в двух подгруппах (NoGo, ФСС, РСС, LF/HF– и LF/HF+).

Из рис. 1 следует, что облако показателей подгруппы из 5 чел. относительно облака показателей подгруппы из 11 чел. имеет более короткие дистанции между показателями (критерий Манна-Уитни, p $ \ll $ 0.05). Подобная ситуация была показана ранее [26] при изучении других показателей вариабельности сердечного ритма у детей.

На основе рис. 1 по параметрам “максимальное “прижатие к оси” и “самое удаленное от центра своей группы положение вдоль оси” можно в качестве кандидатур для ковариат предложить группу показателей LF/HF− и ФСС в подгруппе из 11 чел. для механизма (группы механизмов) № 1 (горизонтальная ось, описывает максимум общей дисперсии). По этим же параметрам для механизма (группы механизмов) № 2 (вертикальная ось) можно в качестве кандидатур для ковариат предложить группу показателей LF/HF− и NoGo в подгруппе из 5 чел. Важно заметить, что направление изменений показателей LF/HF−, как возможных ковариат, противоположное друг другу в разных подгруппах. Данный факт нуждается в исследовании в специально спланированном эксперименте.

Таким образом, можно предполагать, что ковариатой механизмов, которые обуславливают взаимодействия по правилу № 1, можно считать показатель LF/HF в эмоциональном состоянии негативной валентности.

Дискриминантный анализ показал, что для безошибочной классификации испытуемых по правилу № 1 (100% правильно распознанных испытуемых, включая перекрестную проверку тоже на уровне 100%) достаточно одной дискриминантной функции, которая включает в себя два показателя. Результаты этой функции для каждого испытуемого и в центроидах подгрупп даны в табл. 3 (последний столбец).

Коэффициенты канонической функции:

– LF/HF в эмоциональном состоянии позитивной валентности: +2.107;

– количество ошибок NoGo: –0.384;

– константа: –0.972.

Анализ с помощью PLS-регрессии дал такой же результат.

Присутствие в дискриминантной функции отношения LF/HF в эмоциональном состоянии позитивной валентности ожидаемо из-за его наличия в условиях правила. А вклад в данную классификацию числа ошибок NoGo говорит о том, что этот показатель тóрмозного контроля обладает статистически значимой дискриминантной силой. Это подтверждает сложность связей между показателями когнитивных функций и показателями вариабельности сердечного ритма [2, 6].

Анализ с помощью сводного правила № 2. При добавлении уровня резервов сердечно-сосудистой системы в число анализируемых показателей программа WizWhy сформировала сводное правило № 2 (табл. 4, левая часть): у испытуемых условие (РСС > 4) будет выполняться тогда и только тогда, когда и/или (ФСС = [8…10]), и/или (LF/HF+ > 1.39), и/или (LF/HF+ = [0.15…0.62]). Учитывая, что:

LF/HF > 1.39 – это диапазон Б + С0 + С1 (активность вне вагусного диапазона),

LF/HF = [0.15…0.62] – это диапазон В2 + В3 (диапазон средне и сильно выраженной вагусной активности),

можно предположить, что в случае эмоционального состояния положительной валентности мы имеем дело с инвертированной U-образной зависимостью, среднее звено которой находится в диапазоне В0 + В1 (диапазон слабо выраженной вагусной активности).

Поскольку ФСС = [8…10] – это диапазон ФСС1 + ФСС2 (исключая “края” ФСС0 и ФСС3), то можно также предполагать наличие инвертированной U-образной зависимости. РСС > 4 – это диапазон РСС1 (уровень резервов сердечно-сосудистой системы ниже среднего).

Это правило сводное и построено по типу “логического или”, поэтому визуально его легко контролировать: единичка в столбце (РСС > 4) появляется только тогда, когда хотя бы в одном из столбцов (ФСС = [8…10]), (LF/HF+ > 1.39) или (LF/HF+ = [0.15…0.62]) стоит единичка. При прочих вариантах в столбце (РСС > 4) должен стоять ноль. При этом условие (РСС > 4) либо соблюдается (должна стоять единичка), либо не соблюдается (должен стоять ноль).

Вероятность того, что на выборке, состоящей из 16 испытуемых, именно все те (12 чел.), для которых выполняется условие (РСС > 4), случайно совпадут с теми, когда и/или (ФСС = [8…10]), и/или (LF/HF+ > 1.39), и/или (LF/HF+ = = [0.15…0.62]), составляет величину p = 0.0235 < < 0.05.

Проверка критерием Мантеля корреляции между матрицами расстояний между всеми пятью изучаемыми показателями для подгруппы испытуемых с РСС > 4 (12 чел.) и подгруппы с прочими испытуемыми статистически значимой связи между матрицами не показала (значение ранговой корреляции составило 0.176; p = 0.63 $ \gg $ 0.05).

Результатом бикомпонентного анализа стала двумерная модель, описывающая 99.96% наблюдаемой общей дисперсии между пятью изучаемыми показателями в двух подгруппах (NoGo, ФСС, РСС, LF/HF– и LF/HF+).

На основе рис. 2, по параметрам “максимальное “прижатие к оси” и “самое удаленное от центра своей группы положение вдоль оси”, можно в качестве кандидатур для ковариат предложить показатель NoGo в подгруппе из 12 чел. для механизма (группы механизмов) № 1 (горизонтальная ось, описывает максимум общей дисперсии). По этим же параметрам для механизма (группы механизмов) № 2 (вертикальная ось) можно в качестве кандидатур для ковариат предложить группу показателей LF/HF– и NoGo в подгруппе из 4 чел.

Рис. 2.

Результаты бикомпонентного (2B-PLS) анализа подгрупп испытуемых из правила № 2. Число перед названием показателя – подгруппа испытуемых из 12 или 4 чел., по которой он определялся. Горизонтальная ось – первая латентная структура, которая была определена 2B-PLS-анализом (описывает 74.88% наблюдаемой общей дисперсии), вертикальная ось – вторая латентная структура (описывает 25.08% наблюдаемой общей дисперсии). Шарикамии – показатели основной подгруппы из правила (12 испытуемых); квадраты – показатели неосновной подгруппы из правила (4 испытуемых). Остальные обозначения см. рис. 1.

Следует отметить, что в правиле № 1 показатель NoGo мог быть отнесен к числу возможных ковариат психофизиологических механизмов только для одной из подгрупп, а в правиле № 2 может быть отнесен к возможным ковариатам психофизиологических механизмов в обеих подгруппах.

Дискриминантный анализ показал (анализ с помощью PLS-регрессии дал такой же результат), что для безошибочной классификации испытуемых по правилу № 2 (100% правильно распознанных испытуемых, включая перекрестную проверку тоже на уровне 100%) достаточно одной дискриминантной функции. Эта функция включает в себя показатель РСС (это ожидаемо из-за условий правила), и константу, имеет в центроидах значения +0.702 (для “1”) и –2.106 (для “0”). Коэффициенты канонической функции: уровень резервов сердечно-сосудистой системы: +1.203; константа: –6.017.

Анализ с помощью сводного правила № 3. При добавлении количества ошибок NoGo в число анализируемых показателей WizWhy сформировала сводное правило № 3 (табл. 4, правая часть): у испытуемых условие (NoGo < 6) будет выполняться тогда и только тогда, когда и/или (ФСС = 11), и/или (LF/HF– = [0.40…0.64]). При этом надо учесть, что LF/HF = [0.40…0.64] – это диапазон В2 (диапазон средне выраженной вагусной активности); ФСС = 11 – это ФСС3; NoGo < 6 – это деление выборки по медиане (Med = 5.0), что говорит о более эффективных тóрмозных процессах у данных испытуемых по сравнению с теми, у кого количество ошибок NoGo больше медианы.

Вероятность того, что на выборке, состоящей из 16 испытуемых именно все те (9 чел.), для которых выполняется условие (NoGo < 6), случайно совпадут с теми, когда и/или (ФСС = 11), и/или (LF/HF– = [0.40…0.64]), составляет величину p = = 0.0116 < 0.05. (рис. 3).

Рис. 3.

Результаты бикомпонентного (2B-PLS) анализа подгрупп испытуемых из правила № 3. Число перед названием показателя – подгруппа испытуемых из 9 или 7 чел., по которой он определялся. Горизонтальная ось – первая латентная структура, которая была определена 2B-PLS-анализом (описывает 74.65% наблюдаемой общей дисперсии), вертикальная ось – вторая латентная структура (описывает 20.33% наблюдаемой общей дисперсии). Шарики – показатели основной подгруппы из правила (9 испытуемых); квадраты – показатели неосновной подгруппы из правила (7 испытуемых). Остальные обозначения см. рис. 1.

Проверка ранговым критерием Мантеля корреляции между матрицами расстояний между всеми пятью изучаемыми показателями для подгруппы испытуемых с NoGo < 6 (9 чел.) и подгруппы с прочими испытуемыми (7 чел.) статистически значимой связи между матрицами не показала (значение ранговой корреляции составило 0.394; p = 0.26 $ \gg $ 0.05).

Результатом бикомпонентного анализа стала двумерная модель, описывающая 94.98% наблюдаемой общей дисперсии между пятью изучаемыми показателями в двух подгруппах (NoGo, ФСС, РСС, LF/HF– и LF/HF+). Для третьего правила ситуация иная, чем для предыдущих правил: облака показателей по подгруппам собрались каждый у “своей” оси (механизма или группы механизмов). Таким образом, латентная структура № 1 получила кандидатами в коварианты показатели NoGo, РСС и LF/HF+. А латентная структура № 2 получила кандидатами в коварианты показатели ФСС, LF/HF+ и LF/HF–. Общим показателем из числа возможных ковариат для обеих подгрупп является LF/HF+.

Дискриминантный анализ показал (анализ с помощью PLS-регрессии дал такой же результат), что для безошибочной классификации испытуемых по правилу № 3 (100% правильно распознанных испытуемых, включая перекрестную проверку тоже на уровне 100%) достаточно одной дискриминантной функции. Эта функция включает в себя показатель NoGo (это ожидаемо из-за условий правила), и константу, имеет в центроидах значения –0.988 (для “1”) и +1.271 (для “0”). Коэффициенты канонической функции: количество ошибок NoGo: +0.918; – константа: –4.764.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Была показана важность изучения взаимосвязей между показателями тóрмозного контроля на этапе вхождения в новую когнитивную задачу (по сравнению с другими этапами решения когнитивной задачи) и уровнем функционирования сердечно-сосудистой системы (между этими показателями корреляция средней силы).

С помощью анализа частных корреляций было установлено, что между показателями LF/HF в эмоциональных состояниях различной валентности присутствует тесная корреляционная связь.

С помощью таких инструментов многомерного анализа, как поиск правил “если …, то…”, дискриминантный анализ, критерий Мантеля (Mantel test) и бикомпонентный анализ (2B-PLS), было показано проявление деятельности трех психофизиологических механизмов (групп механизмов) и предложены варианты их возможных ковариат. Данные механизмы обусловили наблюдаемые взаимодействия между показателями тóрмозного контроля, показателями резервов и функционирования сердечно-сосудистой системы и показателями активности отделов автономной нервной системы в эмоциональных состояниях.

Многомерный анализ первого из правил “если …, то…” показал, что в качестве ковариаты психофизиологических механизмов в обеих подгруппах можно предложить показатель LF/HF в эмоциональном состоянии негативной валентности.

Было также установлено, что показатель LF/HF в эмоциональном состоянии позитивной валентности и количество ошибок NoGo обладают дискриминантной силой при выявлении подгрупп испытуемых.

Многомерный анализ второго из правил “если …, то…” показал, что в качестве одной из ковариат психофизиологических механизмов в обеих подгруппах можно предложить показатель – число ошибок NoGo. Было также установлено, что уровень резервов сердечно-сосудистой системы как показатель обладает дискриминантной силой при выявлении подгрупп испытуемых. Были установлены возможные варианты инвертированной U-образной взаимосвязи для показателя уровень функционарования сердечно-сосудистой системы и для показателя LF/HF в эмоциональном состоянии положительной валентности.

Многомерный анализ третьего из правил “если …, то…” показал, что в качестве одной из ковариат психофизиологических механизмов в обеих подгруппах можно предложить показатель LF/HF в эмоциональном состоянии позитивной валентности. Было также установлено, что количество ошибок NoGo как показатель обладает дискриминантной силой при выявлении подгрупп испытуемых.

Показанное при анализе всех трех правил участие такого показателя как число ошибок NoGo в различных взаимодействиях показателей, полученных на основе математического и спектрального анализа сердечного ритма, говорит о сложных связях активности отделов автономной нервной системы в эмоциональных состояниях, уровня резервов и функционирования сердечно-сосудистой системы, тóрмозного контроля.

Этические нормы. Все исследования проведены в соответствии с принципами биомедицинской этики, сформулированными в Хельсинкской декларации 1964 г. и ее последующих обновлениях, и одобрены локальным биоэтическим комитетом Научно-исследовательского института нейронаук и медицины (Новосибирск).

Информированное согласие. Каждый участник исследования представил добровольное письменное информированное согласие, подписанное им после разъяснения ему потенциальных рисков и преимуществ, а также характера предстоящего исследования.

Финансирование работы. Работа выполнена за счет средств федерального бюджета на проведение фундаментальных научных исследований (тема № АААА-А21-121011990040-8).

Благодарности. Авторы выражают благодарность компании Intellewave Inc. (Valley Stream, NY, США), разработчика аппаратно-программного комплекса Nerve-Express, за предоставление аппаратно-программного комплекса Nerve-Express для научных целей; разработчикам программного комплекса JACOBI 4 для многомерного анализа микрочиповых данных д. б. н. В.М. Ефимову, Д.А. Полунину, И.А. Штайгеру за предоставление программного обеспечения для научных целей; компании WizSoft Ltd. (Тель-Авив, Израиль), разработчика программного обеспечения WizWhy, за предоставление данного программного обеспечения для научных целей.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией данной статьи.