Новый инструмент, открывающий новый взгляд на ствол головного мозга, позволяет надежно и точно различать отдельные нервные пучки на диффузионных МРТ-снимках в режиме реального времени, выявляя признаки травмы или заболевания. 
Исследователи разработали новый способ различения отдельных пучков нервных волокон в стволе головного мозга. На этом фрагменте рисунка из статьи, демонстрирующем два разных поперечных сечения человеческого мозга, отдельные пучки сегментированы и обозначены цветом. Изображение: Марк Ольчани/Лаборатория Эмери Брауна
Сигналы, управляющие многими важнейшими функциями мозга и тела — сознанием, сном, дыханием, частотой сердечных сокращений и движением — проходят через пучки волокон «белого вещества» в стволе головного мозга, но системы визуализации до сих пор не могли точно различить эти важнейшие нейронные связи. Это ограничивало возможности исследователей и врачей в оценке того, как на них влияют травмы или нейродегенеративные изменения.
В новом исследовании группа ученых из Массачусетского технологического института, Гарвардского университета и Массачусетской больницы общего профиля представила программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, способное автоматически сегментировать восемь различных пучков в любой последовательности диффузионной МРТ.
В опубликованном 6 февраля в журнале Proceedings of the National Academy Sciences исследовании, проведенном в открытом доступе, группа ученых под руководством аспиранта Массачусетского технологического института Марка Ольчаньи сообщает, что разработанный ими инструмент BrainStem Bundle Tool (BSBT), ставший общедоступным, выявил отчетливые закономерности структурных изменений у пациентов с болезнью Паркинсона, рассеянным склерозом и черепно-мозговой травмой, а также пролил свет на болезнь Альцгеймера. Более того, исследование показывает, что BSBT позволил ретроспективно отслеживать заживление пучков нервных волокон у пациента в коме, что отражает семимесячный путь пациента к выздоровлению.
«Ствол головного мозга — это область мозга, которая практически не исследована, потому что её трудно визуализировать», — говорит Ольчани, аспирант программы медицинской инженерии и медицинской физики в Массачусетском технологическом институте. «Люди не до конца понимают его строение с точки зрения визуализации. Нам необходимо понять, как устроено белое вещество у человека и как эта организация нарушается при определённых заболеваниях».
Профессор Эмери Н. Браун, научный руководитель диссертации Ольчани и соавтор исследования, добавляет: «Ствол головного мозга — один из важнейших центров управления в организме. Алгоритмы Марка вносят значительный вклад в исследования в области визуализации и в наше понимание регуляции фундаментальных физиологических процессов. Расширяя наши возможности визуализации ствола головного мозга, он открывает нам новый доступ к жизненно важным физиологическим функциям, таким как контроль дыхательной и сердечно-сосудистой систем, терморегуляция, то, как мы бодрствуем днем и как спим ночью».
Браун — профессор вычислительной нейронауки и медицинской инженерии имени Эдварда Худа Таплина в Институте Пиковера по изучению обучения и памяти, Институте медицинской инженерии и науки и на кафедре наук о мозге и когнитивных науках Массачусетского технологического института. Он также является анестезиологом в Массачусетской больнице общего профиля и профессором Гарвардской медицинской школы.
Построение алгоритма
Диффузионная МРТ помогает отслеживать длинные ветви, или «аксоны», которые нейроны отводят для связи друг с другом. Аксоны обычно покрыты жировой оболочкой, называемой миелином, и вода диффундирует вдоль аксонов внутри миелина, который также называют «белым веществом» головного мозга. Диффузионная МРТ может показать это очень направленное перемещение воды. Но сегментация отдельных пучков аксонов в стволе головного мозга оказалась сложной задачей, поскольку они малы и скрыты потоками мозговой жидкости и движениями, вызванными дыханием и сердцебиением.
В рамках своей диссертационной работы, направленной на лучшее понимание нейронных механизмов, лежащих в основе сознания, Ольчани хотел разработать алгоритм искусственного интеллекта для преодоления этих препятствий. BSBT работает путем отслеживания пучков волокон, которые уходят в ствол головного мозга из соседних областей, расположенных выше по мозгу, таких как таламус и мозжечок, для создания «вероятностной карты волокон». Затем модуль искусственного интеллекта, называемый «сверточной нейронной сетью», объединяет эту карту с несколькими каналами информации об изображениях из ствола головного мозга, чтобы выделить восемь отдельных пучков.
Для обучения нейронной сети сегментации пучков Ольчани «показал» ей 30 диффузионных МРТ-снимков, полученных от добровольцев в рамках проекта Human Connectome Project (HCP). Снимки были размечены вручную, чтобы научить нейронную сеть идентифицировать пучки. Затем он проверил работу BSBT, протестировав ее результаты на «эталонных» данных, полученных при вскрытии посмертных образцов человеческого мозга, где пучки были четко очерчены с помощью микроскопического исследования или очень медленной, но сверхвысокоразрешающей визуализации. После обучения BSBT научилась автоматически идентифицировать восемь различных пучков волокон на новых снимках.
В эксперименте по проверке согласованности и надежности Ольчани поручил BSBT найти пучки нервных волокон у 40 добровольцев, которые прошли отдельные сканирования с интервалом в два месяца. В каждом случае инструмент смог найти одни и те же пучки у одних и тех же пациентов в каждом из двух сканирований. Ольчани также протестировал BSBT на нескольких наборах данных (не только на наборе данных HCP) и даже проверил, как каждый компонент нейронной сети влияет на анализ BSBT, постепенно уменьшая их количество.
«Мы подвергли нейронную сеть серьезным испытаниям, — говорит Ольчани. — Мы хотели убедиться, что она действительно выполняет правдоподобную сегментацию и использует каждый из своих отдельных компонентов таким образом, чтобы повысить точность».
Потенциальные новые биомаркеры
После того как алгоритм был должным образом обучен и проверен, исследовательская группа перешла к проверке того, может ли возможность сегментации отдельных пучков волокон на диффузионных МРТ-снимках позволить отслеживать, как объем и структура каждого пучка изменяются при заболевании или травме, создавая новый тип биомаркера. Хотя детальное изучение ствола головного мозга было затруднено, многие исследования показывают, что нейродегенеративные заболевания поражают ствол головного мозга, часто на ранних стадиях их развития.
Олчани, Браун и их соавторы применили BSBT к множеству наборов данных диффузионной МРТ пациентов с болезнью Альцгеймера, болезнью Паркинсона, рассеянным склерозом и черепно-мозговой травмой (ЧМТ). Пациентов сравнивали с контрольной группой, а иногда и с самими собой в течение определенного времени. На снимках инструмент измерял объем пучка и «фракционную анизотропию» (FA), которая отслеживает, сколько воды течет вдоль миелинизированных аксонов по сравнению с тем, сколько диффундирует в других направлениях, что является показателем структурной целостности белого вещества.
В каждом случае инструмент выявил устойчивые закономерности изменений в пучках. В то время как при болезни Альцгеймера значительное снижение было отмечено только в одном пучке, при болезни Паркинсона инструмент выявил уменьшение FA в трех из восьми пучков. Он также выявил потерю объема в другом пучке у пациентов в период между исходным сканированием и двухлетним наблюдением. У пациентов с рассеянным склерозом наибольшее снижение FA наблюдалось в четырех пучках, а потеря объема — в трех. Между тем, у пациентов с черепно-мозговой травмой не было выявлено значительной потери объема ни в одном из пучков, но снижение FA было очевидным в большинстве пучков.
В ходе исследования было установлено, что метод BSBT оказался более точным, чем другие методы классификации, в различении пациентов с заболеваниями и контрольной группы.
Таким образом, BSBT может стать «ключевым дополнением, помогающим современным методам диагностической визуализации, обеспечивая детальную оценку структуры белого вещества ствола головного мозга и, в некоторых случаях, информацию о динамике развития заболевания», — написали авторы.
Наконец, в случае с 29-летним мужчиной, перенесшим тяжелую черепно-мозговую травму, Ольчани применил метод BSBT к снимкам, сделанным во время семимесячной комы мужчины. Инструмент показал, что пучки нервных волокон ствола головного мозга были смещены, но не повреждены, и продемонстрировал, что за время комы объем поражений нервных пучков уменьшился в три раза. По мере заживления пучки также возвращались на свои места.
Авторы написали, что BSBT «обладает значительным прогностическим потенциалом, поскольку позволяет выявлять сохранившиеся пучки ствола головного мозга, которые могут способствовать восстановлению после комы».
В число других ведущих авторов исследования входят Хуан Эухенио Иглесиас и Брайан Эдлоу. Соавторами также являются Дэвид Шрайер, Цзянь Ли, Кьяра Маффеи, Аннабель Сорби-Адамс, Ханна Кинни, Брайан Хили, Холли Фриман, Джаред Шлесс, Кристоф Дестриё и Хендри Трегидго.
Финансирование исследования осуществлялось за счет средств Национальных институтов здравоохранения, Министерства обороны США, Фонда Джеймса С. Макдоннелла, Фонда Раппапорта, Американского института синдрома внезапной детской смерти, Американского фонда изучения мозга, Американской академии неврологии, Центра интеграции медицины и инновационных технологий, программы исследований в области нейронаук и Массачусетского центра наук о жизни.
Источник: news.mit.edu
