Вопрос «Как твое настроение?», благодаря команде инженеров и врачей из Университета Южной Калифорнии и Калифорнийского университета в Сан-Франциско, приобритает новые смыслы. Они смогли расшифровать изменения настроения,основываясь на сигналах нейронов. Исследование опубликовано в Nature Biotechnology.
Сredit: public domain
Этот факт может стать значительным прорывом в создании новой терапии депрессии так называемого замкнутого цикла (closed-loop therapy), в основе которой лежит стимуляция (электрическая или магнитная) нейронов головного мозга. В таком лечении нуждаются пациенты со сниженным настроением и тревожностью, которым не помогают консервативные методы терапии.
В исследовании участвовали семь пациентов с эпилепсией, которым ранее уже вживили электроды в головной мозг. Вживление электродов – стандартная процедура клинического мониторинга пациентов с патологической активностью нейронов.
Сигналы с электродов регистрировались несколько дней; также участники периодически заполняли опросники, описывая своё настроение. На основании полученных данных Мариам Шанечи (Maryam Shanechi) и её студенты разработали новую технологию дешифровки, которая предсказывает изменения настроения через некоторое время после генерации нейронного сигнала.
«Настроение формируется не в каких-то определённых участках головного мозга, а сразу в нескольких, поэтому достаточно непросто расшифровать сигналы, – объясняет Шанечи. – Задачу осложняло то, что мы не знаем, как эти области согласовывают свою деятельность и как верно оценить настроение. Мы хотели разработать методику дешифровки, которая бы объединила децентрализованные нервные импульсы и нечастые опросы пациентов».
Для этого команда Шанечи анализировала нервные импульсы, записанные внутричерепными электродами. Во время анкетирования сплошной поток сигналов непрерывно регистрировался из разных уголков мозга. Опросник состоял из 24 вопросов формата «оцените самочувствие» по 7-балльной шкале: от негативного определения состояния до позитивного (например, «в депрессии» и «счастлив»). Чем выше итоговый балл – тем позитивнее настрой.
Как выяснилось, в формировании настроения принимают участие зоны лобных долей (красные), поясной извилины (синие), гиппокампы (зеленые) и миндалевидные тела (желтые). Сredit: Sani et. al.
Затем исследователи соотнесли комбинации нейронных сигналов с результатами анкетирования и на основе нейронной сети создали дешефратор, способный самостоятельно узнавать импульсы различных настроений.
Учёные верят, что их открытия помогут разработать новую стимулирующую терапию замкнутого цикла для лечения депрессиии и других заболеваний, при которых тревожность и нарушение настроения играют определяющие роли.
У 16,2 миллионов взрослых в США с 2016 года как минимум однажды диагностировали эпизод большого депрессивного расстройства (БДР). Антидепрессанты из группы селективных ингибиторов обратного захвата серотонина эффективны, но далеко не для всех: почти трети пациентов с БДР не помогает такое лечение. К сожалению, подобной статистики для России нет, но, вероятно, цифры не слишком разнятся.
Для миллионов пациентов новый вид лечения – это выход. У электростимуляции открытого цикла есть потенциал, но метод замкнутого цикла эффективнее и точнее. Технология, созданная авторами исследования, в режиме реального времени четко распознает регионы, которые вовлечены в формирование настроения, и формирует четкое представление того, куда врачу необходимо накладывать электроды для стимуляции.
«Наша цель – создать технологию, которая даст врачам более точную картину происходящего в мозге пациента с депрессией в каждый конкретный момент времени. Они смогут оценивать настроение пациента по нервным импульсам, а затем при необходимости корректировать лечение, и решить, какой регион головного мозга нуждается в электростимуляции. Эта технология – часть персонализированной терапии нейропсихиатрических нарушений».
Новую методику можно адаптировать и для других заболеваний: хронического болевого синдрома, зависимостей, посттравматического стрессового расстройства. Все эти патологии характеризуются анатомической разрозненностью и почти недоступной поведенческой оценкой.
Текст: Морозова Анна
Mood variations decoded from multi-site intracranial human brain activity” by Omid G Sani, Yuxiao Yang, Morgan B Lee, Heather E Dawes, Edward F Chang & Maryam M Shanechi in Nature Biotechnology. Published September 2018.
doi:10.1038/nbt.4200
