Команда исследователей из больницы Brigham and Women’s Hospital, одного из основателей системы здравоохранения Mass General Brigham, в тесном сотрудничестве со исследователями Mass General Hospital и Beth Israel Deaconess Medical Center разработала мощный вычислительный инструмент для понимания здоровья и болезней мозга. предоставление улучшенного способа характеристики активности мозга во время сна.

Исследователи разработали новый метод, который извлекает десятки тысяч электрических событий из мозговых волн спящего человека. Информация из этих сигналов затем используется для создания картины активности мозга, которая действует как отпечаток пальца. уникальный для каждого человека и постоянный от одной ночи к другой. Затем они использовали свой подход для выявления новых потенциальных биомаркеров активности мозга у людей, страдающих шизофренией. Их выводы опубликованы в журнале SLEEP . Постдокторант, Патрик Стоукс, доктор философии, был первым автором исследования, а старшим автором был Майкл Прерау, доктор философии, младший нейробиолог и директор ядра обработки нейрофизиологических сигналов в отделе сна и циркадных расстройств в Brigham.

Эта работа расширяет наши представления об активности мозга во время сна. Выйдя за рамки традиционных представлений, которые разбивают сложный континуум сна на определенные категории и классы волновых форм, мы можем выявить новые типы сигналов и динамики, которые могут быть важны для понимания здоровья и болезней мозга».

Майкл Прерау, доктор философии, младший нейробиолог

Ученые обычно изучают активность мозга во время сна с помощью электроэнцефалограммы или ЭЭГ, которая измеряет мозговые волны на коже головы. Начиная с середины 1930-х годов ЭЭГ во сне впервые изучали, изучая следы мозговых волн, нарисованные машиной на бумажной ленте. Многие важные особенности сна до сих пор основаны на том, что люди почти столетие назад могли легко наблюдать в виде сложных волновых следов. Даже новейшие алгоритмы машинного обучения и обработки сигналов для обнаружения сигналов сна оцениваются по их способности воссоздавать человеческое наблюдение. В этом исследовании исследователи задались вопросом: что мы можем узнать, если расширим наше представление о мозговых волнах во сне за пределы того, что исторически было легко идентифицировать на глаз?

Kitsch, Набор для сна из сатина, пудрового цвета, набор из 3 предметов

Один из особенно важных наборов событий мозговых волн во сне называется сонными веретенами. Эти веретена представляют собой короткие колебательные волны, обычно длящиеся менее 1-2 секунд, которые связаны с нашей способностью преобразовывать кратковременные воспоминания в долговременные. Изменения активности веретена связаны с многочисленными расстройствами, такими как шизофрения, аутизм и болезнь Альцгеймера, а также с естественным старением.

В этом исследовании, вместо того, чтобы искать веретенообразную активность в соответствии с историческим определением, команда разработала новый подход для автоматического извлечения десятков тысяч коротких веретенообразных волновых событий из данных ЭЭГ в течение всей ночи. Далее, вместо того, чтобы рассматривать формы сигналов с точки зрения фиксированных стадий сна (т. е. бодрствования, БДГ-фазы и медленной фазы сна 1–3), как это делают стандартные исследования сна, они охарактеризовали полный континуум постепенных изменений, происходящих в мозгу во время сна. спать. Используя все эти данные, команда создала графические представления, называемые гистограммами мощности и фазы медленных колебаний, которые обеспечивают мощную визуализацию активности всех волновых форм в зависимости от продолжительной глубины сна и синхронизированной активности в коре головного мозга.

Это еще раз демонстрирует богатство информации, которую оставляет на столе традиционная ручная оценка».

Шон Перселл, доктор философии, соавтор, отделение психиатрии , Brigham and Women’s Hospital

Когда команда посмотрела на группу здоровых участников, у каждого из которых были записи сна по две ночи, наблюдаемые закономерности оказались почти такими же, как отпечатки пальцев; очень специфичны для каждого человека с сильной согласованностью в течение ночи. Эти результаты предполагают новые способы, которыми активность мозга отличается от человека к человеку, даже в группах здоровых людей, выбранных в качестве контрольных групп. Затем исследователи сравнили активность между здоровыми субъектами и популяцией людей, страдающих шизофренией, расстройством, которое снижает активность веретена. Используя свой подход, команда не только увидела известные различия у участников с шизофренией, но также обнаружила различия в других веретенообразных волновых формах, возникающих на других частотах в мозге.

«Этот подход действительно захватывающий», — говорит соавтор Дара Маноач, доктор философии из отделения психиатрии Массачусетской больницы общего профиля. «Мы с нетерпением ждем возможности улучшить наше понимание не только шизофрении, но и других нарушений развития нервной системы, характеризующихся различиями во сне, таких как аутизм и детская эпилепсия».

«Мы только начинаем понимать масштабы нейроразнообразия, существующего среди населения в целом», — сказал Прерау. «Если мы сможем более точно охарактеризовать индивидуальные различия, наблюдаемые как в неврологическом здоровье, так и в заболевании, мы сможем работать над улучшением диагностики и лечения».