Международная команда исследователей при участии Сколтеха, Федерального центра мозга и нейротехнологий ФМБА России и МГУ имени М.В. Ломоносова представила первый в мире открытый набор данных, объединяющий длительные записи активности мозга пациентов после инсульта. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе Сколтеха.
База объединяет сигналы, полученные одновременно с помощью двух методов — электроэнцефалографии (ЭЭГ) и функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Данные доступны в открытом доступе, что позволит ученым по всему миру ускорить разработку персонализированной реабилитации и нейроинтерфейсов.
Инсульт остается одной из главных причин инвалидности, а двигательные нарушения существенно снижают качество жизни пациентов. Чтобы сделать восстановление эффективнее, необходимо понимать, как мозг заново учится управлять движениями.
fNIRS — неинвазивная технология, при которой датчики на голове излучают инфракрасный свет, позволяя оценить концентрацию кислородсодержащего гемоглобина и, следовательно, кровоток в коре мозга. В отличие от функциональной МРТ, оборудование портативно и подходит для длительных наблюдений во время реабилитации.
ЭЭГ фиксирует быструю электрическую активность нейронов, однако изменения сенсомоторных ритмов при попытке движения после инсульта до сих пор изучены недостаточно. Это ограничивает применение сигналов в клинической практике и системах «мозг–компьютер».
«Мы объединили ЭЭГ и fNIRS, чтобы получить более полную картину. ЭЭГ фиксирует быструю электрическую активность нейронов, а fNIRS показывает, как на это реагируют сосуды. Вместе два метода дают более полноценное представление о том, как восстанавливается мозг», — пояснила первый автор работы Александра Медведева, младший научный сотрудник Центра нейробиологии и нейрореабилитации имени Владимира Зельмана Сколтеха.
В исследовании участвовали 16 пациентов с гемипарезом в возрасте от 42 до 71 года. За ними наблюдали в течение 84 реабилитационных сессий. В открытом доступе размещены сигналы ЭЭГ и fNIRS, клинические оценки (включая шкалы Фугл–Мейера и ARAT) и демографические данные.
«Можно проанализировать, как меняется активность мозга по мере того, как пациент учится заново двигать рукой. Понимание таких паттернов позволит врачам прогнозировать эффективность реабилитации и корректировать программу занятий», — отметил соавтор работы Лев Яковлев.
Комбинация двух методов также помогает понять, как здоровое полушарие перестраивается и компенсирует поврежденное. Эти данные важны для разработки индивидуальных программ терапии и предотвращения закрепления неправильных двигательных стратегий.
Ранее российские ученые нашли слабое место опасных бактерий в борьбе с антибиотиками.