Мозговой оркестр… Играющий в разных несинхронизированных темпах

Кайл Проффитт

11 августа 2026 г. | Как человеческий мозг обрабатывает информацию с разной скоростью, координирует эти различные системы координат и не сбивается с пути? Исследователи из Института передовых наук и технологий им. Бекмана при Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн вместе с несколькими коллегами попытались ответить на эти вопросы, одновременно изучая динамику мозговой сигнализации и связности в состоянии покоя в различных временных масштабах с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) и локализованной электроэнцефалографии (ЭЭГ). Работа была опубликована в июле в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (DOI: 10.1073/pnas.2535464123). Авторы поговорили с Bio-IT World, чтобы помочь объяснить сложную мозговую сигнализацию в пространстве и времени, проливая свет на то, как работает многопотоковое познание.

Осмысление в разных временных масштабах

«В мозге происходят параллельные асинхронные процессы в разных временных масштабах», — объяснила соавтор исследования Сунён Джун. «Мозговые процессы с разной скоростью активно взаимодействуют друг с другом, используя один и тот же пространственный язык», — сказала она, имея в виду «определенный набор пространственных паттернов»; более того, эти паттерны «меняются каждую секунду», и переключение между ними «действительно сохраняется на протяжении всех временных масштабов».

Чтобы понять, как мозг работает с разной скоростью и в разных временных масштабах, Джун и последний автор, Сепиде Садагиани, предлагают рассмотреть процесс понимания речи. За миллисекунды мы обрабатываем фонемы (наименьшие единицы звука в языке); за секунды — слова; за много секунд — предложения. «Мы произносим речь, и она состоит из фонем, слогов, слов, предложений, абзацев и контекста. При этом нам приходится обрабатывать всю эту различную информацию одновременно, но каждый из этих аспектов языка и речи происходит в совершенно разных временных масштабах», — объяснила Джун. Конечно, люди делают это без усилий. «Вот почему мы можем общаться друг с другом», — сказала она.

В нейробиологии исследования мозговой сигнализации и связности часто проводятся с использованием фМРТ или ЭЭГ. ФМРТ — это, по сути, метод визуализации, использующий магнитные поля для построения подробной трехмерной карты мозга с точностью до нескольких миллиметров, но изображение основано на насыщении крови кислородом — относительно медленном процессе, который изменяется через несколько секунд после сигнального события. ЭЭГ, напротив, измеряет электрическую активность с помощью электродов, прикрепленных к коже головы; ее низкое пространственное разрешение означает, что она не может создавать полезные изображения, но она улавливает электрический сигнал в реальном времени, который колеблется с частотой 30-45 раз в секунду (~20 мс, в 150 раз более быстрая динамика, чем у фМРТ).

«В этой области существовало распространенное предположение, что, хотя фМРТ и ЭЭГ используют совершенно разные механизмы, они улавливают один и тот же мозговой сигнал», — сказал Джун. Другими словами, фМРТ — это просто замедленная ЭЭГ, сумма множества более быстрых процессов. Проверка этого предположения была одной из главных целей их исследования. Альтернативная точка зрения заключается в том, что обработка происходит независимо в разных временных диапазонах, и что каждый слой действительно имеет значение независимо.

Одновременная выборка и анализ взаимосвязей

Чтобы углубиться в этот вопрос, Джун и его коллеги обратились к набору данных, собранному в 2008-2009 годах во время докторской диссертации Садагиани в лаборатории Андреаса Кляйншмидта в Inserm, Париж. Набор данных включает в себя одновременные данные фМРТ и ЭЭГ, полученные от 26 здоровых людей в состоянии покоя. Для нового исследования данные фМРТ были использованы для улучшения пространственного разрешения ЭЭГ. «Используя структурное изображение высокого разрешения, полученное с помощью МРТ, мы смогли реконструировать это пространственное изображение высокого разрешения из сигналов ЭЭГ, так что мы можем определить, какой сигнал исходит из какой области мозга», — сказал Джун.

«Несмотря на то, что ранее было проведено много исследований с использованием одновременной ЭЭГ и фМРТ, основное внимание в этой области уделялось уровню датчиков, пространственному разрешению ЭЭГ на уровне электродов», — сказала Джун, имея в виду более простой анализ того, какой электрод на поверхности головы соответствует какому сигналу, а не отслеживание сигнала до его вероятного источника в мозге. Она объяснила, что лаборатории часто собирают 20-минутные сканы и ищут усредненные значения, в то время как «наша лаборатория пытается выявить динамику в течение этих 20 минут».

Исследователи пошли еще дальше, разделив сигнал ЭЭГ на пять неперекрывающихся каналов. Это хорошо известные частоты мозговой активности; например, бета-волны находятся в диапазоне примерно от 12 до 30 Гц и традиционно ассоциируются с активным мышлением, устойчивым вниманием и контролем движений, хотя активность мозговой активности была очевидна на всех частотах, несмотря на состояние покоя. В сочетании с одновременными данными фМРТ они получили шесть независимых временных масштабов. Далее исследователи рассмотрели, откуда исходит каждый сигнал, разделенный на временные масштабы, но они сосредоточились на больших, хорошо изученных областях врожденной связности, таких как зрительная сеть (VIS) или соматомоторная сеть (SMN). Исследователей в первую очередь интересовало, как коннектом — паттерн коррелированной сигнализации между этими областями мозга — действует в каждом временном масштабе. Рассматривая мозг как всего лишь семь из этих более крупных сетей, исследователи задались вопросом, какие комбинации активны одновременно, считая пики амплитуды «включенными» для этой области в этом временном масштабе. Таким образом, специфическим паттерном является комбинация «включенных» областей; например, SMN+VIS (с оставшимися пятью областями в относительно «выключенном» состоянии). При заданном бинарном состоянии «включено» или «выключено» для каждой области любой отдельный временной интервал будет соответствовать одной из 126 возможных комбинаций, за исключением крайних случаев «все включено» и «все выключено».

Закономерности повторяются, но не совпадают; переходы сохраняются.

«Главный вопрос, на который мы хотели ответить, — есть ли что-то общее на разных временных масштабах в мозге», — сказал Джун. При анализе данных они обнаружили два основных явления. Во-первых, «между ЭЭГ и фМРТ есть общие черты», — сказал Джун. Одни и те же пространственные паттерны наблюдались независимо от рассматриваемого временного масштаба. В статье это называется «пространственным принципом, охватывающим все временные масштабы».

Однако, как пояснил Джун, «когда мы наложили изменения фМРТ и изменения ЭЭГ, если мы действительно измеряем одно и то же, один из пространственных паттернов, отображаемых на фМРТ, в какой-то момент должен был бы также отображаться на ЭЭГ… но этого не произошло». Другими словами, в данном временном снимке нет большого совпадения между конкретными состояниями пространственной связности при рассмотрении разных временных масштабов. «В одной точке времени состояние А, я бы сказал, активно на фМРТ. Но состояния B, C, D и E активны в разных временных масштабах ЭЭГ», — пояснил Джун. Это отличает данный случай от альтернативного подхода, когда можно было бы предсказать связность в медленном потоке на основе того, что наблюдается в более быстрых потоках. Данные на самом деле выглядят так, как будто временные масштабы полностью разобщены. «Они работают вместе, но по-другому», — сказал Джун.

Второе открытие касалось анализа изменений между этими паттернами и вероятностей перехода одного состояния в другое или появления определенной последовательности состояний. «Сам этот изменяющийся паттерн, паттерн переключения, также сохраняется как в ЭЭГ, так и в фМРТ», — сказал Джун. Другими словами, если паттерн А часто предшествует паттерну В в одном канале ЭЭГ, то же самое справедливо и для фМРТ. Эти результаты применимы не только к ЭЭГ и фМРТ, но и ко всем пяти частотам, на которые был разделен сигнал ЭЭГ. В статье это называется «всеобъемлющим временным принципом». Таким образом, паттерны не синхронизированы от момента к моменту, но один и тот же набор возможных состояний и одна и та же грамматика переходов являются общими. Фактически, были обнаружены все 126 возможных состояний связности мозга, что демонстрирует значительную активность, происходящую в мозге в состоянии покоя.

Оркестр

Садагиани привела полезные аналогии для объяснения лежащего в основе поведения. В одном случае она сравнила мозг с симфоническим оркестром и отметила, что в скрипичной секции, которая может состоять из 30 скрипок, они не все играют одну и ту же музыку. Вместо этого первые скрипки могут «общаться» или синхронизироваться с валторнами, в то время как вторые скрипки «разговаривают» с контрабасом, и каждая может играть свой собственный ритм. «Они могут одновременно участвовать в нескольких голосах», — сказала Садагиани. «Некоторые могут играть гораздо быстрее других». Эта аналогия также работает, потому что нам не нужно размещать более быстрые скрипки в специальной секции с быстрой музыкой; аналогично, возможно, что субпопуляции любой области мозга, состоящей из миллионов нейронов, могут различаться, играя разный ритм. Фактически, данные показывают, что подгруппы регулярно играют на каждом из шести изученных «ритмов». Однако ни одна аналогия не является идеальной. Большинство оркестров исполняют одну цельную мелодию, независимо от количества партий. В отличие от этого, данные, полученные Джуном и Садагиани, больше похожи на похожие музыкальные произведения или, по крайней мере, на один и тот же музыкальный язык, исполняемые в разном темпе без синхронизации между темпами.

Анализ не позволяет однозначно определить, существуют ли специализированные области мозга, работающие только в рамках отдельных временных масштабов, или же возможно переключение между ними. Физическая архитектура мозга может дать подсказки. Садагиани указала на волокна, соединяющие нейроны. «В мозге есть как толстые, так и тонкие волокна, миелинизированные и немиелинизированные», — сказала она. «Представьте это как электрические кабели, некоторые из которых имеют очень хорошую изоляцию, а некоторые — нет… Я думаю, это говорит о том, что некоторые нейроны предпочитают работать очень быстро, а другие — очень медленно», — сказала она. «Я думаю, этому есть причина… нам просто нужны разные скорости». В статье также отмечается, что более быстрые ритмы более выражены во внешних слоях коры головного мозга, тогда как более медленные ритмы, как правило, локализуются глубже.

Группа исследователей подтвердила свои выводы сначала с помощью независимого и обновленного набора данных, полученных одновременно с помощью фМРТ и ЭЭГ — обследовано еще 24 человека в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейн, — а затем с помощью гораздо большего (443 человека) независимого набора данных, содержащего только данные ЭЭГ.

Идеи будущего

Подтверждение полученных результатов на более крупном наборе данных, содержащих только ЭЭГ, дает существенное преимущество для будущих исследований. «Функциональная МРТ доступна не всем», — сказала Джун, например, людям с металлическими имплантатами. Кроме того, ЭЭГ гораздо доступнее по цене. Она подсчитала, что за тот же объем данных, который можно получить с помощью функциональной МРТ (600-800 долларов), нужно заплатить около 50 долларов. «Мы утверждаем, что эта альтернатива так же хороша или даже лучше, чем функциональная МРТ, поэтому мы можем использовать ЭЭГ с высокой степенью надежности и уверенности», — сказала Джун.

В статье отмечается, что «межиндивидуальные вариации в профилях, изменяющихся в разных временных масштабах, могут дать более чувствительные маркеры когнитивных функций и трансдиагностического риска, чем традиционные подходы, основанные на одном временном масштабе», а это означает, что эти инструменты в конечном итоге могут найти применение в диагностике целого ряда заболеваний, хотя для демонстрации диагностической ценности потребуется множество исследований.

Существует предположение, что исследования коннективности с разрешением по временным масштабам могут обеспечить основу для модификации поведения на основе биологической обратной связи, особенно при таких состояниях, как тревога, депрессия, ПТСР и т. д. «У нас будет эта каноническая последовательность, которую мы будем считать желательной для здоровых людей, и мы будем обучать клинические группы пациентов изменять свой мозговой паттерн в этом направлении», — объяснила Джун. «Я думаю, это дает нам возможность клинического вмешательства». В настоящее время они готовят заявку на грант, направленный на это потенциальное вмешательство. Другие исследования, по ее словам, сравнивали «как паттерн перехода или сама последовательность отличаются от здоровых людей и нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона», в основном с использованием фМРТ, хотя можно было бы изучить и ЭЭГ.

В то время как в текущей работе использовались данные в состоянии покоя, в дальнейшем планируется исследование связности в зависимости от выполняемой задачи. «В нашей текущей рукописи рассматривается вопрос о том, можно ли наблюдать изменения этих сохранившихся временных закономерностей, которые мы определили в этой статье в PNAS, между состоянием покоя и выполнением задачи, и мы пытаемся ответить на этот вопрос с помощью различных методологических подходов, таких как мультифрактальный подход», — сказал Джун.

Пока неясно, что именно управляет слиянием этих асинхронных паттернов в единое когнитивное восприятие. Однако в прошлом году Джун и Садагиани опубликовали статью (The Journal of Neuroscience, DOI: 10.1523/JNEUROSCI.1939-24.2025), в которой выявили полиморфизмы в определенных генах, связанных с нейромедиаторными белками, которые влияют на время пребывания паттерна и вероятность перехода. Эти нейромедиаторы, по крайней мере, могут регулировать мозговую среду и ее способность переходить между состояниями.

Садагиани поделилась заключительными мыслями. «Один из главных выводов, к которому мы стремились в этой статье, заключается в том, что для понимания основ познания и… проблем, связанных с познанием и различными расстройствами, нам необходимы мультимодальные измерения», — сказала она. «Мы не можем просто делать медленные измерения, затем быстрые, а затем другие, которые отслеживают отдельные нейроны… если мы будем делать все это постоянно по отдельности, одно за другим, мы, возможно, никогда не сможем собрать все части воедино».

Источник: www.bio-itworld.com