Исследователи собрали уникальный набор данных, который позволяет отследить динамику реабилитации людей после инсульта сразу по двум важным показателям — активности нейронов и насыщении крови в мозге кислородом. Полученный датасет могут использовать врачи для оценки эффективности восстановления пациентов, а также для подбора индивидуальных программ их реабилитации. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Data.
Рисунок 1. Схема проведения исследования. Источник: Alexandra Medvedeva et al. / Scientific Data, 2026.
Инсульт — это нарушение кровотока в мозге из-за кровоизлияния или закупорки сосудов, которое приводит к повреждению тканей. Большинство людей, переживших инсульт, сталкиваются с двигательными расстройствами: полной или частичной потерей подвижности в руке, ноге или половине тела (обычно на стороне, противоположной очагу поражения в мозге).
Существуют программы реабилитации после инсульта, и их эффективность во многом зависит от того, насколько точно врач оценит состояние мозга пациента и подберет подходящий план ухода. Степень поражения тканей мозга оценивают с помощью МРТ и электроэнцефалографии (ЭЭГ) — методов, которые позволяют выявить зону повреждений и проследить, активность каких нервных клеток нарушилась из-за инсульта. Однако в ходе реабилитации пациента МРТ обычно не проводят регулярно из-за дороговизны и сложности оборудования, а ЭЭГ не совсем показательна как диагностический метод, и в результате врачи не могут в динамике наблюдать, есть ли у человека улучшения. Более того, такие методы не дают информации о кровоснабжении мозга, которое было нарушено при инсульте.
Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград), Сколтеха (Москва), Федерального центра мозга и нейротехнологий ФМБА России (Москва) и Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова (Москва) опубликовали в открытом доступе первый набор данных, по которому в динамике можно отследить изменения в состоянии людей после инсульта.
Авторы провели исследование, в котором участвовало 16 добровольцев в возрасте от 42 до 71 года, перенесших инсульт и имевших умеренные двигательные нарушения. Все участники проходили стандартную двухнедельную программу реабилитации под наблюдением врачей.
В течение этого периода исследователи несколько раз просили пациентов выполнить простое задание: реагировать на вспышки света справа или слева, нажимая на кнопку пальцами соответствующей руки. Во время каждого эксперимента ученые записывали данные ЭЭГ пациентов и измеряли активность кровотока в мозге. Для этого ткани головы добровольцев просвечивали безопасным инфракрасным светом, который хорошо проникает в организм. По тому, как ткани поглощали свет, ученые оценивали, как в крови меняются уровни гемоглобина, богатого и обедненного кислородом. Их соотношение позволяет определить, насколько интенсивно кровь поступает в те или иные зоны мозга, и, следовательно, насколько активны нейроны в этих областях.
Рисунок 2. Данные интенсивности кровотока в головном мозге одного из участников исследования. Источник: Alexandra Medvedeva et al. / Scientific Data, 2026.
«Совмещение данных по электрической активности мозга и изменению кровотока в нем, а также по двигательной активности пациентов может позволить найти новые маркеры того, насколько хорошо проходит реабилитация и каких результатов стоит ожидать по ее завершении. Полученный датасет может быть полезен для последующих разработок в области индивидуализированных подходов к реабилитации и интерфейсов мозг-компьютер. В дальнейшем нам хотелось бы исследовать, насколько данные маркеры могут быть применимы на практике. Также интересно будет улучшить уже существующие нейроинтерфейсы или, возможно, разработать новые — основанные на мультимодальном подходе», — рассказывает Артемий Беркмуш-Антипова, младший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени Иммануила Канта.
Текст: БФУ им. Канта
Medvedeva, A., Syrov, N., Yakovlev, L. et al. Multisession fNIRS-EEG data of Post-Stroke Motor Recovery. Recordings During Intact and Paretic Hand Movements. Sci Data 13, 448 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06803-5
Читайте материалы нашего сайта во ВКонтакте, Одноклассниках, Яндекс-Дзен и каналах в Telegram и MAX
