1.
Что означают такие термины , как "цепь нейронов" и "коннектом мозга"?
Термин «нейронная цепь» характеризует коммуникацию нейронов через синаптические связи и нейротрансмиссию (Yuste, R., 2015). Этот термин также можно использовать для описания взаимосвязей огромного количества нейронов, составляющих «коннектом мозга" (Bullmore, E., & Sporns, O., 2009). Исследования, анализирующие дисфункцию в основных мозговых цепях, а также бесчисленные хорошо обоснованные геномные исследования (сосредоточенные либо на общих аллелях, либо на редких мутациях с большим эффектом) не поддерживают четкие диагностические границы между психическими расстройствами, как это кодифицировано в диагностическом и статистическом руководстве (DSM) современных феноменологических классификациях психических расстройств.
Какие достоинства и недостатки "критериев области исследований"?
В настоящее время предложены критерии области исследований "RDoC) , которые подчеркивают множественные уровни анализа, включая нейронные цепи, поведение ( психопатологическую симптоматику), показатели самоотчета, структурно-функциолнальные особенности клеток мозга, молекулы и гены, с надеждой на выявление звеньев патогенеза и "распутывание сетей/цепей нейронов", определяющих гетерогенность психических расстройств. К сожалению, способ, которым RDoC моделирует психическое расстройство как континуум «нормы», и тот факт, что он не включает в себя естественную историю ( анамнез) любого расстройства (только статическое представление), отдаляет от традиционной модели «болезни» и может быть недостатком этой парадигмы (Ross, C. A., & Margolis, R. L., 2019). RDoC и «тематические» конструкции RDoC используются для обогащения испытаний новых методов лечения , более подходящими для понимания механизма действия нового соединения, а также применяются в качестве конечных точек для результатов испытаний. На сегодняшний день наиболее последовательными или перекрестно проверенными прогностическими маркерами результатов лечения являются специально определенные цели "нейронных цепей", такие как области интереса, вовлеченные в расстройство и/или действие препарата.
Почему исследования на уровне выделения того или иного контура ( компонентов) психического расстройства помогают выйти на персонализированную терапию?
Новые методы стимуляции и регистрации мозга представляют собой подход, который может напрямую исследовать этиологию заболевания на уровне "контура". Эти методы обеспечивают прямой доступ к живому человеческому мозгу в сочетании со способностью модулировать активность контура и уже определили новые принципы взаимоотношений контура и поведения и продемонстрировали осуществимость персонализированной терапии, нацеленной на контур. Этот подход может дополнительно информировать биомаркеры о тяжести заболевания и прогнозировании лечения и может помочь раскрыть механизмы заболевания для разработки новых методов лечения. Параллельный и взаимодополняющий подход к выявлению дисфункциональных цепей на индивидуальном уровне заключается в поиске "патологических схем", связанных с заболеванием или симптомами, в больших наборах данных нейровизуализации на уровне популяции. Математика через область "машинного обучения" подошла к рассмотрению многих особенностей мозга, таких как связь каждого воксела (трехмерного «пикселя», представляющего крошечный куб мозговой ткани) функциональной магнитно-резонасного томографии с каждым другим вокселем, и получению скрытой структуры из ассоциаций между ними. Стимул к сотрудничеству для создания больших наборов данных и применения этих аналитических подходов впервые был проверен в области психиатрической геномики. Целью этих усилий было выявление маркеров диагностической восприимчивости. Частота общих аллелей с малым эффектом в популяции и успешное применение крупномасштабных исследований ассоциаций по всему геному позволяют рассчитывать полигенные баллы риска, кумулятивную меру индивидуального генетического риска.
2.
Чем функциональная магнитно=резонасная томография отличается от магнитно-резонасной спектроскопии?
Функциональная магнитно-резонасная томография измеряет изменения в кровотоке, которые происходят при активности мозга, определяет области мозга и контуры, активируемые во время предъявления стимулов для провоцирования определенных эмоций и поведения Магнитно-резонасная спектроскопия измеряет метаболизм мозга и может определять концентрацию химических компонентов в егго различных областях.
Какие методы и тесты используются для оценки работы разных "цепей нейронов"?
Функциональная магнитно-резонансная томография и электроэнцефалография (идентифицирует и характеризует "мозговые цепи" с точки зрения их спектрального содержания с высоким временным разрешением)., способны количественно определить функционально коррелированные области активации, которые определяют "цепи нейронов". С помощью этих инструментов можно идентифицировать "набор основных мозговых цепей", которые постоянно наблюдаются у пациента при решении аффективных или когнитивных задач (тестов), а также "в состоянии без задач" ("покоя"?).
Какие выделяют контуры "цепей нейронов"?
Можно выделить разные "цепи нейронов": например, они включают "сеть режима по умолчанию" (DMN), участвующую в процессах саморефлексии без задач; "контур негативных эмоций", апктивирующийся при предъявлении отрицательных эмоциональных стимулах, таких как угроза или грусть; "контур позитивных эмоций" (также известный как контур «вознаграждения»), задействованный при реагировании на социальные и приобретенные вознаграждения; и "контур когнитивного контроля", необходимый для решения задачах, требующих торможения и избирательного контроля.
Какие структуры мозга активируются в "сети режима по умолчанию"?
DMN является основным внутренним контуром, участвующим в процессах саморефлексии и определяемым функциональной связью между областями в передней медиальной префронтальной коре (amPFC), задней поясной коре (PCC) и угловой извилине (AG) в теменной коре. Связность в режиме по умолчанию подразумевает возбуждающие глутаматергические и ингибирующие гамкергические пути нейротрансмиттеров.
Какие структуры мозга активируются при таких негативных аффектов, как грусть или угроза?
"Контур негативных аффектов" задействуется негативными эмоциональными стимулами, такими как угроза и грусть, и участвует в реакциях на эти стимулы, переживании эмоциональных состояний, которые они вызывают, и регуляции этих реакций и переживаний. Ключевыми регионами этого контура являются: миндалевидное тело (Amyg), передняя часть островка (A. insula) и ACC, охватывающие, расположенную под мозолистым телом поясную кору (SCC), также называемую "субгенуальной передней поясной корой". Она модулируется серотонинергическими нейротрансмиттерными путями.
Какие структуры мозга вовлечены в переживания, связанные с позитивными аффектами?
"Контур позитивного аффекта", также известный как "контур вознаграждения", задействован в реакции на социально вознаграждающие стимулы, усвоенные вознаграждения, ожидание этих стимулов и мотивация прилагать усилия для получения таких вознаграждений. Ключевые регионы этого контура: VS, охватывающие прилежащее ядро, медиальную орбитофронтальную кору (mOFC) и вентральную медиальную префронтальную кору (vMPFC). Эти кортикостриатные регионы "положительного контура аффекта" переплетаются с мезолимбическими дофаминовыми путями.
Какие структуры мозга ассоциируют с контуром когнитивного контроля?
"Контур когнитивного контроля" задействован высшими когнитивными функциями, такими как рабочая память, и требуется для подавления нерелевантных для задачи ответов при решении задачи. "Контур когнитивного контроля" сосредоточен в областях DLPFC и дорсальной ACC (dACC) и включает, среди прочего, дофаминергические, гамкергические, глутаматергические и норадренергические нейротрансмиттерные пути.
Почему стимуляция мозга является альтернативой использования психотропных средств?
Стимуляция мозга является эффективной альтернативой фармакологическим препаратам, предложенным для лечения психических расстройств. Отметим, что все эти подходы используют электрическую активность для модуляции функции мозга (связность, активность, колебательная активность) и различаются по силе и фокусировке электрических полей. Повторяющаяся транскраниальная магнитная стимуляция (rTMS) (в rTMS быстропеременное магнитное поле используется для индуцирования вторичного электрического поля на глубине 2–4 см в кортикальной ткани), напрямую активируя кортикальные нейроны и транскраниальная стимуляция постоянным током (tDCS) (в tDCS слабый ток (1–2 мА) непрерывно подается на кожу головы в течение 20–30 мин, увеличивая (анодная tDCS) или уменьшая (катодная tDCS) возбудимость подлежащей кортикальной ткания) вляются неинвазивными подходами, таргетированными на кору мозга. Глубокая стимуляция мозга (DBS) позволяет осуществлять прямую модуляцию более глубоких (подкорковых) структур с наивысшей пространственной и временной точностью и имеет огромный потенциал для лечения психических расстройств, поскольку она позволяет осуществлять точную модуляцию активности в любом узле вдоль дисфункциональной цепи. В DBS электроды хирургическим путем имплантируются непосредственно в целевую структуру мозга, а стимуляция регулируется генератором импульсов, помещенным под кожу в грудной стенке. Интенсивность стимуляции, ширина импульса, частота и полярность могут быть запрограммированы для оптимизации клинического ответа. Стандартная непрерывная высокочастотная стимуляция может локально подавлять нейронную активность, активируя тормозные пресинаптические окончания и аксональную активность. Механизм действия стимуляции мозга (вставка) остается не до конца понятым, но предполагается, что он аналогичен для всех модальностей. Он может изменять сетевую активность, связность и фазово-амплитудную связь, нарушать патологические колебания, вызывать нейропластичность, нейрогенез и ангиогенез и влиять на медиаторы воспаления.
3.
Что такое "картирование мозга"?
"Внутричерепное картирование мозга" представляет собой роцедуру, при которой прямая электрическая стимуляция ткани мозга используется для его картирования. Например, кратковременная электрическая стимуляция корковых и подкорковых областей при различных параметрах стимуляции вызывает определенные двигательные, когнитивные или эмоциональные реакции и позвоялет связать определенный участок мозга с конкретным поведением. "Вызванный потенциал" - это одиночные импульсы стимуляции, поступающие в одну область мозга, а ответ (вызванный потенциал) регистрируется в дистальной области. Характеристики вызванного потенциала указывают на силу и направление цепей ( связей) мозга. Одиночные импульсы транскраниальной магнитной стимуляции могут использоваться для картирования корковой активности и пластичности в сочетании с электроэнцефалографией.
Каким образом можно модулировать активность нейронов?
Нейронная активность можно модулировать посредством низкочастотных звуковых волн, фокально сконцентрированных на глубоких структурах мозга. Среди доклинических исследований есть те, которые используют свет для управления активностью нейронов ( оптогенетика) . С помощью генной инженерии определенные популяции нейронов модифицируются для экспрессии светочувствительных ионных каналов (опсинов). Затем эти нейроны можно оптически активировать в условиях разного поведения, чтобы понять их функцию.
Что такое "контролируемое и неконтролируемое машинное обучение"?
"Машинное обучение" представляет собой область математики, которая "выводит скрытую структуру из ассоциаций полученных данных". Контролируемое "машинное обучение" - это модели прогнозирования, обученные связывать один набор входных данных (например, особенности связей мозга) с желаемым набором маркированных выходных данных (например, реакция на лечение). Надежность результатов проверяется путем разделения данных на подмножества для обучения и тестирования с целью количественной оценки степени, в которой гипотезы могут быть обобщены на невидимые образцы в реальном мире. Напротив, "неконтролируемое машинное обучение" - это идентификация закономерностей в данных без метки; может использоваться для выявления различных подтипов психических расстройств.
Что такое "теория графов"?
Под "теорией графов" понимается область математики, изучающая отношения между "узлами" (например, областями мозга) и их соединениями. С помощью этого подхода можно определять и количественно определять закономерности связей в мозговых цепях. По мере увеличения размеров наборов данных новые аналитические подходы, такие как "машинное обучение" и "теория графов" , позволяют обнаруживать и количественно оценить новые паттерны цепей в популяциях пациентов с психическими расстройствами, а также открывают новые фенотипы заболеваний. Исследовательские консорциумы используют визуализацию и другие методы для разработки маркеров на основе картирования мозга, которые помогают выбирать методы лечения и прогнозировать результаты ответа на разные психические расстройства.
Что показали генетические исследования нарушений развития нервной системы и шизофрении?
Открытием психиатрической генетики стал различный вклад распространенных ( более 1% населения) и редких мутаций в категориальных диагнозах, например, прогресс в лечении ранних нарушений развития нервной системы ( аутизм, задержка развития и др.) в основном был достигнут за счет выявления редких, часто спонтанных ( de novo) вариантов числа копий и мутаций последовательности, повреждающих белок и вызывающих большие биологические эффекты. Напротив, для многих расстройств с относительно поздним началом (таких как шизофрения или биполярное расстройство) прогресс в первую очередь включал идентификацию общих полиморфизмов, в основном в некодирующих белок регионах, вносящих индивидуальные небольшие эффекты, с сотнями или тысячами генетических вариаций, "сговорившихся" для повышенного индивидуального риска возникновения этих расстройств. В целом, переход к совместным крупномасштабным исследованиям выявил окончательные гены и локусы риска и прояснил генетическую архитектуру широкого спектра категориальных диагнозов. В то же время эта работа напрямую бросила вызов представлению о том, что гены «размножаются по-настоящему», продемонстрировав огромное совпадение в общих генетических рисках в разных диагнозах и сильно различающихся результатах, в отличие от того, что наблюдается с идентичными редкими мутациями с большим эффектом, обнаруженными у неродственных между собой людей (Scangos K., et.al., 2023).
В чем ограниченность результатов методом генетики и нейровизуализации?
Урок, извлеченный из неудачи репликации небольших исследований ассоциаций генов-кандидатов, заключается в том, что лишь очень большие наборы данных нейровизуализации имеют решающее значение для идентификации диагностических или восприимчивых к расстройствам маркеров. Воспроизводимость или ее отсутствие являются хорошо известной проблемой в нейровизуализации для групповых усредненных данных из-за низкой статистической мощности, ошибок программного обеспечения, отсутствия соответствующей коррекции для множественных сравнений и неполной стандартизации методов анализа. Многочисленные крупномасштабные метаанализы активации задач и состояния покоя или структурной визуализации обнаружили общую патологию при расстройствах, но не обнаружили специфического для схемы нейронов эффекта диагностики или домена RDoC (Goodkind, M., et.al., 2015).
Выводы
Можно выделить разные "цепи нейронов" ("сеть режима по умолчанию" , "контуры негативных и позитивных эмоций", "контур когнитивного контроля" и др.
Активность нейронов глубоких структур мозга можно модулировать посредством низкочастотных звуковых волн
"Оптогенетитка" представляет собой исследование, использующее свет для управления активностью нейронов; генная инженерия выделяет определенные популяции нейронов, которые модифицируются для экспрессии опсинов и затем эти нейроны оптически активируют в условиях разного поведения.
"Машинное обучение" ( контролируемое и неконтролируемое) - область математики, которая выводит скрытую структуру из ассоциаций полученных данных
Литература
Bullmore, E., & Sporns, O. (2009). Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems. Nature reviews neuroscience, 10(3), 186-198.
Goodkind, M., Eickhoff, S. B., Oathes, D. J., Jiang, Y., Chang, A., Jones-Hagata, L. B., ... & Etkin, A. (2015). Identification of a common neurobiological substrate for mental illness. JAMA psychiatry, 72(4), 305-315.
Ross, C. A., & Margolis, R. L. (2019). Research domain criteria: strengths, weaknesses, and potential alternatives for future psychiatric research. Complex Psychiatry, 5(4), 218-236.
Scangos K., et.al. New and emerging approaches to treat psychiatric disorders. Nat Med. Nat Med. 2023 Feb; 29(2): 317–333
Yuste, R. (2015). From the neuron doctrine to neural networks. Nature reviews neuroscience, 16(8), 487-497.
Добавить комментарий