Дыхание, эмоции и психофизиология. Будущее диагностики психического состояния и управления стрессом.

Равиндер Джерат  Коннор Беверидж

Благотворительный медицинский фонд здравоохранения, Огаста, штат Джорджия, США
Считается, что легочная вентиляция и дыхание в первую очередь участвуют в оксигенации крови для доставки кислорода к клеткам всего организма в целях метаболизма. Другие легочные физиологические наблюдения, такие как дыхательная синусовая аритмия, рефлекс Херинга-Брюера, кардиореспираторная синхронизация и связь вариабельности сердечного ритма (ВСР) с ритмом дыхания, не имеют полного объяснения физиологического/функционального значения. Спектр волновых форм дыхательной активности коррелирует с тревогой, депрессией, гневом, стрессом и другими положительными и отрицательными эмоциями. Считается, что паттерн дыхания не только зависит от эмоций, но и сам влияет на эмоции в рамках двунаправленной связи между телом и сознанием. Для того чтобы показать, как восполнение пробелов в понимании может привести к определенным будущим разработкам в области медицины "разум-тело", биологической обратной связи и персонального мониторинга здоровья, мы рассматриваем и обсуждаем эмпирические работы и исследования, подтверждающие жизненно важную роль телесных ритмов во влиянии на эмоции, активность вегетативной нервной системы и даже общую нейронную активность. Будущее развитие измерений и психофизиологического понимания паттерна дыхания в сочетании с другими параметрами, такими как ВСР, кардиореспираторная синхронизация и электропроводность кожи, может позволить биометрическим системам мониторинга в будущем точно предсказывать аффективное состояние и даже аффективные расстройства, такие как тревожность. Более точное предсказание аффективных состояний, основанное на последних исследованиях, при включении в персональные устройства мониторинга здоровья может значительно улучшить психическое здоровье населения, обеспечивая биологическую обратную связь в домашних условиях для лучшего понимания своего психического состояния и для лечения аффективных расстройств, таких как дыхательные упражнения.  
Введение

Уильям Джеймс, известный как "отец американской психологии", однажды сказал: "Для нас немыслимы эмоции, отделенные от всех телесных ощущений" (James, 1884). Этим высказыванием он обозначил интимную связь между телом и разумом. Несмотря на отсутствие научного консенсуса в отношении точного определения (Celeghin et al., 2017), понятие эмоций состоит из сложного спектра феноменологических и физиологических состояний, включающих нейробиологические компоненты, висцеральные реакции, телесные ответы/поведение и, конечно, часто сильные чувства (Purves et al., 2018), и может быть описано как адаптивный, паттернированный нейронный ответ на внешние обстоятельства, который может быть обнаружен на всех уровнях нервной системы (Damasio and Carvalho, 2013). Эмоции - это "программы действий", врожденные физиологические "программы", направленные на поддержание или восстановление гомеостаза путем изменения организма для более адекватного взаимодействия с окружающей средой (Damasio and Carvalho, 2013). Программы действий выбираются на основе имеющейся у организма информации об окружающей среде и о себе, оцениваемой таким образом, чтобы максимизировать биологическую пригодность (Rangel et al., 2008). Эмоции в этом смысле похожи на базовые инстинктивные влечения (также программы действий), такие как голод и жажда, называемые "первобытными эмоциями" (Denton et al., 2009). Физиологические изменения программ действий могут восприниматься интероцептивной системой и интерпретироваться корой головного мозга, оказывая дальнейшее влияние на эмоциональное состояние (Damasio and Carvalho, 2013).
Эмоции являются не только ключевым аспектом социального познания и коммуникации, но и инициируют гомеостатические физиологические и когнитивные функции, которые позволяют нам выживать и процветать благодаря правильному обнаружению и реагированию на различные вызовы и возможности (Shariff and Tracy, 2011; LeDoux, 2012). Эмоциональные переживания тесно связаны с телесными ощущениями (Pace-Schott et al., 2019) и привлекают внимание к важным событиям, таким как физиологическая потребность, непосредственная угроза и социальное взаимодействие (Damasio and Carvalho, 2013). Они координируют поведение и физиологические состояния во время таких важных событий (Stemmler, 2004; Nummenmaa et al., 2014). Физические эффекты, возникающие при эмоциональном возбуждении, в значительной степени опосредованы вегетативной нервной системой (ВНС) и могут включать изменения частоты сердечных сокращений, температуры кожи/кровотока/потоотделения, моторики кишечника, размера зрачка и пилоэрекции (Kreibig, 2010; Masaoka et al., 2012; Purves et al., 2018). Телесные реакции, опосредованные ВНС, дают наибольшую информацию об эмоциональном состоянии (Pace-Schott et al., 2019), и ВНС действует в "сочувствии" с эмоциями, иннервируя сердце, легкие и многие другие системы организма (Valderas et al., 2015). Такие физиологические параметры, связанные с различными эмоциями, часто легко измеряются с помощью соответствующих технологий и используются для определения вегетативного состояния человека, как, например, в полиграфе (детекторе лжи) (Rosenfeld, 1995). Хотя полиграф часто бывает неточен в выявлении лжи, он точно определяет возбуждение (Lewis and Cuppari, 2009). Такие изменения могут происходить неосознанно и в ответ на некоторые стимулы гораздо быстрее, чем изменения в сознании (LeDoux, 1998). Картирование спектров физиологических, эмоциональных реакций может стать важным инструментом биомаркировки эмоционального состояния и эмоциональных расстройств.

  Технологии распознавания эмоций могут стать основой для мониторинга эмоционального здоровья и даже использоваться для мониторинга психических расстройств, связанных с эмоциями (Xiefeng et al., 2019). Поскольку физиологические изменения, вызываемые эмоциями, не контролируются произвольно, они могут быть более точным отражением истинных эмоциональных переживаний человека (Wu et al., 2012). Интересная взаимосвязь между эмоциями и телом может пролить свет на еще не изученные процессы, происходящие между телом и сознанием. В данной статье мы стремимся продвинуть использование биометрии для личного понимания психического состояния человека, обсуждая медицинский потенциал устройств и приложений для распознавания эмоций с удобным для пользователя эмоциональным спектром, в который человек может попасть в конкретный момент на основании висцеральных сигналов. Мы подходим к этому обзору с точки зрения воплощенного познания, придерживаясь идеи, что не только эмоциональное состояние существенно влияет на телесное, но и телесное состояние существенно влияет на эмоциональное.

Эмоции, нервная система и реакция «разум-тело»
Эмоции и телесное поведение и ощущения связаны друг с другом настолько, что их невозможно разделить (Purves et al., 2018). Часто эмоции ощущаются в теле (Nummenmaa et al., 2014), и эти ощущения возникают в результате активации мышечной, сердечно-сосудистой, эндокринной и вегетативной нервных систем (Levenson, 2006). Эмоции действительно связаны с различными телесными ощущениями, которые являются культурно универсальными и могут лежать в основе эмоциональных переживаний, а также соответствуют основным физиологическим изменениям, связанным с каждой эмоцией (Ekman et al., 1983; Nummenmaa et al., 2014). Мы часто описываем свои эмоции в терминах телесных метафор, например, описываем любовь как чувство в сердце или ассоциируем страх с понижением температуры тела, как в метафоре "холодные ноги" (Kövecses, 2000). Телесная обратная связь соматической и висцеральной активности, рефлекторно активируемой внешними и внутренними событиями, была предложена в качестве значимого источника и фактора, влияющего на эмоции (Barrett et al., 2007; Damasio and Carvalho, 2013; Purves et al., 2018). Добровольное создание мимики или изменение других телесных явлений, таких как ритм дыхания, фактически стимулирует ассоциируемую эмоцию (Verschuuren et al., 1996) и вызывает другие физиологические изменения, связанные с этой эмоцией, такие как частота сердечных сокращений и изменение мышечного напряжения (Levenson et al., 1990).
Мы можем понимать эмоции других людей, моделируя их в своем сознании и теле (Niedenthal, 2007; Keysers et al., 2010; Ross and Atkinson, 2020). Утверждается, что такое моделирование не связано с осознанием (Wood et al., 2016). В некоторых случаях было показано, что распознавание эмоциональных стимулов происходит вне осознания или намерения (Critchley, 2002; Philippot et al., 2002; Williams and Mattingley, 2004) и, тем не менее, приводит к ожидаемым физиологическим изменениям (Bulut et al., 2018; Engelen et al., 2018). Однако некоторые из этих результатов были подвергнуты критике как не обобщающие для большинства обстоятельств, и были получены противоречивые результаты. В одном из исследований было показано, что когда эмоциональные стимулы не имеют отношения к задаче, ожидаемые мышечные реакции на данную эмоцию не выражаются (Mirabella, 2018). Это может свидетельствовать о том, что бессознательное распознавание эмоций не является неизменным и автоматическим, а зависит от когнитивного состояния индивида.   Первичные соматосенсорные отделы коры задействованы в процессе восприятия эмоций, а также их заразительного распространения (Nummenmaa et al., 2008, 2012), и их повреждение нарушает распознавание эмоционального состояния других людей (Adolphs et al., 2000). Неосознанное моделирование телесных состояний, связанных с эмоциями вегетативных и висцеральных изменений, недавно было признано важным аспектом понимания эмоций других людей (Ross and Atkinson, 2020). Обычная мышечная мимикрия, которая, как считается, является "побочным результатом" имитации эмоций, широко распространена при наблюдении за другими людьми и в большей степени проявляется на эмоциональные стимулы (Moody et al., 2017). Мы предполагаем, что дыхательный паттерн может быть важным объектом мимикрии при симуляции эмоций других людей и что понимание того, как спектр таких телесных паттернов отображается на спектр эмоций, позволит измерить бессознательное восприятие эмоций и симуляцию эмоциональных состояний тела в исследовательских целях.
Соматоцентрические взгляды, такие как гипотеза соматических маркеров, утверждают, что телесные состояния и ощущения маркируют бессознательные когнитивные оценки, которые стимулируют эмоциональные переживания и в значительной степени определяют поведение и принятие решений. Однако эти гипотезы подвергаются критике за чрезмерную сосредоточенность на влиянии периферии и неправильную интерпретацию фактов (Dunn et al., 2006). Мы придерживаемся более умеренной точки зрения, согласно которой, хотя телесные состояния и ощущения могут существенно влиять на эмоциональное сознание и выступать в качестве эмоциональных стимулов, точная работа и принятие решений не зависят от телесных маркеров, а генерация эмоционального опыта не зависит от телесной обратной связи. Хотя состояния тела не могут вызвать водопад эмоций, как это могут сделать личные события или даже музыка, длительное воздействие таких состояний может существенно изменить эмоциональное состояние. Эти телесные ритмы всегда присутствуют с нами, постепенно провоцируя определенные психические состояния, и поэтому они заслуживают внимания не только тех, кто занимается здравоохранением, но и обычных людей, которым было бы полезно иметь возможность регулировать эмоциональное состояние. Мы и другие исследователи предположили, что длительные "негативные" ритмы организма могут загнать нас в порочный круг плохого эмоционального состояния, что также приводит к ухудшению физического здоровья (Jerath et al., 2019).
Положительные и отрицательные эмоции различаются тем, что положительные эмоции повышают согласованность телесных ритмов, а отрицательные - снижают (McCraty and Zayas, 2014). Формат определения эмоционального состояния на основе телесных измерений может позволить в будущем разработать более удобные, чем существующие сейчас, приложения обратной связи, позволяющие людям измерять свое эмоциональное состояние и соответствующим образом реагировать на него. Поскольку связь между дыханием и эмоциями является взаимной, люди могут добровольно влиять на свое эмоциональное состояние, изменяя характер дыхания. Хотя эмоции имеют такую взаимную связь с другими функциями организма, дыхание является особенным, поскольку его можно изменять по собственному желанию.   Паттерн дыхания и эмоциональное состояние
Дыхательный паттерн определяется не только метаболическими потребностями, но и эмоциями (Homma and Masaoka, 2008). Хотя вопрос о том, имеет ли каждая эмоция свой собственный характер для вегетативных функций (и других физиологических механизмов), является спорным (Kreibig, 2010), существует значительная поддержка идеи о том, что действительно существует определенная физиологическая специфика в эмоциональном спектре (Stemmler, 2004; Nummenmaa et al., 2014), а ритм дыхания часто рассматривается как показатель эмоционального состояния (Noguchi et al., 2012).
Большинство событий реального мира вызывают не отдельные и четко выраженные эмоции, а сложную смесь эмоций, которые чаще всего бывают как положительными, так и отрицательными (Boiten, 1998). Это обстоятельство, а также тот факт, что полноценные эмоции в реальном мире зачастую трудно вызвать в лабораторных условиях, затрудняет определение точных физиологических реакций и паттернов конкретных эмоций. Однако на основании имеющихся исследований можно сделать вывод, что более возбуждающие реакции на отрицательные эмоции (такие как страх, гнев и тревога) приводят к более поверхностному и быстрому дыханию (Boiten, 1998; Masaoka and Homma, 2001). Это может привести к снижению уровня углекислого газа в крови (Kreibig, 2010). Сознательная модуляция дыхания в сторону замедления и углубления может способствовать усилению положительных эмоций при преобладании отрицательных (Masaoka et al., 2012). Счастье и связанные с ним положительные эмоции вызывают значительные изменения в дыхании, которые включают увеличение вариабельности дыхательного паттерна, уменьшение приливного объема и времени вдоха (Boiten, 1998). Влияние положительных эмоций на дыхание зависит от степени их возбуждения, причем возбуждающие эмоции увеличивают частоту дыхания (Kreibig, 2010). Периоды отвращения (связанные с патогенами) приводят к подавлению и прекращению дыхания, что, вероятно, является естественной реакцией, позволяющей избежать вдыхания вредного содержимого (Boiten, 1998).

Все больше исследований показывают, что не только эмоциональное состояние влияет на дыхание, но и дыхание влияет на эмоциональное состояние и стимулирует его, даже если человек не осознает этого (Philippot et al., 2002). Считается, что механизм влияния тела на сознание связан с модуляцией ВНС и распознаванием мозгом интероцептивных ощущений. Однако дыхание может воздействовать непосредственно на мозг. Появляется все больше доказательств того, что дыхание может оказывать значительное и, казалось бы, прямое воздействие на нейронные колебания в различных областях мозга (Kluger and Gross, 2020). Это может синхронизировать нейронную активность и повысить эффективность вычислений (Kluger and Gross, 2020). Было показано, что дыхательный ритм унифицирует глобальную координацию и настройку нейронного огня и динамики в корковых и подкорковых сетях (Karalis and Sirota, 2018; Zaccaro et al., 2018). Дыхательный ритм может даже доминировать над локальными полевыми потенциалами во время покоя (Karalis and Sirota, 2018). Было показано, что дыхательная синхронизированная активность в мозге модулирует когнитивную деятельность в зависимости от фазовых свойств дыхательного цикла (Nakamura et al., 2018). Такая модуляция нейронных осцилляций была связана с модуляцией эмоций (Fumoto et al., 2004; Yu et al., 2011). Дыхание также может модулировать гемодинамическую активность, которая оказывает значительное влияние на активность мозга (Başar, 2008).

Другие реакции на эмоции
В то время как дыхание является периферическим ритмом, имеющим особую связь с сознанием, другие физиологические показатели тоже имеют эмоциональное выражение. К ним относятся сердечно-сосудистые показатели, температура, электродермальные показатели, показатели насыщения крови кислородом, фотоплетизмографические и электромиографические показатели (Shi et al., 2017). Биомаркеры, такие как кортизол, хотя и являются потенциально инвазивными, также могут дать представление об эмоциональном состоянии (Strahler et al., 2017). Более редкие, но показательные эмоциональные реакции, включая нейронные изменения, выявленные с помощью нейровизуализации (Critchley and Harrison, 2013), генетические изменения (Jonassen and Landrø, 2014) и воспаление (Pace-Schott et al., 2019), могут быть реализованы в будущих технологиях распознавания эмоций. Для распознавания эмоций можно использовать даже звуки сердца (Xiefeng et al., 2019). Вариабельность сердечного ритма (ВСР) - это мельчайшие колебания синусовых сокращений сердца (Shi et al., 2017). Хотя некоторые критикуют эту идею, широко распространено мнение, что ВСР позволяет отличить парасимпатическое состояние от симпатического (Balzarotti et al., 2017). Таким образом, ВСР может быть важным инструментом для выявления дисбаланса ВНС. Высокий уровень ВСР иногда ассоциируется с более позитивным состоянием психики, и показатели ВСР используются для распознавания эмоций (Zhu et al., 2019).
Сердечно-вагальный контроль (СВК) обычно измеряется с помощью ВСР, указывает на влияние сердечно-сосудистой системы на парасимпатическую нервную систему (Kimhy et al., 2013) и может быть важным маркером способности человека регулировать эмоции (Balzarotti et al., 2017). Показатели ВСР также могут быть эффективны для дифференциации эмоционального состояния наряду с психическими эмоциональными расстройствами (Zhu et al., 2019). Сильный КВК указывает на более сильную вагальную реактивность и восстановление после стрессовых воздействий. Таким образом, сильная ЦВК в состоянии покоя связана с большей гибкостью ВНС, сердечно-сосудистым здоровьем и способностью реагировать на стресс (Thayer and Fischer, 2009). Сильная ЧСС также ассоциируется с улучшением когнитивных способностей, таких как внимание, рабочая память и скорость обработки информации (Hansen et al., 2003). Низкий уровень ВСР, а значит, и ЦВК, ассоциируется с различными негативными эмоциями (гнев, печаль, страх) и заболеваниями, включая тревожные расстройства, депрессию, сердечно-сосудистые заболевания и повышенный риск смерти (Tsuji et al., 1994; Buccelletti, 2009). Стрессовые события могут фактически снижать CVC (Balzarotti et al., 2017).
Возможно, лучшим показателем эмоциональной валентности является не величина ВСР, а ее когерентность. Положительные эмоции приводят к более когерентному паттерну, возможно, оказывая восстанавливающее действие. Бессвязные эмоции, напротив, приводят к бессвязному паттерну, который, как считается, со временем оказывает разрушающее воздействие на здоровье (McCraty and Zayas, 2014). Одним из примеров меры когерентности является синусоидальная форма паттернов сердечного ритма. Таким образом, носимые устройства, предназначенные для распознавания эмоций, должны ориентироваться не только на основные аспекты собранных биометрических данных, но и на закономерности внутри и между типами данных.
Сердечная нервная система может действовать самостоятельно и достаточно сложна, чтобы рассматривать ее как "маленький мозг" с функциями кратковременной и долговременной памяти (Shaffer et al., 2014). Значительная часть волокон, соединяющих эту систему с мозгом, является афферентными, больше, чем в любом другом органе тела (Cameron, 2002). Таким образом, сердце представляет собой сложный центр обработки и кодирования информации (Armour and Ardell, 2004), который также выделяет собственные гормоны и нейротрансмиттеры (Mukoyama et al., 1991; Huang et al., 1996). Считается, что таламус играет решающую роль в формировании интегрированного опыта и глобальных когнитивных функций благодаря его плотной глобальной сети с корой головного мозга (Jerath et al., 2015). Исследования показали, что ритм афферентной нейронной информации, поступающей от сердца, модулирует активность таламуса, который, таким образом, может оказывать глобальное влияние на мозг (Wölk and Velden, 1989). Фронтальные области коры головного мозга (McCraty et al., 2004), а также моторные области (Svensson and Thorén, 1979) испытывают влияние со стороны сердечной нервной системы, причем это влияние распространяется и на эмоциональную обработку информации (Zhang et al., 1986).   Спектр эмоций
Учитывая, что эмоции имеют в значительной степени выраженные телесные паттерны, а также подвержены влиянию этих паттернов, возможно, удастся точно отобразить эмоции по физиологическим параметрам. Здесь мы приводим пример такого картирования в сочетании с измерениями ВНС и дыхания (рис. 1). Эмоции не являются унитарными в том смысле, что существуют различные виды грусти, страха и т.д., поэтому для личного понимания их лучше классифицировать с помощью цветового спектра. В том виде, в котором эмоции рассматриваются в настоящее время, отдельные эмоции иногда вызывают различные физиологические реакции. Например, грусть вызывает разные физиологические реакции в зависимости от того, является ли она эмпатией или антипатией (Давыдов и др., 2011). Отвращение уникально тем, что может вызывать как парасимпатические, так и симпатические реакции в зависимости от характера реакции (патогенная или связанная с моралью) (Kreibig, 2010). Отвращение, связанное с патогенами, можно рассматривать скорее как "первобытную эмоцию", подобно жажде и голоду (Ottaviani et al., 2013). Понимание эмоций с помощью такой карты позволит визуально помочь в эмоциональной регуляции, возможно, подсказав, как использовать реакцию "разум-тело". Mind-body response - это термин, обозначающий психофизиологические изменения, происходящие в результате взаимодействия тела и мозга, в частности, влияние ритмов тела на психологию человека (Jerath et al., 2014). Развитие такого спектра может выявить воплощения когнитивных процессов. В связи с отсутствием полной специфики ответов на базовые эмоции большая размерность классификации эмоций может позволить лучше понять их природу, выявить взаимосвязи между ними и создать "навигационные" инструменты для тех, кто стремится регулировать свои эмоции. Регулирование эмоций может осуществляться различными способами, начиная от методов биологической обратной связи и заканчивая техниками телесного реагирования.

РИСУНОК 1. Спектр эмоций. Аффективные состояния показаны вместе с измерением дыхательного ритма. На треках дыхательных ритмов по оси X отложено время, а по оси Y - смещение. Каждое дыхательное состояние и соответствующая ему эмоция показаны в цветовой кодировке с соответствующим вегетативным состоянием. Данный спектр является лишь базовым одномерным прототипом, и будущие разработки, использующие ту же фундаментальную идею, могут включать множество других биометрических параметров для высокоточного распознавания эмоций. Цветовой спектр используется для иллюстрации того, как биометрические данные могут быть преобразованы в удобные интерфейсы для пользователей соответствующих приложений и устройств, позволяющие быстро и легко понять их эмоциональное и/или телесное состояние. Пользовательский интерфейс, способный перевести биометрические данные в понятный формат с учетом эмоций и других психологических факторов, будет иметь решающее значение для широкого и плодотворного использования приложений "разум-тело". Адаптировано из Kalawski (2003).
Мы утверждаем, что наиболее мощный метод регуляции эмоций, который может практиковать неспециалист, связан с аспектами реакции "ум-тело", и наиболее эффективным из них являются дыхательные техники, такие как пранаяма. Особенность дыхания заключается в том, что оно не только оказывает мощное влияние на психологию и физиологию, но и является ритмом тела, который контролируется добровольно. Это ставит его на первое место среди техник "ум-тело".
Заключение

Раскрывая потенциальную природу интимной связи между телом и разумом, в частности, в области эмоций, мы надеемся подготовить почву для разработки новых технологий и интерфейсов, позволяющих обывателям контролировать и влиять на свое телесное, а значит, и психическое состояние. Будущие носимые устройства могут использовать различные физиологические показатели, включая дыхание, частоту сердечных сокращений и показатели ВСР, электродермальную активность и т.д., для распознавания эмоций, не нарушая текущей деятельности. В сочетании с методами машинного обучения можно добиться персонального и высокотехнологичного распознавания. Мы обсудили и рассмотрели природу связи эмоций и тела, чтобы зародить инновации и понимание, и привели базовый пример физиологического спектра эмоций для использования в носимых устройствах с целью создания удобных и понятных интерфейсов для потребителей, помогающих им идентифицировать, регулировать и изменять свое эмоциональное состояние.

ЛИТЕРАТУРА
Adolphs, R., Damasio, H., Tranel, D., Cooper, G., and Damasio, A. R. (2000). A role for somatosensory cortices in the visual recognition of emotion as revealed by three-dimensional lesion mapping. J. Neurosci. 20, 2683–2690. doi: 10.1523/ jneurosci.20- 07- 02683.2000 Armour, J. A., and Ardell, J. L. (2004). Basic and Clinical Neurocardiology. Oxford: Oxford University Press. Balzarotti, S., Biassoni, F., Colombo, B., and Ciceri, M. R. (2017). Cardiac vagal control as a marker of emotion regulation in healthy adults: a review. Biol. Psychol. 130, 54–66. doi: 10.1016/j.biopsycho.2017.10.008 Barrett, L. F., Mesquita, B., Ochsner, K. N., and Gross, J. J. (2007). The experience of emotion. Annu. Rev. Psychol. 58, 373–403. Ba ̧sar, E. (2008). Oscillations in “brain–body–mind”—A holistic view including the autonomous system. Brain Res. 1235, 2–11. doi: 10.1016/j.brainres.2008.06.102 Boiten, F. A. (1998). The effects of emotional behaviour on components of the respiratory cycle. Biol. Psychol. 49, 29–51. doi: 10.1016/s0301- 0511(98)00025- 8 Buccelletti, E. (2009). Heart rate variability and myocardial infarction: systematic literature review and metanalysis. Eur. Rev. Med. Pharmacol. Sci. 13, 299–307. Bulut, N. S., Würz, A., Yorguner Küpeli, N., Çarkaxhıu Bulut, G., and Sungur, M. Z. (2018). Heart rate variability response to affective pictures processed in and outside of conscious awareness: three consecutive studies on emotional regulation. Int. J. Psychophysiol. 129, 18–30. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2018.05.006 Cameron, O. G. (2002). Visceral Sensory Neuroscience: Interoception. New York, NY: Oxford University Press. Celeghin, A., Diano, M., Bagnis, A., Viola, M., and Tamietto, M. (2017). Basic emotions in human neuroscience: neuroimaging and beyond. Front. Psychol. 8:1432. doi: 10.3389/fpsyg.2017.01432 Critchley, H. D. (2002). Review: electrodermal responses: what happens in the brain. Neuroscientist 8, 132–142. doi: 10.1177/107385840200800209 Critchley, H. D., and Harrison, N. A. (2013). Visceral influences on brain and behavior. Neuron 77, 624–638. doi: 10.1016/j.neuron.2013.02.008 Damasio, A., and Carvalho, G. B. (2013). The nature of feelings: evolutionary and neurobiological origins. Nat. Rev. Neurosci. 14, 143–152. doi: 10.1038/nrn3403

Davydov, D. M., Zech, E., and Luminet, O. (2011). Affective context of sadness and physiological response patterns. J. Psychophysiol. 25, 67–80. doi: 10.1027/0269- 8803/a000031 Denton, D. A., Mckinley, M. J., Farrell, M., and Egan, G. F. (2009). The role of primordial emotions in the evolutionary origin of consciousness. Conscious. Cogn. 18, 500–514. doi: 10.1016/j.concog.2008.06.009 Dunn, B. D., Dalgleish, T., and Lawrence, A. D. (2006). The somatic marker hypothesis: a critical evaluation. Neurosci. Biobehav. Rev. 30, 239–271. doi: 10.1016/j.neubiorev.2005.07.001 Ekman, P., Levenson, R., and Friesen, W. (1983). Autonomic nervous system activity distinguishes among emotions. Science 221, 1208–1210. doi: 10.1126/ science.6612338 Engelen, T., Zhan, M., Sack, A. T., and Gelder, B. D. (2018). The influence of conscious and unconscious body threat expressions on motor evoked potentials studied with continuous flash suppression. Front. Neurosci. 12:480. doi: 10. 3389/fnins.2018.00480 Fumoto, M., Sato-Suzuki, I., Seki, Y., Mohri, Y., and Arita, H. (2004). Appearance of high-frequency alpha band with disappearance of low-frequency alpha band in EEG is produced during voluntary abdominal breathing in an eyes-closed condition. Neurosci. Res. 50, 307–317. doi: 10.1016/j.neures.2004.08.005 Hansen, A. L., Johnsen, B. H., and Thayer, J. F. (2003). Vagal influence on working memory and attention. Int. J. Psychophysiol. 48, 263–274. doi: 10.1016/s0167- 8760(03)00073- 4 Homma, I., and Masaoka, Y. (2008). Breathing rhythms and emotions. Exp. Physiol. 93, 1011–1021. doi: 10.1113/expphysiol.2008.042424 Huang, M. H., Friend, D. S., Sunday, M. E., Singh, K., Haley, K., Austen, K. F., et al. (1996). An intrinsic adrenergic system in mammalian heart. J. Clin. Invest. 98, 1298–1303. doi: 10.1172/jci118916 James, W. (1884). What is an emotion? Mind 9, 188–205. Jerath, R., Barnes, V. A., and Crawford, M. W. (2014). Mind-body response and neurophysiological changes during stress and meditation: central role of homeostasis. J. Biol. Regul. Homeost. Agents 28, 545–554. Jerath, R., Beveridge, C., and Barnes, V. A. (2019). Self-regulation of breathing as an adjunctive treatment of insomnia. Front. Psychiatry 9:780. doi: 10.3389/fpsyt. 2018.00780

Jerath, R., Crawford, M. W., and And Barnes, V. A. (2015). A unified 3D default space consciousness model combining neurological and physiological processes that underlie conscious experience. Front. Psychol. 6:1204. doi: 10.3389/fpsyg. 2015.01204 Jonassen, R., and Landrø, N. I. (2014). Serotonin transporter polymorphisms (5- HTTLPR) in emotion processing: implications from current neurobiology. Prog. Neurobiol. 117, 41–53. doi: 10.1016/j.pneurobio.2014.02.003 Kalawski, J. P. (2003). Effects of Tenderness on Problem Solving. Denton, TX: University Of North Texas. Karalis, N., and Sirota, A. (2018). Breathing coordinates limbic network dynamics underlying memory consolidation. bioRxiv [Preprint]. doi: 10.1101/ 392530 Keysers, C., Kaas, J. H., and Gazzola, V. (2010). Somatosensation in social perception. Nat. Rev. Neurosci. 11, 417–428. doi: 10.1038/nrn2833 Kimhy, D., Crowley, O. V., Mckinley, P. S., Burg, M. M., Lachman, M. E., Tun, P. A., et al. (2013). The association of cardiac vagal control and executive functioning–findings from the MIDUS study. J. Psychiatr. Res. 47, 628–635. doi: 10.1016/j.jpsychires.2013.01.018 Kluger, D. S., and Gross, J. (2020). Tidal volume and respiration phase modulate cortico-muscular communication. bioRxiv [Preprint]. doi: 10.1101/2020.01.13. 904524 Kövecses, Z. (2000). Metaphor and Emotion: Language, Culture, and Body in Human Feeling. Cambridge: Cambridge University Press. Kreibig, S. D. (2010). Autonomic nervous system activity in emotion: a review. Biol. Psychol. 84, 394–421. doi: 10.1016/j.biopsycho.2010.03.010 LeDoux, J. (2012). Rethinking the emotional brain. Neuron 73, 653–676. doi: 10. 1016/j.neuron.2012.02.004 LeDoux, J. E. (1998). The Emotional Brain: The Mysterious Underpinnings of Emotional Life. New York, NY: Simon & Schuster. Levenson, R. W. (2006). Blood, sweat, and fears: the autonomic architecture of emotion. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1000, 348–366. doi: 10.1196/annals.1280.016 Levenson, R. W., Ekman, P., and Friesen, W. V. (1990). Voluntary facial action generates emotion-specific autonomic nervous system activity. Psychophysiology 27, 363–384. doi: 10.1111/j.1469-8986.1990.tb02330.x Lewis, J. A., and Cuppari, M. (2009). The polygraph: the truth lies within. J. Psychiatry Law 37, 85–92. doi: 10.1177/009318530903700107 Masaoka, Y., and Homma, I. (2001). The effect of anticipatory anxiety on breathing and metabolism in humans. Respir. Physiol. 128, 171–177. doi: 10.1016/s0034- 5687(01)00278- x Masaoka, Y., Sugiyama, H., Katayama, A., Kashiwagi, M., and Homma, I. (2012). Remembering the past with slow breathing associated with activity in the parahippocampus and amygdala. Neurosci. Lett. 521, 98–103. doi: 10.1016/j. neulet.2012.05.047 McCraty, R., Atkison, M., and And Bradley, R. T. (2004). Electrophysiological evidence of intuition: part 1. the surprising role of the heart. J. Altern. Complement. Med. 10, 133–143. doi: 10.1089/107555304322849057 McCraty, R., and Zayas, M. A. (2014). Cardiac coherence, self-regulation, autonomic stability, and psychosocial well-being. Front. Psychol. 5:1090. doi: 10.3389/fpsyg.2014.01090 Mirabella, G. (2018). The weight of emotions in decision-making: how fearful and happy facial stimuli modulate action readiness of goal-directed actions. Front. Psychol. 9:1090. doi: 10.3389/fpsyg.2014.01090. Moody, E. J., Reed, C. L., Van Bommel, T., App, B., and Mcintosh, D. N. (2017). Emotional Mimicry Beyond the Face?: rapid face and body responses to facial expressions. Soc. Psychol. Pers. Sci. 9, 844–852. doi: 10.1177/194855061772 6832 Mukoyama, M., Nakao, K., Hosoda, K., Suga, S., Saito, Y., Ogawa, Y., et al. (1991). Brain natriuretic peptide as a novel cardiac hormone in humans. engineered grafts from human decellularized extracellular matrices: a systematic review and future perspectives. Evidence for an exquisite dual natriuretic peptide system, atrial natriuretic peptide and brain natriuretic peptide. J. Clin. Invest. 87, 1402–1412. doi: 10.1172/jci115146 Nakamura, N. H., Fukunaga, M., and Oku, Y. (2018). Respiratory modulation of cognitive performance during the retrieval process. PLoS One 13:e0204021. doi: 10.1371/journal.pone.0204021 Niedenthal, P. M. (2007). Embodying emotion. Science 316, 1002–1005. Noguchi, K., Masaoka, Y., Satoh, K., Katoh, N., and Homma, I. (2012). Effect of music on emotions and respiration. Showa Univ. J. Med. Sci. 24, 69–75.

Nummenmaa, L., Glerean, E., Hari, R., and Hietanen, J. K. (2014). Bodily maps of emotions. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 111, 646–651. Nummenmaa, L., Glerean, E., Viinikainen, M., Jääskeläinen, I. P., Hari, R., and Sams, M. (2012). Emotions promote social interaction by synchronizing brain activity across individuals. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109, 9599–9604. doi: 10.1073/pnas.1206095109 Nummenmaa, L., Hirvonen, J., Parkkola, R., and Hietanen, J. K. (2008). Is emotional contagion special? An fMRI study on neural systems for affective and cognitive empathy. NeuroImage 43, 571–580. doi: 10.1016/j.neuroimage. 2008.08.014 Ottaviani, C., Mancini, F., Petrocchi, N., Medea, B., and Couyoumdjian, A. (2013). Autonomic correlates of physical and moral disgust. Int. J. Psychophysiol. 89, 57–62. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2013.05.003 Pace-Schott, E. F., Amole, M. C., Aue, T., Balconi, M., Bylsma, L. M., Critchley, H., et al. (2019). Physiological feelings. Neurosci. Biobehav. Rev. 103, 267–304. Philippot, P., Chapelle, G., and Blairy, S. (2002). Respiratory feedback in the generation of emotion. Cogn. Emot. 16, 605–627. doi: 10.1080/ 02699930143000392 Purves, D., Augustine, G. J., Fitzpatrick, D., Hall, W. C., Lamantia, A.-S., Platt, M., et al. (2018). Neuroscience. New York, NY: Sinauer Associates. Rangel, A., Camerer, C., and Montague, P. R. (2008). A framework for studying the neurobiology of value-based decision making. Nat. Rev. Neurosci. 9, 545–556. doi: 10.1038/nrn2357 Rosenfeld, J. P. (1995). Alternative Views of Bashore and Rapp’s (1993) alternatives to traditional polygraphy: a critique. Psychol. Bull. 117, 159–166. doi: 10.1037/ 0033- 2909.117.1.159 Ross, P., and Atkinson, A. P. (2020). Expanding simulation models of emotional understanding: the case for different modalities, body-state simulation prominence, and developmental trajectories. Front. Psychol. 11:309. doi: 10. 3389/fpsyg.2020.00309 Shaffer, F., Mccraty, R., and Zerr, C. L. (2014). A healthy heart is not a metronome: an integrative review of the heart’s anatomy and heart rate variability. Front. Psychol. 5:1040. doi: 10.3389/fpsyg.2014.01040 Shariff, A. F., and Tracy, J. L. (2011). What are emotion expressions for? Curr. Dir. Psychol. Sci. 20, 395–399. Shi, H., Yang, L., Zhao, L., Su, Z., Mao, X., Zhang, L., et al. (2017). Differences of heart rate variability between happiness and sadness emotion states: a pilot study. J. Med. Biol. Eng. 37, 527–539. doi: 10.1007/s40846-017-0238-0 Stemmler, G. (2004). “Physiological processes during emotion,” in The Regulation of Emotion, eds P. Philippot and R. S. Feldman (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publishers), 33–70. Strahler, J., Skoluda, N., Kappert, M. B., and Nater, U. M. (2017). Simultaneous measurement of salivary cortisol and alpha-amylase: application and recommendations. Neurosci. Biobehav. Rev. 83, 657–677. doi: 10.1016/j.neubiorev.2017.08.015 Svensson, T. H., and Thorén, P. (1979). Brain noradrenergic neurons in the locus coeruleus: inhibition by blood volume load through vagal afferents. Brain Res. 172, 174–178. doi: 10.1016/0006-8993(79)90908-9 Thayer, J. F., and Fischer, J. E. (2009). Heart rate variability, overnight urinary norepinephrine and C-reactive protein: evidence for the cholinergic anti- inflammatory pathway in healthy human adults. J. Intern. Med. 265, 439–447. doi: 10.1111/j.1365-2796.2008.02023.x Tsuji, H., Vendittijr, F. J., Manders, E. S., Evans, J. C., Larson, M. G., Feldman, C. L., et al. (1994). Reduced heart rate variability and mortality risk in an elderly cohort. The Framingham heart study. Circulation 90, 878–883. doi: 10.1161/01. cir.90.2.878 Valderas, M. T., Bolea, J., Laguna, P., Vallverdú, M., and Bailón, R. (2015). “Human emotion recognition using heart rate variability analysis with spectral bands based on respiration,” in Proceedings of the 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Milano, 6134–6137. Verschuuren, J., Chuang, L., Rosenblum, M., Lieberman, F., Pryor, A., Posner, J. B., et al. (1996). Inflammatory infiltrates and complete absence of Purkinje cells in anti-Yo-associated paraneoplastic cerebellar degeneration. Acta Neuropathol. 91, 519–525. doi: 10.1007/s004010050460 Williams, M. A., and Mattingley, J. B. (2004). Unconscious perception of non- threatening facial emotion in parietal extinction. Exp. Brain Res. 154, 403–406. doi: 10.1007/s00221-003-1740-x

Wölk, C., and Velden, M. (1989). “Revision of the baroreceptor hypothesis on the basis of the new cardiac cycle effect,” in Psychobiology: Issues and Applications, eds N. W. Bond and D. Siddle (North-Holland: Elsevier Science), 371–379. Wood, A., Rychlowska, M., Korb, S., and Niedenthal, P. (2016). Fashioning the face: sensorimotor simulation contributes to facial expression recognition. Trends Cogn. Sci. 20, 227–240. doi: 10.1016/j.tics.2015.12.010 Wu, N., Jiang, H., and Yang, G. (2012). “Emotion recognition based on physiological signals,” in Advances in Brain Inspired Cognitive Systems, eds H. Zhang, A. Hussain, D. Liu, and Z. Wang (Berlin: Springer), 311–320. Xiefeng, C., Wang, Y., Dai, S., Zhao, P., and Liu, Q. (2019). Heart sound signals can be used for emotion recognition. Sci. Rep. 9:6486. Yu, X., Fumoto, M., Nakatani, Y., Sekiyama, T., Kikuchi, H., Seki, Y., et al. (2011). Activation of the anterior prefrontal cortex and serotonergic system is associated with improvements in mood and EEG changes induced by Zen meditation practice in novices. Int. J. Psychophysiol. 80, 103–111. doi: 10.1016/ j.ijpsycho.2011.02.004 Zaccaro, A., Piarulli, A., Laurino, M., Garbella, E., Menicucci, D., Neri, B., et al. (2018). How breath-control can change your life: a systematic review on psycho-physiological correlates of slow breathing. Front. Hum. Neurosci. 12:353. doi: 10.3389/fnhum.2018.00353 Zhang, J.-X., Harper, R. M., and Frysinger, R. C. (1986). Respiratory modulation of neuronal discharge in the central nucleus of the amygdala during sleep and waking states. Exp. Neurol. 91, 193–207. doi: 10.1016/0014-4886(86)90037-3 Zhu, J., Ji, L., and Liu, C. (2019). Heart rate variability monitoring for emotion and disorders of emotion. Physiol. Meas. 40:064004. doi: 10.1088/1361-6579/ab1887

Grigoriy Basov ● 16.10.2020 г.