Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Франциско воссоздали картину активности мозга, которая стоит за отрицательными эмоциями и плохим настроением, особенно у людей, склонных к повышенной тревожности, — пишет Cell.

Все мы иногда чувствуем себя подавленными — не можем перестать думать о больших ошибках или воспроизводить негативные воспоминания, — но некоторым людям особенно сложно справляться с плохим настроением. Обнаружение учеными сети, связанной с плохим настроением, представляет собой значительный прогресс в исследованиях нейробиологии настроения и может служить биомаркером, с помощью которого ученые разработают методы лечения таких расстройств настроения, как депрессия.

Большинство исследований мозга человека при расстройствах настроения основывались на исследованиях, в которых участники лежали в сканере фМРТ и смотрели на грустные изображений или слушали печальные истории. Эти исследования помогли ученым идентифицировать области мозга, связанные с эмоциями у здоровых и страдающих депрессией людей, но они не объясняли естественные колебания настроения у здоровых людей в течение дня и не давали представление о реальных механизмах активности мозга, лежащих в основе настроения.

Недавно опубликованные исследования членов Института Weill Neurosciences Калифорнийского университета в Сан-Франциско нейрохирурга и нейробиолога Эдварда Чанга и нейробиолога и доктора медицинских наук Викаса Соала, а также недавно запущенный Калифорнийским университетом проект Dolby Family Center for Mood Disorders – направлены на то, чтобы заполнить пробелы в нашем понимании неврологии настроения. В рамках исследований активность мозга добровольцев непрерывно регистрировалась на протяжении недели или более, их повседневные колебания настроения связывались с конкретными образцами активности мозга.

«Замечательно, что мы можем видеть фактические нейронные субстраты человеческого настроения непосредственно из мозга, — сказал Чанг. — Полученные результаты имеют научные последствия для нашего понимания того, как специфические области мозга способствуют аффективным расстройствам, а также практические последствия для идентификации биомаркеров, которые могут быть использованы для новых технологий, предназначенных для лечения этих расстройств, что является одним из основных приоритетов проекта SUBNETS (Systems-Based Neurotechnology For Emerging Therapies)».

В исследовании принял участие 21 пациент с эпилепсией. Им вживляли в мозг от 40 до 70 электродов в рамках стандартной подготовки к операции по удалению вызывающей судороги мозговой ткани. Исследователи фиксировали широкий спектр активности головного мозга у этих пациентов в течение семи — десяти дней, особенно обращая внимание на некоторые глубокие структуры мозга, которые, как известно, вовлечены в регуляцию настроения. Между тем, пациенты регулярно фиксировали свое настроение в течение дня с помощью программного обеспечения на планшете.

Затем исследователи использовали вычислительные алгоритмы для сопоставления моделей активности мозга с изменениями настроения пациентов. Эти новые алгоритмы были разработаны ведущим автором, Лоури Киркби — доктором философии, исследователем в лаборатории Соала — и Франсиско Луонго — доктором философии, выпускником программы Калифорнийского университета в Сан-Франциско Neuroscience Graduate.

Ученые сначала проанализировали долгосрочные записи активности мозга у каждого участника для определения так называемых сетей внутренней когерентности — это группы областей мозга, чьи виды деятельности регулярно колеблются вместе на общей частоте (подобно участникам школьного оркестра, марширующим в ногу). Эта синхронизация использовалась как ключ к областям мозга, которые обмениваются информацией друг с другом потенциально важными способами.

Затем, чтобы сравнить полученные результаты разных людей, исследователи сопоставили сети внутренней когерентности каждого субъекта с диаграммами нейронных связей. Сравнение стандартизованных записей сетевой активности по всем параметрам выявило несколько групп областей мозга, которые неоднократно синхронизировались на определенных частотах и ​​поэтому, вероятно, представляли функциональные сети мозга.

Одна из таких сетей была очень активной и скоординированной у 13 участниках исследования. Интересно, что у всех из них до начала исследования была зафиксирована высокая психологическая оценка тревожности. У этих же людей изменения в активности этой сети мозга были тесно связаны с ежедневными приступами низкого или подавленного настроения. Эта связанная с настроением сеть характеризовалась так называемыми бета-волнами — синхронными колебаниями между 13 и 30 циклами в секунду — в гиппокампе и миндалине — двух глубоких областях мозга, связанных с памятью и отрицательными эмоциями.

Соал сказал, что исследовательская группа была ошеломлена ясностью этого вывода. «Мы были очень удивлены, увидев один сигнал, который почти полностью соответствовал приступами депрессивного настроения у такой большой выборки людей, — сказал Соаль. – Обнаружение такого мощного информативного биомаркера было большим результатом, чем мы ожидали на данном этапе проекта».

Удивительно, но эта мощная связь между бета-волнами в миндалине и гиппокампе полностью отсутствовала у восьми других участников исследования, у которых был сравнительно невысокий уровень тревоги. Это наталкивает ученых на попытки понять, как мозг тревожных людей может отличаться от других в том, как он обрабатывает эмоциональные ситуации.

«Основываясь на том, что мы знаем об этих структурах мозга, мы можем сказать, что взаимодействие между миндалиной и гиппокампом может быть связано с воспроизведением эмоциональных воспоминаний и что эта связь особенно сильна у людей с высоким уровнем тревоги, чье настроение может сильно зависеть от эмоциональных воспоминаний, — сказал Соал. — Нам нужно будет еще раз проверить эту гипотезу, но она крайне удовлетворительна для начала и уже предоставляет концептуальную основу пациентам, помогая им понять, что они переживают, когда чувствуют упадок настроения».

И Чанг, и Соал подчеркнули, что поддержка Института Weill Neurosciences и проекта Dolby Family Center имеет решающее значение для будущего успеха исследования и постоянной работы, необходимой для подтверждения результатов и разработки терапевтических средств.

Источник: ScientificRussia

Оставить комментарий

Пожалуйста, авторизуйтесь чтобы добавить комментарий.
  Подписаться  
Уведомление о