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ISSN 0185-3325 (Impreso)
Órgano Oficial del Instituto Nacional de Psiquiatría Ramón de la Fuente Muñiz

2016, Número 1

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Salud Mental 2016; 39 (1)


Evolución de la potencia absoluta, relativa e índices de ritmos electroencefalográficos en estudiantes de primaria, licenciatura y maestría

Brust-Carmona H, Galicia-Alvarado M, Belmont AJ, Sánchez QA, Cantillo-Negrete J, Yáñez SO

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 40
Paginas: 25-35
Archivo PDF: 1242.05 Kb.


RESUMEN

Antecedentes La función cerebral resulta de la actividad eléctrica en redes glío-neuronales, integradas de forma activa por interacciones sensoriales, motoras y reguladores. Redes que oscilan desde la infancia y se modulan por diversos factores de maduración, incluyendo procesos educativos.
Objetivo Identificar el espectro de potencia separado en delta (ᵹ), theta (θ), alfa 1 (α1), alfa 2 (α2), beta 1 (β1) y beta 2 (β2) y su topografía en los hemisferios cerebrales de niños, jóvenes y adultos para establecer indicadores EEGc.
Método Se estudiaron tres grupos de 16 participantes: niños en primaria (GN), estudiantes de licenciatura (GL) y de maestría (GM). Los padres y los participantes otorgaron su consentimiento. En el aparato Nicolet se registró el EEG utilizando el sistema 10/20. Se analizaron muestras bipolares, con T Fourier se obtuvo la potencia absoluta (PA), se calculó su promedio (PPA), la potencia relativa (PR) y los índices de frecuencias lentas/rápidas. Las diferencias se evaluaron con Kruskal Wallis y la comparación de Dunnet para sub-grupos.
Resultados El PPA de seis frecuencias fue mayor en GN que en GL y GM. En éstos fue similar con excepciones, relacionadas con la distribución topográfica. El índice δ/α fue mayor en GN con particular distribución topográfica y θ/α fue más variable. La PR de α fue mayor en GL y GM comparados con GN, la de θ y de ᵹ en algunas derivaciones, fueron mayores en el GN.
Discusión y conclusión En la maduración cerebral disminuye la PA debido a la integración de más ensambles glío-neuronales, que presentan mayor asimetría en determinada frecuencia. Estos perfiles establecen indicadores para compararlos con futuros registros EEG.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Mountcastle VB. The columnar organization of the neocortex. Brain 1997;120:701-722.

  2. Barry RJ, Clarke AR, Johnstone SJ, Magee CA et al. EEG differences between eyes-closed and eyes-open resting conditions. Clin Neurophysiol 2007;118:2765-2773.

  3. Ben-Simon E, Podlipsky I, Arieli A, Zhdanov A et al. Never resting brain: simultaneous representation of two alpha related processes in humans. PloS One 2008;3:e3984.

  4. Poskanzer KE, Yuste R. Astrocytic regulation of cortical UP states. PNAS 2011;108:18453-18458.

  5. Van Dijk H, Schoffelen JM, Oostenveld R, Jensen O. Prestimulus oscillatory activity in the alpha band predicts visual discrimination ability. J Neurosci 2008;28:1816-1823.

  6. Varela F, Lachaux JP, Rodriguez E, Martinerie J. The brainweb: phase synchronization and large-scale integration Nat Rev Neurosci 2001;2:229-239.

  7. Sporns O. From complex networks to intelligent systems. En: Creating brain like intelligence. Sendhoff B, Körner E, Sporns O, Ritter H, Doya K (eds.). Berlin, Heidelberg: Springer Verlag; 2008.

  8. Thatcher RW, Lubar JF. History of the scientific standards of QEEG normative databases. En: Budzinsky T, Budzinski H, Evans J, Abarbanel A (eds.). Introduction to QEEG and neurofeedback: Advanced theory and applications. San Diego, CA: Academic Press; 2008.

  9. Başar E, Güntekin B. A short review of alpha activity in cognitive processes and in cognitive impairment. Int J Psychophysiol 2012;86:25–38.

  10. Kopell N, Kramer MA, Malerba P, Whittington MA. Are different rhythms good for different functions? Front Hum Neurosci 2010;4:187. doi:10.3389/fnhum.2010.00187.

  11. Tononi J. An information integration theory of consciousness. BMC Neurosci 2004;5:42-64.

  12. Buzsáki G. Rhythms of the brain. Oxford: University Press; 2006.

  13. Hensch TK. Critical period plasticity in local cortical circuits. Nat Rev Neurosci 2005;6:877–888.

  14. Taylor AG, Goehler LE, Galper DI, Innes KE et al. Top-down and bottom-up mechanisms in mind-body medicine: development of an integrative framework for psychophysiological research. Explore (NY) 2010;6:29-41.

  15. Engel AK, Fries P, Singer W. Dynamic predictions: oscillations and synchrony in top-down processing. Nat Rev Neurosci 2001;2:704-716.

  16. Başar E. A review of alpha activity in integrative brain function: fundamental physiology, sensory coding, cognition and pathology. Int J Psychophysiol 2012;86:1-24.

  17. Accolla EA, Kaplan PW, Maeder-Ingvar M, Jukopila S et al. Clinical correlates of frontal intermittent rhythmic delta activity (FIRDA). Clin Neurophysiol 2011;122:27-31.

  18. Knyazev GG. EEG delta oscillations as a correlate of basic homeostatic and motivational processes. Neurosci Biobehav Rev 2012;36:677-695.

  19. Sokolova LS, Machinskaia RI. Formation of the functional organization of the cerebral cortex at rest in young schoolchildren varying in the maturity of cerebral regulatory systems: I. Analysis of EEG spectral characteristics in the state of rest. Human Physiology 2006;32(5):499–508.

  20. Catani M, Ffytche DH. The rises and falls of disconnection syndromes. Brain 2005;128:2224–2239.

  21. Fingelkurts AA, Fingelkurts AA. Persistent operational synchrony within brain default-mode network and self-processing operations in healthy subjects. Brain Cogn 2011;75:79-90. doi: 10.1016/j.bandc. 2010.11.015.

  22. Palva S, Palva JM. New vistas for α-frequency band oscillations. 2007;30:150-158.

  23. Steriade, M. Cellular substrates of brain rhythms. En: Niedermeyer E, Lopes da Silva FH (eds.). Electroencephalography: Basic principles, clinical applications, and related fields. Philadelphia: Williams & Wilkins; Cuarta edición; 1998.

  24. Wang XJ. Neurophysiological and computational principles of cortical rhythms in cognition. Physiol Rev 2010;90:1195–1268.

  25. Buxhoeveden DP, Casanova MF. The minicolumn hypothesis in neuroscience. Brain 2001;125:935-951.

  26. Lopes da Silva F. Principles of neural coding from EEG signals. En: Quiroga R, Panzeri S (eds.). Principles of neural coding. Boca Raton, FL: Taylor & Francis Group: CRC Press; 2013.

  27. Steriade M. Cellular substrates of brain rhythms. En: Niedermeyer E, Lopes da Silva F (eds.). Electroencephalography basic principles, clinical applications, and related fields. Philadelphia: Cuarta edición; Lippincott Williams & Wilkins; 1998.

  28. Llinás RR, Steriade M. Bursting of thalamic neurons and states of vigilance. J Neurophysiol 2006;95:3297-3308.

  29. Jang JW, An S, Sun JJ, Reyes-Puerta V et al. Thalamic network oscillations synchronize ontogenetic columns in the newborn rat barrel cortex. Cereb Cortex 2013;23:1299–1316.

  30. Rektor I, Kuba R, Brázdil M. Interictal and ictal EEG activity in the basal ganglia: an SEEG study in patients with temporal lobe epilepsy. Epilepsia 2002;43:253-262.

  31. Rosanova M, Casali A, Bellina V, Resta F et al. Natural frequencies of human corticothalamic circuits. J Neurosci 2009;29:7679-7685; doi: 10.1523/JNEUROSCI.0445-09.2009.

  32. Grossberg S. How does the cerebral cortex work? Learning, attention, and grouping by the laminar circuits of visual cortex. Spat Vis 1999;12:163-185.

  33. Lopes da Silva F. Neural mechanisms underlying brain waves: from neural membranes to networks, Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1991;79:81-93.

  34. Schroeder CE, Lakatos P. Low-frequency neuronal oscillations as instruments of sensory selection. Trends Neurosci 2009;32:9–18; doi: 10.1016/j.tins.2008.09.012.

  35. Machinskaia RI, Sokolova LS, Krupskaia EV. Formation of the functional organization of the cerebral cortex at Rest in young schoolchildren varying in the maturity of cerebral regulatory systems: II. Analysis of EEG a -Rhythm Coherence. Human Physiology 2007;33:129–138.

  36. Fries P. A mechanism for cognitive dynamics: neuronal communication through neuronal coherence Trends Cogn Sci 2005;9:474-480.

  37. Quian Quiroga R, Panzeri S. Principles of neural coding. CRC Press: Taylor 6 Francis Group; 2013.

  38. Raichle ME. Two views of brain function. Trends Cog Sci 2010;14:180- 190.

  39. Timofeev I, Bazhenov M, Seigneur J, Sejnowski T. Neuronal synchronization and thalamocortical rhythms in sleep, wake and epilepsy. En: Noebels JL, Avoli M, Rogawski MA et al. (eds.). Jasper’s Basic mechanisms of the epilepsies. Bethesda, MD: NCBI; 2012.

  40. Xu P, Huang R, Wang J, Van Dam NT et al. Different topological organization of human brain functional networks with eyes open versus eyes closed. NeuroImage 2014;90:246-255.




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