Science-tv.ru

Российские ученые в журнале Physical Review E


Сотрудники Саратовского государственного технического университета имени Ю.А. Гагарина изучили процессы функционирования мозга во время восприятия информации. Результаты исследований помогут предсказать появление патологических нейрофизиологических состояний, таких как эпилепсия, и предотвратить их. Исследование было поддержано грантом Российского научного фонда (РНФ), а его результаты были опубликованы в журнале Physical Review E.

Изучить высшую нервную систему живых организмов, особенно человека, без нарушения свойств головного мозга практически невозможно. В то же время современные, безопасные и широко применяемые в медицине и науке методы электро- и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ и МЭГ), не нарушающие целостности тканей (неинвазивные), позволяют медикам зарегистрировать обобщенную активность головного мозга как сложной совокупности сети нейронов.

Ученые задались целью понять процессы функционирования головного мозга на микро- и макроскопическом уровнях во время анализа человеком воспринимаемой информации. На микроскопическом уровне рассматривается функционирование единичного или нескольких связанных между собой нейронов, а на макроскопическом – работа нейронной сети (или даже всего мозга) как целостной системы с множеством взаимосвязанных элементов-нейронов.

При получении внешнего стимула от органов чувств часть нейронов начинает генерировать электрические импульсы, которые передаются по нейронной сети в определенную область мозга и используются для принятия решения. При этом в процессах восприятия, передачи и обработки поступающей информации участвуют различные группы связанных нейронов, которые условно можно рассматривать как принадлежащие отдельным слоям нейронной сети головного мозга. Такая многослойная нейронная сеть генерирует макроскопический сигнал, регистрируемый при электроэнцефалографии (ЭЭГ).

В процессе исследования ученые использовали комплексный подход с применением методов реалистичного математического моделирования сети нейронов головного мозга и сложной обработкой экспериментальных нейрофизиологических данных.

«В результате проведенных исследований нам впервые удалось показать, как при регистрации лишь макроскопических характеристик головного мозга можно сделать математически обоснованные выводы о динамике сети на микроскопическом уровне. В частности, в записях ЭЭГ мозга крысы нам удалось обнаружить переход от нормальной физиологической активности в сторону патологического гиперсинхронного поведения, соответствующего возникновению эпилептического припадка. Подобная динамика нейронной структуры носит название «выброса спайковой волны» и характеризуется ситуацией, когда все нейроны внезапно начинают вести себя практически одинаково», — рассказал руководитель проекта РНФ Александр Писарчик, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Саратовского государственного технического университета имени Ю.А. Гагарина.

Ученые вели работу в двух параллельных направлениях. Во-первых, они моделировали комплексное поведение нейронной сети. Во-вторых, авторы провели множественные эксперименты по регистрации данных ЭЭГ и МЭГ и их последующий математический анализ. За несколько секунд до начала эпилептического припадка была зарегистрирована широкочастотная макроскопическая активность коры и таламуса головного мозга. Такое поведение на микроскопическом уровне соответствует спонтанной некоррелируемой (несвязанной) активности нейронных клеток. В начале припадка, наоборот, клетки коры и таламуса начинают проявлять коррелированную активность, что приводит к возникновению регулярно повторяющихся характерных паттернов (формы импульсов схем) в записях ЭЭГ. Таким образом, эпилептический приступ может быть диагностирован еще за несколько секунд до его начала по наличию таких паттернов в макроскопических данных ЭЭГ.

Основой математического моделирования авторы выбрали модель Курамото, которая используется для описания качественного поведения сети нейронов в результате взаимодействия между ними. На базе систем Курамото строилась многослойная сеть, каждый слой которой состоял из 300 нейронов, случайно взаимодействующих друг с другом с различной силой связи. Ученые провели экспериментальные исследования с регистрацией микро- и макроскопических характеристик динамики головного мозга лабораторных животных — крыс с патофизиологическими процессами, связанными с эпилепсией.

«Полученные научные результаты, помимо фундаментального значения, позволили выявить динамический механизм возникновения патологических нейрофизиологических состояний, таких как эпилепсия, и, что более важно, предсказать эти состояния, что дает возможность предотвратить их. Кроме того, успешное применение предложенного математического подхода позволяет надеяться на дальнейшее расширение его возможностей при описании процессов высших нервных функций, связанных непосредственно с когнитивными свойствами зрительной памяти, распознаванием сложных объектов, принятием решений, и некоторых других. Наше исследование может применяться в широком спектре нейрофизиологических исследований функциональной проводимости сети мозга с помощью данных ЭЭГ и МЭГ в различных формах когнитивных и поведенческих задач, а также для изучения патофизиологических мозговых процессов», — заключил ученый.

Работа проходила в сотрудничестве с учеными из Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского, итальянского посольства в Тель-Авиве, Университета Неймегена (Нидерланды), Вестфальского университета имени Вильгельма (Германия) и из CNR-Института сложных систем (Италия).

19/10/2017

Источники: https://www.gazeta.ru/
Личный кабинет
логин      
пароль    
Российская академия наук
Институт проблем развития науки РАН © Copyright 2010-2024