Настроиться на нужную сеть: как ученые разобрались в мозговых сигналах

Изучение мозга — сложный процесс. Традиционно ученые обращаются к электро- или магнитоэнцефалографии (ЭЭГ или МЭГ). Эти методы выявляют, где находятся источники электрической активности, а после ищут взаимосвязи между ними — объединялись ли эти участки для выполнения какой-то функции. Новый же метод ученых НИУ ВШЭ и института AIR позволяет сразу обнаружить синхронно активированные нейронные сети и при этом отличается высокой точностью результатов. Подробности работы исследователи опубликовали в журнале NeuroImage.

Согласно одной из теорий, мозг состоит из множества нейронных сетей. Эти сети работают вместе для выполнения разных задач, как командные игроки: например, если мы видим злую собаку, сети, отвечающие за зрение и движение, в нашем мозге сотрудничают, чтобы мы поняли, что нужно бежать. Такие малые сети еще называют функциональными. Нарушения в их командной работе приводят к развитию неврологических заболеваний: проблема прячется в ошибках связи между зонами мозга, а не в конкретном участке.

В 2018 году команда ученых из Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ предложила новый метод изучения самого сложного человеческого органа. Впервые в мире сети в мозге обнаружили с помощью измерений его активности съемкой ЭЭГ и МЭГ. Отличительной чертой этого подхода является то, что он ищет не отдельные источники активности нейронов, а целые сети сразу.

В новом исследовании, о котором мы говорим сейчас, ученые подтвердили, что их математический метод обеспечивает наилучшую точность, не требуя при этом больших вычислительных затрат. Основой их работы стала PSIICOS-проекция.

Основная цель PSIICOS — это изучение того, как различные части мозга работают вместе. Это как специальный инструмент, который помогает ученым видеть более ясно. Когда исследователи измеряют мозговую активность с помощью ЭЭГ или МЭГ, они получают много информации из разных частей мозга. Но иногда эта информация может сбивать с толку, потому что разные части мозга могут влиять на сигналы друг друга. Метод PSIICOS помогает избавиться от этих сбивающих с толку эффектов, используя специальную математическую формулу: она помогает разделить сигналы от разных частей мозга, чтобы ученые могли увидеть, как они на самом деле работают вместе.

«Представьте, что вы с закрытыми глазами стоите в толпе, а вокруг вас люди поют. Каждый поет свою песню, кроме двоих. Эта пара поет одну и ту же мелодию в унисон. Она-то вас и интересует. — объясняет Алексей Осадчий, директор Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ и руководитель научной группы «Нейроинтерфейсы» Института AIRI. — Наш метод позволяет максимально полно отстраниться от пения одиночных людей, обнаружить поющую вместе пару, повернуться к ней и узнать ее мелодию. Кроме того, если вдруг появятся еще пары, поющие в унисон, наш подход позволит их обнаружить и услышать мелодию каждой из таких пар. Принципиально важно, что ищем мы сразу синхронно поющие пары, в то время как другие методы сначала прислушиваются к каждому из поющих в отдельности, а потом, объединяя их по очереди в пары, ищут ту, что поет синхронно и в унисон».

Ученые хотят использовать метод PSIICOS для создания новых способов картографирования функциональных сетей без непосредственного вмешательства в сам мозг. Важное преимущество этого метода — способность получать информацию о связях между различными областями мозга и их активности, независимо от возможных задержек во временной активации нейронных популяций. В будущем этот метод можно будет использовать и на ЭЭГ — это сделает его доступным для более широкого использования, чем МЭГ. Кроме того, работа с функциональными сетями в перспективе может помочь разработать диагностические тесты для нейродегенеративных расстройств.