Разрабатывая новую технологию декодирования, группа инженеров и врачей из Университета Южной Калифорнии (USC) и Калифорнийского университета в Сан-Франциско обнаружила, как вариации настроения могут быть декодированы по нейронным сигналам в человеческом мозгу – процесс, который не был продемонстрирован. Дата.
Их исследование, опубликованное в Nature Biotechnology, является значительным шагом на пути к созданию новых методов лечения с замкнутым циклом, которые используют стимуляцию мозга для лечения изнурительного настроения и тревожных расстройств у миллионов пациентов, которые не реагируют на текущие методы лечения.
Доцент и председатель ранней карьеры Витерби Марьям Шанечи из Департамента электротехники Мин Се и программы выпускников неврологии в USC руководила разработкой технологии декодирования, а профессор неврологической хирургии Эдвард Чанг из UCSF руководил работой по имплантации человека и сбору данных. Исследователи поддерживали программу SUBNETS Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США по разработке новых биомедицинских технологий для лечения трудноизлечимых неврологических заболеваний.
Команда набрала семь человек-добровольцев из группы пациентов с эпилепсией, которым уже были вставлены внутричерепные электроды в мозг для стандартного клинического мониторинга, чтобы определить местонахождение приступов. Крупномасштабные мозговые сигналы были записаны с этих электродов у добровольцев в течение нескольких дней в UCSF, в то время как они также периодически сообщали о своем настроении с помощью анкеты. Шанечи и ее ученики, Омид Сани и Юйсяо Ян, использовали эти данные для разработки новой технологии декодирования, которая могла бы предсказывать изменения настроения с течением времени на основе сигналов мозга каждого человека, что на сегодняшний день недостижимо.
"Настроение представлено на нескольких участках мозга, а не на локальных участках, поэтому расшифровка настроения представляет собой уникальную вычислительную задачу," Шанечи сказал. "Эта задача усложняется тем фактом, что у нас нет полного понимания того, как эти регионы координируют свою деятельность, чтобы кодировать настроение, и это настроение по своей природе трудно оценить. Чтобы решить эту проблему, нам потребовалось разработать новые методологии декодирования, которые включают нейронные сигналы от распределенных участков мозга, имея при этом редкие возможности для измерения настроения."
Чтобы построить декодер, Шанечи и команда исследователей проанализировали сигналы мозга, записанные с внутричерепных электродов у семи добровольцев. Необработанные сигналы мозга непрерывно записывались в распределенных областях мозга, в то время как пациенты самостоятельно сообщали о своем настроении с помощью анкеты на планшете.
В каждом из 24 вопросов пациента просили: "оцени, как ты себя чувствуешь сейчас" нажав одну из 7 кнопок в континууме между парой дескрипторов состояния отрицательного и положительного настроения (e.грамм., "подавленный" а также "счастливый"). Более высокий балл соответствовал более позитивному состоянию настроения.
Используя свою методологию, исследователи смогли выявить паттерны сигналов мозга, которые соответствовали настроениям, о которых сообщали сами люди. Затем они использовали эти знания для создания декодера, который независимо распознавал бы шаблоны сигналов, соответствующие определенному настроению. После того, как декодер был построен, он измерял только сигналы мозга, чтобы предсказать изменения настроения у каждого пациента в течение нескольких дней.
Возможное решение неизлечимых психоневрологических состояний?
Команда USC / UCSF полагает, что их результаты могут поддержать разработку новых методов стимуляции мозга с замкнутым циклом для лечения аффективных и тревожных расстройств.
Данные Национального исследования употребления наркотиков и здоровья 2016 г. показали, что 16.2 миллиона взрослых в США (примерно 6.7% от всех U.S. взрослые) перенесли хотя бы один большой депрессивный эпизод. Такие методы лечения, как селективные ингибиторы обратного захвата серотонина (СИОЗС), могут быть эффективными у некоторых, но не у всех пациентов.
По данным исследования STAR * D, финансируемого Национальным институтом здравоохранения – самого продолжительного исследования по оценке лечения депрессии – почти 33% пациентов с большой депрессией не отвечают на лечение (более 5.3 млн человек в США.S. в одиночестве). Кроме того, в июне 2018 г. Центры по контролю и профилактике заболеваний сообщили, что количество самоубийств в США растет.S.
Для миллионов пациентов, устойчивых к лечению, альтернативные методы лечения могут оказаться эффективными. Например, исследования изображений человека с использованием позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ) показали, что депрессия опосредуется несколькими областями мозга, и, таким образом, для облегчения можно применять терапию стимуляцией мозга, при которой релевантная для настроения область электрически стимулируется. депрессивные симптомы. Хотя методы стимуляции мозга с разомкнутым контуром имеют определенные перспективы, более точная и эффективная терапия может потребовать подхода с замкнутым циклом, при котором объективное отслеживание настроения с течением времени определяет, как осуществляется стимуляция.
По словам Шанечи, для практикующих врачей мощный инструмент декодирования предоставит средства для четкого определения в реальном времени сети областей мозга, которые поддерживают эмоциональное поведение.
"Наша цель – создать технологию, которая поможет клиницистам получить более точную карту того, что происходит в подавленном мозгу в определенный момент времени, и способ понять, что сигнал мозга говорит нам о настроении. Это позволит нам получить более объективную оценку настроения с течением времени, чтобы определить курс лечения для данного пациента," Шанечи сказал. "Например, если мы знаем настроение в данный момент, мы можем использовать его, чтобы решить, нужно ли и как электрическую стимуляцию доставить в мозг в этот момент, чтобы регулировать нездоровые, изнуряющие крайности эмоций. Эта технология открывает возможности для новых индивидуализированных методов лечения психоневрологических расстройств, таких как депрессия и тревога, для миллионов людей, которые не реагируют на традиционные методы лечения."
Шанечи объяснил, что новую технологию декодирования можно расширить для разработки систем с обратной связью для других психоневрологических состояний, таких как хроническая боль, наркомания или посттравматическое стрессовое расстройство, чьи нейронные корреляты снова не анатомически локализованы, а охватывают распределенную сеть. областей мозга и чья поведенческая оценка трудна и, следовательно, не всегда доступна.