Травмы головы и спины, инсульты, врождённые заболевания часто приводят к тому, что человек не может двигать рукой, ногой, или же оказывается парализован весь целиком. Способность двигаться таким пациентам могли бы вернуть протезы, управляемые силой мысли, которые считывали бы двигательные сигналы из мозга. Для разработки таких устройств необходимо найти чёткое и однозначное соответствие между конкретным движением и тем, что происходит в мозговых нейронах.

Как известно, электрическая активность мозга складывается в волны разной частоты. В зависимости от диапазона частот различают альфа-ритм, бета-ритм, тета-ритм, мю-ритм и прочие. В различных ситуациях может доминировать тот или иной тип. Например, расслабленное состояние связывают с доминированием альфа-ритма, а во сне сильнее всего дельта-волны. Ритмы мозга регистрируют с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Для ЭЭГ не нужно дорогостоящего оборудования и сложных манипуляций, однако аппарат ЭЭГ одновременно улавливает импульсы от многих групп нейронов, расположенных вблизи датчика. Эти импульсы имеют разные частоты и в совокупности создают шум, затрудняющий расшифровку результатов. Поэтому, если мы хотим с помощью ЭЭГ найти соответствие между движением и активностью мозга, нужно что-то с этим шумом сделать.

Однако сотрудники казанского Университета Иннополис вместе с коллегами из Германии сумели найти момент в работе нейронов, когда хаос в ЭЭГ снижается. Кроме альфа-волн, которые доминируют в покое, есть ещё одни ритмы, которые можно наблюдать, когда человек не двигается – это мю-ритмы. Когда мы совершаем какое-то движение, блокируется часть нейронов, генерирующих мю-ритмы. Исследователи предположили, что одновременно будет снижаться и уровень хаотичности сигналов от нейронов моторной коры головного мозга, которая контролирует движения. И тогда импульсы нейронов станут более упорядоченными, что будет видно в ЭЭГ.

Для проверки гипотезы пригласили здоровых добровольцев, которые должны были поочерёдно сжимать левую и правую руки. В статье в Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science говорится, что хаотичность в ЭЭГ действительно заметно снижалась. Более того, в ЭЭГ удалось различить сигналы, которые возникают в начале движения, и даже различить сигналы, соответствующие движениям левой и правой рук. Любопытно, что при анализе данных ЭЭГ использовали математический аппарат, широко используемый в исследованиях климата, так что в этой, казалось бы, сугубо нейробиологической работе активно участвовали специалисты-климатологи.

Возможно, в дальнейшем с помощью ЭЭГ можно будет классифицировать самые разные движения человека, что, в свою очередь, поможет создать те самые умные протезы, управляемые силой мысли.

Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (РНФ).

По материалам пресс-службы РНФ.