Yenilikler

Araştırmacılar, nörolojik sağlık ve hastalıkların yeni biyobelirteçlerini tanımlamaya yardımcı olabilecek beyin aktivitesinin bir resmini oluşturabilecek yeni bir yöntem geliştirdiler

Mass General Brigham sağlık sisteminin kurucu üyesi olan Brigham and Women’s Hospital’dan araştırmacılar tarafından yönetilen bir ekip, Mass General Hospital ve Beth Israel Deaconess Tıp Merkezi’ndeki araştırmacılarla yakın işbirliği içinde, beyin sağlığı ve hastalıklarını anlamak için güçlü bir hesaplama aracı geliştirdi. uyku sırasında beynin aktivitesini karakterize etmek için gelişmiş bir yol sağlar. Araştırmacılar, uyuyan bir kişinin beyin dalgalarından on binlerce elektriksel olayı çıkaran yeni bir yöntem geliştirdiler. Bu dalga formlarından elde edilen bilgiler daha sonra parmak izi gibi davranan beyin aktivitesinin bir resmini oluşturmak için kullanılır – her kişi için benzersiz ve bir geceden diğerine tutarlı. Daha sonra şizofreni hastalarının beyin aktivitelerinde yeni potansiyel biyobelirteçleri belirlemek için yaklaşımlarını kullandılar. Bulguları dergide yayınlandı, UYUMAK. Doktora sonrası araştırmacı, Patrick Stokes, PhD, çalışmanın ilk yazarıydı ve kıdemli yazar, Brigham’da Uyku ve Sirkadiyen Bozukluklar Bölümünde Nörofizyolojik Sinyal İşleme Çekirdeği direktörü ve yardımcı sinirbilimci Michael Prerau’ydu.

Prerau, “Bu çalışma, uyku sırasında beyin aktivitesine bakma şeklimizi genişletiyor” dedi. “Karmaşık uyku sürekliliğini belirli kategorilere ve dalga formu sınıflarına bölen geleneksel kavramların ötesine geçerek, beyin sağlığı ve hastalıklarını anlamak için önemli olabilecek yeni tür sinyaller ve dinamikler ortaya çıkarabiliriz.”

Bilim adamları tipik olarak, kafa derisindeki beyin dalgalarını ölçen elektroensefalogramı veya EEG’yi kullanarak uyku sırasında beyin aktivitesini inceler. 1930’ların ortalarından başlayarak, uyku EEG’si ilk olarak bir makine tarafından kağıt bir bant üzerine çizilen beyin dalgalarının izlerine bakılarak çalışıldı. Uykunun birçok önemli özelliği, neredeyse bir asır önce insanların karmaşık dalga formu izlerinde en kolay şekilde gözlemleyebildiği şeylere dayanmaktadır. Uyku dalga biçimlerini tespit etmeye yönelik en son makine öğrenimi ve sinyal işleme algoritmaları bile, insan gözlemini yeniden oluşturma yeteneklerine göre değerlendirilir. Bu çalışmada araştırmacılar şunu sordular: Uyku beyin dalgaları kavramımızı tarihsel olarak gözle tanımlaması kolay olanın ötesine genişletirsek ne öğrenebiliriz?

Özellikle önemli bir uyku beyin dalgası olayı dizisine uyku iğcikleri denir. Bu iğler, kısa süreli anıları uzun süreli anılara dönüştürme yeteneğimizle bağlantılı, genellikle 1-2 saniyeden az süren kısa salınım dalga biçimleridir. İğ aktivitesindeki değişiklikler, doğal yaşlanmanın yanı sıra şizofreni, otizm ve Alzheimer hastalığı gibi sayısız bozuklukla bağlantılıdır. Bu çalışmada, ekip, tarihsel tanıma göre iş mili aktivitesi aramak yerine, tüm gece boyunca EEG verilerinden on binlerce kısa iğ benzeri dalga biçimi olayını otomatik olarak çıkarmak için yeni bir yaklaşım geliştirdi. Daha sonra, standart uyku araştırmalarının yaptığı gibi dalga formlarına sabit uyku evreleri (yani Uyanma, REM ve REM dışı evreler 1-3) açısından bakmak yerine, uyku sırasında beyinde meydana gelen kademeli değişikliklerin tam sürekliliğini karakterize ettiler. uyumak. Ekip, tüm bu verileri kullanarak, kortekste sürekli uyku derinliği ve senkronize aktivitenin bir fonksiyonu olarak tüm dalga formlarının aktivitesinin güçlü bir görselleştirmesini sağlayan yavaş salınım gücü ve faz histogramları adı verilen grafiksel temsiller yarattı. Brigham’daki Psikiyatri Bölümü’nden ortak yazar Shaun Purcell, “Bu, geleneksel, manuel puanlamanın masada bıraktığı bilgilerin zenginliğini daha da gösteriyor” dedi.

Ekip, her biri iki gecelik uyku kaydına sahip bir grup sağlıklı katılımcıya baktığında, gözlemlenen kalıpların neredeyse parmak izlerine benzediği ortaya çıktı – geceler boyunca güçlü bir tutarlılıkla her bir kişiye oldukça özel. Bu sonuçlar, kontrol grupları olarak seçilen sağlıklı insan grupları içinde bile beyin aktivitesinin kişiden kişiye farklılık gösterdiği yeni yollar önermektedir. Araştırmacılar daha sonra sağlıklı denekler ile iğ aktivitesini azaltan bir bozukluk olan şizofreni hastaları arasındaki aktiviteyi karşılaştırdılar. Ekip, yaklaşımlarını kullanarak sadece şizofreni hastalarında bilinen farklılıkları görmekle kalmadı, aynı zamanda beyindeki diğer frekanslarda meydana gelen diğer iğ benzeri dalga formlarında da farklılıklar buldu. Bu, bozukluğun mekanizmalarını daha iyi anlamada ve hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesinde faydalı olabilecek şizofreninin yeni potansiyel EEG biyobelirteçlerini önermektedir.

Massachusetts Genel Hastanesi Psikiyatri Bölümü’nden doktora öğrencisi Dara Manoach, “Bu yaklaşım gerçekten heyecan verici” dedi. “Yalnızca şizofreniyi değil, aynı zamanda otizm ve pediatrik epilepsi gibi uyku farklılıkları ile karakterize edilen diğer nörogelişimsel bozuklukları da anlayışımızı nasıl geliştirebileceğimizi görmek için sabırsızlanıyoruz.”

Prerau, “Genel popülasyonda var olan nöroçeşitliliğin kapsamını yeni anlamaya başlıyoruz” dedi. “Hem nörolojik sağlıkta hem de hastalıkta gözlemlenen bireysel farklılıkları daha doğru bir şekilde karakterize edebilirsek, daha iyi teşhis ve tedaviler için çalışabiliriz.”

Ortak yazarlar Preetish Rath, Tom Possidente, Mingjian He, Shaun Purcell, Dara Manoach ve Robert Stickgold’du. Michael Prerau kıdemli yazardı.

Bu çalışma Ulusal Nörolojik Bozukluklar ve İnme Enstitüsü (R01NS096177) ve Ulusal Yaşlanma Enstitüsü (R01AG054081 (MJP) tarafından desteklenmiştir.

Kaynak ve İleri Okuma: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/10/221018131133.htm

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu