Цифровой двойник мозга, специально разработанный для людей с расстройствами аутистического спектра.

Дебора Борфиц

7 июля 2026 г. | Итальянские исследователи разработали новый тип цифровой модели двойника мозга, специально предназначенной для детей с расстройством аутистического спектра (РАС). Это позволит проводить целенаправленное лечение с помощью транскраниальной магнитной стимуляции (ТМС) именно в тех местах мозга, где наблюдаются сбои в работе нейронных цепей. По словам Лоренцо Гаэтано Амато, аспиранта по биоробототехнике в Высшей школе Сант-Анна в Пизе (Италия), это вычислительное достижение открывает возможность обратить вспять нейроразвивающее расстройство и является примером применения «искусственного интеллекта во благо», помогающего развеять опасения по поводу злонамеренного использования искусственного интеллекта.

Цифровой двойник получил название высокоточной цифровой модели мозга (FEDE), аббревиатура которой в переводе с итальянского означает «вера», говорит он. Он служит платформой для создания анатомически точных моделей мозга на основе как функциональных данных электроэнцефалограмм (ЭЭГ), так и структурных данных магнитно-резонансной томографии (МРТ).

В прямом сравнении со стандартным подходом к созданию цифровых двойников было обнаружено, что технология FEDE лучше восстанавливает «частотную составляющую» мозга, то, что Амато описывает как ноты, составляющие хоровую активность в самом сложном органе тела (PLOS Digital Health, DOI: 10.1371/journal.pdig.0001445). Технология дебютировала с созданием цифрового двойника мозга ребенка с расстройством аутистического спектра.

Нейроны в головном мозге разделены расстоянием и покрыты определенным количеством миелина, который обладает изолирующими свойствами, влияющими на скорость распространения электрических импульсов между ними, объясняет Амато. Эта дополнительная информация о миелинизации «обычно отсутствует в современных вычислительных моделях, поскольку она не требуется для большинства заболеваний головного мозга».

Однако, по его словам, эта информация считается критически важной в отношении расстройств аутистического спектра, поскольку расстояние само по себе позволяет рассчитать только основные пути, а не скорость и время передачи. Без нее задержки передачи могут быть значительно завышены.

Широкая экосистема

Цифровые двойники на основе искусственного интеллекта быстро становятся отраслевым стандартом в большинстве инженерных дисциплин и, по словам Амато, в последнее время используются оборонными подрядчиками для создания высокоточных виртуальных копий военной техники и самолетов. Сейчас они набирают обороты в медицинской сфере в ситуациях, когда невозможно использовать методы визуализации для изучения того, что происходит внутри тела пациента «в конкретном контексте».

В кардиологии, например, цифровые двойники используются для составления карт сердечного ритма и планирования операций, а также в исследовательских целях для проверки воздействия лекарств на сердце во время физической активности. В нейробиологии, по его словам, цифровые двойники активно исследуются в контексте лечения эпилепсии, и это применение в настоящее время наиболее обосновано научными данными.

В 20-30% случаев эпилепсии, при которых была проведена операция на головном мозге, пациенты продолжают испытывать приступы и после операции. Механизмы, вызывающие эпилептические припадки, хорошо известны — «В конце концов, это просто… чрезмерно возбудимый мозг!» — но оставшаяся проблема, в решении которой цифровые двойники мозга оказались очень полезными, заключается в определении источников (или очагов) распространения приступов.

Как правило, эпилептический приступ начинается в определенной точке коры головного мозга, а затем распространяется на окружающие области, но определить начальную точку по стандартной МРТ непросто. Для получения подробной информации о очагах приступа используются внутрикортикальные записи, которые дают наименее шумные и наиболее точные данные благодаря электродам, хирургически имплантируемым непосредственно в череп и проникающим в ткани головного мозга, что делает их уникальным источником данных в области неврологии, говорит он.

Несмотря на инвазивность, внутрикортикальные данные превосходят традиционную ЭЭГ при эпилепсии, поскольку электроды, прикрепленные к черепу, создают три проблемы: объемную проводимость, которая размывает и искажает сигналы; низкое пространственное разрешение, затрудняющее точное определение источников; и затухание сигнала, которое скрывает активность более глубоких отделов мозга. Для преодоления этих препятствий и понимания местоположения сигнала требуются сложные инженерные решения, говорит Амато.

Цифровые двойники позволяют комбинировать внутрикортикальные записи с данными МРТ для моделирования различных возможных начальных точек и определения того, какая из них позволит эпилептическому приступу распространиться. «Это было применено ретроспективно для информирования хирургов о том, какую область мозга следует разрезать у пациентов, страдающих резистентной к лекарствам эпилепсией».

По словам специалиста, в случае с РАС идея состоит в том, чтобы объединить структурные данные МРТ с данными нейронной активности ЭЭГ, чтобы заполнить пробел в лечении, возникающий методом проб и ошибок. Поскольку биологическая связь между этими двумя аспектами неизвестна, FEDE можно использовать для моделирования различных вариантов с точки зрения неврологических параметров (например, синаптической эффективности и возбудимости мозга) до тех пор, пока не будет найдена комбинация, наиболее точно воспроизводящая эмпирическую комбинацию, наблюдаемую на реальной ЭЭГ пациента.

Даже в случае болезни Альцгеймера, этиология которой более ясна по сравнению с расстройствами аутистического спектра, «трудно понять, как развивается патология», добавляет он. По этой причине существует сравнительно мало вычислительных моделей мозга для обоих заболеваний.

Множественные приложения

В отличие от большинства коллег по своему отделу, Амато не работает с настоящими роботами, такими как экзоскелеты и роботизированные биопротезы. По его словам, при работе с мозгом требуется иной подход, позволяющий адаптировать лечение к особенностям состояния пациента, особенно когда использование имплантатов нецелесообразно.

За последний год одним из главных результатов работы его лаборатории стало исследование применения глубокой стимуляции мозга для лечения болезни Паркинсона — подхода, включающего хирургическое введение проводящего стержня в субталамусное ядро. Эта группа нейронов, расположенная глубоко в мозге, тесно связана с областями, контролирующими движения. Цель состоит в клиническом применении этого подхода для настройки параметров стимуляции, что позволит персонализировать их под конкретные потребности пациента.

Цель проекта FEDE заключалась в создании вычислительной модели для улучшения понимания этиологии расстройств аутистического спектра, а также «связи между структурными аспектами заболевания и его функциональными проявлениями», — говорит Амато. Моделирование мозга не является чем-то новым, но обычно оно проводится для состояний, о которых уже существуют знания о том, как они начинаются, прогрессируют или могут изменять структуры основных анатомических областей.

В случае с РАС точная причина остается неясной, поскольку существует множество сопутствующих факторов, влияющих на течение заболевания, и нет «четко определенных доказательств, связывающих различные аспекты», продолжает он. Поэтому исследователям пришлось «вернуться к исходной точке», чтобы разработать алгоритм для всестороннего анализа данных МРТ и ЭЭГ с помощью единого цифрового двойника.

Подход FEDE предполагает использование «персонализированной карты скорости проведения», трехмерной модели, измеряющей скорость распространения электрических сигналов по определенным путям белого вещества в головном мозге человека. До настоящего времени цифровые двойники моделировали активность мозга, начиная с анатомических ограничений мозга, отображаемых на основе данных МРТ о расположении различных структур в голове пациента, говорит Амато.

По его словам, это возвращает нас к одному из главных недостатков существующих методов выявления проблем у людей с расстройствами аутистического спектра, поскольку они не учитывают взаимодействие различных структур мозга. Время, необходимое для передачи сигнала от одной части мозга к другой, называемое скоростью проведения, зависит не только от расстояния между двумя областями мозга.

Учет миелина решает проблему. Изолирующая оболочка, которая обволакивает нервные волокна подобно пластиковому покрытию электрического провода, «составляет внешнюю часть проводников оси, соединяющих нейроны», — объясняет он.

Чтобы продемонстрировать превосходство FEDE над стандартным подходом цифрового двойника, Амато и его команда сравнили спектральные свойства и матрицы функциональной связности, полученные из смоделированных ЭЭГ. При использовании стандартной модели исследователи сообщили о потере точности в реконструкции функционального аспекта нейроактивности пациента, измеренной путем разложения сигналов мозговых волн на отдельные частоты, чтобы показать, какие из них были наиболее сильными («спектральная плотность»).

«Мозговую активность пациента можно рассматривать как сумму различных подактивностей на разных частотах, чтобы увидеть соотношение между ними», — объясняет Амато, проводя параллель с разложением звуков гитарного аккорда на сумму его различных нот. Стандартный подход имел проблемы с восстановлением как частоты этих нот, так и амплитуды, то есть того, какой вклад частота вносит в каждую ноту.

Доминирующие ноты (частоты), составляющие аккорд здорового мозга, известны, что позволяет сравнить частотную составляющую в мозге ребенка с расстройством аутистического спектра, говорит он. По этому критерию стандартная модель значительно недооценивала вклад различных нот.

Хотя метод FEDE идеально подходит для изучения расстройств аутистического спектра (РАС), его также можно использовать для исследования других типов заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, болезнь Паркинсона и рассеянный склероз, где также важно связать структуру и функцию. Разработка вычислительной модели болезни Альцгеймера, которая является основной темой его докторской диссертации, «отличается тем, что… мы в определенной степени знаем, каковы структурные изменения и как они связаны с функциональными проявлениями заболевания», — говорит Амато. Главная проблема здесь — понять, «когда структурная дегенерация перерастет в органоспецифическую морфологию».

Трансляционные амбиции

Как преобразовать новый цифровой двойник мозга в инструмент для управления лечением РАС с помощью ТМС — это неизведанная территория, или «terra incognita», как говорят в Италии, говорит Амато. Следующий шаг — «выявить одну конкретную особенность мозговой активности, которая может надежно отличать пациентов с расстройством аутистического спектра от детей с типичным развитием», которая будет служить целью для дальнейшего терапевтического воздействия — подобно тому, как гликемический индекс используется пациентами с диабетом для выбора продуктов питания с целью поддержания уровня сахара в крови на нормальном здоровом уровне.

Он добавляет, что этот специфический для РАС индекс в будущем можно будет использовать для обращения вспять этого состояния с помощью биомоделирования. До достижения этой цели должно пройти всего несколько месяцев, поскольку исследовательская группа уже начала анализировать общедоступные данные Института детской психологии, содержащие несколько сотен записей МРТ и ЭЭГ детей с РАС, а также значительное количество здоровых участников контрольной группы.

Они также сотрудничают с расположенной неподалеку больницей в Тоскане для записи данных об РАС, но, как он продолжает, общедоступный репозиторий будет неоценим для продвижения проекта. В противном случае получение полного набора данных заняло бы непомерно много времени. Родители также, как правило, крайне неохотно разрешают своим здоровым детям проходить медицинские обследования в исследовательских целях.

По словам Амато, в долгосрочные планы входит ретроспективное применение ТМС к группе детей с расстройствами аутистического спектра, каждому из которых будет подобран здоровый ребенок аналогичного возраста и биологического пола, для оценки эффективности лечения.

Затем, с помощью компьютерного моделирования, исследователи попытаются преобразовать ЭЭГ ребенка с расстройством аутистического спектра в ЭЭГ его здорового близнеца.

Цель данного подхода — разработка стратегии адаптации лечения ТМС к потребностям пациентов с РАС, что является ключевой задачей персонализированной медицины. Однако, как отмечает автор, платформа FEDE, являясь цифровым двойником, логично может найти применение и в контексте диагностики и прогнозирования.

Источник: www.bio-itworld.com