Микитюк О.Ю., Шаплавський М.В.

Буковинський державний медичний університет, Україна

СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ У МЕДИЧНІЙ ПСИХОЛОГІЇ

Медична психологія – прикладна галузь науки, яка вивчає загальні й окремі психологічні закономірності змін і відновлювання психічної діяльності за різних патологічних станів, при аномаліях розвитку та дезадаптаціях і їх психодіагностику, психотерапію, психокорекцію, реабілітацію та психопрофілактику.

Медична психологія має багатогранні зв’язки із природничими і соціальними науками. Природничі науки (біологія, фізіологія, фізика, хімія та ін.) поглиблюють уявлення про психіку, доводять вивчення її механізмів до фізіологічного, нейрофізіологічного, біохімічного рівнів.

Одним із найважливіших напрямів наукових досліджень медичної психології є нейропсихологія: вивчення принципів і методів нейропсихологічної діагностики та відновлювального лікування, структури та динаміки порушень психічних функцій особистості при локальних і дифузних ураженнях мозку різної етіології.

Нейронауки почали розвиватися лише в 50-і роки минулого століття з винаходом електронного мікроскопа, що дозволило вченим визначити типи синапсів і визначити їх місце розташування на дендритах. Зараз настав час вийти за рамки величезних досягнень XX-го століття у вивченні нейронних механізмів на анатомічному, фізіологічному і молекулярному рівнях і розвивати теорію або робочу модель, яка з'єднає все, що відомо науці.

Значний прорив у дослідженні функцій головного мозку людини відбувся протягом останніх п’яти років у зв'язку з застосуванням інноваційних технологій. Інформація про перший у світі вдалий досвід з візуалізації думок людини в науковій періодиці з’явилася 10 грудня 2008 року. Цей дослід здійснила група японських спеціалістів з Обчислювальної нейробіологічної лабораторії Міжнародного дослідного інституту передових засобів телекомунікації (ATR) під керівництвом доктора Ю. Камітані. Було відкрито спосіб перетворення думок у візуальну інформацію, яку можна відобразити на моніторі комп’ютера [1].

Вчені зуміли перехопити електричний сигнал, що від сітківки ока передається у відповідну зону кори головного мозку і відтворити на його основі зоровий образ. Це було перше розпізнання моделі індивідуального зорового сприйняття людей на основі аналізу сигналів, отриманих при розгляданні 440 статичних картинок. В експерименті показували чорно-білі зображення 10х10 крупних пікселів, утворених випадковим чином, на протязі 6 секунд з 6-секундними паузами. МРТ-томограф виявляв зміни в течії крові через зміни в зоровій корі головного мозку, пов’язані з активністю тих чи інших груп нейронів. Після чого була встановлена кореляція між пікселями на текстовому зображенні і нейронами, що активізуються. Проте розпізнавання рухомого зображення і думок за допомогою МРТ-томографії, на відміну від статичних картинок, на практиці не вдавалося реалізувати через те, що сканер реєстрував зміни в потоці крові через кору мозку, а вони відбуваються набагато повільніше, ніж змінюються нервові сигнали.

Проблема була розв’язана внаслідок створення двоступеневої моделі, яка описує окремо нервові клітини і сигнали від потоку крові, про що в жовтні 2009 року доповів професор нейробіолог Д. Геллент з Каліфорнійського університету в Берклі разом з колегою програмістом Ш. Нішімото. Вони продемонстрували, що можна створити грубу репродукцію відеоролика, який людина вже продивилася, на основі аналізу активності мозку за допомогою комп’ютерного програмного забезпечення [2]. На початковій стадії досліджень була записана картина мозкової діяльності при перегляді ряду кінофільмів шляхом вимірювання потоку крові через зорову кору головного мозку. Далі вчені побудували трьохмірну комп’ютерну модель мозку з об’ємних пікселів (вокселів) і записали реакцію кожного вокселя на зміну форми і рух предметів на екрані. Внаслідок чого отримали грубу відповідність візуальної інформації і процесу її обробки в мозковій корі.

Команда Елеанори Магуайр і Мартіна Чедвіка та ін. із Лондонского університетського коледжу представила результати, які свідчать про те, що пам’ять також є доступною для сканерів. За допомогою магнітно-резонансної томографії встановили, що від характеру діяльності вокселів в гіпокампі залежить формування спогадів. Отримані результати показали, що нейронні сліди епізодичних спогадів є стабільними (і, отже, передбачуваними), навіть протягом багатьох повторних активацій [3,4].

У рамках проекту з комп’ютерного моделювання неокортексу людини «Блакитний Мозок» (започаткований у 2005 році компанією ІВМ і Швейцарським Федеральним технічним Інститутом Лозанни) у 2010 році дослідники зуміли виявити підсвідоме мислення і навіть охарактеризувати діяльність мозку, що стоїть за ним. Мета дослідження полягала у визначенні різниці між активністю мозку, пов’язаною зі свідомим сприйняттям, і діяльністю, пов’язаною з несвідомим сприйняттям. Дослідження мозкової діяльності відбувалося на підставі аналізу електроенцефалограм. Було показано, що свідомість «включається» приблизно через півсекунди після сприйняття. Цей результат є дуже важливим з філософської точки зору, оскільки ставить під сумнів концепцію волі людини.

Слід зазначити, що розробки з візуалізації думки викликають певну стурбованість у людства. Тому багато дослідників замість терміну «читання думок» застосовують термін «декодування нейронної активності».

Розвиток технології візуалізації думки є перспективним щодо розуміння процесів, що відбуваються у мозку тих, хто не може розмовляти, наприклад у хворих, які знаходяться в комі чи постраждали від інсульту.

Джордж Чарч, професор генетики з Гарварду, у минулому керівник проекту «Геном людини», разом з п'ятьма колегами запропонував почати проект «Карта активності мозку». Мета проекту - навчитися реєструвати імпульси всіх нейронів в мозку тварини. Суть цієї пропозиції полягає у створенні технологій, які дозволять відстежувати кожен імпульс кожного нейрона в мозку живого організму. Д.Чарч сподівається, що таким чином можна буде зрозуміти, що таке свідомість або навіть різні рівні свідомості.

Для досягнення поставленої мети був запропонований запуск великомасштабних міжнародних громадських зусиль. Ця технологічна проблема може виявитися неоціненним кроком на шляху до розуміння фундаментальних і патологічних процесів у мозку [5].

28 січня 2013 року започаткований проект «Людський мозок», який є одним із двох проектів, що будуть отримувати підтримку від Європейської комісії Future and Emerging Technologies Initiative. Г.Маркрам, засновник та співдиректор проекту, сподівається, що впродовж наступного десятиліття (до 2023 р.) консорціум проекту з понад 80 установ буде використовувати щорічно до 100 мільйонів доларів на фінансування створення повної цифрової моделі людського мозку. "Це інфраструктура, яка дасть можливість будувати і моделювати людський мозок, об'єктивно класифікувати захворювання головного мозку, і побудувати принципово нові обчислювальні пристрої", - так оцінює зазначений проект Г. Маркрам. Проект «Людський мозок» є наступником проекту «Блакитний Мозок», у рамках якого вже проводилися експерименти на реальних нейронах, а отримані результати наблизилися до високого рівня реалізму.

Нещодавно з’явилася інформація про те, що з великою продуктивністю за рахунок мінімізації шкідливих наслідків затримки в контурі управління, мозок машинного інтерфейсу записує нервові сигнали в реальному часі від мозку суб'єкта, інтерпретує їх як моторні команди і перенаправляє на пристрої, такі як роботи-маніпулятори, щоб відновити втрачені рухові функції. Команда вчених зуміла на основі аналізу сигналів від мозку передбачувати майбутній рух об'єкта і використати його як керуючий сигнал для приведення в рух пристрою-робота. Це дослідження є першим, що характеризує ефекти контролю затримки в системі управління і показує, що декодування майбутніх намірів користувача може компенсувати негативний ефект контролю затримки на виконання команд [6].

Чим краще ми знаємо, що собою являє мозок, тим краще ми зможемо діагностувати і лікувати неврологічні захворювання. Тому нові наукові досягнення є надзвичайно перспективними для медичної науки загалом і можуть внести неоціненний вклад у лікувальний процес у майбутньому.

Література:

1. Yoichi Miyawaki, Hajime Uchida, Okito Yamashita, Masa-aki Sato, Yusuke Morito, Hiroki C. Tanabe, Norihiro Sadato, Yukiyasu Kamitani.
Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders. // Neuron, 2008,V. 60, Issue 5, Р.915-929.

2. Shinji Nishimoto, An T. Vu, Thomas Naselaris, Yuval Benjamini, Bin Yu, Jack L. Gallant. Reconstructing Visual Experiences from Brain Activity Evoked by Natural Movies. // Current Biology. 2011, V. 21, Issue 19. P.1641–1646.

3. Martin J Chadwick; Demis Hassabis; Nikolaus Weiskopf; Eleanor A Maguire. Decoding individual episodic memory traces in the human hippocampus. // Current biology . 2010: 20(6):544-7.

4. Heidi M Bonnici; Martin J Chadwick; Demis Hassabis; Antoine Lutti; Nikolaus Weiskopf; Eleanor A Maguire. Detecting representations of recent and remote autobiographical memories in vmPFC and hippocampus. //The Journal of neuroscience. 2012; 32(47):16982-91

5. A.Paul Alivisatos, Miyoung Chun, GeorgeM. Church, Ralph J. Greenspan, Michael L. Roukes, Rafael Yuste. The Brain Activity Map Project and the Challenge of Functional Connectomics. // Neuron. 2012.V. 74, Issue 6, Р. 970-974.

6. Francis R Willett; Aaron J Suminski; Andrew H Fagg; Nicholas G Hatsopoulos. Improving brain-machine interface performance by decoding intended future

movements. // Journal of neural engineering . 2013;10(2):026011.