Настроение научились определять по активности мозга
Sani et al. / Nature Biotechnology 2018
Американским ученым удалось создать алгоритм эффективного мониторинга настроения человека по активности его головного мозга. Изучив динамику настроения семи пациентов с эпилепсией, в мозг которых вживлены электроды для мониторинга приступов, исследователи смогли связать определенные паттерны нейронной активности лимбической системы и других отделов мозга с эмоциональным состоянием. Статья опубликована в журнале Nature Biotechnology.
О связях между активностью головного мозга и настроением известно достаточно много. К примеру, считается, что основным отделом, участвующим в отрицательной эмоциональной реакции, является миндалевидное тело — небольшой миндалевидный участок, стимуляция которого может вызвать страх, отвращение или грусть.
Эмоции, тем не менее, многогранны, и миндалевидное тело — далеко не единственный участок, который ответственен за их формирование. Чтобы установить более точно взаимосвязь между настроением и паттернами активности мозга ученые из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе решили провести исследование с участием семи людей, в мозг которых вживлены электроды для мониторинга приступов эпилепсии. Активность измеряли в нескольких областях лимбической системы головного мозга, которая отвечает за эмоциональную реакцию (орбитофронтальной коре, миндалевидном теле, гипоталамусе), а также в некоторых участках фронтальных и височных зон головного мозга.
Целью ученых было не только найти корреляцию между паттернами активности мозга и настроением пациентов, но и отследить, как они меняются со времен. Для этого ученые нескольких дней с помощью стандартизированного опросника отслеживали динамику настроения участников исследования.
Исследуемые участки головного мозга
Sani et al. / Nature Biotechnology 2018
На основании полученных данных ученые построили статистическую модель нейронного кодирования — взаимосвязи между паттерном активности нейронов и стимулом. Эта модель научилась соотносить определенную активность наблюдаемых участков мозга с баллом по шкале эмоционального опроса. Обученную модель затем проверили на тех же пациентах. Ученые выяснили, что по паттернам активность с помощью предложенной модели можно эффективно предсказать субъективную оценку собственного настроения, полученную с помощью теста.
Корреляция между настроением, предсказанным по мозговой активности (на графике по вертикали), и настроением, измеренным с помощью опросника
Sani et al. / Nature Biotechnology 2018
Ученым, таким образом, удалось создать и опробовать метод мониторинга настроения по мозговой активности по сразу нескольким отделам головного мозга, которые принимают участие в эмоциональной реакции. В будущем такой метод мониторинга настроения пациентов может быть полезен для диагностики аффективных расстройств. Кроме того, он также предоставляет возможность разработки методов мониторинга и лечения аффективных расстройств с помощью систем обратной связи: использование данных об электрической активности определенных популяций нейронов для их прямого таргетирования.
Современные технологии используют не только для создания методов мониторинга настроения по активности головного мозга. Недавно ученые разработали метод, который позволяет автоматически выявить симптомы депрессии по характеристикам речи пациента.
Елизавета Ивтушок
