Когнитивные функции и их нарушения при алкогольной зависимости: обзор актуальных концепций, гипотез и методов исследования

Введение

Алкогольная зависимость является распространенным расстройством, связанным со значительным ухудшением социального функционирования, снижением качества жизни и адаптационных возможностей пациентов (Бохан, Мандель, Пешковская, Бадыргы, Асланбекова, 2013; Морогин, Костина, 2013; Воеводин, Пешковская, Галкин, Белокрылов, 2020; Peshkovskaya, 2021). Изменения когнитивных функций при алкоголизме обнаруживаются уже на первой стадии заболевания — у больных наблюдаются ослабление памяти, недостаточность внимания и его динамических характеристик (Галкин и др., 2019; Галкин, Пешковская, Рощина, Кисель, Иванова, Бохан, 2020; Whelan, 2014). Дефицитарность когнитивного функционирования выступает характерным проявлением церебральных изменений при алкоголизме и может быть связана с риском прекращения ремиссии, срыв которой наблюдается у 60% больных алкоголизмом в течение первых шести месяцев после лечения (Сиволап, Дамулин, Савченков, Янушкевич, Иванов, Менделевич 2007).

Современные исследования на стыке психиатрии и когнитивных наук связывают неспособность воздерживаться от употребления алкоголя в течение хотя бы короткого времени, а также поддерживать продолжительную ремиссию с ослабленными когнитивными функциями, обеспечивающими регуляцию поведения (способность удерживать внимание при воздействии посторонних стимулов (distractor interference), сдерживать реакции (response inhibition), а также принимать решения, связанные с немедленным вознаграждением (reward based decision-making), что в сочетании с высокой импульсивностью поведения в отношении алкогольных стимулов и сложностями в регуляции аффекта соответствует представлениям о механизмах аддиктивного поведения (Галкин и др., 2019)). Учитывая высокую актуальность проблемы алкоголизма и влияние нейропсихологических и нейровизуализационных исследований на современные представления о психической патологии, стоит отметить, что потенциал методов когнитивных и нейронаук в исследовании этиологии, патогенеза и эффективности терапии алкогольной зависимости весьма высок. Подтверждением этому является значительный рост публикаций за последние пять лет в этой области научного знания (по данным ScienceDirect, Elsevier B.V.).

Цель данной работы — объединить и описать результаты мировых междисциплинарных исследований последних лет в сфере когнитивных наук и аддиктологии (в частности, когнитивной психологии и нейрофизиологии алкоголизма), а также рассмотреть современные гипотезы о связи аддиктивных расстройств с ослабленными когнитивными функциями, обеспечивающими саморегуляцию поведения, и их нейрофизиологические корреляты.

Метод

Статьи, цитируемые в данном тексте, были отобраны из Web of Science Citation Indexing Database (Thomson Reuters). Поиск проводился с использованием 10 ключевых слов, таких как cognition, alcohol use disorder, executive functions, neurocognitive deficit, inhibition, cognitive flexibility, EEG, event-related potential, ERP, когнитивный дефицит. Приоритет был отдан статьям, опубликованным за последние пять лет в журналах с высоким двухлетним и пятилетним импакт-фактором (верхние 50% рейтинга в категории журнала), а также статьям с высоким числом цитирований. Количество цитирований определялось с использованием базы данных Elsevier Scopus.

Управляющие функции в структуре алкогольной зависимости

Управляющие функции (исполнительные функции, executive functions) — многомерные когнитивные процессы контроля, которые обеспечиваются префронтальной областью коры головного мозга и участвуют в организации и регуляции поведения, в частности реализуют процессы анализа, планирования, постановку целей, принятие решений, гибкость и торможение поведения, рабочее внимание и память (Snyder, Miyake, Hankin, 2015). Современные нейровизуализационные и нейрофизиологические исследования подтвердили вклад лобных областей головного мозга в реализацию когнитивного контроля, маркеры которого зафиксированы в префронтальной коре (Buschman, Miller, 2007; Benchenane, Tiesinga, Battaglia, 2011). Значительное число исследований посвящено нейрофизиологическим характеристикам управляющего когнитивного функционирования и его дефицитарности как среди здоровых испытуемых, так и среди лиц с неврологическими и психиатрическими расстройствами, включая алкоголизм (Галкин и др., 2019, Oscar-Berman, Marinković, 2007; Bernardin, Maheut-Bosser, Paille, 2014). Вместе с тем, несмотря на активное развитие этого направления за рубежом, отечественные исследования до сих пор крайне немногочисленны (Сиволап и др., 2007; Северьянова, Зайцева, 2018; Trusova, Klimanova, Berezina, Gvozdetskiy, 2018).

По мере становления болезни дефицит управляющих функций оказывает влияние на способность к адаптации к социальной среде, проявляясь в нарушениях планирования и регуляции поведения, неспособности отказаться от немедленного вознаграждения (употребления алкоголя), сложностях в концентрации в течение длительного периода времени, недостаточной способности чувствовать, понимать и регулировать эмоции (Trusova et al., 2018).

Нейропсихологические и нейрофизиологические проявления недостаточности управляющих функций зарегистрированы в группах с высоким риском развития алкогольной или наркотической зависимости: дети больных алкоголизмом и наркоманией, лица с антисоциальными расстройствами личности (Solis, Shadur, Burns, Hussong, 2012; Helle, Watts, Trull, Sher, 2019). У лиц с положительной семейной историей алкоголизма дефицит управляющих функций прогнозировал потребление алкоголя (Solis et al., 2012). Также нарушения управляющих функций, в частности планирования и когнитивной гибкости, могут представлять собой фактор риска расстройств пищевого поведения и пищевой аддикции (Rosas-Vargas, 2010; Siep, Jansen, Havermans, Roefs, 2010).

Ряд авторов выдвигают гипотезу об этиологическом значении недостаточности управляющих функций в формировании аддиктивного поведения и развитии зависимости (Grant, Potenza, Weinstein, Gorelick, 2010; Köpetz, Lejuez, Wiers, Kruglanski, 2013). В пользу данной гипотезы свидетельствуют данные о роли преморбидной недостаточности управляющих функций, проявляющейся персеверациями в нейропсихологических тестах WCST (Висконсинский Тест Сортировки Карточек, Wisconsin Card Sorting Test) и DAT (Тест «Отсроченное Измененение», Delayed Alternation’ Test), как фактора, усугубляющего тяжесть зависимости от психоактивных веществ (Полунина, Давыдов, Брюн, 2004; Kopp, Steinke, Bertram, Skripuletz, Lange, 2019).

Когнитивный контроль и когнитивная гибкость

Когнитивный контроль в ряду управляющих функций представляет собой важный когнитивный процесс, который позволяет быстро адаптировать поведение в соответствии с изменениями среды путем перманентного перераспределения когнитивных ресурсов. Этот тонко настроенный механизм нарушается при целом спектре психических расстройств, таких как синдром дефицита внимания и гиперактивности (Carr, Henderson, Nigg, 2010), депрессия (Murphy, Rubinsztein, Michael, 2001; Nolen-Hoeksema, 2013; Cai et al., 2023), шизофрения (Корнетов и др., 2019; Thoma, Wiebel, Daum, 2007), антисоциальное расстройство личности и расстройства, связанные со злоупотреблением психоактивными веществами (Евсеев, Пешковская, Бохан, Мандель, 2021; Easton, Sacco, Neavins, Wupperman, George, 2008; Zeier, Baskin-Sommers, Hiatt Racer, Newman, 2012; Wilcox, Dekonenko, Mayer, Bogenschutz, Turner, 2014). В частности, одна из специфических функций когнитивного контроля — сдерживание нежелательных действий (inhibition) — является важным компонентом саморегуляции поведения. Недостаточность сдерживания (подавления) реакции проявляется в форме импульсивного поведения и выступает наиболее характерным нарушением при алкогольной зависимости, а также способствует формированию когнитивного дефицита (Easton et al., 2008; Wilcox et al., 2014). Вместе с тем низкие показатели когнитивного контроля, которые обычно наблюдаются при алкогольной зависимости, могут отсутствовать при злоупотреблении алкоголем, еще не соответствующим критериям медицинского диагноза (Bensmann, Kayali, Beste, Stock, 2019).

Тем не менее при сформированной алкогольной зависимости данные о специфике нарушений когнитивного контроля свидетельствуют о взаимосвязи его недостаточности с выраженностью алкогольного крэйвинга (Breese, Sinha, Heilig, 2011; Haass-Koffler, Leggio, Kenna, 2014) и длительностью злоупотребления алкоголем при отсутствии положительного влияния длительного воздержания (McCaul, Hutton, Stephens, Xu, Wand 2017).

Низкие показатели когнитивного контроля также обнаруживают связь с эмоциональными нарушениями, признаками депрессии и генерализованной тревожностью при алкогольной зависимости (Пешковская, 2018; McCaul et al., 2017). Цитируя E.M. Rodberg и соавт. (2019), когнитивный контроль «является ключом к регулированию потребления алкоголя и предотвращению рецидивов».

Когнитивная гибкость (гибкий познавательный контроль) — одна из когнитивных функций, которая реализует переключение когнитивных ресурсов с одной единицы познания на другую (Bissonette, Powell, Roesch, 2013). В той или иной мере синонимичными терминами являются: познавательная гибкость, умственная гибкость, смена психологической установки, когнитивное переключение, переключение задач, переключение внимания. Когнитивная гибкость зависит от функций мозга высокого порядка, таких как сенсорное восприятие, торможение реакции и ассоциативное обучение. Показано, что систематическое употребление алкоголя приводит к снижению когнитивной гибкости (Zink, Zhang, Chmielewski, Beste, Stock, 2019). Алкогольная интоксикация, а также употребление высоких доз алкоголя в анамнезе проявляется в задержке переключаемости внимания (Isabel, 2011), большом количестве ошибок и более длительном времени выполнения тестов на когнитивную гибкость (Hallgren, Mccrady, 2018). Тем не менее, несмотря на восстановление функционирования когнитивной гибкости после однократной интоксикации большими дозами этанола (Wolff, Gussek, Stock, Beste, 2018), ее снижение в зрелом возрасте может быть одним из последствий систематического потребления алкоголя в более молодом, подростковом возрасте (Spear, 2018; Contreras et al., 2019). В свою очередь, больные алкоголизмом показывают замедление темпа психических процессов с высоким уровнем достоверности (Северьянова, Зайцева, 2018). По данным нейровизуализационных исследований, снижение когнитивной гибкости при злоупотреблении алкоголем связано с нарушением целостности белого вещества в префронтальной области коры головного мозга (Barker, Taylor, 2014).

Принятие решений, основанное на вознаграждении

Ряд исследований делает акцент на когнитивном процессе принятия решений, основанном на вознаграждении (reward based decision-making), (Peshkovskaya, Myagkov, 2020) и связи его нарушений с ведущими симптомами (например, ангедонией, импульсивностью и др.) целого ряда психических патологий, в том числе депрессии, расстройства пищевого поведения, шизофрении (Betz, Brambilla, Ilankovicc, 2019; Hobkirk, Bell, Utevsky, 2019).

Показано, что когнитивный процесс принятия решений, основанный на вознаграждении (reward based decision-making), связан с функционированием дофаминэргической системы мозга и уровнем дофамина (Di Chiara, Bassareo, 2007; Paelecke-Habermann, Paelecke, Mauth, 2019; Walton, Bouret, 2019), когнитивным контролем, способностью к обучению новому (learning ability) (Kuhbandner, Aslan, Emmerdinger, Murayama, 2016), а также импульсивностью и эмоциональной регуляцией (Realmuto, Begleiter, Odencrantz, 1993; Jauregi, Kessler, Hassel, 2018).

В основе проблем с принятием решения у лиц с различными зависимостями, в том числе алкоголизмом, лежит дисбаланс между импульсными подкорковыми нервными сигналами, связанными с немедленными приятными исходами, и тормозными сигналами, опосредованными префронтальной рефлексивной системой. Взаимодействие между импульсной и контрольной системами, которые в норме работают как взаимодополняющие (Lindgren et al., 2019), у алкогольных аддиктов нарушено, отсюда нестабильность контроля собственного поведения (Galandra, Basso, Cappa, Canessa, 2018) и нарушение процесса принятия решений (Brière et al., 2019). Следует подчеркнуть, что это касается не только поведения в состоянии опьянения (общеизвестно, что алкогольная интоксикация «отклоняет» принятие решений и действия человека от свойственного ему стиля). Уже сегодня имеются некоторые данные об особенностях принятия решений больными алкоголизмом, находящимися в ремиссии (Duka, 2017). Кроме того, как показали A. Verdejo-García, M. A. Alcázar–Córcoles, N. Albein-Urios (2018), принятие решений на основе вознаграждений у зависимых лиц может быть улучшено с помощью когнитивно-поведенческой терапии.

Таким образом, роль процесса принятия решений в структуре алкогольной зависимости, связь его нарушений с недостаточностью когнитивных функций при алкоголизме, тяжестью заболевания и реабилитационным потенциалом пациентов, а также возможность обратимости нарушений может рассматриваться в качестве отдельных исследовательских вопросов (Verdejo-Garcia, Chong, Stout, Yucel, London, 2018).

Рабочая память

Как показано ранее, когнитивный контроль относится к группе функций, обеспечивающих саморегуляцию поведения и выбор соответствующих целям действий. Вместе с тем рабочая память, определяемая как способность сохранять и управлять информацией в течение короткого периода времени, является критической оценкой исполнительного контроля и также необходима для саморегуляции психических функций высшего порядка и принятия решений.

Злоупотребление алкоголем предшествует нарушению рабочей памяти (Cristini, Fournier, Timsit-Berthier, 2003; VollstädtKlein et al., 2019). Алкоголь оказывает депрессогенное воздействие на центральную нервную систему, значительно подавляя активность нейронов в гиппокампе, что ухудшает мнестические функции (Cristini et al., 2003). Наиболее страдает функция кодирования эпизодической памяти (той части памяти, которая связана с нашим личным опытом и конкретными событиями во времени) (Vollstädt-Klein et al., 2019).

В то же время отдельные исследования показывают обратную зависимость — лица со сниженным функционированием рабочей памяти (РП) могут иметь повышенный риск развития алкогольной зависимости (Spadoni, Norman, Schweinsburg, Tapert, 2008). В частности, более низкий базовый объем РП предсказывал употребление алкоголя у подростков (Squeglia, Jacobus, Nguyen-Louie, Tapert, 2014). Также, согласно данным A. Looby и соавт. (2018), лица с изначально сниженным функционированием РП склонны к употреблению большего количества алкоголя, а во время терапии уже сформированной алкогольной зависимости пациенты с изначально низким функционированием РП показывают более слабый терапевтический ответ (Houck, Feldstein Ewing, 2018).

Вместе с тем включение когнитивного тренинга рабочей памяти в курс терапии пациентов с алкогольной зависимостью оказывало положительное влияние на исход заболевания (Bigorra, Garolera, Guijarro, Hervás, 2016). В исследованиях K. Houben и соавт. (2011) и S.E. Snider и соавт l. (2018) когнитивный тренинг пациентов с алкогольной зависимостью способствовал улучшению объема рабочей памяти, снижению влечения к алкоголю и улучшению общего самочувствия пациентов. Эти результаты поддерживают представление о том, что рабочая память является фундаментальной функцией, на которой базируются прочие когнитивные процессы, которые, следовательно, должны улучшаться при улучшении функционирования и увеличении объема рабочей памяти.

Когнитивные функции и нейрофизиология алкоголизма

Изучение нейрофизиологических изменений может объяснить патогенез алкогольной зависимости и связанные с ним когнитивные нарушения. За последние несколько лет накоплен массив данных о биоэлектрической активности головного мозга у лиц, страдающих алкогольной зависимостью (Oscar-Berman, Marinkovic, 2003; Mumtaz, Vuong, Malik, Rashid, 2018). У пациентов с алкоголизмом часто выявляются снижение амплитуды общей активности мозга (регистрация плоской ЭЭГ), редукция альфа-ритма, десинхронизация или низкоамплитудная медленноволновая активность со снижением электрогенеза, отсутствие зональных различий (Porjesz, Begleiter, Bihari, 1987; Martinovic, Jones, Christiansen, Rose, Hogarth, Field, 2014). Такое нарушение ЭЭГ-ритмов по частоте, амплитуде, форме, исчезновение доминирующего альфа-ритма, нарушение пространственного распределения активности в различных областях коры свидетельствует о дисбалансе деи синхронизирующих механизмов, дезорганизации и грубых изменениях электрической активности. Исчезновение доминирующего альфа-ритма и развитие десинхронизации — результат активации коры головного мозга, связанный с ростом импульсов от ретикулярной формации ствола мозга, что является электрографическим проявлением развития эмоционального возбуждения (Brown, Basheer, McKenna, Strecker, McCarley, 2012). Если десинхронизация электрической активности мозга — показатель неспецифической активации, на фоне которой развивается некоторое возбужденное состояние, то появление альфа-ритма свидетельствует об активации лимбических структур, регулирующих специфичность эмоциональных реакций (Brown et al., 2012). Десинхронизация функциональной активности коры, характерная для лиц с алкогольной зависимостью, сопровождается психоэмоциональным и моторным возбуждением, недостаточной скоростью образования соответствующих функциональных связей, замедлением возможности организации и построения функциональных систем, необходимых для осуществления нормальной психической деятельности, что, исходя из экспериментальных данных, связано со снижением тормозных влияний коры на подкорку, активацией подкорковых аппаратов, повышением эмоциональной реактивности, самовозбуждением гипаталамо-лимбических структур, состоянием аффекта, появлением патологических наклонностей, снижением контроля и неуправляемыми поведенческими реакциями, развитием деменции (Oscar-Berman, Marinković, 2007).

Применение метода электроэнцефалографии (ЭЭГ) с когнитивной нагрузкой позволяет отслеживать связь изменений субъективных, поведенческих и электрофизиологических показателей с успешностью выполнения когнитивных задач, что дает возможность выявить маркеры, специфичные для той или иной нозологии (Porjesz, Begleiter, Bihari, 1987). Неоднократно показано, что патологические изменения электрической активности мозга отчетливее выявляются в процессе выполнения когнитивных тестов, нежели в фоновой ЭЭГ (Porjesz, Begleiter, Bihari, 1987). Установлено, что хроническое употребление алкоголя уменьшает раннюю синхронизацию и увеличивает последующую десинхронизацию в диапазонах тета-, а также диапазонах низкой и высокой альфа-активности в процессе когнитивной нагрузки (Pandey, Kamarajan, Manz, Chorlian, Stimus, Porjesz, 2016), что может свидетельствовать о дезорганизации электрических колебательных систем мозга в тета- и нижних альфа-диапазонах во время когнитивной обработки информации при алкоголизме. Имеются данные, свидетельствующие о воздействии алкоголя на тета-колебания при выполнении различных когнитивных задач в визуальной модальности. Так, было показано ослабление общей мощности тета-активности во время визуальной обработки вербальной информации (Pandey et al., 2016). Наиболее выраженные снижения тета-активности были зафиксированы в процессе семантического поиска слов. У лиц с алкогольной зависимостью были обнаружены затруднения при выполнении теста Струпа, что указывает на то, что дефицит когнитивного контроля, вызванный алкоголем, может возникнуть в результате подавления тета-активности (Rosen, Padovan, Marinkovic, 2014). Замедление реакции напрямую коррелировало с ослабленной тета-мощностью (Rosen et al., 2014). В исследовании C. Kamarajan и соавт. (2004) была использована парадигма Go / NoGo, для оценки уровня ингибиторного контроля у пациентов с алкоголизмом по сравнению со здоровыми лицами из контрольной группы с точки зрения различных колебаний головного мозга. Было обнаружено, что у пациентов с алкоголизмом (n=58) наблюдалось значительное снижение мощности дельта- (1,0–3,0 Гц) и тета-активности (3,5–7,0 Гц) во время выполнения задачи Go / NoGo в ответ на подавления реакции на сигнал NoGo по сравнению с контрольной группой (n=29). Данное снижение дельта- и тета-активности было значительным в префронтальной коре головного мозга. Снижение дельта- и тета-мощности, связанное с обработкой сигнала NoGo, вероятно, свидетельствует о недостаточности механизма ингибиторного контроля. Предполагается, что ЭЭГ-корреляты во время когнитивной обработки могут быть эндофенотипическим маркером алкоголизма.

В задаче Go / NoGo, активирующей процессы когнитивного контроля, пациенты, страдающие алкогольной зависимостью, продемонстрировали большее число ошибок, чем здоровые испытуемые (Галкин и др., 2020; Rosen et al., 2014). Более того, ошибки пациентов, связанные с недостаточностью когнитивного контроля, имели характер двигательной автоматической реакции на стимул, что подтвердилось повышением бета-ритма в моторных областях коры головного мозга пациентов. И хотя в настоящее время отсутствует единая теоретическая база о бета-ритме (Галкин и др., 2020), некоторые его аспекты могут быть определены. Помимо установленной сенсомоторной роли (Rossiter, Davis, Clark, Boudrias, Ward, 2014), бета-активность в различных областях коры участвует в более широком спектре когнитивных функций. Изменения бета-ритма в несенсомоторных областях (например, лобная, теменная области) связаны с визуальным восприятием, рабочей памятью, принятием решений и когнитивным контролем, в частности подавлением реакции (Wimmer, Ramon, Pasternak, Compte, 2016; Wong, Fabiszak, Novikov, Daw, Pesaran, 2016). Учитывая зафиксированное участие колебаний бета-диапазона при подготовке движения, неудивительно, что эффекты бета-ритма, связанные с активацией моторных областей, регулярно наблюдаются в задачах на принятие решений, когда выбор должен быть осуществлен посредством двигательного ответа (Wimmer et al., 2016).

Кроме того, метод оценки биоэлектрической активности, известный как когерентность (функциональная связность), способный выявить степень корковой интеграции различных областей мозга (Wong et al., 2016), был использован для изучения внутри- и межполушарной связи во время задачи Go / NoGo. Еще в 1997 г. T. Shibata и соавт. исследовали динамику когерентности у пациентов с алкогольной зависимостью, выполняющих задачу Go / NoGo, и обнаружили, что когерентность на сигнал NoGo была значительно выше, чем на сигнал Go, между лобными отведениями F3 и F4. Было высказано предположение, что синхронизация активности между двусторонними дорсолатеральными лобными областями может играть важную роль в процессе моторного торможения. В другом аналогичном исследовании T. Shibata и соавт. (1998) определили два различных эффекта, которые проявились во время предъявления ингибиторного сигнала NoGo: синхронизация альфа-диапазона когерентности между двусторонними фронтальными областями и синхронизация тета-когерентности между двусторонними лобными, центральными и теменными областями, что, предположительно, связано с процессом моторного торможения.

Вызванные потенциалы

Связанные с событиями потенциалы (вызванные потенциалы) представляют собой усредненные значения ЭЭГ, привязанные по времени к конкретным событиям в сенсорной, моторной или когнитивной задаче. Усредненные отклики, или форма волны, состоят из характерных отрицательных и положительных отклонений (компонентов). Они отражают суммарную активность нейронных сетей, активных во время различных процессов, вовлеченных в задачу (Andrew, Fein, 2010). Анализ вызванных потенциалов включает в себя оценку амплитуды и задержки (латентный период) этих последовательных пиков. Ранние компоненты с латентностью менее 100 мс отражают процессы восприятия и опознания стимула, в то время как более поздние компоненты отражают более высокие ассоциативные процессы. В большинстве исследований основное внимание уделялось компоненту P3, или P300, отражающему процессы принятия решения (Andrew, Fein, 2010).

Хроническое употребление алкоголя имеет общий эффект в виде замедления латентности и уменьшения амплитуды пика P300 как со слуховыми, так и со зрительными стимулами (Andrew, Fein, 2010; Cservenka, Herting, Nagel, 2012). Среди ранних компонентов вызванных потенциалов было отмечено снижение амплитуды N100 у лиц с алкоголизмом, что предполагает участие ранних сенсорных или связанных с вниманием процессов, особенно в случае применения слуховых стимулов (Andrew, Fein, 2010). Изменения компонента N2, согласно ряду исследований, были неоднозначными. B. Porjesz и соавт. (1987) наблюдали большую латентность N2, но не выявили никаких изменений в амплитуде у лиц с алкоголизмом. В другом исследовании F. Cadaveira и соавт. (1991) также сообщали об увеличении латентности N2 и P3 при предъявлении слухового стимула. Тем не менее ряд авторов указывали, что амплитуда N2 в ответ на слуховой стимул была ниже у зависимых от алкоголя лиц по сравнению с контрольной группой (Crego, Holguin, Parada, 2009; Rizvi, Lambert, Kennedy, 2018). Вместе с тем некоторые исследователи сообщали о противоположных изменениях в виде увеличении амплитуды N2 у лиц с алкоголизмом (Paelecke-Habermann et al., 2019).

В связи с полученными данными были выдвинуты две теоретические модели воздействия алкоголя на когнитивные функции. Первая модель — модель распределения внимания, которая предполагает, что алкоголь оказывает влияние на сдвиг внимания, в результате которого учитываются только наиболее заметные (значимые) сигналы, а другие сигналы игнорируются (Steele, Josephs, 1988). Это подтверждается результатами исследований явного и скрытого внимания (Jaaskelainen, Naatanen, Sillanaukee, 1996). Вторая модель — это модель ингибирования ответа, предложенная M.T. Fillmore и M. Vogel-Sprott в 2000 г., основанная на теории когнитивного контроля (Logan, Cowan, 1984), где поведенческая активация и торможение являются двумя независимыми процессами. Нарушение процессов ингибиторного контроля лежит в основе дефицита самоконтроля, наблюдаемого у пациентов с алкогольной зависимостью. Это проявляется трудностями в поддержании внимания к определенной задаче и/или недостатком в подавлении доминантного ответа.

Нарушение ингибиторного контроля было изучено с помощью задачи Go / NoGo, парадигмы, широко используемой для оценки подавления реакции, в которой субъект должен отвечать на заданный стимул (Go) и подавлять ответ (реакцию) на другой стимул (NoGo). Вызванные потенциалы во время задачи Go / NoGo были исследованы рядом ученых для оценки нейронных коррелятов ответа и торможения. Обнаружены две значимые сигнатуры вызванных потенциалов ингибирования ответа: увеличение отрицательного фронтоцентрального N2-компонента NoGo (200–300 мс) и усиление положительного фронтоцентрального Р3 NoGo (300–600 мс) (Pfefferbaum, Ford, 1998). У пациентов с алкоголизмом были значимо снижены амплитуды N2- и Р3-компонентов во время выполнения задачи Go / NoGo (Pfefferbaum, Ford, 1998; Filipovic, Jahanshahi, Rothwell, 1999). Согласно ряду исследований, пациенты с алкоголизмом не только показывают снижение амплитуды P3 для стимулов Go, но также для стимулов NoGo (Pfefferbaum, Ford, 1998). Кроме того, алкогользависимые лица проявляют меньшую дифференциацию между реакциями на целевые стимулы, имеющие отношение к задаче, и не относящимися к задаче нецелевыми стимулами, что предполагает менее эффективные тормозные процессы (Filipovic et al., 1999). Точно так же P. Cristini и соавт. (2003) сообщили о снижении амплитуды N2 у лиц с алкоголизмом в задании Go / NoGo. В недавнем исследовании было показано значительное снижение амплитуды N2 у пациентов с алкогольной зависимостью во время выполнения задачи Go / NoGo, особенно в ответ на ингибиторный сигнал NoGo во фронтальных регионах (Pandey et al., 2016). Компонент Р3 в ответ на NoGo также был заметно снижен по амплитуде у субъектов с алкоголизмом, а также у лиц с высоким риском развития алкогольной зависимости, что указывает на нарушение ингибирующего контроля у этих групп лиц (Pfefferbaum, Ford, 1998; Colrain, Sullivan, Ford, 2011).

Результаты многочисленных исследований показывают, что нарушение ингибиторного контроля при алкогольной зависимости включает дефицит в поддержании и распределении внимания. Исследование, проведенное G. Petit и соавт. в 2012 г., показало значимое увеличение амплитуды P100 при предъявлении изображений, связанных с алкоголем, у лиц с алкоголизмом по сравнению с нейтральными изображениями, чего не было обнаружено в контрольной группе. При этом более поздние компоненты вызванных потенциалов (N2 и P3) не изменялись, что свидетельствует о смещении внимания к сигналам, связанным с алкоголем.

Влияние алкоголя на когнитивные функции, такие как семантические и мнемонические процессы, практически не изучалось. Однако исследование J. Marinkovic и соавт. (2014) показало, что систематическое употребление алкоголя ослабляло компонент N180 в височно-теменной области, что подтверждает влияние алкоголя на раннюю прелексическую стадию словесной обработки. Алкоголь значительно увеличивал сложность интеграции получаемого стимула, что влияло на более поздние потенциалы — более высокую амплитуду N450 и более длительную задержку P580. Этот эффект был особенно заметен в исследованиях, связанных с сенсорным возбуждением, что указывает на то, что алкоголь подавляет процессы, которые модулируют когнитивное функционирование, связанное с семантическими и интеграционными системами, а не с процессами памяти.

Заключение

Суммируя результаты исследований последних пяти лет, свидетельствующие о том, что больные алкоголизмом и люди с высоким риском его развития проявляют дефицит управляющих функций, можно предположить, что нарушения управляющих когнитивных функций способны играть значительную роль в формировании аддиктивных расстройств, а также связаны с особенностями их течения (рис. 1).

Недостаточность когнитивных функций выступает важной детерминантой в структуре аддиктивных расстройств. Дефицит управляющего функционирования способен предсказывать будущее употребление алкоголя, формирование аддиктивного поведенческого паттерна и выступать фактором риска развития алкогольной зависимости. Вместе с тем вопрос о продолжительности, обратимости и мозговых коррелятах когнитивных нарушений у алкогольных аддиктов, вероятно, получит ответ в будущих исследованиях.

Лучшее понимание аддиктивных расстройств и других психических и поведенческих нарушений может быть достигнуто в ближайшее десятилетие с опорой на междисциплинарную методологию научных исследований, которая позволит установить принципиально новые данные о структуре и статусе управляющих когнитивных функций в контексте формирования и поддержания болезни. Наряду с расширением научной ценности результатов комплексный подход позволит расширить базис для разработки перспективных технологий здоровьесбережения, в том числе дифференцированных превентивных и реабилитационных мероприятий, включающих методы психо- и фармакотерапии, а также разработать новые диагностические и терапевтические технологии.

Литература

1. Бохан, Н. А., Мандель, А. И., Пешковская, А. Г., Бадыргы, И. О., Асланбекова, Н. В. (2013). Этнотерриториальная гетерогенность формирования алкогольной зависимости у коренного населения Сибири. Журнал неврологии и психиатрии, 6(2), 9–13.
2. Воеводин, И. В., Пешковская, А. Г., Галкин, С. А., Белокрылов, И. И. (2020). Социальная адаптация и психическое здоровье студентов-мигрантов в Сибири. Социологические исследования, 11, 157–161. doi: 10.31857/S013216250010306–9
3. Галкин, С. А., Пешковская, А. Г., Рощина, О. В., Кисель, Н. И., Иванова, С. А., Бохан, Н. А. (2020). Особенности мозговой активности при алкогольной зависимости в задаче на ингибиторный контроль. Бюллетень сибирской медицины, 19(4), 38–45. doi: 10.20538/1682–0363–2020–4–38–45
4. Галкин, С. А., Пешковская, А. Г., Симуткин, Г. Г., Васильева, С. Н., Рощина, О. В., Иванова, С. А., Бохан, Н. А. (2019). Нарушения функции пространственной рабочей памяти при депрессии легкой степени тяжести и их нейрофизиологические корреляты. Журнал неврологии и психиатрии имени С.С. Корсакова, 119(10), 56–61. doi: 10.17116/jnevro201911910156
5. Евсеев, В. Д., Пешковская, А. Г., Бохан, Н. А., Мандель, А. И. (2021). Скрининговое исследование несуицидальных форм самоповреждающего поведения у лиц призывного возраста. Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова, 121(8), 54–60. doi: 10.17116/jnevro202112108154
6. Корнетов, А. Н., Корнетова, Е. Г., Голенкова, А. В., Козлова, С. М., Самойленко, Ж. А., Бойко, А. С., Семке, А. В. (2019). Нейрокогнитивный дефицит в клиническом полиморфизме шизофрении: типология, выраженность и синдромальные перекрытия. Бюллетень сибирской медицины, 18(2), 107–118.
7. Морогин, В. Г., Костина, Н. П. (2013). Социально-психологическая история алкоголизации России. Медицинская психология в России, 5(22), 16. doi: 10.24411/2219-82452013-15140
8. Пешковская, А. Г. (2018). Алкогольная зависимость и эмоциональные расстройства: траектория и перспективы исследования управляющих когнитивных функций. Вестник Российского фонда фундаментальных исследований, 4, 58–61. doi: 10.22204/2410-4639-2018-100-04-58-61.
9. Полунина, А. Г., Давыдов, Д. М., Брюн, Е. А. (2004). Нейропсихологические исследования когнитивных нарушений при алкоголизме и наркоманиях. Психологический журнал, 5, 70–76.
10. Северьянова, Л. А., Зайцева, М. А. (2018). Когнитивный стиль ригидность / гибкость познавательного контроля при алкоголизме. Психологические науки, 2, 31–33.
11. Сиволап, Ю. П., Дамулин, И. В., Савченков, В. А., Янушкевич, М. В., Иванов, А. А., Менделевич, С. В. (2007). Когнитивные расстройства у лиц, злоупотребляющих алкоголем. Практическая медицина, 3, 51.
12. Andrew, C., & Fein, G. (2010). Event-related oscillations versus event-related potentials in a P300 task as biomarkers for alcoholism. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 4(34), 669–680. doi: 10.1111/j.1530–0277.2009.01136.x
13. Barker, J. M., & Taylor, J. R. (2014). Habitual alcohol seeking: modeling the transition from casual drinking to addiction. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 47, 281–294. doi: 10.1016/j.neubiorev.2014.08.012
14. Benchenane, K., Tiesinga, P. H., & Battaglia, F. P. (2011). Oscillations in the prefrontal cortex: a gateway to memory and attention. Current Opinion in Neurology, 21(3), 475–485. doi: 10.1016/j.conb.2011.01.004
15. Bensmann, W., Kayali, Ö. F., Beste, C., & Stock, A. K. (2019). Young frequent binge drinkers show no behavioral deficits in inhibitory control and cognitive flexibility. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 13(93), 93–101. doi: 10.1016/j.pnpbp.2019.03.019
16. Bernardin, F., Maheut-Bosser, A., & Paille, F. (2014). Cognitive impairments in alcoholdependent subjects. Frontiers in Psychiatry, 16(5), 78. doi: 10.3389/fpsyt.2014.00078
17. Betz, L.T., Brambilla, P., & Ilankovicc, A. (2019). Deciphering reward–based decision-making in schizophrenia: A meta-analysis and behavioral modeling of the Iowa Gambling Task. Schizophrenia Research, 204, 7–15. doi: 10.1016/j.schres.2018.09.009
18. Bigorra, A., Garolera, M., Guijarro, S., & Hervás, A. (2016). Long-term far-transfer effects of working memory training in children with ADHD: a randomized controlled trial. European Child & Adolescent Psychiatry, 25, 853–867. doi: 10.1007/s00787-015-0804-3
19. Bissonette, G. B., Powell, E. M., & Roesch, M. R. (2013). Neural structures underlying setshifting: roles of medial prefrontal cortex and anterior cingulate cortex. Behavioural Brain Research, 1(250), 91–101. doi: 10.1016/j.bbr.2013.04.037
20. Breese, G. R., Sinha, R., & Heilig, M. (2011). Chronic alcohol neuroadaptation and stress contribute to susceptibility for alcohol craving and relapse. Pharmacology & Therapeutics, 2(129), 149–171. doi: 10.1016/j.pharmthera.2010.09.007
21. Brière, M., Tocanier, L., Allain, P., Le Gal, D., Allet, G., Gorwood, P., & Gohier, B. (2019). Decision–making measured by the iowa gambling task in patients with alcohol use disorders choosing harm reduction versus relapse prevention program. European Addiction Research, 25(4), 182–190. doi: 10.1159/000499709
22. Brown, R. E., Basheer, R., McKenna, J. T., Strecker, R. E., & McCarley, R. W. (2012). Control of sleep and wakefulness. Physiological Reviews, 92(3), 1087–1187. doi: 10.1152/physrev.00032.2011
23. Buschman, T. J., & Miller, E. K. (2007). Top-down versus bottom–up control of attention in the prefrontal and posterior parietal cortices. Science, 315(5820), 1860–1862. doi: 10.1126/science.1138071
24. Cadaveira, F., Grau, C., & Roso, M. (1991). Multimodality exploration of event-related potentials in chronic alcoholics. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 15(4), 607–611. doi: 10.1111/j.1530–0277.1991.tb00568.x
25. Cai, H., Chow, I. H. I., Lei, S.-M., Lok, G. K. I., Su, Z., Cheung, T., … & Xiang, Y.-T. (2023). Inter-relationships of depressive and anxiety symptoms with suicidality among adolescents: A network perspective. Journal of Affective Disorders, 324, 480–488. doi: 10.1016/j.jad.2022.12.093
26. Carr, L., Henderson, J., & Nigg, J. T. (2010). Cognitive control and attentional selection in adolescents with ADHD versus ADD. Journal of Clinical Child & Adolescent Psychology, 39(6), 726–740. doi: 10.1080/15374416.2010.517168
27. Colrain, I. M., Sullivan, E. V., & Ford, J. M. (2011). Frontally mediated inhibitory processing and white matter microstructure: age and alcoholism effects. Psychopharmacology, 213(4), 669–679. doi: 10.1007/s00213–010–2073–7
28. Contreras, A., Polín, E., Miguéns, M., Pérez-García, C., Pérez, V., Ruiz–Gayo, M., & Del Olmo, N. (2019). Intermittent–Excessive and Chronic–Moderate Ethanol Intake during Adolescence Impair Spatial Learning, Memory and Cognitive Flexibility in the Adulthood. Neuroscience, 418, 205–217. doi: 10.1016/j.neuroscience.2019.08.051
29. Crego, A., Holguin, S. R., & Parada, M. (2009). Binge drinking affects attentional and visual working memory processing in young university students. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 33(11), 1870–1879. doi: 10.1111/j.1530–0277.2009.01025.x
30. Cristini, P., Fournier, C., & Timsit-Berthier, M. (2003). ERPs (N200, P300 and CNV) in alcoholics: relapse risk assessment. Clinical Neurophysiology, 33(3), 103–119. doi: 10.1016/s0987–7053(03)00027–3
31. Cservenka, A., Herting, M. M., & Nagel, B. J. (2012). Atypical frontal lobe activity during verbal working memory in youth with a family history of alcoholism. Drug and Alcohol Dependence, 123(1–3), 98–104. doi: 10.1016/j.drugalcdep.2011.10.021
32. Di Chiara, G., & Bassareo, V. (2007). Reward system and addiction: what dopamine does and doesn’t do. Current Opinion in Pharmacology, 7(1), 69–76. doi: 10.1016/j.coph.2006.11.003
33. Duka, T. (2017). Decision Making in Alcoholic Patients and Its Contribution to Relapse. Biological Psychiatry, 82(11), 779–780. doi: 10.1016/j.biopsych.2017.09.026
34. Easton, C. J., Sacco, K. A., Neavins, T. M., Wupperman, P., & George, T. P. (2008). Neurocognitive performance among alcohol dependent men with and without physical violence toward their partners: a preliminary report. American Journal of Drug and Alcohol Abuse, 34, 29–37. doi: 10.1080/00952990701764326
35. Filipovic, S. R., Jahanshahi, M., Rothwell, J. C. (1999). Cortical potentials related to decisionmaking: comparison of two types of go/no–go decision. NeuroReport, 10(17), 3583–3587. doi: 10.1097/00001756–199911260–00022
36. Fillmore, M. T., & Vogel–Sprott, M. (2000). Response inhibition under alcohol: effects of cognitive and motivational conflict. Journal of Studies on Alcohol and Drugs, 61(2), 239–246. doi: 10.15288/jsa.2000.61.239
37. Galandra, C., Basso, G., Cappa, S., & Canessa, N. (2018). The alcoholic brain: neural bases of impaired reward–based decision–making in alcohol use disorders. Neurological Sciences, 39(3). doi: 10.1007/s10072–017–3205–1
38. Grant, J. E., Potenza, M. N., Weinstein, A., & Gorelick, D. A. (2010). Introduction to behavioral addictions. American Journal of Drug and Alcohol Abuse, 5, 233–241. doi: 10.3109/00952990.2010.491884
39. Haass-Koffler, C. L., Leggio, L., & Kenna, G. A. (2014). Pharmacological approaches to reducing craving in patients with alcohol use disorders. CNS Drugs, 28(4), 343–360. doi: 10.1007/s40263–014–0149–3
40. Hallgren, K., Mccrady, B. (2018). Interference in the alcohol Stroop task with college student binge drinkers. Journal of behavioral health, 2(2), 87–99. doi: 10.5455/jbh.20130224082728
41. Helle, A. C., Watts, A. L., Trull, T. J., & Sher, K. J. (2019). Alcohol Use Disorder and Antisocial and Borderline Personality Disorders. Alcohol Research and Health, 40(1). doi: 10.35946/arcr.v40.1.05
42. Hobkirk, A. L., Bell, R. P., & Utevsky, A. V. (2019). Reward and executive control network resting–state functional connectivity is associated with impulsivity during reward-based decision making for cocaine users. Drug and Alcohol Dependence, 194, 32–39. doi: 10.1016/j.drugalcdep.2018.09.013
43. Houben, K., Wiers, R. W., & Jansen, A. (2011). Getting a grip on drinking behavior: training working memory to reduce alcohol abuse. Psychological Science, 22(7), 968–975. doi: 10.1177/0956797611412392
44. Houck, J. M., & Feldstein Ewing, S. W. (2018). Working memory capacity and addiction treatment outcomes in adolescents. American Journal of Drug and Alcohol Abuse, 44(2), 185–192. doi: 10.1080/00952990.2017.1344680
45. Isabel, A. (2011). Dynamics of a Stroop matching task: effect of alcohol and reversal with training. Psychoanalysis and Neuroscience, 4, 279–283. doi: 10.3922/j.psns.2011.2.013
46. Jaaskelainen, I. P., Naatanen, R., & Sillanaukee, P. (1996). Effect of acute ethanol on auditory and visual event–related potentials: a review and reinterpretation. Biological Psychiatry, 40, 284–291. doi: 10.1016/0006–3223(95)00385–1
47. Jauregi, A., Kessler, K., & Hassel, S. (2018). Linking Cognitive Measures of Response Inhibition and Reward Sensitivity to Trait Impulsivity. Frontiers in Psychology, 9. doi: 10.3389/fpsyg.2018.02306
48. Kamarajan, C., Porjesz, B., & Jones, K. A. (2004). The role of brain oscillations as functional correlates of cognitive systems: a study of frontal inhibitory control in alcoholism. International Journal of Psychophysiology, 51(2), 155–180. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2003.09.004
49. Köpetz, C. E., Lejuez, C. W., Wiers, R. W., & Kruglanski, A. W. (2013). Motivation and Self-Regulation in Addiction: A Call for Convergence. Perspectives on Psychological Science, 8(1), 3–24. doi: 10.1177/1745691612457575
50. Kopp, B., Steinke, A., Bertram, M., Skripuletz, T., & Lange, F. (2019). Multiple Levels of Control Processes for Wisconsin Card Sorts: An Observational Study. Behavioral and Brain Sciences, 9(6), 141. doi: 10.3390/brainsci9060141
51. Kuhbandner, С., Aslan, A., Emmerdinger, K., & Murayama, K. (2016). Providing Extrinsic Reward for Test Performance Undermines Long–Term Memory Acquisition. Frontiers in Psychology, 4. doi: 10.3389/fpsyg.2016.00079
52. Lindgren, K. P., Hendershot, C. S., Ramirez, J. J., Bernat, E., Rangel–Gomez, M., Peterson, K. P., & Murphy, J. G. (2019). A dual process perspective on advances in cognitive science and alcohol use disorder. Clinical Psychology Review, 69, 83–96. doi: 10.1016/j.cpr.2018.04.002
53. Logan, G. D., & Cowan, W. B. (1984). On the ability to inhibit thought and action: A theory of an act of control. Clinical Psychology Review, 91, 295–327. doi: 10.1037/a0035230
54. Looby, A., Norton–Baker, M., & Russell, T. D. (2018). Interactive effects of baseline executive functioning and working memory depletion on alcohol use among heavy drinking young adults. Experimental and Clinical Psychopharmacology, 26(4), 341–346. doi: 10.1037/pha0000205
55. Martinovic, J., Jones, A., Christiansen, P., Rose, A. K., Hogarth, L., & Field, M. (2014). Electrophysiological Responses to Alcohol Cues Are Not Associated with Pavlovian-to-Instrumental Transfer in Social Drinkers. PLoS ONE, 9(4). doi: 10.1371/journal.pone.0094605
56. McCaul, M. E., Hutton, H. E., Stephens, M. A. C., Xu, X., & Wand, G. S. (2017). Anxiety, Anxiety Sensitivity, and Perceived Stress as Predictors of Recent Drinking, Alcohol Craving, and Social Stress Response in Heavy Drinkers. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 41(4), 836–845. doi: 10.1111/acer.13350
57. Mumtaz, W., Vuong, P. L., Malik, A. S., & Rashid, R. (2018). A review on EEG-based methods for screening and diagnosing alcohol use disorder. Cognitive Neurodynamics, 12(2), 141–156. doi: 10.1007/s11571–017–9465–x
58. Murphy, F. C., Rubinsztein, J. S., & Michael, A. (2001). Decision–making cognition in mania and depression. Psychological Medicine, 31(4), 679–693. doi: 10.1017/s0033291701003804
59. Nolen-Hoeksema, S. (2013). Predictors of alcohol–related problems among depressed and non-depressed women. Journal of Affective Disorders, 150, 967–973. doi: 10.1016/j.jad.2013.05.022
60. Oscar-Berman, M., & Marinković, K. (2007). Alcohol: effects on neurobehavioral functions and the brain. Neuropsychology Review, 17(3), 239–257. doi: 10.1007/s11065–007– 9038–6
61. Oscar-Berman, M., & Marinković, K. (2003). Alcoholism and the Brain: An Overview. Alcohol Research and Health, 27(2), 125–133. doi: 10.1488/11065–2495–9738–9
62. Paelecke-Habermann, Y., Paelecke, M., & Mauth, J. A (2019). Comparison of implicit and explicit reward learning in low risk alcohol users versus people who binge drink and people with alcohol dependence. Addictive Behaviors Reports, 9, 100178. doi: 10.1016/j.abrep.2019.100178
63. Pandey, A. K., Kamarajan, C., Manz, N., Chorlian, D. B., Stimus, A., & Porjesz, B. (2016). Delta, theta, and alpha event–related oscillations in alcoholics during Go/NoGo task: Neurocognitive deficits in execution, inhibition, and attention processing. Progress in Neuro-Psychopharmacology & Biological Psychiatry, 65, 158–171. doi: 10.1016/j.pnpbp.2015.10.002
64. Peshkovskaya, A. (2021). Letter to the editor: Other Consequences. COVID-19 and underestimated public health crisis. Journal of Psychiatric Research, 144, 320–322. doi: 10.1016/j.jpsychires.2021.10.038
65. Peshkovskaya, A., & Myagkov, M. (2020). Eye Gaze Patterns of Decision Process in Prosocial Behavior. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 14, 525087. doi: 10.3389/fnbeh.2020.525087
66. Petit, G., Kornreich, C., & Maurage, P. (2012). Early attentional modulation by alcoholrelated cues in young binge drinkers: an event–related potentials study. Clinical Neurophysiology, 123(5), 925–936. doi: 10.1016/j.clinph.2011.10.042
67. Pfefferbaum, A., & Ford, J. M. (1998). ERPs to stimuli requiring response production and inhibition: effects of age, probability and visual noise. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 71, 55–63. doi: 10.1016/0168–5597(88)90019–6
68. Porjesz, B., Begleiter, H., & Bihari, B. (1987). The N2 component of the event-related brain potential in abstinent alcoholics. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 66, 121–131. doi: 10.1016/0013–4694(87)90181–7
69. Realmuto, G., Begleiter, H., & Odencrantz J. (1993). Event–related potential evidence of dysfunction in automatic processing in abstinent alcoholics. Biological Psychiatry, 33, 594–601. doi: 10.1016/0006–3223(93)90097–w
70. Rizvi, S. J., Lambert, C., Kennedy, S. (2018). Presentation and neurobiology of anhedonia in mood disorders: commonalities and distinctions. Current Psychiatry Reports, 20(2), 13. doi: 10.1007/s11920–018–0877–z
71. Rodberg, E. M., Den Hartog, C. R., Moorman, D. E., & Vazey, E. M. (2019). Neural circuits underlying the interaction between chronic alcohol, stress, and cognitive flexibility. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 43. doi: 10.1038/s41586–019–0931–y
72. Rosas-Vargas, W. (2010). Brain-Derived Neurotrophic Factor, Food Intake Regulation, and Obesity. Archives of Medical Research, 42(6), 482–494. doi: 10.1016/j.arcmed.2011.09.005
73. Rosen, B. Q., Padovan, N., & Marinkovic, K. (2014). Alcohol Hits You When It Is Hard: Intoxication, Task Difficulty, and Theta Brain Oscillations. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 40(4), 743–752. doi: 10.1111/acer.13014
74. Rossiter, H. E., Davis, E. M., Clark, E. V., Boudrias, M. H., & Ward, N. S. (2014). Beta oscillations reflect changes in motor cortex inhibition in healthy ageing. Neuroimage, 91, 360–365. doi: 10.1016/j.neuroimage.2014.01.012
75. Shibata, T., Shimoyama, I., Ito, T., Abla, D., Iwasa, H., Koseki, K., Yamanouchi, N., Sato, T., & Nakajima, Y. (1997). The time course of interhemispheric EEG coherence during a GO/NO–GO task in humans. Neuroscience Letters, 233(2-3), 117–120. doi: 10.1016/s0304–3940(97)00652–6
76. Shibata, T., Shimoyama, I., Ito, T., Abla, D., Iwasa, H., Koseki, K., Yamanouchi, N., Sato, T., & Nakajima, Y. (1998). The synchronization between brain areas under motor inhibition process in humans estimated by event–related EEG coherence. Journal of Neuroscience Research, 31(4), 265–271. doi: 10.1016/s0168–0102(98)00046–7
77. Siep, N., Jansen, A., Havermans, R., & Roefs, A. (2010). Cognitions and Emotions in Eating Disorders. Current Topics in Behavioral Neurosciences, 6, 17–33. doi: 10.1007/7854_2010_82
78. Snider, S. E., Deshpande, H. U., Lisinski, J. M., Koffarnus, M. N., LaConte, S. M., & Bickel, W. K. (2018). Working memory training improves alcohol users' episodic future thinking: a rate-dependent analysis. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging, 3(2), 160–167. doi: 10.1016/j.bpsc.2017.11.002
79. Snyder, H. R., Miyake, A., & Hankin, B. L. (2015). Advancing understanding of executive function impairments and psychopathology: bridging the gap between clinical and cognitive approaches. Frontiers in Psychology, 26(6), 328. doi: 10.3389/fpsyg.2015.00328
80. Solis, J. M., Shadur, J. M., Burns, A. R., & Hussong, A. M. (2012). Understanding the diverse needs of children whose parents abuse substances. Current drug abuse reviews, 5(2), 135–147. doi: 10.2174/1874473711205020135
81. Spadoni, A. D., Norman, A. L., Schweinsburg, A. D., & Tapert, S. F. (2008). Effects of family history of alcohol use disorders on spatial working memory BOLD response in adolescents. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 32(7), 1135–1145. doi: 10.1111/j.1530–0277.2008.00694.x
82. Spear, L. P. (2018). Effects of adolescent alcohol consumption on the brain and behavior. Nature Reviews Neuroscience, 4, 31–39. doi: 10.1038/nrn.2018.10
83. Squeglia, L., Jacobus, J., Nguyen–Louie, T., & Tapert S. (2014). Inhibition during early adolescence predicts alcohol and marijuana use be late adolescence. Neuropsychology, 28(5), 782–790. doi: 10.1037/neu0000083
84. Steele, C. M., & Josephs, R. A. (1988). Drinking your troubles away. II: An attentionallocation model of alcohol’s effect on psychological stress. Journal of Abnormal Psychology, 97, 196–205. doi: 10.1037//0021–843x.97.2.196
85. Thoma, P., Wiebel, B., & Daum, I. (2007). Response inhibition and cognitive flexibility in schizophrenia with and without comorbid substance use disorder. Schizophrenia Research, 92, 168–180. doi: 10.1016/j.schres.2007.02.004
86. Trusova, A., Klimanova, S., Berezina, A., & Gvozdetskiy, A. (2018). Cognitive control in patients with alcohol use disorder: testing a three-function model. Archives of Psychiatry and Psychotherapy, 2, 34–41. doi: 10.12740/APP/86211
87. Verdejo-García, A., Alcázar-Córcoles, M. A., & Albein-Urios, N. (2018). Neuropsychological Interventions for Decision–Making in Addiction: a Systematic Review. Neuropsychology Review, 7. doi: 10.1007/s11065–018–9384–6
88. Verdejo-Garcia, A., Chong, T. T., Stout, J. C., Yucel, M., & London, E. D. (2018). Stages of dysfunctional decision–making in addiction. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 164, 99–105. doi: 10.1016/j.pbb.2017.02.003
89. Vollstädt-Klein, S., Hermann, D., Rabinstein, J., Wichert, S., Klein, O., Ende, G., & Mann, K. (2019). Increased Activation of the ACC During a Spatial Working Memory Task in Alcohol-Dependence Versus Heavy Social Drinking. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 34(5), 771–776. doi: 10.1111/j.1530–0277.2010.01149.x
90. Walton, E. M., & Bouret, S. (2019). What Is the Relationship between Dopamine and Effort? Trends in Neurosciences, 2. doi: 10.1016/j.tins.2018.10.001
91. Whelan, R. (2014). Neuropsychosocial profiles of current and future adolescent alcohol misusers. Nature, 512, 185–189. doi: 10.1038/nature13402
92. Wilcox, C. E., Dekonenko, C. J., Mayer, A. R., Bogenschutz, M. P., & Turner, J. A. (2014). Cognitive control in alcohol use disorder: deficits and clinical relevance. Nature Reviews Neuroscience, 25(1), 1–24. doi: 10.1515/revneuro–2013 –0054
93. Wimmer, K., Ramon, M., Pasternak, T., & Compte, A. (2016). Transitions between multiband oscillatory patterns characterize memory guided perceptual decisions in prefrontal circuits. The Journal of Neuroscience, 36, 489–505. doi: 10.1523/JNEUROSCI.3678– 15.2016
94. Wolff, N., Gussek, P., Stock, A. K., & Beste, C. (2018). Effects of high–dose ethanol intoxication and hangover on cognitive flexibility. Addiction Biology, 23(1), 503–514. doi: 10.1111/adb.12470
95. Wong, Y. T., Fabiszak, M. M., Novikov, Y., Daw, N. D., & Pesaran, B. (2016). Coherent neuronal ensembles are rapidly recruited when making a lookreach decision. Nature Neuroscience, 19(2), 327–334. doi: 10.1038/nn.4210
96. Zeier, J. D., Baskin–Sommers, A. R., Hiatt Racer, K. D., & Newman, J. P. (2012). Cognitive control deficits associated with antisocial personality disorder and psychopathy. Personality Disorders, 3(3), 283–293. doi: 10.1037/a0023137
97. Zink, N., Zhang, R., Chmielewski, W. X., Beste, C., & Stock, A. K. (2019). Detrimental effects of a high–dose alcohol intoxication on sequential cognitive flexibility are attenuated by practice. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 8(89), 97–108. doi: 10.1016/j.pnpbp.2018.08.034

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда, проект №22-75-00023; https://rscf.ru/project/22–75–00023/

Источник: Пешковская А.Г., Галкин С.А., Бохан Н.А. Когнитивные функции и их нарушения при алкогольной зависимости: обзор актуальных концепций, гипотез и методов исследования // Сибирский психологический журнал. 2023. №87. С. 138–158. DOI: 10.17223/17267080/87/8