Новая технология позволяет определять настроение человека по сигналам его мозга

Новая технология позволяет определять настроение человека по сигналам его мозга
Новая технология позволяет определять настроение человека по сигналам его мозга

Человеческий мозг – крайне сложная система, работу которой исследователи пока не в состоянии понять на все сто процентов. К примеру, до сих пор неизвестно, от чего зависит настроение человека, какие механизмы отвечают за его формирование и что именно происходит в мозге, когда мы чувствуем, например, радость или грусть.

В поисках ответов на эти вопросы команда исследователей из Университета Южной Калифорнии и Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработала новую технологию для считывания сигналов мозга и определения того, в каком настроении пребывает пациент. Как отмечается в пресс-релизе, методика пригодится прежде всего для создания новых методов борьбы с депрессией и тревожными состояниями.

Нейробиологи поясняют, что понять, какие функции выполняют те или иные участки мозга, – задача не из лёгких. Ситуация осложняется тем, что работа многих областей взаимосвязана, а у некоторых участков – сразу несколько «полномочий». Эмоции и настроение – один из примеров такой хитроумной природной системы.

Как отмечает соавтор работы Марьям Шанечи (Maryam Shanechi), в формировании настроения участвует сразу несколько участков мозга (они указаны на иллюстрации ниже).

«Декодирование настроения представляет собой уникальный вычислительный вызов. Эта задача осложняется тем, что мы не имеем полного понимания того, как эти регионы координируют свою деятельность. Каково настроение, оценить очень трудно», — рассказывает она.

Но специалисты всё же попытались. Они проанализировали нейронные сигналы в областях мозга, которые, как предполагается, связаны с настроением и эмоциями. Для сбора данных пригласили семь пациентов. Ранее им была диагностирована эпилепсия, поэтому участникам в мозг были имплантированы электроды для контроля припадков.

В течение нескольких дней нейробиологи отслеживали электрические сигналы в мозге добровольцев. Последние же постоянно сообщали о своём настроении, используя специальную программу на планшете. Им нужно было оценивать своё настроение по 24 различным шкалам.

Сопоставив полученные данные, учёные разработали первую в своём роде технологию декодирования, которая способна предсказывать колебания настроения с течением времени. Созданный декодер распознаёт нейронные сигналы, опираясь на шаблоны, соответствующие тому или иному настроению, и определяет, что чувствует пациент.

Впрочем, авторы разработки отмечают, что её можно использовать и в случаях, когда требуется не чтение эмоций, а контроль за неуравновешенным поведением.

Специалисты доказали ранее, что лечить тревожные и депрессивные расстройства помогает электростимуляция мозга. Новый декодер может стать эффективным дополнением таких методов: к примеру, он позволит медикам понять, когда пациенту действительно необходима срочная помощь и на какие области мозга лечение должно воздействовать в первую очередь.

«Наша цель – создать технологию, которая поможет клиницистам получить более точную картину того, что происходит в «депрессивном мозге» в определённый момент времени, и понять, что сигналы мозга говорят нам о настроении. Это позволит более объективно оценивать [изменение] настроения с течением времени, чтобы менять курс лечения для данного пациента», — поясняет Шанечи.

Она уверена, что эта методика поможет в создании новых видов персонализированной терапии нейропсихических расстройств для миллионов людей, которым не помогают стандартные методы лечения.

Правда, реализовать эти планы получится нескоро. Сперва нейробиологи хотят более подробно изучить участки мозга, в которых рождаются эмоции, и сигналы, которые коррелируют с ними. Кроме того, эффективность и безопасность новой методики должна быть доказана в работах с большей выборкой участников.

Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки
Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе важных новостей медицины

Читайте также

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *