Исследователи из ВШЭ, Института лингвистики РАН и Пироговского центра впервые исследовали высокочастотные колебания в разных отделах мозга. С помощью автоматического детектора точность определения колебаний составила 85%, а благодаря использованию машинного обучения они смогли определить, как эпилептические колебания отличаются от здоровых.
Фото: Дмитрий Лебедев, Коммерсантъ
Фото: Дмитрий Лебедев, Коммерсантъ
Высокочастотные колебания — это кратковременные события в мозге. Не будучи постоянными, при фиксации на ЭЭГ они указывают на зоны, в которых у пациентов с эпилепсией начинается приступ. Это показали ретроспективные исследования: когда такие зоны удаляли, приступы прекращались. Однако результаты проспективных исследований — проводимых до оперативного вмешательства — были менее успешными. Случалось, что ученые находили область с большим количеством высокочастотных колебаний и предполагали, что она является источником приступа. Соответственно, при ее удалении приступы должны были исчезнуть, но этого не происходило.
По мнению исследователей, первый недостаток таких исследований состоял в том, что пациенты наблюдались в период фазы быстрого сна или бодрствования, в то время как эффективнее было бы проводить наблюдения во время фазы глубокого сна. Однако даже при более точных наблюдениях успехов было немного: промежутков такого сна было слишком мало или они были слишком короткими. Второй недостаток исследований состоял в низкой эффективности детекторов, которые использовали для фиксации колебаний.
Ученые из Высшей школы экономики, Института лингвистики РАН и Пироговского центра решили проверить, как отличаются амплитуда, частота и продолжительность высокочастотных колебаний в здоровых и эпилептогенных тканях мозга. Во время глубокого сна испытуемых с использованием точного автоматического детектора колебаний они анализировали колебания в медиальных отделах височной доли и в новой коре мозга (неокортексе), так как в разных анатомических областях эти события имеют разные признаки и свойства.
Использование автоматического детектора высокочастотных колебаний, проверенного в предыдущих исследованиях, позволило получить результаты с точностью 85%. Стопроцентную вероятность получить было невозможно, так как детектор не может отличить эпилептические колебания от здоровых. Сделать это помог метод машинного обучения.
Оказалось, что в неокортексе (лоб, темя, висок и так далее), выполняющем когнитивные задачи, здоровые колебания отличаются от эпилептических в основном амплитудой. В медиальных отделах височных долей оба типа колебаний отличаются друг от друга гораздо меньше. По сравнению с неокортексом для них важнее продолжительность. Эпилептические высокочастотные колебания в разных областях мозга имеют примерно одинаковую амплитуду, частоту, форму и продолжительность. При этом здоровые колебания в разных зонах мозга сильно отличаются друг от друга также в основном амплитудой.
Исследователи также показали, что эффективность будущих исследований по определению зон высокочастотных колебаний возрастет, если ученые будут использовать больше периодов глубокого сна и надежный автоматический детектор.
Виктор Карпычев, исследователь Центра языка и мозга ВШЭ:
— Какие вообще колебания есть в мозге? И что там колеблется?
— Человеческий мозг состоит из огромного количества клеток — нейронов, которые взаимодействуют между собой посредством электрических импульсов, передаваемых друг другу. Совокупность этих электрических импульсов большого количества нейронов представляет собой электрические колебания, которые могут быть измерены при помощи электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и магнитоэнцефалограммы (МЭГ). В зависимости от скорости электрических колебаний мозга колебания можно разделить на несколько основных ритмов: дельта-волны, тета, альфа, бета, каждый из которых отражает физиологическое состояние человека.
— Что такое высокочастотные колебания в мозге?
— Помимо основных ритмов человеческий мозг также способен генерировать высокочастотные колебания, частоты которых превышает 80 Гц. Считается, что высокочастотные колебания сопровождают процессы, связанные с консолидацией памяти, в определенных здоровых областях мозга во время сна (здоровые высокочастотные колебания), а также являются признаком высокой активности нейронов при эпилепсии (эпилептические высокочастотные колебания). Оба типа высокочастотных колебаний имеют низкую амплитуду по сравнению с остальными ритмами мозга и могут совпадать по частоте с шумами при записи активности нейронов, что делает их обнаружение технически сложным.
— Как и зачем исследуют зоны высокочастотных колебаний?
— Поскольку высокочастотные колебания могут быть использованы как биомаркер эпилептической активности областей мозга, важно уметь записать их у людей с эпилепсией. Данная цель может быть достигнута с помощью использования стерео-ЭЭГ в клиниках. Стерео-ЭЭГ представляет собой электроды, которые пронизывают мозг человека с эпилепсией от глубоких структур мозга, например гиппокампа, к коре. Несмотря на инвазивность данного метода, на сегодняшний день он является самым надежным способом изучения активности всех областей мозга с относительно низким влиянием шумов при записи.
— Как работает автоматический детектор высокочастотных колебаний?
— Несмотря на использование стерео-ЭЭГ, обнаружение высокочастотных колебаний представляет собой трудоемкую задачу из-за их большого количества, а также из-за шума в записи, который может иметь такую же частоту. Чтобы решить эту задачу, исследователи используют автоматические детекторы для обнаружения высокочастотных колебаний. В нашей работе был использован автоматический детектор, который искал колебания, основываясь на их частоте и форме, и именно последнее является ключевым отличием от шумов, возникающих во время записи.
— Насколько точен этот прибор?
— Автоматический детектор, который использовался в нашей работе, был проверен на нескольких наборах данных испытуемых, полученных в международных клиниках. Все результаты показали высокую точность детектора, что приводило к обнаружению очагов эпилепсии у большинства пациентов. Тем не менее, даже несмотря на использование автоматического детектора, который позволяет избегать шумов, наличие здоровых высокочастотных колебаний в здоровых областях мозга не дает гарантированно обнаруживать очаги эпилепсии. Именно эта проблема подтолкнула нас к применению методов машинного обучения для разделения (классификации) эпилептических и здоровых высокочастотных колебаний друг от друга, основываясь на их амплитуде, продолжительности и частоте.
— Как полученные данные можно использовать в медицине?
— Результаты применения машинного обучения показали, что амплитуда позволяет отделить эпилептические и здоровые колебания друг от друга. Таким образом, использование автоматического детектора и методов машинного обучения могут помочь врачам точнее обнаруживать очаги эпилепсии у испытуемых. На сегодняшний день в медицине не используются высокочастотные колебания из-за их относительной новизны, что в некоторых случаях приводит к неправильному определению очагов. Мы предполагаем, что результаты нашей работы помогут в дальнейшем исправить эту ситуацию.
Использованы материалы статьи