Команда исследователей из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) смогла по сигналам мозга у четырех пациентов с нейропатической болью, вызванной инсультом или ампутацией. Для этого они использовали имплантаты в мозге, которые записывали нейронную активность в течение нескольких месяцев, и алгоритмы машинного обучения, которые позволяли предсказать степень боли по этим сигналам.
Боль – это один из самых важных и базовых субъективных опытов человека. Хотя есть много доказательств того, что восприятие боли происходит в мозге и до сих пор неизвестно, где и как болевые сигналы обрабатываются в мозге. Несмотря на то, что боль – это универсальное явление, не существует способа объективно измерить ее интенсивность.
Большинство предыдущих исследований по болевым сигналам в мозге основывались на лабораторных экспериментах в искусственных условиях. До сих пор большая часть исследований по хронической боли использовала косвенные методы измерения активности мозга, такие как функциональная магнитно-резонансная томография или электроэнцефалография. Кроме того, хотя врачи широко признают, что хроническая боль не является простым продолжением острой боли – например, ушибленного пальца – остается неизвестным, как связаны друг с другом мозговые цепи за острую и хроническую боль.
Исследование было частью большого клинического испытания, направленного на разработку новой терапии стимуляцией мозга для лечения тяжелой хронической боли. Команда хирургически имплантировала электроды в мозги четырех пациентов с постинсультной болью и фантомной болью конечностей для записи нейронной активности в их орбитофронтальной коре (ОФК), области мозга, связанной с планированием и ожиданием, и поясной коре (ПК), области мозга, связанной с эмоциями.
Они спрашивали пациентов об уровне боли несколько раз в день в течение шести месяцев. Затем они построили модели машинного обучения, чтобы попытаться соотнести и предсказать самооценку интенсивности боли каждого пациента со снимками их активности мозга. Эти сигналы мозга состояли из электрических волн, которые можно было разложить на разные частоты, подобно тому, как музыкальный аккорд можно разбить на отдельные звуки разных высот. Из этих моделей они обнаружили, что низкочастотные сигналы в ОФК соответствуют субъективному уровню боли каждого из пациентов, предоставляя объективную меру хронической боли. Чем больше было изменение низкочастотной активности, которое мы измеряли, тем выше вероятность того, что пациент испытывал интенсивную боль.
Далее они захотели сравнить связь между хронической и острой болью. Они изучали, как мозг реагировал на кратковременную интенсивную боль, вызванную нагревом тела пациентов. На основе данных двух участников они обнаружили, что ПК была более вовлечена в обработку острой боли, чем хронической боли. Этот эксперимент дает первое прямое доказательство того, что хроническая боль включает области мозга по обработке информации отличные от тех областей , которые задействуются при острой боли.
Значение открытий
Хроническая боль определяется как боль продолжительностью более трех месяцев. В 2019 году заболеваемость хронической болью была более распространена, чем диабет ,высокое кровяное давление или депрессия .
Нейропатическая боль , возникающая вследствие повреждения нервной системы , такая как инсульт или фантомная боль конечностей , часто не поддается доступным методам лечения и может значительно нарушать физическое и эмоциональное состояние и качество жизни . Лучше понимать , как измерять активность мозга для отслеживания боли , может улучшить диагностику хронических состояний боли и помочь разработать новые методы лечения , такие как глубокая стимуляция мозга.
Что еще неизвестно
Хотя исследование дает доказательство того, что сигналы из определенных областей мозга могут служить объективной мерой хронической боли, скорее всего, болевые сигналы распределены по широкой сети мозга.
Исследователиеще не знаюм, какие другие области мозга могут содержать важные болевые сигналы, которые могут более точно отражать субъективную боль. Также неясно, применимы ли сигналы, которые нашли, к пациентам с другими болевыми состояниями.
Что дальше
Авторы надеются использовать эти новооткрытые нейронные маркеры для разработки персонализированной стимуляции мозга как способа лечения хронических болевых расстройств. Этот подход предполагает включение сигналов в индивидуальные алгоритмы, которые будут определять время и место стимуляции мозга по требованию, подобно тому, как работает термостат.
Это не первое исследование, которое пытается измерить боль по сигналам мозга. Ранее ученые из Университета Карнеги-Меллона (США) использовали метод анализа данных под названием алгебраическая топология для создания карты нейронных связей в коре больших полушарий. Они обнаружили, что разные типы боли имеют разные паттерны активности в этих связях. Это позволило им классифицировать боль по ее интенсивности и характеру (физическая или эмоциональная) с точностью до 97%.
Также интересным является исследование из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе (США), которое показало, что стимуляция определенной области мозга – премоторной коры – может уменьшить ощущение боли у пациентов с хронической болью в спине. Стимуляция проводилась при помощи транскраниальной прямой токовой стимуляции (tDCS), которая подает слабый электрический ток через кожу головы. Ученые предполагают, что стимуляция премоторной коры может активировать систему зеркальных нейронов, которые отвечают за имитацию действий других людей. Это может помочь пациентам пережить свою боль как чужую и тем самым уменьшить ее влияние на их жизнь.