Анализ мозговых волн позволяет найти отличия между здоровым мозгом и при болезни Паркинсона

Прошло сто лет с момента, когда немецкий психиатр Ганс Бергер изобрел метод электроэнцефалографии (ЭЭГ), позволивший регистрировать электрическую активность мозга. С тех пор изучение мозговых волн значительно продвинулось, но ученые продолжают искать новые способы анализа данных для более точного понимания функций мозга.

Мозг человека функционирует на грани упорядоченности и хаоса. Эта гипотеза, известная как критическая гипотеза мозга, предполагает, что такие состояния необходимы для эффективной обработки, передачи и хранения информации. Однако точные механизмы этих процессов до сих пор оставались неясными.

Исследователи из Гранады (Испания) разработали уникальный метод изучения активности мозга, основанный на анализе частотно-зависимой ковариации. Этот подход позволяет исследовать динамические процессы, которые ранее невозможно было обнаружить стандартными методами. Методика использует статистический инструмент, называемый анализом главных компонент (PCA), который упрощает сложные данные и делает их более наглядными.

Ключевая особенность новой методики заключается в учете частотного диапазона мозговых волн (гамма, бета, альфа, тета, дельта), которые отражают различные аспекты нейронной активности. Это позволяет исследовать кратковременную синхронизацию нейронов, важную для интеграции и передачи информации между областями мозга.

Для проверки метода ученые проанализировали данные мозговой активности пациентов с болезнью Паркинсона. Они обнаружили, что мозговые волны у этих пациентов демонстрируют значительно более широкие диапазоны частот, близких к нестабильности, по сравнению со здоровыми людьми. Эти изменения в частотных характеристиках могут быть ключом к лучшему пониманию заболевания.
Результаты исследования показали, что у пациентов с болезнью Паркинсона структура мозговых волн отличается как во времени, так и в пространстве. Это открывает перспективы для использования нового метода в диагностике и терапии различных неврологических состояний.

Исследование демонстрирует потенциал частотно-зависимого анализа для изучения изменений в мозговой активности при различных патологиях. Ученые планируют продолжить разработку методики, чтобы раскрыть новые механизмы работы мозга и предложить более точные подходы к лечению нервных расстройств.