Актуальность
Возможность расшифровки эмоциональных процессов на основе особенностей нейронной активности, вероятно, могла бы изменить представления о направлениях терапии нейропсихиатрических заболеваний. В недавнем исследовании учеными Университета Южной Калифорнии (University of Southern California), США, и Калифорнийского университета в Сан-Франциско (University of California, San Francisco), США, была разработана технология декодирования эмоциональных реакций, учитывающая электрическую активность головного мозга. Описание результатов работы, представленное в издании «Nature Biotechnology», является важным шагом на пути разработки моделей терапии замкнутого цикла, основанных на применении стимуляции структур мозга в лечении при дисфории и тревожном расстройстве у миллионов пациентов, не отвечающих на доступные виды лечения. Исследование проведено в рамках программы SUBNETS по разработке новых биомедицинских технологий терапии трудноизлечимых неврологических заболеваний.
Материалы и результаты исследования
В научно-исследовательском проекте приняли участие 7 добровольцев группы пациентов с эпилепсией. Для решения поставленных задач дизайн работы предполагал проведение непрерывной крупномасштабной электрокортикографии с одновременной регистрацией данных самоотчета пациентов об изменениях их настроения на протяжении нескольких дней.
Авторы объяснили, что репрезентация эмоциональных процессов в структурах головного мозга мультилокальна, поэтому декодирование настроения (как достаточно продолжительного эмоционального процесса) представляет уникальную вычислительную задачу, что осложняется отсутствием исчерпывающего понимания механизмов слаженного функционирования этих регионов в кодировании эмоциональных реакций. Исходя из этого, задачей исследования стал поиск уникальной методики, позволяющей анализировать рисунок нейронных сигналов из распределенных участков мозга с учетом несистематичности или случайного характера возможностей для такой оценки.
В ходе наблюдений добровольцев первичные нейронные сигналы непрерывно регистрировали в распределенных областях мозга, тогда как пациенты самостоятельно сообщали о своем настроении, опираясь на позиции автоматического опросника. В каждом из 24 вопросов пациенту было предложено «оценить, как вы себя чувствуете сейчас», нажав одну из 7 кнопок континуума между парой негативных и позитивных дескрипторов эмоционального состояния (например «подавленным» и «счастливым»). Так, наибольший балл соответствовал более позитивному настроению. В результате, применяя указанную методологию, исследователям удалось описать паттерны электрических сигналов мозга, которые соответствовали данным самоотчетов пациентов об их текущем эмоциональном состоянии. На следующем этапе работы эти знания были применены авторами для создания декодера, который в независимом режиме распознавал паттерны нейронных сигналов, соответствующих определенному настроению. Таким образом, декодером проводилась оценка изолированных нейронных сигналов с последующей возможностью прогнозирования индивидуальных изменений настроения.
Выводы
В заключение авторы выразили надежду на то, что результаты их исследования в будущем смогут стать основой разработки новых эффективных методов нейронной стимуляции замкнутого цикла в терапии при аффективных нарушениях и тревожных расстройствах.
- Sani O.G., Yang Y., Lee M.B. et al. (2018) Mood variations decoded from multi-site intracranial human brain activity. Nat. Biotechnol., Sep. 10 [Epub. ahead of print].
- University of Southern California (2018) Breakthrough brain research could yield new treatments for depression. ScienceDaily, Sep. 10.
Наталья Савельева-Кулик
