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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39486
Tipo: Tese
Título: Características funcionais da conectividade cerebral em estados alterados de consciência
Título(s) alternativo(s): Functional Characteristics of Brain Connectivity in Altered States of Consciousness
Autor(es): Toutain, Thaise Graziele L. de O.
Primeiro Orientador: Sena, Eduardo Pondé de
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Rosário, Raphael Silva do
metadata.dc.contributor.referee1: Castellano, Gabriela
metadata.dc.contributor.referee2: Santana, Rejane Conceição
metadata.dc.contributor.referee3: Souza, Suzana Braga de
metadata.dc.contributor.referee4: Lima Filho, Humberto de Castro
metadata.dc.contributor.referee5: Araújo, Dráulio Barros de
Resumo: Introdução: Os estados alterados de consciência (EACs) provocam alterações no pensamento, na memória, na percepção do tempo, na expressão emocional; geram despersonalização, experiências místicas transcendentais, expansão da consciência; distorções perceptivas, incluindo alucinações, pseudoalucinações, percepções aguçadas, dentre outros. Os EACs fazem parte do repertório comportamental do ser humano e podem ser classificados em três grupos: EACs espontâneos, induzidos e patológicos. Considerando a complexidade desses fenômenos, uma das maiores lacunas nas pesquisas desse campo é a falta de uma caracterização abrangente que englobe os diferentes tipos de EACs em uma abordagem dinâmica cerebral. Desta forma, uma caracterização destes estados aplicando redes funcionais cerebrais (RFCs) será capaz de acessar as nuances cerebrais, não possíveis de serem alcançadas com métodos estáticos pré-estabelecidos. Objetivos: Caracterizar, através de RFCs dinâmicas, a atividade cerebral de pessoas em diferentes EACs (patológico, induzido farmacologicamente e psicologicamente espontâneo), avaliando as características das redes cerebrais que convergem nestes diferentes estados. Além disso, considerando a existência de uma assinatura cerebral, propomos a investigação de possíveis alterações na assinatura cerebral durante os EACs, mais especificamente o transe mediúnico. Metodologia: Avaliamos a atividade cerebral por eletroencefalografia (EEG) de indivíduos nos diferentes tipos de EACs: Patológico―Esquizofrenia (EQZ) e Transtorno Depressivo Maior (TDM); Induzido Farmacologicamente―N,N-dimetiltriptamina (DMT) e Ketamina (KTM) e, Psicologicamente Espontâneo―Meditação (MD) e Transe Mediúnico, Psicografia (PSIC). Os dados de EEG públicos usados foram: EQZ e TDM (comparados com controles saudáveis (CS)); sob efeito da DMT e KTM (pareados com ‘sem DMT’ ou ‘sem KTM’) e, das meditações (Tradições Yoga do Himalaia (TH) e Isha Shoonya Yoga (ISHA) - pareados com atividade de pensamento ativo (PA)). Os dados das meditações Raja Yoga (RY) da Brahma Kumaris e Gurdjieff (GD) (ambos pareados com o relaxamento (RL)) e, os dados dos médiuns em transe são dados de coletas próprias. O grupo de médiuns (GM) realizou a psicografia (PSIC – que foi pareada com a escrita em vigília (EV) sem transe e, com o grupo controle (CT)). Tanto o GM quanto o grupo CT foram testados psicologicamente através das escalas Neupsilin, SCID-5, PANSS e Escala de Experiência Dissociativa (EED). As RFCs foram geradas com parâmetros padronizados (devido às diferentes características dos dados) utilizando o método de sincronização por motifs (SM) e analisadas usando os grafos variantes no tempo (GVT). Em seguida, foram avaliados os índices das redes considerando o tempo, de maneira global e local: grau ponderado (Kp), probabilidade de formação de hubs (PFH), path length (PL), E-I index (E-I), clustering coefficient (CC), coeficiente de variação da quantidade de aresta (CVA), coeficiente de variação da aglomeração (CVAG) e o tempo de sincronização completa (TSC). Além desses índices, nós propusemos um novo índice, para avaliar a interação entre as regiões cerebrais (IRC) nos EACs. O padrão / assinatura cerebral foi investigado através da distância entre as matrizes ponderadas. Resultados: De uma maneira geral, para EQZ comparado aos CS, encontramos diferenças significativas para os índices do Kp, CVA, PFH e IRC. Para TDM comparado aos CS, observamos diferenças para o Kp, PFH, PL, TSC, CVA, CVAG e IRC. Para a comparação entre o DMT e sem DMT, vimos que o Kp, E-I, PFH, PL, CVA, CVAG, TSC e IRC apresentaram diferenças significativas. A avaliação das redes, durante a KTM, apresentou diferenças para Kp, E-I, PL, CC, TSC e CVAG comparado a sem KTM. Para a avaliação entre as meditações e suas atividades controles (RY, GD vs. RL e ISHA, TH vs. PA), apenas GD (vs. RL) apresentou diferenças para os índices Kp, PFH, CC; e ISHA vs. PA para o E-I, CVA. Quando comparamos as meditações entre si (RY vs. GD vs. ISHA vs. TH), observamos diferenças para os índices E-I, CVA e IRC. Para as comparações entre o GM vs. CT, não encontramos diferenças intergrupos, apenas para o GM intrassujeito (PSIC vs. EV). Os testes neuropsicológicos indicaram que ambos os grupos, GM e CT, não apresentaram desordens mentais. O GM pontuou para percepções alucinatórias, mas não apresentou desordem esquizofrênica. A EED indicou que dois indivíduos do GM têm tendência à dissociação e nenhum do CT. Quanto aos índices das RFCs, encontramos diferenças entre PSIC vs. EV para CC, PL, CVA, CVAG e IRC. Os resultados da assinatura cerebral revelaram alterações dos padrões para o GM, tanto para a distância do delta intra-indivíduos quanto entre as tarefas PSIC comparadas ao EV e ao RL. Estes resultados foram opostos para o grupo CT, que não apresentou alterações da distância do delta intra-indivíduos, nem para as comparações entre as tarefas. Para relacionar todos os resultados dos grupos estudados com os índices das RFCs, realizamos a análise de componentes principais (PCA) que revelou que os índices que mais diferenciam os grupos foram: KP e PFH (PCA1) e, CVA e CC para a PCA2. Conclusão: Nós conseguimos identificar diferenças entre os EACs estudados, considerando seus respectivos estados controles, menos entre as meditações RY vs. RL e entre TH vs. PA. Através das RFCs, nós vimos que os EACs promoveram uma atividade elétrica cerebral diferente do estado habitual. A avaliação, por meio da PCA, revelou que os EACs como o transe experienciado pelo GM, EQZ, DMT e KTM compartilharam aspectos das RFCs em comuns. Apesar das limitações encontradas e das comparações exploratórias, nós destacamos as similaridades entre as características cerebrais do transe mediúnico, da esquizofrenia e do TDM sem, no entanto, apresentarem características patológicas associadas para o GM. O transe mediúnico promoveu alterações da assinatura cerebral. Essa descoberta destaca a necessidade de investigações mais aprofundadas para compreender as variações nos padrões cerebrais individuais durante diferentes EACs.
Abstract: Introduction: Altered states of consciousness (ASCs) cause changes in thinking, memory, perception of time and emotional expression; generate depersonalisation, transcendental mystical experiences, expansion of consciousness; perceptual distortions, including hallucinations, pseudo-hallucinations, sharpened perceptions, among others. ASCs are part of the human behavioural repertoire and can be classified into three groups: spontaneous, induced, and pathological. Considering the complexity of these phenomena, one of the biggest gaps in research in this field is the lack of a comprehensive characterisation that encompasses the different types of ASCs in a brain dynamic approach. In this way, a characterisation of these states using Brain Functional Networks (BFNs) will be able to access brain nuances that cannot be achieved with pre-established static methods. Methodology: To achieve the proposed objectives, we evaluated the brain activity by electroencephalography (EEG) of individuals in the different types of ASCs: Pathological - Schizophrenia (SCZ) and Major Depressive Disorder (MDD); Pharmacologically Induced - N, N-dimethyltryptamine (DMT) and Ketamine (KTM), and Psychologically Spontaneous - Meditation (MD) and mediumistic trance during Psychography (PSYC) in a mediumship group (MG). The public EEG datasets used were: EQZ and TDM groups (were compared with healthy controls (HC)); DMT and KTM (were paired with without DMT or KTM) and, from meditations (MD) (Himalayan Yoga Traditions (HY) and Isha Shoonya Yoga (ISHA) were paired with active thinking activity (AT)). Our own EEG datasets are the data from the Brahma Kumaris' Raja Yoga (RY) and Gurdjieff's (GD) meditations (both paired with relaxation (RL)), and the mediumship trance with PSYC and your control groups. The mediumship group (MG) were compared during writing in wakefulness (WW) and psychography (PSYC), and the CT group between WW and creative writing (CW). To the brain signature, we compared MG group during WW, PSYC and RL, and to the CT group, between WW, CW and RL. Both groups (MG and CT) were tested to psychologically using the Neupsilin, SCID-5, PANSS and Dissociative Experience Scale (DES) scales. Neuropsychological tests indicated that both groups, MG and CT, did not show mental disorders. After cleaning the EEG data artefacts, parameters were defined for constructing the BFNs, which were standardised due to the different characteristics of the data, and the networks were generated using time-varying graphs (TVGs) and the motif synchronisation method (MS). We then evaluated the indices of the networks considering time, both globally and locally: weighted degree (WD), probability of hub formation (PHF), path length (PL), E-I index (E-I), clustering coefficient (CC), coefficient of variation of edge (CVE), coefficient of variation of clustering (CVC) and full synchronisation time (FST). In addition, we propose a new index to analyse the interaction between brain regions (IBR) in ASC. To assess the brain pattern / brain signature, we investigated the distance between the weighted matrices. Results: In general, for SCZ compared to HC, we found differences for the WD, CVE, PHF and IBR indices. For MDD compared to HC, we found differences for WW, PHF, PL, FST, CVE, CVC and IBR. For the comparison between DMT and without DMT, we saw that WD, E-I, PHF, PL, CVE, CVC, FST and IBR showed significant differences. The evaluation of the networks during the use of the KTM showed differences for WD, E-I, PL, CC, FST and, CVC compared to without KTM. For the evaluation between the meditations and their control activities: RY, GD vs. RL and ISHA, HY vs. AT, only GD (vs. RL) showed differences for the follow indices WD, PHF and, CC; and ISHA vs. AT for E-I, CVE. When we compared the meditations each other (RY vs. GD vs. ISHA vs. HY), we observed differences for E-I, CVE, and IBR. For comparisons between MG vs. CT, we found no inter-group differences, only intra-group differences to MG between PSYC vs. WW. Neuropsychological tests indicated that both groups, MG and CT, did not show mental disorders. The MG scored for hallucinatory perceptions, but they did not have a schizophrenic disorder. The DES indicated two individuals from the MG with a tendency to dissociation, and none one of the CT. The results for the BFNs indices exhibited differences between PSYC vs. WW for CC, PL, CVE, CVC and IBR. The brain signature results revealed altered brain patterns for the MG, both in terms of intra-individual delta distance and between PSYC tasks compared to WW and RL. These results were the opposite for the CT group, which showed no changes in the intra-individual delta distance, nor for the comparisons between the tasks (WW, CW and RL). In order to relate all the results of the groups studied to the BFNs indices, we carried out principal component analysis (PCA) which revealed that the indices that most differentiated the groups were WD and PFH (PC1) and, CVE and CC for PC2. Conclusion: We were able to identify differences between the ASCs studied, considering their respective control states, less for the RY vs. RL and between HY vs. AT meditations. Through the BFNs, we saw that the ASCs promoted a different brain physiology from the usual state. Evaluation by PCA revealed that ASCs such as the trance experienced by MG, SCZ, DMT and KTM shared aspects of the BFNs in common. Despite the limitations found and the exploratory comparisons, we highlight the similarities between the cerebral characteristics of mediumistic trance, schizophrenia and DMT without, however, presenting associated pathological characteristics for MG. Mediumship trance promotes changes in the brain signature. This finding highlights the need for further research to understand the variations in individual brain patterns during different altered states of consciousness.
Palavras-chave: Estados alterados de consciência
Consciência
Redes funcionais cerebrais
Conectividade cerebral
Grafos variantes no tempo
Transe mediúnico
Esquizofrenia
Transtorno depressivo maior
Meditação
N,N-dimetiltriptamina
Ketamina
CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FISIOLOGIA
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FISIOLOGIA::FISIOLOGIA GERAL::NEUROFISIOLOGIA
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::MEDICINA::PSIQUIATRIA
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::BIOFISICA::BIOFISICA DE PROCESSOS E SISTEMAS
CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::FARMACOLOGIA::NEUROPSICOFARMACOLOGIA
Idioma: por
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Ciências da Saúde - ICS
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Processos Interativos dos Órgãos e Sistemas (PPGORGSISTEM) 
Citação: Toutain TGL de O. Características funcionais da conectividade cerebral em estados alterados de consciência [tese de doutorado]. Orientador: Eduardo Pondé de Sena; Coorientador: Raphael Silva do Rosário. Salvador: Universidade Federal da Bahia; 2024.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39486
Data do documento: 23-Fev-2024
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