Методы функциональной диагностики в неврологии и психиатрии » Медвестник
Метод эхоэнцефалоскопии является методом ультразвуковой диагностики нарушений в головном мозге и позволяет судить о наличии и степени смещения срединных структур, что свидетельствует о присутствии дополнительного объема (внутримозговая гематома, отек полушария). В настоящее время значимость метода не столь велика, как раньше, в первую очередь он используется для скрининговой оценки показаний для экстренного проведения нейровизуализации (компьютерная томография (КТ) или магнитно-резонансная томография (МРТ). Следует отметить, что отсутствие смещения при эхоэнцефалоскопии не означает стопроцентного отсутствия патологического процесса, т.к., например, при локализации процессов в лобных отделах или в задней черепной ямке смещение структур мозга происходит только в случае больших размеров поражения. Также не очень информативен этот метод у пожилых пациентов, т.к. в результате атрофического процесса в мозге и расширения межполушарных пространств имеется достаточно внутричерепного пространства, чтобы дополнительный объем не приводил к смещению срединных структур. В настоящее время ограничено использование данного метода для диагностики внутричерепной гипертензии. Этот вопрос дискутируется.
Метод электроэнцефалографии (ЭЭГ) — метод исследования биоэлектрической активности мозга. Основным показанием для проведения данного метода является диагностика эпилепсии. Для разных форм этого заболевания характерны различные варианты изменений биоэлектрической активности мозга. Правильная интерпретация этих изменений позволяет своевременно и адекватно проводить терапию или, напротив, отказаться от проведения специфической противосудорожной терапии. Так, одним из наиболее сложных вопросов в трактовке энцефалограммы является понятие о судорожной готовности мозга. Ведущие нейрофизиологические лаборатории неоднозначно относятся к этому вопросу. Следует помнить: для того чтобы доказать готовность мозга к судорогам, необходимо проведение глубинной ЭЭГ с использованием провокационных методик. Судить же о готовности мозга к судорогам на основании только рутинной ЭЭГ в настоящее время является неверным.
Следующей областью применения ЭЭГ является диагностика смерти мозга. Для установления смерти мозга необходимо проведение 30-минутной записи, на которой отсутствует электрическая активность во всех отведениях на максимальном усилении — эти критерии определены законодательством. В диагностике всех остальных неврологических и психиатрических заболеваний метод ЭЭГ является вспомогательным. Следует помнить, что ЭЭГ не является методом топической диагностики, поэтому сомнительными являются заключения о заинтересованности срединных и стволовых структур с четким их разграничением на диэнцефальные и мезэнцефальные, каудальные или оральные стволовые и пр. О заинтересованности этих структур можно судить косвенно и относиться к подобным заключениям с настороженностью. В настоящее время во многих лабораториях возможно проведение Холтеровского мониторинга ЭЭГ — многочасовой записи биоэлектрической активности мозга. Преимуществом данной методики является несвязанность пациента с прибором и возможность вести обычный образ жизни в течение всей регистрации. Многочасовая регистрация энцефалограммы дает возможность выявить редко проявляющиеся патологические изменения биоэлектрической активности. Данная разновидность ЭЭГ показана для уточнения истинной частоты абсансов, диагностически неясных приступов, при подозрении на псевдоэпилептические приступы, а также для оценки эффективности противосудорожных средств.
Полисомнография (ПСГ) — метод длительной регистрации различных функций организма в течение всего сна. Метод включает в себя мониторинг биопотенциалов головного мозга (ЭЭГ), электроокулограммы, электромиограммы, электрокардиограммы, частоты сердечных сокращений, воздушного потока на уровне носа и рта, дыхательные усилия грудной и брюшной стенок, колебания кислорода в крови, двигательную активность во сне. Метод позволяет изучать все патологические процессы, возникающие во время сна: синдром апноэ, нарушения ритма сердца, изменения артериального давления, эпилепсию. В первую очередь метод необходим для диагностики инсомний и подбора адекватных методов терапии данного заболевания, а также при синдромах апноэ во сне и храпа. Большое значение метод имеет для выявления эпилепсии сна и различных двигательных расстройств во сне. Для адекватной диагностики этих нарушений используется ночной видеомониторинг.
Вызванные потенциалы (ВП) — это метод, позволяющий получить объективную информацию о состоянии различных сенсорных систем как ЦНС, так и периферических отделов. Он связан с регистрацией электрической активности в ответ на различные стимулы — звуковые, зрительные, сенсорные. ВП, получаемые в ответ на эти стимулы, выделяются легко и надежно, поэтому используются наиболее часто. Сущностью метода является получение ответа, обусловленного приходом афферентного стимула в различные ядра и кору головного мозга, в зону первичной проекции соответствующего анализатора, а также ответов, связанных с обработкой информации. Таким образом, получаемые начальные компоненты отражают физические свойства стимула, а более поздние — условия его обработки. Используются такие характеристики сигнала ВП, как время задержки ответа, латентный период основных пиков, амплитуда основных пиков, межпиковые латентности.
Учитывая, что 70% информации доставляет нам зрительный анализатор, 15% — слуховой, а 10% — тактильный, то раннее определение степени дисфункции этих наиболее важных сенсорных систем является необходимым для диагностики, а также выбора метода терапии и оценки прогноза заболевания нервной системы. Показаниями для назначения метода ВП являются: исследование функций слуха и зрения, оценка состояния сенсомоторной коры, когнитивных функций мозга уточнение нарушений ствола мозга, выявление нарушений периферических нервов и нарушения проведения путей спинного мозга, оценка комы и смерти мозга.
Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) — метод, в основе которого лежит возбуждение нервной системы с помощью магнитного стимулятора. Преимущество метода перед электрической стимуляцией заключается в том, что магнитное поле способно без изменений проходить через любые анатомические структуры (т.е. сигнал не ослабевает при прохождении через различные среды) и возбуждать нервные ткани, кроме того, магнитное воздействие является безболезненным. Метод позволяет возбуждать как клетки моторной коры, так и моторные корешки и периферические нервы. Таким образом, метод ТМС позволяет выявить нарушения в проведении нервного импульса на протяжении от коры до мышцы и используется для объективной оценки повреждения двигательных путей. Показаниями для проведения данного обследования являются поражения моторного тракта на любом уровне. Сюда относятся двигательные расстройства при различных неврологических заболеваниях, обусловленных страданием пирамидного тракта (инсульты), причем с помощью ТМС можно локализовать очаг поражения до появления визуализации при КТ или МРТ; процессы демиелинизации различного генеза, травматические поражения и опухолевые процессы. ТМС можно использовать для тестирования высших психических функций, в частности функциональной локализации речи. Кроме диагностического использования метод ТМС может применяться в терапевтических целях для лечения болезни Паркинсона, эпилепсии, дистонических расстройств, поражений периферических нервов, мигрени, а в психиатрической практике — при депрессивных расстройствах, синдромах навязчивых идей, шизофрении.
Электронейромиография (ЭНМГ) — метод диагностики, изучающий функциональное состояние возбудимых тканей (нервов и мышц). Пожалуй, данный метод является наименее известным практическим врачам-неврологам, поскольку до последнего времени использовался только в специализированных центрах.
При проведении ЭНМГ оценивается состояние мышцы, нейромышечного синапса, периферического нерва, сплетения, корешка, переднего рога спинного мозга. При этом данную методику можно разделить на две: первая — в основном посвящена регистрации спонтанной и вызванной мышечной активности (ЭМГ), вторая — регистрации потенциалов действия (ПД) периферических сенсорных волокон. Получаемая с помощью этих двух методов информация способствует выявлению типа нарушений, помогает определению степени его тяжести, а также позволяет оценить достигнутое улучшение в ходе лечения.
ЭМГ. Для исследования спонтанной и произвольной мышечной активности используют игольчатую стимуляцию — регистрацию ПД двигательной единицы (совокупности мышечных волокон, иннервируемых одним аксоном). Обращают внимание на такие параметры, как спонтанная активность, амплитуда ПД двигательной единицы (повышение или снижение). Так, в случае патологии мышечного волокна мышца перестает иннервироваться аксоном и начинает работать в собственном режиме, в результате регистрируется спонтанная активность в покое. Первично-мышечные заболевания приводят к гибели мышечных волокон, в результате чего снижается их количество в двигательной единице, как следствие, уменьшается амплитуда ПД двигательной единицы и длительность ПД. Данная методика информативна в случае подозрения на первичное мышечное поражение, для диагностики поражения мотонейрона и аксонального поражения.
Стимуляционная электромиограмма используется для тестирования синапса (периферическое звено нервно-мышечной системы). При этом регистрируют активность мышцы в ответ на электрическое раздражение периферического нерва. Измеряют скорость проведения возбуждения, латентные периоды моторного ответа мышцы. Данная методика является информативной для демиелинизирующих заболеваний, в случае плексопатий, полинейропатий (в т.ч. острой полинейропатии Гийена — Барре), демиелинизирующих заболеваний.
Электронейрография позволяет регистрировать ответы периферических нервов на их стимуляцию. С помощью данного метода тестируются чувствительные волокна, возможна дифференциальная диагностика аксоно- и миелинопатии.
Ультразвуковая допплерография — метод исследования состояния кровотока с помощью допплера. Метод незаменим для диагностики нарушений кровообращения. В неврологии наиболее используемой является допплерография интра- и экстракраниальных сосудов. Состояние кровотока оценивается путем измерения скорости кровотока. Так, при стенозе скорость кровотока возрастает пропорционально степени стеноза. В случае окклюзии сосуда может происходить как изменение направления кровотока, так и явление “ампутации” сосуда на картах кровотока. Следует отметить, что диагностические возможности данного метода при исследовании позвоночных артерий ограничены вследствие большой индивидуальной вариабельности позвоночных артерий и особенностей прохождения этих сосудов в костных каналах и тканях шеи.
Методы дуплексного и триплексного сканирования являются наиболее современными методами исследования кровотока, а также состояния сосуда. В условиях двух- и трехмерного изображения возможно увидеть артерию, ее форму и ход, оценить состояние ее просвета, увидеть бляшки, тромбы, а также зону стеноза. Методы незаменимы при подозрении на наличие атеросклеротических поражений.
Следует помнить, что зачастую клиницист ждет от врача функциональной диагностии конкретного диагноза, а тот в свою очередь не имеет права постановки диагноза. Из этого следует, что любой клиницист должен сам обладать определенным уровнем знаний, необходимых для интерпретации полученных результатов. Также нельзя забывать, что методы функциональной диагностики являются вспомогательными и должны оцениваться врачом-клиницистом применительно к конкретному пациенту. При этом врач-невролог должен опираться на имеющуюся клиническую картину, анамнез и течение заболевания.
А.И. МАЧУЛИНА, врач-невролог отделения неврологии ГКБ № 33 (Москва)
Нейрофизиологические методы обследования
Ранняя диагностика — это ключ к успешному лечению! Лечение головной боли и других неврологических заболеваний требует, прежде всего, определения точного диагноза. Невозможно правильно лечить, не поставив правильный диагноз. На начальном этапе обследования, для выявления причин головной боли, головокружения, нарушения памяти, дискоординации движений, последствий черепно-мозговой травмы, применяются следующие методы диагностических исследований:
Электроэнцефалография (ЭЭГ) — метод записи колебаний электрических потенциалов головного мозга у взрослых и детей, регистрируемых с помощью специальных приборов — электроэнцефалографов
Возможность оценить активность головного мозга , наличие патологической активности, в т.ч эпилептиформной , контроль действия противосудорожных препаратов, исследование обморочных состояний, степень физиологической зрелости корковых ритмов( соответствие возрасту) у детей.
Электроэнцефалография — мониторирование (ЭЭГ) — способ длительной (в течение многих часов, суток) записи ЭЭГ на флэш — карту с дальнейшим экспортом записанной информации в компьютерную систему для анализа и просмотра. Метод позволяет провести анализ динамики ЭЭГ в процессе нормальной жизнедеятельности человека, под влиянием естественных раздражителей, которые оказывают воздействие на человека в повседневной его деятельности, что имеет большое значение при обследовании детей, а также под влиянием различных функциональных (фотостимуляция, гипервентиляция и т.д.) нагрузок в любых условиях. Для проведения ЭЭГ-мониторирования на пациента надеваются электроды (19-скальповых, 2-ушных),которые соединяются с коробкой с референтными ячейками, которая в свою очередь подсоединяется с блоком пациента, в который предварительно вставляются 4 батарейки питания и флэш-карта для записи данных ЭЭГ . ЭЭГ-мониторирование позволяет осуществлять не только диагностику, но и коррекцию лечения, прогноз заболевания, а также дифференциальную диагностику многочисленных форм эпилепсии, неэпилептических приступов, оценки стойкости ремиссии и возможности отмены терапии и т. д. ЭЭГ-мониторирование также используется при нарушениях сна: оценивается глубина сна, продолжительность его отдельных фаз.
Электроэнцефалография с депривацией сна (ЭЭГ с депривацией сна) с последующим кратковременным (20-30 мин) сном
Депривация (лишение) сна в течение 24-48 часов перед ЭЭГ проводится для выявления скрытой эпилептической активности в сложных для распознавания случаях эпилепсии. Лишение сна является довольно сильным провоцирующим приступы фактором. В этом случае пациент не спит всю ночь перед процедурой, а утром проводится стандартная ЭЭГ , после чего ( если пациент засыпает) возможна запись ЭЭГ сна в течение 20-30 мин. Запись ЭЭГ во время сна позволяет обнаружить эпилептическую активность у большей части тех больных, у которых в дневное время она не выявляласьдаже под влиянием обычных провокационных проб.
Реоэнцефалография (РЭГ) представляет собой метод, исследующий объемные колебания кровенаполнения сосудов головного мозга и шеи на основе графической регистрации синхронных пульсу изменений сопротивления между электродами, наложенными на кожу головы( с помощью реоэнцефалографа)
Дает возможность судить о тонусе и эластичности сосудов мозга и шеи, вязкости крови, скорости распространения пульсовой волны, скорости кровотока, оценивать латентные периоды, время протекания и выраженность регионарных сосудистых реакций.
Эхоэнцефалография (ЭхоЭГ) — метод инструментальной диагностики, основанный на отражении ультразвука от границы внутричерепных образований и сред с различной акустической плотностью (мягкие покровы головы, кости черепа, мозговые оболочки, мозговое вещество, ликвор, кровь).
Важнейший показатель при эхоэнцефалографии (ЭхоЭГ) — положение срединных структур мозга (М–эхо) оценка гидроцефально- гипертензионного синдрома (внутричерепного давления).
Электронейромиография — это метод диагностики, который позволяет измерить скорость прохождения нервного импульса по нервным волокнам. Позволяет легко установить «место» поражения нервных структур, используется при диагностике различных заболеваний периферической нервной системы (моно— и полинейропатии при интоксикациях, сахарном диабете , травмы конечностей с повреждением периферических нервов и т.п) У нас проводится электронейромиография верхних и нижних конечностей при помощи электронейромиографа. Вся процедура миографии занимает около часа. Пациент ложится на кушетку и с помощью излучателя импульсных токов врач по функциональной диагностике вызывает возбуждение нерва и сокращение мышц.
Page not found – МЕДИЦИНСКИЙ ЦЕНТР ГАЛИЛЕЯ
Dropdown *выберите странуАвстралияАвстрияАзербайджанАлбанияАлжирАнгильяАнголаАндорраАнтигуаАргентинаАрменияАрубаАфганистанБагамские о-ваБангладешБарбадосБахрейнБеларусьБелизБельгияБенинБермудские о-ваБолгарияБоливияБосния и ГерцеговинаБотсванаБразилияБрунейБуркина-ФасоБурундиБутанВануатуВатиканВеликобританияВенгрияВенесуэлаВиргинские о-ва (Великобритания)Виргинские о-ва (США)Восточное — Самоа (США)Восточный ТиморВьетнамГабонГавайские о-ваГаитиГайанаГамбияГанаГваделупаГватемалаГвиана – французскаяГвинеяГвинея-БисауГерманияГернсиГибралтарГондурасГонконгГренадаГренландияГрецияГрузияГуамДанияДжерсиДжибутиДиего Гарсия о-ваДоминикаДоминиканская РеспубликаЕгипетЗамбияЗанзибар о-вЗападное СамоаЗимбабвеИзраильИндияИндонезияИорданияИракИранИрландияИсландияИспанияИталияЙеменКабо-ВердеКазахстанКайманКамбоджаКамерунКанадаКатарКенияКипрКиргизияКирибатиКитайКокосовы (Килинг) о-ваКолумбияКоморские о-ваКонгоКонго (Демократическая республика)Корея СевернаяКорея ЮжнаяКоста-РикаКот-д’ИвуарКубаКувейтКука о-ваЛаосЛатвияЛесотоЛиберияЛиванЛивияЛитваЛихтенштейнЛюксембургМаврикийМавританияМадагаскарМайоттаМакаоМакедонияМалавиМалайзияМалиМальдивыМальтаМарианские о-ваМароккоМартиникаМаршалловы о-ваМексикаМидуэйМикронезияМозамбикМолдавияМонакоМонголияМонтсерратМьянмаМэнНамибияНауруНепалНигерНигерияНидерландыНикарагуаНиуэ о-вНовая ЗеландияНовая КаледонияНорвегияНормандские о-ваНорфолкОбъединённые Арабские ЭмиратыОлдерниОльстерОманПакистанПалауПалестинаПанамаПапуа Новая ГвинеяПарагвайПеруПольшаПортугалияПуэрто-РикоРеюньонРоссийская ФедерацияРуандаРумынияСальвадорСамоаСан-МариноСан-Томе и ПринсипиСаудовская АравияСвазилендСвятой Елены о-ваСейшельские о-ваСенегалСент-Винсент и ГренадиныСент-Кристофер и НевисСент-ЛюсияСент-Пьер и МиелокСербия и ЧерногорияСеута и МелильяСингапурСирияСловакияСловенияСоединенные Штаты АмерикиСоломоновы о-ваСомалиСуданСуринамСьерра-ЛеонеТаджикистанТаиландТайваньТанзанияТеркс и Кайкос о-ваТогоТокелауТонгаТринидад и ТобагоТристан-Да-Кунья ос-вТувалуТунисТуркменияТурцияУгандаУзбекистанУкраинаУоллис и Футуна о-ваУругвайУэйкФарерские о-ваФиджиФилиппиныФинляндияФолклендские (Мальвинские) о-ваФранцияФранцузская ПолинезияХорватияЦентральноафриканская РеспубликаЧадЧехияЧилиШвейцарияШвецияШпицбергенШри-ЛанкаЭквадорЭкваториальная ГвинеяЭритреяЭстонияЭфиопияЮжно-Африканская РеспубликаЯмайкаЯпония
Single Line Text
Виды исследований в неврологии и методы лечения
Виды исследований в неврологии и методы лечения
Виды исследований в неврологии
Доктор-невролог при необходимости направит пациента для прохождения дополнительных обследований:
- магнитно-резонансная томография назначается при нарушениях сознания, галлюцинациях, болевом синдроме;
- допплерография показана при мигрени, головокружении;
- электронейромиография – при параличах или парезах, а также внезапно возникшей боли.
- компьютерная томография помогает определить местонахождение и характер патологии;
- ультразвуковое исследование различных органов в зависимости от предъявляемых пациентом жалоб;
- позитронно-эмиссионная томография, с ее помощью диагностируют травмы и последствия болезней;
- эхоэнцефалография применяется для выявления патологий мозга;
- нейросонография используется для исследования головного мозга новорожденных;
- краниография выявляет переломы костей в черепе и врожденные дефекты.
Какой конкретно вид обследования назначить, определяет врач в зависимости от наличия симптомов. Лечение неврологических заболеваний и их профилактика – это его прерогатива. Самостоятельное принятие решения о лечении или прохождении исследования крайне не рекомендуется.
Методы лечения
Существует четыре метода терапии, которые успешно применяют для лечения неврологических заболеваний:
- Медикаментозный или лекарственный.
- Физиотерапевтический.
- Хирургический. Используется этот метод при прогрессировании заболевания и полного отсутствия эффекта от других способов терапии..
- Немедикаментозный. К этому методу можно отнести диетотерапию, лечение лекарственными травами, иглоукалывание, массаж, мануальную и рефлексотерапию, остеопатию.
Главное помните, что нельзя применять любые из методов лечения без консультации с врачом. Для консультации с неврологом в нашем Медицинском Центре просто позвоните по телефонам: +7 (495) 597-95-76, +7 (925) 744-30-12 и запишитесь на прием к неврологу.
Ждем Вашего звонка!
Консультативно-диагностический центр г. Таганрога
ЭЭГ
Электроэнцефалография – метод исследования головного мозга, основанный на регистрации его электрических потенциалов при помощи электродов, которые накладываются на голову. Благодаря этому методу облегчается диагностика эпилепсии, а также других патологических изменений головного мозга, в том числе очаговых (опухоли, аневризмы, гематомы и др.). У детей младшего возраста оценивается степень нейрофизиологической зрелости коры головного мозга.
РЭГ
Реоэнцефалография – метод исследования сосудов головного мозга, благодаря которому можно оценить пульсовое кровенаполнение артерий, периферическое сопротивление, эластические свойства сосудов, тонус артерий разного калибра, венозный отток и их изменение при проведении функциональных проб (повороты, наклоны головы и др.). РЭГ оценивает нарушение кровотока после травм, на фоне остеохондроза, возрастных изменений сосудов головы.
Доплерография сосудов головного мозга.
Ультразвуковой метод исследования кровообращения в магистральных артериях головного мозга. УЗДГ — это новый, информативный метод диагностики заболеваний сосудов головы и шеи. Методика включает исследование сонных артерий, подключичных и позвоночных артерий, а также магистральных артерий головного мозга.
УЗДГ — позволяет определить скорость кровотока по магистральным артериям головы и шеи, выраженность атеросклеротических изменений в них, степень стеноза сосуда, изменение кровотока по позвоночным артериям при шейном остеохондрозе, используется для диагностики аневризмы сосудов головного мозга. Применяется при сосудистых заболеваниях, для определения причины головокружения, неустойчивости при ходьбе, шума в ушах.
Поражение брахио-цефальных артерий наиболее часто встречается у людей старше 40 лет при атеросклеротическом процессе, гипертонической болезни, сахарном диабете и другой патологии. Особое место занимает исследование позвоночных артерий при проявлении вертебро-базиллярной недостаточности (головокружениях, шаткости при ходьбе, мушках в глазах при перемене положения тела в пространстве, тяжести в голове по утрам и т.д.).
Своевременное следование сосудов позволяет выявить предрасполагающие факторы для развития острых нарушений мозгового кровообращения, приводящих к инвалидности.
Актуальным стало в последнее время изучение кровообращения головного и спинного мозга у детей и лиц молодого возраста на фоне развивающихся дегенеративных изменений шейного отдела позвоночника (остеохондроз, последствия травм, остеопороз и тд.).
Головная боль у детей — самый ранний симптом цереброваскулярных заболеваний и одна из самых частых причин обращения к врачу. Основной механизм головной боли у детей — сосудистый. Очень часто головная боль становится предвестником сосудистого поражения центральной нервной системы и требует изучения с раннего детского возраста для выработки своевременного и эффективного лечения, служащего реальной мерой профилактики развития с возрастом более грубых нарушений. Одним из условий своевременности терапии является постановка правильного диагноза, что в настоящее время решается с помощью допплерографии.
Проведение данного исследования показано детям от 7 лет и подросткам с проявлениями перинатальной энцефалопатии, нарушениями сна, быстрой утомляемостью, головными болями, головокружениями.
Данные методики совершенно безвредны для обследуемого, но имеют высокую информативность на ранних стадиях развития патологических процессов, позволяя вовремя поставить правильный диагноз и своевременно начать лечение.
Исследование сосудов это безболезненный метод диагностики, не имеющий побочных эффектов, лучевой нагрузки и противопоказаний.
Электронейромиография (ЭНМГ).
Электронейромиография (ЭНМГ) — регистрация сокращений мышц с помощью специального прибора — миографа. Миография позволяет измерить скорость прохождения нервного импульса по нервным волокнам.
Используется при диагностике различных заболеваний периферической нервной системы (моно— и полинейропатии), позволяет легко установить «место» поражения нервных структур при многих нарушениях в работе нервной системы. Так же электронейромиография позволяет оценить функциональное состояние мышечной ткани, а именно способность мышц сокращатся в ответ на электрический импульс. Иногда исследование слабо болезненно. Никакой специальной подготовки к нему не требуется.
Методы функциональной диагностики в неврологии. Часть 1
Какие методы функциональной диагностики существуют, что они позволяют узнать, в чем преимущества этих методов, что такое ЭЭГ, когда стоит делать электроэнцефалограмму, рассказывает Дмитрий Александрович Овчинников, невролог, врач функциональной диагностики.
Овчинников Дмитрий Александрович
Врач функциональной диагностики.
Здравствуйте. Меня зовут Дмитрий Александрович Овчинников. Я врач невролог, врач функциональной диагностики клиники «Скандинавия». Сегодня мы поговорим о методах функциональной диагностики в неврологии. Неврология – это отрасль медицины, занимающаяся диагностикой и лечением расстройств нервной системы. Функциональная диагностика это очень разнородная группа методов, которые объединены одним принципом. Оценка не только и не сколько статичного состояния системы, а функционирования и работы органов. Этим методы функциональной диагностики выгодно отличаются от других групп методик, таких как методы лучевой диагностики, где оценивается преимущественно структура в каждый конкретный момент времени, или методов лабораторной диагностики, которые оценивают состав тканей и жидкостей, но только в один конкретный момент времени. Становится понятно, почему функциональная диагностика занимает такое важное значение в неврологии, ведь нервная система крайне динамично изменяющаяся структура, основная задача которой – реагировать на внешние и внутренние стимулы и изменять свою работу с течением времени.
Кратко рассмотрим инструменты функциональной диагностики, имеющиеся в арсенале неврологов. Большую группу методов функциональной диагностики объединяет их электрофизиологический принцип. Нервные клетки в ходе своей работы способны возбуждаться, меняя полярность своих мембран и генерируя потенциал действия. Фиксация и регистрация этого потенциала действия позволяет целому ряду методов функциональной диагностики совершать исследования нервных тканей и делать определенные выводы о работе нервной системы. К этим методам относятся электроэнцефалография, электромиография методы вызванных потенциалов и ряд других электрофизиологических методик.
Одним из электрофизиологических методов функциональной диагностики в неврологии является электроэнцефалография или сокращенно ЭЭГ. Электроэнцефалография – это методика оценки биоэлектрической активности головного мозга. В ходе исследования на голову пациента накладывают электроды, позволяющие фиксировать активность головного мозга в различных его зонах. Также в процессе исследования проводятся функциональные пробы, такие как фотостимуляция или пробы с изменением газового состава крови с последующим возбуждением головного мозга гипероксигенацией. Результаты измерения этой активности на текущий момент обрабатываются компьютером и выводятся на монитор в виде графиков. Доктор способен производить различные виды анализа этой записи для того, чтобы выводы были наиболее емкими и глубокими. Исследования проводятся в затененном кабинете, но не предполагают какого-либо дискомфорта. Длятся от 15 до 30 минут.
Также существуют методики длительного записывания электроэнцефалограммы, однако они рутинно применяются реже. За исключением ряда случаев, электроэнцефалограмма не требует никакой подготовки, однако в день исследования рекомендуется вымыть голову для уменьшения сопротивления кожи электрическому току.
Серьезным преимуществом электроэнцефалограммы перед другими методами исследования является возможность оценки функционирования головного мозга в течение определенного промежутка времени. Что не может обеспечить ни одна другая методика, такая как МРТ, которая позволяет очень точно и очень емко оценить структуру и анатомию головного мозга, но не может оценить его функционирование в ходе определенного привода. Или такая как компьютерная томография, которая оценивает преимущественно костную структуру черепа и структуру головного мозга без детальной дифференцировки. Так различные виды электроэнцефалограммы являются золотым стандартом в диагностики эпилепсии и различных эпи-синдромов. Ни одна другая методика, применяемая в настоящее время в клинической практике не способна выявить данные отклонения.
Опыт, накопленный советской, российской и международной научной школой позволяет применять ЭЭГ не только в диагностики эпилепсии. Энцелография позволяет косвенно судить о нарушениях рекоординамики, о работе гипоталамо-гипофизарной системы, о функционировании головного мозга и коры головного мозга в целом, о взаимоотношении работы коры и подкорковых структур. Определенные изменения на энцефалограмме могут дать доктору возможность судить о функционировании когнитивной составляющей и об истощении нервной системы. Таким образом, электроэнцефалограмма на сегодняшний день является одним из немногих методов, которые позволяют оценить не только структурные изменения головного мозга, но и изменения в его работе.
Показаниями к проведению энцефалограммы на текущий момент являются потери сознания любого происхождения, функциональные нарушения работы нервной системы, такие как невротические, психологические, эмоциональные, психосоматические жалобы пациентов. Оценка последствий черепно-мозговых травм, оценка последствий перенесенных нейроинфекций. Теоретически мы можем оценивать функционирование гипоталамо-гипофизарной системы, и его влияния на работу головного мозга. Раньше электроэнцелография применялась для оценки изменения структурных свойств нервной ткани для поиска очаговых изменений, таких как опухоли, гематомы. Однако на текущий момент с этими задачами МРТ справляется значительно лучше.
Помимо вышеописанных показаний целесообразно проводить электроэнцелографию при изменении работы мозга, вызванных сосудистыми нарушениями, нарушениями, вызванными хроническими изменениями мозгового кровотока.
Дата публикации: 10.04.17
Функциональная диагностика — врач, кабинет, отделение в Нижнем Новгороде
Подготовка для ЭЭГ: Перед исследованием необходимо помыть голову, чтобы кожа была чистой, после чего нельзя применять лак, гель и прочие средства ухода для волос. Кожу в месте фиксации электродов протирают спиртом, чтобы обезжирить её. Не рекомендован прием седативных средств.
Показания к проведению ЭЭГ:
- Все виды эпилептических припадков
- Приступы судорог неясного происхождения
- Частые обмороки, обморочные состояния
- Пароксизмальные нарушения сна – ночные страхи, хождения во сне, головные боли, пароксизмальные боли в животе и т.п.
- Любые приступообразные и периодически повторяющиеся патологические состояния
- Пароксизмальное нарушение поведения с нарушением сознания или без
- Восстановительный период после черепно-мозговой травмы (оценивается степень тяжести нарушений, динамика восстановления функции головного мозга после сотрясения, повреждения)
- Сосудистые и дисциркуляторные изменения (оценка степени тяжести и динамики восстановления функций)
- Последствия острого и хронического нарушения мозгового кровообращения (перенесенный инсульт, хроническая ишемия, гипоксия)
- Инфекционно-воспалительные заболевания ЦНС с поражением оболочек и вещества головного мозга
- Эндокринные заболевания
- Психопатии и расстройства личности
- Оценка эффективности медикаментозного лечения эпилепсии
- Невротические проявления, навязчивые состояния (навязчивые движения, тики, заикание, энурез), панические атаки
- Задержки психического и психомоторного развития, синдром дефицита внимания с гиперактивностью у детей
УЭС (ультразвуковая энцефалоскопия)
Известная также под названием Эхо-ЭС (эхоэнцефалография), представляет собой безопасный, безболезненный, и информативный метод первичной оценки состояния основных функционально – анатомических структур головного мозга, не имеющий противопоказаний, в том числе возрастных. УЭС позволяет определить симметричность расположения срединных структур головного мозга и диагностировать внутричерепную гипертензию. Метод основан на различии проницаемости для ультразвукового сигнала структур головного мозга. Если при УЭС у пациента выявлены выраженные изменения, ему может быть рекомендовано проведение лучевой и магнитно-резонансной диагностики (КТ, МРТ головного мозга).
Цель исследования при УЭС:
- выявить выраженные объемные образования в полости черепа – опухоли, сосудистые аномалии, кровоизлияния
- выявить признаки внутричерепной гипертензии
- исключить грубые осложнения и последствия черепно-мозговой травмы
Показания к проведению УЭС:
- Подозрение на объёмное образование головного мозга
- Головные боли, мигрень
- Приступы общей слабости, нехватки воздуха
- Вегето-сосудистая дистония
- Эпизоды внезапной потери сознания, любые приступы с потерей сознания
- Сотрясение головного мозга
- Признаки повышения внутричерепного давления по данным осмотра окулиста, невролога
При записи на УЭС необходимо иметь при себе результаты ранее проведённых исследований и консультаций. Подготовка для УЭС не требуется.
УЗИ нервов
Это современный и детальный метод функциональной диагностики периферической нервной системы с помощью ультразвукового сканирования. Ультразвуковое исследование позволяет визуально оценить состояние нервов и окружающих тканей, что помогает определить вид патологии. УЗИ нервов целесообразно проводить после неврологического обследования и электронейромиографии (ЭНМГ).
Цель исследования при УЗИ нервов:
- выявить анатомические изменения нерва – признаки сдавления, опухоли, травмы, врождённые аномалии
- оценить васкуляризацию нерва
- оценить, являются ли изменения локальным или генерализованным процессом
Показания к проведению УЗИ нервов:
- Клинические признаки поражения одного или нескольких нервных стволов
- Признаки изменения функции нерва при проведении электронейромиографии
При записи на УЗИ нервов необходимо иметь при себе результаты ранее проведённых исследований и консультаций. Направляет на УЗИ нервов невролог, нейрохирург, врач функциональной диагностики. В направлении обязательно точно отразить полный неврологический диагноз (в том числе топический) и какие нервы требуют ультразвукового исследования. При наличии результатов электронейромиографии (ЭНМГ) обязательно представить протокол исследования.
Подготовка для УЗИ нервов не требуется.
В связи с возможностью генерализованных процессов, поражающих нервную систему, объём исследования (количество исследуемых нервов) по согласованию с пациентом может быть расширен.
Функциональная диагностика в Нижнем Новгороде:
Функциональная диагностика в Нижнем Новгороде проводится в многопрофильном медицинском центре «ТОНУС ПРЕМИУМ». Отделение функциональной диагностики нервной системы – это возможность в удобное для Вас время пройти обследование состояния нервной системы и получить заключение грамотного и компетентного специалиста.
границ | Три исследовательские стратегии нейробиологии и будущее юридических визуализационных доказательств
Введение: Требования к юридическим доказательствам
Нейробиологические визуальные доказательства (NIE) стали неотъемлемой частью системы уголовного правосудия в Соединенных Штатах. В течение 2005–2012 гг. Более 1500 судебных заключений были привлечены NIE (Президентская комиссия по изучению вопросов биоэтики, 2015). Однако в большинстве судебных дел NIE подается и используется только для смягчения наказания, поскольку суд не признает его в качестве существенного доказательства (Salerno and Bottoms, 2009; Farahany, 2016).Неполное принятие NIE подтверждается критикой достоверности данных визуализации (Aharoni et al., 2008; Pardo and Patterson, 2011; Jones et al., 2013; Buckholtz and Faigman, 2014; Dawid et al., 2014; Faigman et al., 2014), которые выразили обеспокоенность в отношении доказательной надежности полученных изображений.
Например, в деле People v. Ruiz обвиняемый заявил о своей некомпетентности предстать перед судом на основании нейропсихологических показаний. Два эксперта исследовали мозг Руиса и диагностировали у него серьезное языковое расстройство.Их мнение было основано на нейробиологических данных, подтверждающих слабое развитие левой части мозга, которая, как известно, связана с языковыми навыками. Судья пришел к выводу, что доказательства подтверждают некомпетентность обвиняемого. Это юридическое решение было основано на приведенном ниже аргументе.
Предпосылка № 1: В данном случае у обвиняемого дефицит области мозга B.
Предпосылка № 2: Согласно другим исследованиям, область мозга B предположительно отвечает за когнитивный процесс M.
Заключение: Таким образом, повреждение в области B мозга в данном случае демонстрирует его некомпетентность в когнитивном процессе M.
Помещение № 1 может быть проверено расследованием виновника; следовательно, посылка № 2 является ключом к обоснованию заключения. Чтобы доказать посылку № 2, нейробиология должна продемонстрировать, что область мозга B действительно предположительно ответственна за когнитивный процесс M. Однако трудно найти четкую взаимосвязь между психическими процессами и областями мозга.Критики подчеркнули, что существует множество ситуаций, в которых посылка № 2 может быть дискредитирована, например, дегенерация (Friston et al., 2006) и модуляция (Logothetis et al., 2001). Поэтому критики утверждают, что большинство исследований нейровизуализации показывают только корреляции, а не причинно-следственные связи (Aharoni et al., 2008; Buckholtz and Faigman, 2014). Более того, они утверждают, что нейробиология неспособна подтвердить роль определенной области мозга в индивидуальном действии (Dawid et al., 2014; Faigman et al., 2014).
Однако такие аргументы ошибочны, поскольку закон не требует полного доказательства причинно-следственной связи. Федеральное правило доказывания 401 определяет тест на наличие соответствующих доказательств следующим образом.
Доказательства актуальны, если
(a) имеет тенденцию делать факт более или менее вероятным, чем это было бы без доказательств
Кроме того, федеральное правило доказывания 702 определяет условие для дачи показаний свидетелем-экспертом следующим образом:
(b) свидетельские показания основаны на достаточных фактах или данных;
(c) свидетельские показания являются продуктом надежных принципов и методов; и
(d) эксперт надежно применил принципы и методы к фактам дела .
Согласно федеральным правилам доказывания, если достаточное количество данных собрано в соответствии с надежными принципами и методами, NIE может считаться значительным доказательством. Суд не заботится о полноте или неполноте доказательств. Соответственно, актуальна степень надежности NIE.
С этой точки зрения следует уделить внимание значительным улучшениям в области нейробиологии за последние годы. Недавно разработанные методы и теоретические инструменты способствовали повышению доказательной надежности данных изображений.Соответственно, цель этой статьи — объяснить, как эти разработки преодолевают проблемы надежности NIE. Мы разделили усилия нейробиологов на три исследовательские стратегии: когнитивное вычитание, подход, основанный на данных, и подход манипуляции с мозгом. Все стратегии преследуют одну и ту же цель — подтвердить, участвует ли область мозга B предположительно в когнитивном процессе M (далее B → M), что, следовательно, повысит надежность предпосылки № 2. Три подхода представлены в таблице 1.
Таблица 1. Стратегии исследования B → M.
В первой части статьи объясняется когнитивное вычитание, которое является наиболее распространенной стратегией в этой области. Однако, как отмечают критики, у него есть ограничения в отношении легального использования. Затем мы представим подходы, основанные на данных и манипуляции мозгом, как более подходящие альтернативы в следующих двух разделах. Подход, основанный на данных, переносит науку о данных в область нейробиологии визуализации.Подход с манипуляциями с мозгом основан на новых методах управления мозгом. Во втором и третьем разделах мы обсуждаем, как подходы, основанные на данных и манипуляции мозгом, соответственно, могут повысить надежность NIE за счет поддержки передовых технологий. В заключение мы утверждаем, что критика законного использования НИЭ более неуместна из-за достижений нейробиологии.
Когнитивное вычитание и его ограничения
Большинство экспериментальных дизайнов в исследованиях нейробиологии придерживаются следующего формата.Во-первых, исследователи используют технологии визуализации, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) или позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), для сканирования паттернов активации мозга (таких как сигнал, зависящий от уровня кислорода в крови [ЖИРНЫЙ]) у субъектов, когда они не задействованы. в любой задаче. Это состояние называется состоянием покоя или базовой линией. Затем исследователи сканируют мозг, пока испытуемые выполняют когнитивную задачу, такую как распознавание лиц, загрузка памяти или слуховая стимуляция. Мы можем позволить C0 быть состоянием состояния покоя, а C1 быть состоянием, при котором мозг вовлечен в интересующий психологический процесс (ментальный процесс M).Разница в жирном сигнале между C0 и C1 в области мозга B является показателем интереса. Этот метод оценки взаимосвязи между мозгом и функцией известен как когнитивное вычитание (Friston et al., 1996; Logothetis et al., 2001).
На рисунке 1 результат когнитивного вычитания интерпретируется как участие R1 в когнитивном процессе, связанном с C1, потому что жирный сигнал в R1 значительно усиливается во время C1 по сравнению с сигналом во время C0. Однако одного когнитивного вычитания недостаточно для подтверждения вывода B → M, потому что когнитивное вычитание просто показывает, что область мозга B активируется (предположительно M → B) во время мыслительного процесса M.Существуют условия, которые делают M → B недостаточным доказательством B → M.
Рисунок 1. Когнитивное вычитание. C0 — это контрольное условие, а C1 — экспериментальное. Высота графика представляет уровень сигнала, зависящего от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ) в области мозга B. Считается, что разница в жирном сигнале между C0 и C1 указывает на то, что область B мозга задействована в C1.
На рис. 2А представлен случай вырождения, когда несколько областей мозга участвуют в одном и том же психологическом процессе (Noppeney et al., 2004). Левая теменная кора и левая скорлупа являются примерами дегенерации, потому что обе области могут участвовать в когнитивном процессе чтения, а области, активируемые во время чтения, различаются у разных людей (Seghier et al., 2008). Поэтому сложно определить область, отвечающую за чтение, только с помощью когнитивного вычитания. Примером корреляции, показанной пунктирной линией на рисунке 2B, может быть нейромодуляция, которая является активацией, которая облегчает контроль над другими областями мозга.На рисунке 2B, хотя активация B2 является действительной причиной M, активация B1 является простой реакцией на изменение B2. Согласно Logothetis (2008), большинство нейронов не передают сигнал; вместо этого они модулируют активность других нейронов. Это может привести к неправильной интерпретации того, что B1 — это область, реагирующая на экспериментальные стимулы. Однако, когда B1 поврежден, процесс M остается нетронутым.
Рисунок 2. Условия, препятствующие когнитивному вычитанию. (A) Вырождение. (B) Корреляция. Круг B относится к определенной области мозга, а квадрат M относится к определенному психологическому процессу. Стрелка сплошной линии указывает причинно-следственную связь, а стрелка пунктирной линии указывает корреляцию.
В обоих случаях когнитивное вычитание может ошибочно судить о том, что B1 участвует в процессе M. Однако нейробиологи знают об этой проблеме и также пытались ее решить. Традиционный способ решения этой проблемы известен как диссоциация (Teuber, 1955; Shallice, 1988).Методы диссоциации нацелены на то, чтобы установить, поддерживаются ли две области мозга одним и тем же процессом (Henson, 2005, 2006a, b). Основная логика диссоциации состоит в том, чтобы исключить ложные возможности, такие как те, которые описаны для случаев на рисунке 2, с использованием дополнительных экспериментальных данных. Например, предположим, что C0 — связанная с условием умственная функция F0, а C1 — связанная с условием функция F1. Когда паттерн активации R1 и R2 на F1 и F2 такой, как показано на рисунке 3A, взаимосвязь между R1 и R2 называется двойной диссоциацией (Henson, 2005).Если R1 задействован только в F0, а R2 задействован только в F1, есть свидетельства, указывающие на то, что эти два региона не заняты одной и той же работой. Основываясь на этой логике, исследователи могут отделить область мозга с функцией от нерелевантных областей. Однако двойной диссоциации недостаточно, чтобы сделать вывод, что B → M, потому что она не может исключить возможность антагонизма R1 и R2. Чтобы решить эту проблему, необходимы как минимум три экспериментальных условия. Пусть C0 будет условием управления, C1 будет состоянием, которое меньше задействовано в когнитивном процессе M, а C2 будет состоянием, которое больше вовлечено в функцию F (т.е.е., предполагая линейность между C0, C1 и C2). Затем, если паттерны активации такие, как показано на рисунке 3C, которые в совокупности называются обратной ассоциацией (Dunn and Kirsner, 1988; Henson, 2005; Machery, 2012, 2014), R1 и R2 не антагонистичны. Если они подавляют друг друга, результат будет таким, как показано на рисунке 3B, а не так, как показано на рисунке 3C.
Рисунок 3. Типы диссоциации. (A) Двойная диссоциация. (B) Кроссовер двойной ассоциации. (C) Обратный сотрудник.
Таким образом, нейробиологи могут повысить надежность данных визуализации путем накопления экспериментальных данных в различных условиях. Эта исследовательская стратегия, часто называемая диссоциацией при визуализации (Machery, 2012), является базовой стратегией, используемой для выяснения взаимосвязи между областью мозга и когнитивной функцией. Однако следует отметить, что этот подход также не может дать полного подтверждения B → M (Friston et al., 2006; Poldrack, 2006; Logothetis, 2008; Anderson, 2010; Sternberg, 2011).Основная причина в том, что человеческий мозг сложен; следовательно, существуют почти бесконечные условия для подтверждения B → M, и проверка всех условий чрезвычайно сложна (Aguirre et al., 2003).
Тем не менее, научные доказательства и другие доказательства не обязательно должны быть полностью подтверждены, чтобы иметь юридическую надежность. Например, отпечатки пальцев ДНК в настоящее время широко используются в качестве существенного доказательства, хотя и не бесспорны. Когда доказательства ДНК собираются и анализируются надлежащим образом квалифицированными экспертами, их достоверность признается судом (Национальный исследовательский совет, 2011 г.).Тот же принцип следует применять к нейробиологическим свидетельствам.
Стандарт Дауберта, который стал эталоном для проверки надежности нейробиологических доказательств, установил следующие условия для законного использования NIE:
(1) можно ли проверить теорию или методику и была ли она проверена
(2) была ли теория или техника подвергнута экспертной оценке и публикации
(3) известная или потенциальная степень ошибки используемого метода, а также наличие и соблюдение стандартов, контролирующих работу метода
(4) является ли теория или метод общепринятыми в научном сообществе.
В 2012 году в деле United States v. Semrau Верховный суд постановил, что NIE для обнаружения лжи, которое в основном основано на когнитивном вычитании, удовлетворяет условиям (1) и (2), но не условиям (3) и (4). ).
Как видно из приговора, NIE не достигла уровня, достигнутого в настоящее время с помощью данных ДНК. Однако это решение оставило оговорку на будущее.
В будущем, если функция обнаружения лжи на основе фМРТ подвергнется дальнейшему тестированию, разработке и экспертной оценке, улучшит стандарты, контролирующие работу техники, и получит признание научного сообщества для использования в реальном мире, эта методология может оказаться полезной. быть допустимым, даже если частота ошибок не может быть определена количественно в реальных условиях 4 .
Как указано выше, если нейробиологическим исследованиям удастся повысить надежность NIE, они будут приняты в качестве существенного доказательства. Таким образом, важно понимать проблемы, связанные с когнитивным вычитанием. Первое ограничение связано с проблемой причинности. В обычных условиях эксперимента область мозга B является причиной, а когнитивный процесс M — следствием. Это указывает на то, что когнитивное вычитание — это метод управления следствием и наблюдения за причиной. Как правило, отличить причину от следствия сложно, особенно в случаях со сложной структурой.Во-вторых, создание надежного вывода относительно B → M посредством когнитивного вычитания — очень сложный процесс, потому что человеческий мозг сложен и требуется много информации, чтобы доказать, что B → M.
К счастью, два основных недостатка когнитивного вычитания устраняются благодаря достижениям в области нейробиологии, которые можно охарактеризовать двумя тенденциями: подход, основанный на данных, и подход манипулирования мозгом. Эти две стратегии иллюстрируют, как нейробиологи пытались решить проблему надежности, относящуюся к визуальным свидетельствам B → M.В следующих двух разделах мы представляем и описываем современный научный прогресс в этих областях и обсуждаем, как он может пролить свет на будущее NIE.
Подход, основанный на данных
Как обсуждалось выше, когнитивное вычитание не является подходящей стратегией для получения юридических доказательств визуализации. Одна из проблем заключается в том, что сбор данных о функциях мозга посредством диссоциации — очень сложный и трудоемкий процесс. Однако подход, основанный на данных, решает эту проблему под другим углом с помощью науки о данных.Основная концепция подхода, основанного на данных, заключается в том, что достаточно большой объем информации может существенно повысить надежность взаимосвязи между мозгом и функцией. Соответственно, этот подход использует большие базы данных и компьютеризированную обработку данных (Yarkoni et al., 2011; Hutzler, 2014; Poldrack and Yarkoni, 2016), что оправдывает свое название.
Базовую логику подхода, основанного на данных, можно резюмировать следующим образом.
Если регион активен в большем количестве психологических функций, он будет меньше поддерживать B → M.
Если область активна в меньшем количестве психологических функций, она обеспечит большую поддержку для B → M.
Идея проста. Если в какой-либо области задействован только один психический процесс, его активация предоставит хорошее свидетельство возникновения этого психического процесса. Однако, если в этой области задействованы различные психические процессы, то ее активация не даст убедительных доказательств возникновения психического процесса. Среди различных вариантов реализации этой идеи мы сосредоточимся на байесовском подходе, который основан на использовании байесовского правила для представления и расчета надежности доказательной поддержки:
P (M | B) = P (B | M) P (M) P (B | M) P (M) + P (B | ~ M) P (~ M) (1)
Байесовское правило для B → M
Уравнение 1 — это байесовское правило для измерения достоверности региональных данных, полученных с помощью технологии визуализации (Poldrack, 2006; Yarkoni et al., 2011; Рубин и др., 2016). M относится к текущему психическому процессу, а B относится к активации интересующей области. P ( M | B ) — условная вероятность возникновения психологического процесса M при активации области мозга B, которая интерпретируется как степень достоверности вывода B → M. P ( M ) — базовая скорость для психического процесса M, P ( B | M ) — условная вероятность активации области мозга B при возникновении психологического процесса M, а P . ( B | ~ M ) — это условная вероятность активации области B без возникновения психологического процесса M.Полезность байесовского правила заключается в том, что оно позволяет обновлять текущую степень надежности на основе новых свидетельств. Когда задача, относящаяся к M, вызывает активацию A, P ( B | M ) должно увеличиться. И наоборот, когда задача, не имеющая отношения к M, вызывает активацию A, P ( B | ~! M ) должно увеличиваться. Если P ( B | M ) увеличивается, то P ( M | B ) также увеличивается; напротив, если P ( B | ~! M ) увеличивается, то P ( M | B ) уменьшается.В частности, важно, что данные P ( B | M ) и P ( B | ~! M ) могут быть получены с помощью когнитивного вычитания.
Таким образом, байесовский подход может связать данные, полученные в результате когнитивного вычитания, с B → M. Однако, несмотря на то, что этот подход работает хорошо, нецелесообразно использовать одно исследование для сравнения различных условий для адекватного обоснования B → M. Мета-анализ, который зависит от рабочей силы, не может избежать проблемы масштабируемости, потому что люди могут обрабатывать только ограниченный объем данных.Однако подход, основанный на данных, в котором используются технологии обработки данных, такие как машинное обучение и искусственный интеллект, не ограничивается возможностями обработки информации. Недавно в рамках исследований в области нейробиологии были созданы базы данных функций мозга, такие как BrainMap (Laird et al., 2005), Brede (Nielsen et al., 2004), SuMS (Dickson et al., 2001), OpenfMRI (Poldrack, 2011), NeuroVault (Gorgolewski et al., 2015). Все это автоматизированные платформы для сбора, хранения и анализа данных. Например, Neurosynth (http: // www.neurosynth.org) использует технологию интеллектуального анализа данных и вычислительный лингвистический метод для автоматического извлечения информации из опубликованных статей и отчетов, в конечном итоге создавая четкие и понятные изображения из собранной информации (Yarkoni et al., 2011). В настоящее время база данных Neurosynth содержит более 10 000 статей и 36 000 дискретных паттернов активации. Кроме того, стандарты визуализации мозга, такие как Модель данных нейровизуализации (http://www.nidm.nidash.org) и Nipype (Gorgolewski et al., 2011) находятся в разработке; они обеспечат полностью автоматические, воспроизводимые, совместно используемые конвейеры анализа с открытым исходным кодом. Имея такие большие базы данных, нейробиологи сейчас пытаются расширить исследования в области визуализации от исследований на региональном уровне до исследований на уровне всего мозга (Del Pinal and Nathan, 2017). Этот подход помогает определить взаимосвязь между несколькими областями мозга и когнитивными функциями, чтобы преодолеть проблему отсутствия специфичности (Nathan and Del Pinal, 2017).
Что касается правового контекста NIE, важно, чтобы эти базы данных и программы анализа обеспечивали критерий для оценки силы B → M. Байесовская статистика обычно использует байесовский фактор для оценки заключения. В таблице 2 показан пример критериев оценки (Kass and Raftery, 1995; Jeffreys, 1998).
Таблица 2. Таблица оценки байесовского фактора.
В случае уравнения (1) байесовским фактором является P (A | M) P (A | ~ M), и значение этой формулы понимается как надежность свидетельства визуализации.Например, Poldrack (2006) проверил, участвует ли активация области Брока в языковых функциях, используя базу данных BrainMap. Они получили коэффициент Байеса 2,3, который был ниже 3,2 и, следовательно, считался слабым доказательством. Напротив, данные вентрального полосатого тела из исследования Ariely and Berns (2010) имели байесовский фактор, равный 9, что считалось умеренно убедительным доказательством.
Таким образом, управляемый данными подход может обеспечить оценку ошибки для B → M.Он оценит доказательства для случая дегенерации на Рисунке 2A как недостоверные, потому что M был связан с B1 в некоторых случаях и B2 в некоторых. Это дает важное преимущество для NIE, потому что стандарт Добера требует оценки частоты ошибок.
Известная или потенциальная степень ошибки используемого метода, а также наличие и соблюдение стандартов, контролирующих работу техники 3 .
Подход, основанный на данных, может компенсировать это ограничение NIE.Соответственно, большая база данных о функциях мозга приведет к прогрессу в легальном использовании NIE. Более того, технология хранения и анализа данных ускоряет прогресс, тем самым используя масштаб и широту данных визуализации и увеличивая возможности подхода, основанного на данных, с течением времени.
Подход с манипуляцией мозгом
Критики часто указывают на проблему причинно-следственной связи с NIE (Feigenson, 2007; Aharoni et al., 2008). Однако подход, основанный на манипуляциях с мозгом, является решающим шагом вперед в решении этой проблемы.Традиционно основная идея причинности в науке дополняется вмешательством предшествующих факторов (Woodward, 2005). Для визуализации антецедентом является область мозга. Как обсуждалось ранее, когнитивное вычитание просто контролирует последствия (то есть когнитивный процесс), что является причиной его недостаточности для подтверждения причинности.
Если можно свободно манипулировать активацией определенной области мозга, становится возможным прямое тестирование B → M. Однако традиционные методы манипулирования мозгом имеют по крайней мере два основных препятствия.Во-первых, они в основном инвазивны, что указывает на то, что они могут привести к необратимому повреждению объекта. Поскольку нет научного консенсуса в отношении того, что животные могут выполнять моральные или этические познавательные процессы, юридические визуальные доказательства должны быть получены от людей. Хотя доступны различные методы манипуляции с мозгом, большинство из них требуют черепной хирургии или могут повредить ткани мозга. Следовательно, такие методы нельзя применять к людям по этическим причинам. Во-вторых, традиционные методы связаны с низким пространственно-временным разрешением.NIE по юридическим вопросам имеет очень сложные функции, такие как принятие моральных решений, социальные отношения и контроль импульсов, среди прочего. Поскольку эти когнитивные процессы реализуются сложными нейронными сетями, необходимы точные методы манипуляции. Например, в исследованиях поражений с использованием обычного метода манипуляции пациента с повреждением головного мозга сравнивают со здоровым человеком. Обычно поражение включает большое количество нейронов; следовательно, невозможно точно различить психические процессы.
Однако нейробиология разработала безопасные и точные методы манипулирования мозгом. Подход с манипуляциями с мозгом зависит от современных технологий, таких как стимуляция электрическим током, транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС), оптогенетика и ультразвук, среди других. Стимуляция электрическим током, при которой для активации или деактивации нейронов используется слабый электрический ток, имеет несколько разновидностей. Имплантированные матрицы микроэлектродов или глубокая стимуляция мозга (DBS) используют чип электродов для стимуляции определенной области мозга.DBS не только признан безопасным инструментом, но также широко используется для лечения болезни Альцгеймера или устойчивой к лечению депрессии (Benabid et al., 2009). Он также может стимулировать подкорковые области. Однако методы имплантации по-прежнему требуют операции на голове. Напротив, транскраниальная стимуляция постоянным током (tDCS) и ее разновидности (транскраниальная стимуляция переменным током, транскраниальная стимуляция случайным шумом и т. Д.) Не требуют черепной хирургии. Для типичного tDCS к коже головы прикрепляется большая прокладка (~ 25 см) для подачи электрического тока.Недавно разработанная tDCS высокого разрешения (Nitsche et al., 2008; Caparelli-Daquer et al., 2012) обеспечивает гораздо лучшее пространственное разрешение ~ 1 см 2 . TMS стоит дорого и требует квалифицированного специалиста; однако он обеспечивает лучшее пространственно-временное разрешение, чем tDCS. Вместо прямой подачи тока в TMS используется электромагнитная индукция. Катушка, размещенная рядом с головой пациента, генерирует электромагнитное поле и производит слабый ток в целевой области мозга.ТМС высокого разрешения обеспечивает пространственное разрешение ~ 0,5–1 см 2 (Sliwinska et al., 2014), тогда как недавно разработанные катушки микромагнитной стимуляции обеспечивают пространственное разрешение ~ 500 мкм (Bonmassar et al., 2012).
Другие передовые методы также преодолевают ограничения традиционных методов (Lewis et al., 2016). Оптогенетика использует генетически модифицированные нейроны, которые экспрессируют светочувствительные канальные белки на своей мембране; поэтому исследователи могут контролировать их активацию или деактивацию с помощью света.Он обеспечивает удивительно высокое пространственно-временное разрешение (Aston-Jones, Deisseroth, 2013; Häusser, 2014; Adamantidis et al., 2015; Deisseroth, 2015). Недавно разработанные матрицы органических светодиодов содержат 6 × 9 мкм 2 элементов, которые меньше, чем нейрон (Steude et al., 2016). Однако существует серьезное препятствие для применения этого метода на людях, потому что оптогенетика требует генетической модификации. Однако известно, что вирусные векторы относительно безопасны для рассмотрения в клинических испытаниях (Gilbert et al., 2014). Неинвазивные методы доставки также находятся в стадии разработки (Wang et al., 2017). Таким образом, преимущества ультразвуковых методов заключаются в том, что они неинвазивны. Они используют механическую волну давления (звуковую волну) с высокой частотой (> 20 кГц), которая может передаваться через твердые структуры, включая кости и мягкие ткани. Интенсивный ультразвук (более 1 Вт / см 2 ) контролирует возбуждение нейронов, производя тепловые эффекты (Tufail et al., 2010, 2011). Исследования ультразвуковых методов показали пространственное разрешение <3 мм 2 .Исследователи стремятся выбрать области мозга <1 мм 2 , что в пять раз лучше разрешения, чем у TMS. Еще один метод, привлекающий внимание, — это стимуляция временной интерференции (TI) (Grossman et al., 2017). В этом подходе исследователи используют две пары поверхностных электродов для одновременной генерации синусоидальной стимуляции 2 и 2,01 кГц, а огибающая двух электрических стимуляций приводит к частоте биений 10 Гц в глубокой области мозга. Хотя нейрон не реагирует на высокочастотную стимуляцию, он реагирует на низкочастотную стимуляцию.Используя эту функцию, TI неинвазивно манипулирует глубокими областями мозга. Нейробиологи сейчас разрабатывают метод стимуляции TI, который использует несколько электродов для увеличения разрешения. Многие считают эту технологию прорывом в области нейронной модуляции (Dmochowski and Bikson, 2017).
Мы суммировали технологии манипуляции мозгом в таблице 3. Будущее метода манипуляции мозгом выглядит многообещающим. Нельзя сказать, что эти методы полностью преодолели давние препятствия для управления мозгом, но они быстро улучшаются, а нейробиологи и инженеры продолжают изобретать новые технологии.Неврология уже применяла методы манипуляции с методами визуализации (Wagner et al., 2007; Bestmann and Feredoes, 2013), например, ТМС с фМРТ (Bestmann et al., 2008; Ruff et al., 2009; Siebner et al., 2009) и оптогенетики с помощью фМРТ (Lin et al., 2016). Что касается методологического улучшения, ожидается, что манипуляционный подход будет полезен для решения проблемы причинной связи (Dijkstra and de Bruin, 2016). Например, тесты манипуляции могут исключить корреляционную ошибку на рисунке 2B.Если мы манипулируем B1, то в M не будет наблюдаться никаких изменений; таким образом, мы можем заключить, что B1 → M — простая корреляция. Хенсон упомянул, что « визуализационных данных экспериментальной манипуляции… больше не корреляционные» (Хенсон, 2005, стр. 222), указывая на то, что результаты, полученные в результате манипуляции, будут намного более надежными, чем корреляции.
Таблица 3. Методы манипулирования мозгом.
Кроме того, методы манипулирования могут дополнять подход, основанный на данных.Например, динамические причинно-следственные модели (DCM) используются для проверки взаимодействия нейрональных изменений, вызванных TMS, с познанием (Esser et al., 2005; Cona et al., 2011). Нейронная модель, построенная с помощью DCM, предсказывает влияние физиологических сигналов на познание, и исследователи могут манипулировать областью мозга, чтобы проверить это предсказание. Это показывает, как можно использовать манипуляцию и нейровизуализацию вместе. Подтверждение результатов, полученных с использованием подхода, основанного на данных, с использованием подхода манипуляции, еще больше повысит надежность NIE.Таким образом, эти две исследовательские стратегии могут иметь синергетический эффект.
Заключение: Развитие неврологии и будущее юридической экспертизы NIE
Мы описали три стратегии нейровизуализации для легального использования. Первая стратегия, когнитивное вычитание, является относительно старым и проблематичным подходом и считается ненадежным. Два других подхода, основанные на данных и манипуляции с мозгом, быстро преодолевают ограничения когнитивного вычитания. Критики утверждают, что существует значительный разрыв между NIE и юридическими доказательствами, и что нейробиология может только продемонстрировать корреляции (Aharoni et al., 2008). Кроме того, эти два типа доказательств имеют разные цели (Dawid et al., 2014) и, следовательно, несоизмеримы (Buckholtz and Faigman, 2014). Однако в настоящей статье мы показали, что нейробиология и закон доказательств преследуют одну и ту же цель — подтвердить доказательную надежность NIE. Передовые технологии увеличивают возможность достижения этой общей цели. Поэтому мы утверждаем, что разрыв, на который указывают критики, сокращается усилиями нейробиологов.
Мы уверены, что оба подхода будут применены в юридической практике в ближайшее время. Например, Гур и его коллеги из Пенсильванского университета установили стандартную процедуру легального использования NIE, которая называется Neuroforensics Service (Gur et al., 2016). Они сконструировали компьютеризированную нейрокогнитивную батарею (CNB) для анализа взаимосвязи функций мозга (Gur et al., 2010). Мы хотим подчеркнуть, что CNB можно значительно улучшить, применяя оба вышеупомянутых подхода.Во-первых, поскольку это не автоматизированная база данных, она может значительно выиграть от подхода, основанного на данных. Большая база данных функций мозга, созданная с использованием технологий обработки данных, может предоставить более широкий диапазон данных и более точные оценки ошибок. Во-вторых, метод манипуляции может обеспечить эффективную повторную проверку известных данных, тем самым делая CNB более надежным. Кроме того, в случаях, когда данные недоступны, эксперимент с манипуляциями может предоставить подходящее решение.
Таким образом, две тенденции в развитии нейробиологии, вероятно, сделают законное использование NIE более надежным.Нейробиологи стремились повысить доказательную надежность NIE и достигли значительных успехов. По мере продвижения их исследований NIE будет становиться все более важной частью юридической практики.
Авторские взносы
JJ представил основную идею и написал черновик статьи. SY разработал идею, представил краткое изложение технологических деталей и одобрил окончательную версию рукописи.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Авторы благодарят Хёмин Хана (Университет Алабамы) и Минрюнг Сон (KAIST) за их ценные советы. Они особенно хотели бы поблагодарить Эдуарда Машери (Университет Питтсбурга), который научил их логике технологии визуализации. Наконец, авторы благодарят доктора Джун Со Лима из группы научных публикаций Медицинского центра Асан за его редакторскую помощь в подготовке этой рукописи.
Сноски
Список литературы
Адамантидис, А., Arber, S., Bains, J. S., Bamberg, E., Bonci, A., Buzsaki, G., et al. (2015). Оптогенетика: 10 лет после ChR2 в нейронах — взгляды сообщества. Нац. Neurosci. 18, 1202–1212. DOI: 10.1038 / nn.4106
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Агирре, Г. К., Файнберг, Ф. Т. Э., и Фара, М. Дж. (2003). «Функциональная визуализация в поведенческой неврологии и когнитивной нейропсихологии», в Поведенческая неврология и нейропсихология , ред. Т.Э. Файнберг и М. Дж. Фара (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Макгроу-Хилл), 35–46.
Google Scholar
Ахарони, Э., Функ, К., Синнотт-Армстронг, В., и Газзанига, М. (2008). Могут ли неврологические доказательства помочь судам в оценке уголовной ответственности? Уроки права и нейробиологии. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1124, 145–160. DOI: 10.1196 / анналы.1440.007
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бенабид А. Л., Шабардес С., Митрофанис Дж. И Поллак П.(2009). Глубокая стимуляция мозга субталамического ядра для лечения болезни Паркинсона. Ланцет нейрол. 8, 67–81. DOI: 10.1016 / S1474-4422 (08) 70291-6
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бестманн, С., Фередоэс, Э. (2013). Комбинированная нейростимуляция и нейровизуализация в когнитивной нейробиологии: прошлое, настоящее и будущее. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1296, 11–30. DOI: 10.1111 / nyas.12110
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бестманн, С., Рафф, К.С., Бланкенбург, Ф., Вайскопф, Н., Драйвер, Дж., И Ротвелл, Дж. С. (2008). Картирование причинно-следственных межрегиональных влияний с одновременной TMS-fMRI. Exp. Brain Res. 191, 383–402. DOI: 10.1007 / s00221-008-1601-8
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бонмассар, Г., Ли, С. В., Фриман, Д. К., Поласек, М., Фрид, С. И., и Гейл, Дж. Т. (2012). Микроскопическая магнитная стимуляция нервной ткани. Нац. Commun. 3: 921. DOI: 10.1038 / ncomms1914
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Капарелли-Дакер, Э.М., Циммерманн, Т. Дж., Мушагян, Э., Парра, Л. К., Райс, Дж. К., Датта, А. и др. (2012). Пилотное исследование влияния tDCS высокого разрешения 4×1 на возбудимость моторной коры. конф. Proc. IEEE Eng. Med. Биол. Soc. 2012, 735–738. DOI: 10.1109 / EMBC.2012.6346036
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Кона, Ф., Завалья, М., Массимини, М., Розанова, М., и Урсино, М. (2011). Модель нейронной массы взаимосвязанных регионов имитирует распространение ритма, наблюдаемое с помощью ТМС-ЭЭГ. Neuroimage 57, 1045–1058. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.05.007
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Давид А. П., Файгман Д. Л. и Файнберг С. Э. (2014). Встраивание науки в правовой контекст. Sociol. Методы Рез. 43, 359–390. DOI: 10.1177 / 004
13515188
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Дель Пиналь, Г., Натан, М. Дж. (2017). «Два вида обратного вывода в когнитивной нейробиологии», в «Науки о человеке после десятилетия мозга », ред. Дж.Лифманн и Э. Хилдт (Лондон: Academic Press), 121–139.
Google Scholar
Диксон Дж., Друри Х. и Ван Эссен Д. К. (2001). База данных «Системы управления поверхностью» (SuMS): поверхностная база данных для помощи в реконструкции, визуализации и анализе кортикальной поверхности. Philos. Пер. R. Soc. Лондон. B. Biol. Sci. 356, 1277–1292. DOI: 10.1098 / rstb.2001.0913
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Данн, Дж. К., и Кирснер, К.(1988). Обнаружение функционально независимых психических процессов: принцип обратной ассоциации. Psychol. Ред. 95, 91–101. DOI: 10.1037 / 0033-295X.95.1.91
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Эссер, С. К., Хилл, С. Л., и Тонони, Г. (2005). Моделирование эффектов транскраниальной магнитной стимуляции на корковые цепи. J. Neurophysiol. 94, 622–639. DOI: 10.1152 / jn.01230.2004
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Файгман, Д.Л., Монахан Дж., Слобогин К. (2014). Групповой вывод на индивидуальный (G2i) в свидетельских показаниях научных экспертов. Univ. Chicago Law Rev. 81, 417–480. DOI: 10.2139 / ssrn.2298909
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фейгенсон, Н. (2007). Визуализация мозга и доказательства в зале суда: о допустимости и убедительности фМРТ. Внутр. J. Law Context 2, 233–255. DOI: 10.1017 / S174455230600303X
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фристон, К.Дж., Прайс, К. Дж., Флетчер, П., Мур, К., Фраковяк, Р. С., и Долан, Р. Дж. (1996). Проблема с когнитивным вычитанием. Neuroimage 4, 97–104. DOI: 10.1006 / nimg.1996.0033
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фристон, К. Дж., Ротштейн, П., Гэн, Дж. Дж., Стерцер, П., и Хенсон, Р. Н. (2006). Критика функциональных локализаторов. Neuroimage 30, 1077–1087. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.08.012
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гилберт, Ф., Харрис А. Р. и Капса Р. М. И. (2014). Управление клетками мозга с помощью света: этические соображения для оптогенетических клинических испытаний. AJOB Neurosci. 5, 3–11. DOI: 10.1080 / 21507740.2014.
3
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Горголевски, К., Бернс, К. Д., Мэдисон, К., Кларк, Д., Хальченко, Ю. О., Васком, М. Л. и др. (2011). Nipype: гибкий, легкий и расширяемый фреймворк обработки данных нейровизуализации на Python. Фронт. Нейроинформ. 5:13. DOI: 10.3389 / fninf.2011.00013
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Горголевски, К. Дж., Вароко, Г., Ривера, Г., Шварц, Ю., Гош, С. С., Маумет, К., и др. (2015). NeuroVault.org: веб-репозиторий для сбора и обмена статистическими картами человеческого мозга без обновлений. Фронт. Нейроинформ. 9: 8. DOI: 10.3389 / fninf.2015.00008
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гроссман, Н., Боно, Д., Дедич, Н., Кодандарамайя, С. Б., Руденко, А., Сук, Х. Дж. И др. (2017). Неинвазивная глубокая стимуляция головного мозга с помощью временных интерферирующих электрических полей. Ячейка 169, 1029.e1016–1041.e1016. DOI: 10.1016 / j.cell.2017.05.024
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Гур Р. К., Гур О. М., Гур А. Э. и Гур А. Г. (2016). Взгляд на потенциальную роль неврологии в суде, 85 Fordham, L. Rev. 547 . Доступно в Интернете по адресу: http: // ir.lawnet.fordham.edu/flr/vol85/iss2/8 (по состоянию на 16 октября 2017 г.).
Гур Р. К., Ричард Дж., Хьюгетт П., Калкинс М. Э., Мэйси Л., Билкер В. Б. и др. (2010). Компьютеризированная батарея на основе когнитивной нейробиологии для эффективного измерения индивидуальных различий: стандартизация и первоначальная проверка конструкции. J. Neurosci. Методы 187, 254–262. DOI: 10.1016 / j.jneumeth.2009.11.017
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Хюттель, С.А., Аллен, В. С., Грегори, М. (2009). Функциональная магнитно-резонансная томография . Сандерленд: Синауэр.
Google Scholar
Hutzler, F. (2014). Обратный вывод не является ошибкой как таковой: когнитивные процессы могут быть выведены из данных функциональной визуализации. Neuroimage 84, 1061–1069. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2012.12.075
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Джеффрис, Х. (1998). Теория вероятностей. Нью-Йорк, Нью-Йорк: ОУП Оксфорд.
Google Scholar
Касс, Р. Э., и Рафтери, А. Э. (1995). Факторы Байеса. J. Am. Стат. Доц. 90, 773–795. DOI: 10.1080 / 01621459.1995.10476572
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Льюис, П. М., Томсон, Р. Х., Розенфельд, Дж. В., и Фицджеральд, П. Б. (2016). Методы нейромодуляции мозга: обзор. Невролог 22, 406–421. DOI: 10.1177 / 1073858416646707
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Логотетис, Н.К., Паулс, Дж., Аугат, М., Тринат, Т., и Эльтерманн, А. (2001). Нейрофизиологическое исследование основы сигнала фМРТ. Природа 412, 150–157. DOI: 10.1038 / 35084005
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Machery, E. (2012). Диссоциации в нейропсихологии и когнитивной нейробиологии. Philos. Sci. 79, 490–518. DOI: 10.1086 / 668002
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Национальный исследовательский совет, Комитет Федерального судебного центра по политике и глобальным вопросам, Закон о науке и Комитет по разработке третьего издания Справочного руководства по научным данным (2011 г.). Справочное руководство по научным данным, 3-е изд. . Национальная академия прессы.
Натан, М. Дж., И Дель Пиналь, Г. (2017). Будущее когнитивной нейронауки? Обратный вывод в фокусе. Philos. Компас 12: e12427. DOI: 10.1111 / phc3.12427
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Нильсен, Ф. А., Хансен, Л. К., и Балслев, Д. (2004). Поиск ассоциаций между текстом и активацией мозга в функциональной базе данных нейровизуализации. Нейроинформатика 2, 369–380.DOI: 10.1385 / NI: 2: 4: 369
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Nitsche, M.A., Cohen, L.G., Wassermann, E.M., Priori, A., Lang, N., Antal, A., et al. (2008). Транскраниальная стимуляция постоянным током: современное состояние 2008. Brain Stimul. 1, 206–223. DOI: 10.1016 / j.brs.2008.06.004
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Полдрак Р. А., Яркони Т. (2016). От карт мозга до когнитивных онтологий: информатика и поиск ментальной структуры. Annu. Rev. Psychol. 67, 587–612. DOI: 10.1146 / annurev-psycho-122414-033729
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рубин, Т. Н., Койеджо, О., Горголевски, К. Дж., Джонс, М. Н., Полдрак, Р. А., и Яркони, Т. (2016). Расшифровка мозговой активности с помощью масштабного вероятностного функционально-анатомического атласа познания человека. bioRxiv . DOI: 10.1101 / 059618
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Рафф, К.К., Драйвер Дж. И Бестманн С. (2009). Комбинирование, Т.М.С., и фМРТ: от «виртуальных поражений» к функционально-сетевым оценкам познания. Cortex 45, 1043–1049. DOI: 10.1016 / j.cortex.2008.10.012
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Салерно, Дж. М., Боттомс, Б. Л. (2009). Эмоциональные доказательства и суждения присяжных: обещание нейробиологии для информирования психологии и права. Behav. Sci. Закон 27, 273–296. DOI: 10.1002 / BSL.861
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Сегиер, М. Л., Ли, Х. Л., Скофилд, Т., Эллис, К. Л., и Прайс, К. Дж. (2008). Межпредметная вариативность использования двух разных нейронных сетей для чтения вслух знакомых слов. Neuroimage 42, 1226–1236. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.029
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шаллис, Т. (1988). От нейропсихологии к психической структуре .Кембридж: Издательство Кембриджского университета.
Google Scholar
Зибнер, Х. Р., Бергманн, Т. О., Бестманн, С., Массимини, М., Йохансен-Берг, Х., Мочизуки, Х. и др. (2009). Консенсусный документ: сочетание транскраниальной стимуляции с нейровизуализацией. Стимул мозга. 2, 58–80. DOI: 10.1016 / j.brs.2008.11.002
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Sliwinska, M. W., Vitello, S., and Devlin, J. T. (2014). Транскраниальная магнитная стимуляция для исследования причинно-следственных связей между мозгом и поведением и их динамики. J. Vis. Exp. e51735. DOI: 10.3791 / 51735
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Steude, A., Witts, E.C., Miles, G.B., и Gather, M.C. (2016). Матрицы микроскопических органических светодиодов для оптогенетики высокого разрешения. Sci. Adv. 2: e1600061. DOI: 10.1126 / sciadv.1600061
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Туфаил Ю., Матюшов А., Болдуин Н., Таухманн М. Л., Жорж Дж., Йошихиро А., и другие. (2010). Транскраниальный импульсный ультразвук стимулирует неповрежденные мозговые цепи. Нейрон 66, 681–694. DOI: 10.1016 / j.neuron.2010.05.008
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Туфаил Ю., Йошихиро А., Пати С., Ли М. М. и Тайлер В. Дж. (2011). Ультразвуковая нейромодуляция путем стимуляции мозга транскраниальным ультразвуком. Нац. Protoc. 6, 1453–1470. DOI: 10.1038 / nprot.2011.371
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ван, С., Кугельман, Т., Буч, А., Герман, М., Хан, Ю., Каракацани, М. Е. и др. (2017). Неинвазивная, сфокусированная доставка генов с помощью ультразвука для оптогенетики. Sci. Реп. 7: 39955. DOI: 10.1038 / srep39955
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вудворд, Дж. (2005). Создание вещей: теория причинного объяснения . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.
Google Scholar
Яркони Т., Полдрак Р. А., Николс Т.Э., Ван Эссен, Д. К., и Вейджер, Т. Д. (2011). Масштабный автоматизированный синтез данных функциональной нейровизуализации человека. Нац. Методы 8, 665–670. DOI: 10.1038 / Nmeth.1635
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Последние достижения в области визуализации, разделения и электрохимических методов
Визуализация стала важным инструментом нейробиологии и клинических исследований, поскольку она позволяет напрямую визуализировать нейроны или химическую информацию от отдельной молекулы до уровня всего мозга.Флуоресцентная визуализация — это распространенный метод отслеживания химических изменений, а новые методы флуоресцентной визуализации расширяют возможности регистрации нейронной динамики у in vivo, , ex vivo, и поведения животных. Генетически закодированные биосенсоры, а также небольшие молекулы и квантовые точки, которые либо связываются с нейротрансмиттерами, либо имитируют их, расширяют оптическую визуализацию в химической области. Методы всего мозга, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), продолжают оставаться популярными для исследований на людях и для отслеживания нейрохимических веществ.Масс-спектрометрия (МС) — новый игрок в мире визуализации, предоставляющий богатый объем химической информации об образце. Были разработаны различные методы ионизации MS, которые позволяют обнаруживать новые классы молекул, включая липиды и нейропептиды. В этом разделе рассматриваются последние достижения в области визуализации для нейрохимических методов с уделением особого внимания техническим достижениям за последние три года.
Флуоресцентная визуализация
Флуоресцентная визуализация широко используется для изучения биологических процессов на молекулярном и клеточном уровнях в живых организмах благодаря хорошему временному и пространственному разрешению, а также высокой селективности и чувствительности.Традиционно флуоресцентные молекулы или белки использовались в качестве меток клеток-мишеней. Однако для нейробиологических исследований сейчас также разрабатывается флуоресцентная визуализация для отслеживания динамических процессов, таких как потенциалы действия, изменения кальция или высвобождение нейротрансмиттера in vivo и ex vivo . Современные инструменты флуоресцентной визуализации, такие как флуоресцентные ложные нейротрансмиттеры (FFN), квантовые точки, сенсоры на основе лигандов, генетически закодированный Ca 2+ и индикаторы напряжения, широко применяются для изучения нейронных процессов.Инструменты визуализации на основе флуоресценции можно разделить на два класса: генетически закодированные флуоресцентные биосенсоры, которые нацелены на флуоресцентные белки в определенные клетки, и не закодированные генетически флуоресцентные биосенсоры, которые включают синтетические химические зонды и лиганд-ориентированную химию. Эти инструменты демонстрируют возможности флуоресцентной визуализации для улучшения нашего понимания функциональных процессов в головном мозге.
Генетически закодированные флуоресцентные биосенсоры
Генетически закодированные индикаторы Ca
2+ (GECI)
Генетически закодированные флуоресцентные биосенсоры обеспечивают новое понимание динамики сигнальных событий с высоким пространственным и временным разрешением.Недавно был опубликован подробный обзор генетически кодируемых биосенсоров нейрональной активности. 3 Генетически кодируемые индикаторы Ca 2+ (GECI) отслеживают активность нейронов и синаптическую передачу на основе изменений внутриклеточной концентрации Ca 2+ . GECI не обнаруживают напрямую мембранный потенциал или потенциалы действия, а вместо этого отслеживают передачу сигналов Ca 2+ , которая ведет к нейротрансмиссии. Недавно группа Isacoff разработала фотоактивируемые GCaMP GECI, GCaMP6s и GCaMP6f, позволяющие избирательно активировать GECI в отдельных нейронах из большой популяции клеток. 4 Недавние исследования также разработали GECI с новыми цветами излучения. Двухцветная визуализация активности мозга у ведущих поведение животных с помощью Ca 2+ была получена с использованием комбинации R-CaMP2, нового биосенсора, полученного из красного флуоресцентного белка, с зеленым индикатором Ca 2+ . 5 Красный индикатор Ca 2+ облегчает визуализацию и картирование в глубоких областях мозга за счет уменьшения тканевого рассеяния на более длинных длинах волн возбуждения, что позволяет обнаруживать и количественно определять сильные одиночные сигналы потенциала действия и быструю кинетику in vivo .GECI также интегрированы с другими типами индикаторов и оптогенетических инструментов, такими как флуоресцентные репортеры, чувствительные к глутамату, и оптогенетическая активация каналом родопсина-2. 6,7,8 GECI могут использоваться у ведущих поведение животных и стабильно экспрессируются в течение недель или даже месяцев, что позволяет проводить долгосрочные визуализационные исследования нейронной динамики у живых млекопитающих.
Генетически закодированные индикаторы напряжения (GEVI)
Генетически закодированные индикаторы напряжения (GEVI) предоставляют прямую информацию об изменениях мембранного потенциала, которые связаны с потенциалами действия, что позволяет измерять нейронную активность в клетках в миллисекундном масштабе.Недавно был разработан новый тип GEVI со слитым родопсином Acetabularia aceabulum (Ace) и флуоресцентным белком mNeonGreen, который обеспечил чувствительный к напряжению резонансный перенос энергии флуоресценции (FRET) (). Этот новый GEVI преодолевает предыдущие ограничения отсутствия достаточной скорости передачи сигналов и динамического диапазона для измерения потенциалов действия in vivo . 9 Его более быстрая кинетика и высокая яркость позволили с высокой точностью визуализировать отдельные спайки у живых мышей и мух.GEVI также можно использовать для мониторинга активности большого количества нейронов. Например, класс GEVI использует домены, чувствительные к напряжению (VSD), которые окружены парой флуоресцентных белков, которые претерпевают резонансную передачу энергии. 10 Эти сенсоры демонстрируют более быструю кинетику и могут использоваться у живых мышей для определения вызванных реакций корковой популяции. Дополнительно был разработан ускоренный датчик потенциалов действия на основе датчиков VSD. 11 Вставка циркулярно пермутированного зеленого флуоресцентного белка (GFP), который был сконструирован из GCaMP3, во внеклеточную петлю VSD, дала достаточную яркость, большой динамический диапазон и быструю кинетику.Таким образом, эти биосенсоры позволяют обнаруживать и подсчитывать быстрые последовательности потенциалов действия. Другой многообещающий GEVI под названием ArcLight был недавно разработан группами Коэна и Пиерибона. 12 Эти датчики основаны на слиянии датчика напряжения Ciona Кишечник и pHlourin GFP, и они значительно улучшили амплитуду сигнала и соотношение сигнал / шум. 13,14 Использование ArcLight и GECI для одновременного изображения вызванной запахом электрической активности в обонятельной луковице млекопитающих in vivo выявило более быструю кинетику и больший динамический диапазон для ArcLight, чем GECI. 14 Взятые вместе, GEVI предоставляют информацию как о синаптическом входе, так и о выходе AP. Однако эти индикаторы нельзя использовать для прямого мониторинга нейромедиаторов или глубоких тканей.
Датчики Ace FRET-opsin регистрируют напряжение на мембране с временем отклика около 1 миллисекунды. (A) Линкерные последовательности, связывающие мутанты Ace (Ace1Q и Ace2N) с mNeonGreen. Экспортная последовательность эндоплазматического ретикулума (ER) и экспортный транспортный сигнал Гольджи (TS) на С-конце конструкции улучшают локализацию мембраны сенсора и, следовательно, динамический диапазон передачи сигналов.(B) Флуоресцентные сигналы от нейронов, экспрессирующих Ace1Q-mNeon или Ace2N-mNeon. (Слева) Базовое флуоресцентное излучение mNeonGreen. (Справа) Пространственные карты отклика флуоресценции (ΔF / F) на шаг напряжения приблизительно 100 мВ. Области флуоресценции и ответного напряжения обычно были совмещены. Масштабная линейка: 20 мкм. Интенсивность освещения: 15 мВт · мм −2 . (C) Ступенчатые ответы датчиков Ace, ASAP1 и MacQ-mCitrine в культивируемых клетках HEK293T на шаги командного напряжения +100 мВ, нормализованные к максимальному (или устойчивому состоянию) ответа ΔF / F каждого датчика на командное напряжение.Сенсоры Ace1Q-mNeon и Ace2N-mNeon реагировали в ~ 5-6 раз быстрее, чем у ASAP1 и MacQ-mCitrine. Интенсивность освещения: 15–50 мВт мм −2 . Частота получения кадров изображения: 5 кГц. Дорожки-вставки были понижены до 250 Гц. Перепечатано с разрешения Gong, Y .; Хуанг, С .; Li, J. Z .; Grewe, B. F .; Zhang, Y .; Eismann, S .; Шнитцер, M. J. Science 2015, 350 (6266), 1361–1366 (ссылка 9). Авторское право 2015 г., Американская ассоциация развития науки.
Флуоресцентно сконструированные репортеры клеточных нейротрансмиттеров (CNiFER)
Группа Кляйнфельда разработала клеточные нейромедиаторные флуоресцентно сконструированные репортеры (CNiFER) для обнаружения передачи сигналов объема нейротрансмиттеров. 15,16 CNiFER представляют собой культивируемые клетки HEK293, которые предназначены для экспрессии рецепторов, связанных с нейротрансмиттером, связанных с G-белком, и генетически кодируемого индикатора Ca 2+ на основе FRET, TN-XXL. Активация рецепторов нейротрансмиттерами приводит к увеличению Ca 2+ в клетках, а последующее связывание Ca 2+ с TN-XXL приводит к изменению цвета флуоресценции через механизм FRET. Первый CNiFER, M1-CNiFER, был разработан для экспрессии мускариновых рецепторов M1 для обнаружения высвобождения ацетилхолина во внеклеточное пространство. 15 M1-CNiFER обнаружил низкие наномолярные концентрации ацетилхолина во второй временной шкале. После успеха M1-CNiFER были созданы два новых CNiFER, D2 CNiFER и α 1A CNiFER для обнаружения дофамина и норадреналина, соответственно 16 Путем стереотаксической инъекции CNiFER в целевую область мозга происходят изменения дофамина и норадреналина. определено in vivo в реальном времени у животных, которые держат подголовник или ведут себя. Однако эти репортеры не могут напрямую измерять высвобождение нейротрансмиттера, а только изменения концентрации Ca 2+ с течением времени.
Негенетически кодируемые флуоресцентные биосенсоры
Флуоресцентные зонды на основе лигандов
Для визуализации мозга было разработано несколько негенетически кодируемых флуоресцентных биосенсоров, таких как флуоресцентные зонды на основе лигандов. Флуоресцентно меченые лиганды применяются для изучения нейрональных рецепторов, переносчиков и нейромедиаторов. Группа Ньюмана недавно разработала новый флуоресцентный лиганд для связывания и визуализации переносчиков серотонина (SERT). 17 Этот новый флуоресцентный лиганд был основан на антидепрессанте (S) -циталопраме и имел гораздо более высокую аффинность связывания и селективность в отношении SERT (Ki = 3 нМ) по сравнению с ранее описанным лигандом. 18 Следовательно, новый лиганд может быть использован в будущем для мониторинга SERT в живых клетках. Группа Стрёмгаарда разработала лиганд-направленные зонды для визуализации ионотропных глутаматных (iGlu) рецепторов. 19 Эти зонды были синтезированы на основе флуоресцентных аналогов полиаминового токсина с использованием природного продукта аргиотоксина-636 (ArgTX-636), который блокирует ионные каналы рецептора iGlu. Фармакологическая оценка рецепторов iGlu показала, что аналоги имеют сродство в диапазоне 10 нМ для NMDA и 90 нМ для рецепторов AMPA.Кроме того, аналоги iGlu были использованы для визуализации нативных рецепторов NMDA в нейронах гиппокампа.
Зонды на основе лигандов также использовались для скрининга потенциальных лекарств, которые могут избирательно связываться с рецепторами-мишенями. Например, группы Kiyonaka и Hamachi недавно разработали соединения для мечения рецептора GABA A (GABA A R), которые могут ковалентно метить флуорофор вблизи сайтов связывания, не влияя на функцию рецептора. 20 Интеграция этих соединений с бимолекулярным тушением и восстановлением флуоресценции позволила создать флуоресцентные биосенсоры с лигандом GABA A R на поверхности живых клеток.Они проверили небольшие молекулы, которые действовали как отрицательные аллостерические модуляторы для GABA A Rs, и обнаружили новый модулятор, который почти полностью подавлял ток, индуцированный GABA. Этот подход может быть расширен для открытия и разработки новых лекарств для модуляции рецепторов других нейромедиаторов.
Квантовые точки (КТ)
Квантовые точки (КТ) — это полупроводниковые наночастицы, излучающие свет, длина волны излучения которых регулируется путем изменения их размера, формы или материалов. КТ широко используются в биоимиджинге из-за их высоких коэффициентов экстинкции и низкого фотообесцвечивания.Модификация квантовых точек антителами или низкомолекулярными лигандами позволяет их специфическую конъюгацию с белками или клетками-мишенями. Например, группа Su разработала чувствительный флуоресцентный зонд в ближней инфракрасной области для обнаружения дофамина на основе тушения флуоресценции квантовых точек CuInS 2 . 21 Путем функционализации КТ CuInS 2 3-аминофенилбороновой кислотой КТ образовывали боронатные эфиры с вицинальными диолами дофамина, что приводило к гашению флуоресценции.Предел обнаружения (LOD) составлял 0,2 мкМ в образцах сыворотки крови человека. Также был разработан новый флуоресцентный зонд для обнаружения аденозин-5’-трифосфата (АТФ). 22 В этом исследовании были синтезированы L, -цистеин-кэпированные КТ CdTe, которые были тушены связыванием с Zn 2+ . АТФ ингибировал это тушение путем связывания Zn 2+ через связи Zn-O-P из-за высокого сродства фосфатных групп АТФ. АТФ определяли в образце сыворотки человека, а также в живых клетках с LOD 2.07 мкМ. Эти исследования были доказательством принципа концепции визуализации квантовых точек, но не проводились на реальных образцах тканей.
КТ также использовались для нацеливания на интересующие рецепторы. Группы Groc и Oliet использовали КТ для мониторинга диффузии GLT-1, переносчика глутамата, на поверхность астроцитов в срезах мозга крыс. 23 GLT-1 метили КТ с эмиссией красного света 655 нм. GLT-1 обладает высокой подвижностью на астроцитах, которая зависит от активности нейронов и глиальных клеток, и быстро диффундирует между синаптическими и несинаптическими участками, облегчая клиренс глутамата.Недавно был разработан новый метод с использованием функционализированных КТ для визуализации дофаминовых рецепторов in vivo . 24 Здесь КТ с максимумом излучения при 655 нм были выбраны для глубоких измерений мозга и конъюгированы с поликлональными антителами. Рецепторы дофамина были помечены и отслеживались на уровне отдельных наночастиц с минимальным воспалением в острых срезах головного мозга. Высокая интенсивность флуоресценции и универсальная модификация квантовых точек привели к широкому применению квантовых точек в визуализации тканей.Однако токсичность квантовых точек ограничивает их применение in vivo, и неспецифическое связывание квантовых точек с другими молекулами может повлиять на результаты визуализации.
Флуоресцентные ложные нейротрансмиттеры (FFN)
FFN представляют собой оптические зонды для нейротрансмиссии моноаминов и были введены группами Sames и Sulzer. Они являются аналогами моноаминовых нейротрансмиттеров и обычно состоят из небольших флуоресцентных соединений и элемента распознавания, такого как фрагмент этиламина.FFN имитируют действие нейротрансмиттеров, таких как дофамин: они загружаются в везикулы переносчиками везикулярных моноаминов (VMAT) и высвобождаются во время экзоцитоза. Исследования FFN в основном сосредоточены на синаптическом контроле высвобождения нейромедиаторов; FFN загружаются в везикулы и используются для визуализации пресинаптических окончаний, а также высвобождения и захвата нейромедиаторов. 25 pH-чувствительные FFN были сконструированы, действуя как двойные субстраты переносчика дофамина (DAT) и VMAT2, которые измеряли градиент pH между цитозолем и везикулярным просветом. 26,27 Эти pH-чувствительные FFN использовали для идентификации дофаминовых клеток и визуализации активности DAT. Кроме того, FFN, действующие как субстраты VMAT2, выявляют накопление нейротрансмиттеров как в культуре, так и в острых срезах мозга. 28 FFN являются полезными инструментами для изучения механизмов зондирования везикулярного высвобождения на уровне отдельных клеток, облегчая мониторинг частичного слияния нейротрансмиттеров, таких как поцелуй и бег. Однако фактическая концентрация нейротрансмиттеров в синаптической щели с помощью этого метода не определяется. 29 Кроме того, эти зонды не позволяют напрямую визуализировать высвобождение нейромедиатора и не могут различать популяции клеток и специфически различать типы клеток.
Флуоресцентные молекулярные логические вентили
Недавно была разработана новая категория генетически не кодируемых биосенсоров для непосредственной маркировки нейротрансмиттеров. Эти небольшие молекулы имеют реактивные функциональные группы, такие как альдегиды или гидроксиды, которые реагируют с целевыми аналитами или окружающей средой, вызывая флуоресценцию биосенсоров.Недавно была разработана серия флуоресцентных молекулярных логических вентилей на основе кумарин-альдегидной системы для исследования высвобождения нейромедиатора первичного амина в различных логических форматах, таких как ДА и И. Флуоресцентный датчик включения (NeuroSensor 521, NS521) был создан для выборочной маркировки и визуализации высоких концентраций норадреналина и дофамина в кислой среде секреторных везикул. 30 Этот логический вентиль YES с одним входом становится флуоресцентным после реакции с моноамином, и меченый моноамин не может пересечь везикулярную мембрану из-за своего положительного заряда.Таким образом, производное, ExoSensor (ES517), было разработано для визуализации только активного нейромедиатора, высвобождающегося в синаптической щели при экзоцитозе. 31 За счет интеграции pH-чувствительной функциональности в каркас, этот биосенсор связывался с нейротрансмиттерами первичного амина, но после депротонирования и включения флуоресценции был флуоресцентным только в нейтральной (pH 7,4) внеклеточной среде. Кроме того, был разработан трехвходовой логический элемент И, который срабатывает в присутствии глутамата, Zn 2+ и pH около 7.4. 32 NeuroSensor 539 (NS539) был разработан с улучшенными фотофизическими свойствами, который модифицирован по сравнению с NS521, но имеет тиофеновую группу вместо фенилметоксигруппы. Флуоресценция в 48 раз ярче для норадреналина и в 57 раз ярче для глутамата, обеспечивая при этом общий низкий фон. 33 Недавно был разработан NS715 на основе структуры NS539, имеющей богатый электронами 1,2,3,4-тетрагидрохиноксалиновый каркас. 34 Этот датчик продемонстрировал включение красной флуоресценции в ближней инфракрасной области спектра на серотонин на длине волны 715 нм.Эти флуоресцентные молекулярные логические ворота имеют большой потенциал для выяснения механизмов экзоцитоза, поскольку контролируются фактические нейротрансмиттеры. Они подходят для маркировки нейромедиаторов в везикулах, но не во внеклеточном пространстве из-за низких внеклеточных концентраций нейромедиаторов.
Выводы по флуоресцентной визуализации
Инструменты флуоресцентной визуализации обеспечивают метод визуализации нейронной активности и нейронной коммуникации. Генетически закодированные биосенсоры полезны, потому что они позволяют отслеживать мембранные потенциалы или изменения кальция в клетках-мишенях в миллисекундной шкале времени.Другие флуоресцентные биосенсоры позволяют лучше понять динамику нейротрансмиттеров, либо имитируя нейротрансмиттеры, либо связывая интересующие рецепторы с небольшими молекулами. Недавно разработанные молекулы NeuroSensor, которые фактически связывают нейротрансмиттеры, являются первыми, кто непосредственно воспринимает нейротрансмиттеры, и будут полезны для изучения динамики и содержимого везикул. Эти датчики NeuroSensor являются относительно новыми, и необходимо будет разработать новый химический состав, чтобы увеличить количество обнаруживаемых молекул.Флуоресцентные зонды особенно полезны для экспериментов на срезах мозга или клетках; in vivo эксперименты всегда сложные из-за интенсивности флуоресценции, возможной токсичности зондов и визуализации в глубоких тканях. Новые достижения в области датчиков красного и ближнего ИК диапазона облегчают визуализацию более глубоких тканей. Кроме того, кинетика связывания зондов с целевыми белками или молекулами также должна быть оптимизирована. Использование таких мощных методов флуоресцентной визуализации в нейробиологии дает возможность проводить измерения с высоким пространственно-временным разрешением.В будущих исследованиях может быть реализовано мультиплексное флуоресцентное обнаружение для более глубокого понимания функции мозга. Например, комбинирование FFN с GECI и GEVI позволяет исследовать синаптическую функцию и пластичность на уровне схемы. 29
Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ)
Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) — это неинвазивный метод нейровизуализации, который оценивает структуру и функции мозга. Типичная фМРТ измеряет активность мозга, обнаруживая изменения уровня кислорода, связанные с кровотоком.Контрастные мониторы, зависящие от уровня оксигенации крови (жирный шрифт), увеличивают содержание кислорода в головном мозге, которое сопровождает активность мозга. Обмен веществ увеличивается с активностью мозга; метаболиты и небольшие молекулы сигнализируют о расширении сосудов, которое приносит больше питательных веществ, а также приводит к избытку кислорода в активной зоне. Следовательно, нейронная активность косвенно измеряется на основе уровня оксигенации крови с помощью жирной фМРТ. Эффективность фМРТ была улучшена за счет разработки различных контрастных агентов для нацеливания на аналиты, что позволяет передавать молекулярный сигнал фМРТ, специфичный для интересующей молекулы.ФМРТ можно использовать для продольных исследований на одном и том же животном с течением времени, чтобы изучить взаимодействие между нейрональной активностью и поведением, а также эффекты острых и хронических лекарств.
BOLD фМРТ
BOLD ФМРТ в настоящее время является одним из самых популярных методов изучения неврологических заболеваний и изменения функции мозга. Например, группа Недельмана изучала влияние болезни Хантингтона (БХ) на нервную активность. С помощью фМРТ были выявлены различия в активности мозга, на которые влияет запах, у мышей дикого типа, гетерозиготных и гомозиготных по гену HD.У гомозиготных мышей HD наблюдалось снижение изменения интенсивности сигнала BOLD от запаха миндаля в клубочках обонятельной луковицы по сравнению с другими фенотипами, что свидетельствует о дефиците обонятельной чувствительности. 35 Кроме того, фМРТ использовалась для идентификации возможного функционального биомаркера визуализации в человеческом мозге, который указывает на преманифестную HD (preHD). 36 Сигнал фМРТ в правой лобной глазодвигательной коре пациента с предГБ был активирован во время поведенческой задачи. Более того, средние BOLD изменения сигнала в лобной глазодвигательной коре имели линейную зависимость с вероятностью развития заболевания в следующие 5 лет, корреляция, которая могла бы помочь разработать ранние терапевтические подходы для предотвращения или отсрочки возникновения HD.Кроме того, фМРТ использовалась для изучения степени зависимости симптомов шизофрении и лечения антипсихотическими препаратами от эстрогена у самок крыс. 37 Лечение эстрадиолом, эстрогеном, усиливает активацию BOLD в мезокортиколимбическом, хабернулярном и обонятельном путях, которые участвуют в симптомах шизофрении. Кроме того, хроническое лечение галоперидолом, антипсихотическим средством и эстрадиолом также увеличивало BOLD-сигнал в головном мозге крысы. 38 В совокупности BOLD фМРТ представляет собой полезный подход для изучения функции мозга и связанных с ним заболеваний.
Был разработан новый метод фМРТ, нейробиоуправление на основе фМРТ в реальном времени (rtfMRI-NF). Цель использования этой техники — диагностировать аномальные связи мозга или нейронную активацию и научить испытуемого изменять их, предоставляя им обратную связь. ФМРТ в реальном времени (rtfMRI) была впервые опубликована группой Хайда, которая использовала данные фМРТ для измерения локальной активности мозга и соотнесения ее с поведением и познанием. 39 Группа Weiskopf проверила, может ли rtfMRI-NF управлять регионально-специфической активностью мозга. 40 Исследователи обучили участников одновременно контролировать активность мозга в дополнительной моторной области и парагиппокампальной коре головного мозга, областях мозга, связанных с моторными функциями и функциями памяти. Обученные участники научились добровольно управлять обеими областями мозга, чтобы обеспечить определенный поведенческий эффект; например, было сокращено время моторной реакции и улучшена способность кодирования памяти. rtfMRI-NF также использовался для изучения эмоциональной регуляции у здоровых людей, которые были обучены нейробиоуправлению для подавления регуляции миндалевидного тела при просмотре негативных изображений. 41 Эти результаты продемонстрировали, что нейробиоуправление с помощью фМРТ улучшает функциональную связь миндалины, а rtfMRI-NF можно использовать для воздействия на сеть обработки и регуляции эмоций, что может быть полезно для лечения пациентов с тяжелой эмоциональной дисрегуляцией. Однако недостатком фМРТ является необходимость полной иммобилизации подопытных и отсутствие высокого временного разрешения.
Интеграция электроэнцефалографии (ЭЭГ) и rtfMRI — это мультимодальный метод нейровизуализации, который предлагает уникальный подход для характеристики активности мозга при нормальной функции и во время расстройств.Одновременная ЭЭГ и нейробиоуправление rtfMRI у здоровых субъектов использовались для отслеживания метаболической и электрической активности с целью выявления саморегуляции активности мозга человека. 42 Участники могли выполнять как фМРТ, так и ЭЭГ-обратную связь в рамках задания на индукцию положительных эмоций. Одним из важных применений ЭЭГ-птфМРТ является диагностика пациентов с эпилепсией. Группа Кармайкл сосредоточилась на эффекте внутренней сети связи при педиатрической фокальной эпилепсии. 43 Было обнаружено снижение активности во внутренней сети связи с использованием сигналов ЭЭГ-фМРТ, а также уменьшилась функциональная связность в визуальной сети и сети внимания, что оказало временное влияние на функциональную организацию мозга.
Молекулярный фМРТ
Традиционный жирный фМРТ, как описано выше, измеряет изменения кислорода как коррелят активности мозга, но не измеряет напрямую какие-либо нейротрансмиттеры мозга. Молекулярная фМРТ, разработанная группой Jasanoff, использует специализированный молекулярный контрастный агент для МРТ для измерения химических веществ в зависимости от нейронной активности. Эти контрастные вещества для МРТ представляют собой парамагнитные гемовые белки с измененными Т1-взвешенными сигналами МРТ, полученными из бактериального цитохрома P450-BM3 (BM3h). 44 BOLD ФМРТ основана на оксигенации гемоглобина в крови, поскольку гемоглобин действует как контрастный агент и меняет свои магнитные свойства, когда он связывается с кислородом. Напротив, датчик BM3h может связывать отдельные молекулы, чтобы изменять свои магнитные свойства и влиять на сигнал МРТ. Динамику высвобождения дофамина картировали в вентральном полосатом теле с помощью BM3h-9D7, варианта BM3h с высокой специфичностью к дофамину. 45 Этот метод является крупным достижением, поскольку он позволяет количественно оценивать различные нейрохимические вещества, кроме кислорода, с помощью МРТ.Однако он находится на ранней стадии разработки и требует инвазивной доставки контрастного вещества в определенные участки мозга. Кроме того, разработка контрастных агентов для фМРТ по-прежнему остается серьезной проблемой из-за проницаемости гематоэнцефалического барьера.
Молекулярная фМРТ также может быть использована для изучения внеклеточных колебаний Ca 2+ . В недавнем исследовании группа Ангеловского создала сверхмалые наночастицы, которые специфически взаимодействовали с Ca 2+ с константой диссоциации (K d ), равной 1.9 мМ. 46 Эти контрастные вещества Ca 2+ были получены из хелатов гадолиния, DOTAGA, и состояли из ультрамалых и жестких платформ, ковалентно связанных с контрастными веществами Ca 2+ . Это первый отчет, который продемонстрировал динамику Ca 2+ с использованием молекулярной фМРТ in vivo . Однако в мозге этот метод еще не применялся.
Выводы фМРТ
ФМРТ является многообещающей методологией для понимания функции мозга, и BOLD фМРТ в настоящее время рутинно используется как на моделях грызунов, так и на людях для отслеживания нейронной активности.Мультимодальные комбинации, такие как ЭЭГ / фМРТ, позволяют одновременно регистрировать гемодинамическую и электрофизиологическую активность, что обеспечивает лучшее понимание функции мозга. Однако пространственное и временное разрешение все еще нуждаются в улучшении. Молекулярная фМРТ, как новый экспериментальный инструмент, обеспечивает специфичность на молекулярном уровне для аналитов, такую как высвобождение нейромедиаторов и передача сигналов кальция. Таким образом, сейчас фМРТ выходит за рамки традиционного мониторинга кислорода. Молекулярная фМРТ-визуализация кальция в органах или тканях все еще находится в стадии разработки по сравнению с GECI и не обладает специфичностью для визуализации активности кальция в конкретных рецепторах или переносчиках.Остается задача успешно разработать контрастные вещества и ввести их в организм человека. Таким образом, улучшение доставки зонда и химического состава зонда имеет решающее значение в будущем.
Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ)
Позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) — это высокочувствительный метод in vivo визуализации для исследования нервной активности. В этом методе используются радиоактивно меченные молекулы (индикаторы), которые вводятся в кровоток и метаболизируются клетками.Эти индикаторы распадаются и испускают позитроны, которые можно обнаружить и нанести на карту. ПЭТ используется для картирования клеточных процессов, связанных с деятельностью мозга. Например, комбинация ПЭТ с воксельным анализом позволила составить карту серотониновой и опиоидной систем в человеческом мозге. Индикаторы ПЭТ представляли собой индикатор переносчика серотонина, [ 11 C] MADAM, и индикатор µ-опиоидов, [(11) C] карфентанил. 47 Это исследование выявило высокую степень перекрытия между экспрессией серотонина и опиоидов в различных областях мозга, таких как переднемедиальный таламус и дорсолатеральная префронтальная кора, которые имеют отношение к регуляции боли.В другом примере группа Хукера разработала новый метод мониторинга кратковременных изменений глюкозы в человеческом мозге, преодолев традиционное низкое временное разрешение ПЭТ. 48 В этом методе [ 18 F] фтордезоксиглюкозу (FDG) постоянно вводили внутривенно для обеспечения базовой активности ПЭТ, и быстрые динамические изменения метаболизма глюкозы были обнаружены с 5-минутным временным разрешением.
Метаболическое картирование с помощью DREADD (DREAMM)
Метаболическое картирование с помощью DREADD (DREAMM) — это новая методология биоповеденческой визуализации, недавно представленная группами Михаэлидеса и Херда.DREAMM сочетает в себе методы дизайнерских рецепторов, активируемых исключительно дизайнерскими препаратами (DREADD) и FDG, а также ПЭТ. 49 В DREAMM ПЭТ-изображения активности всего мозга собираются с высоким пространственным разрешением, поскольку DREADD используется для удаленной активации или подавления определенных нейронов, вызывающих изменения в активности мозга. Таким образом, интеграция этих двух методов обеспечивает динамическую визуализацию функциональных цепей для конкретных типов клеток во всем головном мозге. DREAMM использовался для манипулирования мозговой активностью у свободно передвигающихся крыс после заражения их средних шиповидных нейронов вирусным вектором, который экспрессировал рецептор, связанный с ингибирующим G-белком. 50 Ингибирование нейронов со средними шипами приводило к дискретному ответу в различных областях мозга, который определяли по изменению поглощения ФДГ. Эти результаты продемонстрировали потенциальные возможности применения DREAMM для визуализации активности мозга и функций, специфичных для определенного типа клеток, у ведущих поведение животных. В другом примере DREAMM применялся для изучения ингибирования продинорфиновых нейронов в мозге крысы с целью изучения высокой коморбидности злоупотребления опиатами с большим депрессивным расстройством. 51 В этом исследовании ингибированная нейрональная активность продинорфина была картирована с помощью ПЭТ; и опиатная зависимость, и депрессия показали общие изменения в экспрессии продинорфина, что указывает на общие невропатологические особенности этих заболеваний.
Выводы ПЭТ
Таким образом, ПЭТ предлагает важное преимущество визуализации активности мозга, участвующей в кровотоке и метаболизме молекул с высокой чувствительностью. Однако недостатком этого метода является необходимость доставки небольших радиоактивных индикаторов в кровоток. Кроме того, он имеет низкое пространственное разрешение в миллиметровом масштабе и временное разрешение в минутной шкале времени. DREAMM — это новый подход, который обеспечивает прямую визуализацию клеточной активности с высокой специфичностью по типу клеток у живых животных, расширяя применение ПЭТ для исследований функции мозга.По сравнению с фМРТ, DREAMM имеет преимущество, потому что это прямой метод, который можно применять на свободно движущихся, а не обездвиженных животных. DREAMM не является особенно быстрым, поскольку модуляция DREADD происходит в течение нескольких минут. 52 Таким образом, улучшение временного разрешения остается важной задачей. Разработка новых радиоактивных индикаторов для ПЭТ расширит область нейробиологических исследований в будущем.
Масс-спектрометрия (МС)
Масс-спектрометрия с визуализацией (МС) — еще один важный аналитический метод в исследованиях нейробиологии.В МС аналиты ионизируются, а затем разделяются в зависимости от их отношения массы к заряду. Разработка методов мягкой ионизации, таких как матричная лазерная десорбционная ионизация (MALDI), масс-спектрометрия вторичных ионов (SIMS) и десорбционная ионизация электрораспылением (DESI), позволяет напрямую идентифицировать и количественно определять аналиты, такие как белки, пептиды, нейротрансмиттеры и др. метаболиты в нервных тканях. Обзорная статья Шпенглера охватывает различные методы рассеянного склероза и биологические приложения. 53 Здесь мы сосредотачиваемся на MALDI-MS, SIMS, DESI-MS и nano-DESI MS.
Матричная лазерная десорбционно-ионизационная масс-спектрометрия (MALDI-MS)
MALDI-MS визуализация широко применяется для изучения биологических тканей. Группа Gile продемонстрировала первую успешную визуализацию MALDI в образцах тканей гипофиза и поджелудочной железы крысы в 1997 году. 54 При MALDI ткань должна быть покрыта матрицей; лазерное облучение образца вызывает ионизацию и испарение аналитов.Матрица обычно является кислой для анализа белков или липидов, которые протонируются и ионизируются в положительно заряженные ионы. Времяпролетный масс-анализатор (TOF) часто используется для определения отношения массы к заряду (m / z). Перемещая лазер вокруг образца, измеряется m / z соединений в разных местах.
MALDI — это мощный метод мониторинга липидных изменений, облегчающий определение относительного содержания и пространственного распределения конкретных липидов. Например, местные изменения мембранных фосфолипидов были исследованы в мозге трансгенной мыши, моделирующей болезнь Альцгеймера, с помощью визуализации MALDI. 55 Технология визуализации MS наряду с методами иммуноокрашивания показала, что распределение лизофосфатидилхолина и сульфатида было изменено у трансгенных мышей с болезнью Альцгеймера. Кроме того, впервые была обнаружена корреляция между распределением амилоидных бляшек и фосфолипидов в ткани мозга, что предполагает потенциальное применение визуализации MALDI для прогнозирования заболеваний.
MALDI также используется для изображения распределения нейропептидов в различных моделях животных. Группа Ли исследовала взаимосвязь между стрессом от солености и содержанием нейропептидов в Carcinus maenas с изотопным диметилом. 56 Обилие нейропептидов было связано со стрессом от солености, но разные уровни солености не оказали существенного влияния на локализацию нейропептидов. В другом исследовании они использовали многомерные масс-спектрометрические платформы для характеристики экспрессии и распределения нейропептидов в головном мозге колючего лобстера Panulirus interruptus . 57 Здесь 51 эндогенный нейропептид был успешно идентифицирован впервые и 31 новый нейропептид секвенирован.Использование многогранных подходов сделало возможным открытие нейропептидомики на видах ракообразных с ограниченной информацией о последовательностях. Недавно группа Sweedler разработала метод характеристики высвобождения нейропептидов из выбранных нейронов с помощью комбинации микрофлюидного устройства и MALDI-TOF. 58 В этом исследовании нейроны мешочных клеток Aplysia californica загружали и инкубировали в капилляре, покрытом полиимидом. После стимуляции высвободившиеся нейропептиды собирали с помощью капиллярного монолитного капилляра с заделанными частицами, а затем элюировали и переносили в матрицу MALDI для характеристики MS.Нейропептиды являются важными нейротрансмиттерами, которые присутствуют в низких концентрациях, и MS обеспечивает чувствительность для их обнаружения на очень низких уровнях, на которых они существуют в мозге. Визуализация MALDI теперь предоставляет пространственную карту расположения этого пептида и облегчает открытие новых пептидов у множества видов.
MALDI также использовался для визуализации пространственного распределения наркотиков. Группа Йоста представила метод измерения абсолютных концентраций кокаина в образцах ткани мозга. 59 Дейтерированный кокаин применяли в качестве внутреннего стандарта, что значительно улучшило воспроизводимость сигнала и линейность калибровочной кривой в сочетании с анализом МС / МС с широкой изоляцией. Количественные результаты, полученные с помощью этого метода, были сопоставимы с результатами, полученными с помощью жидкостной хроматографии (ЖХ) -МС / МС. Визуализация лекарств позволит понять пространственную неоднородность их локализации.
Недавно был разработан новый подход MALDI для визуализации и количественной оценки общих нейромедиаторов, таких как тирозин, глутамат и дофамин, в областях мозга мышей. 60 Большинство низкомолекулярных нейротрансмиттеров не могут быть обнаружены напрямую с помощью MALDI из-за их низкой эффективности лазерной десорбции и ионизации. При использовании солей пирилия для реакции с первичными аминами образуются ионы пиридиния с высокой эффективностью ионизации, которые могут быть обнаружены с помощью MALDI. Распределение нейротрансмиттеров было обнаружено в срезах ткани головного мозга с пространственным разрешением 15 мкм. Кроме того, абсолютная концентрация нейромедиатора определялась с использованием дейтерированных нейромедиаторов в качестве стандартов.Этот дейтерированный стандартный метод преодолевает традиционную проблему обнаружения в тканях, но требует длительных синтетических процедур с дейтерированной матрицей и сложной пробоподготовкой. В общем, количественное определение MALDI было одной из основных проблем, поскольку пространственная неоднородность пятна, на которое попадает лазер, и гетерогенные смеси матрица / аналит приводят к различной эффективности ионизации. Таким образом, этот метод мечения пирилием, наряду с дейтерированными стандартами, позволяет MALDI одновременно измерять распределение и концентрацию нейромедиаторов с высоким пространственным разрешением.
Масс-спектрометрия вторичных ионов (ВИМС)
Масс-спектрометрия вторичных ионов (ВИМС) — еще один мощный метод масс-спектрометрии, используемый для идентификации и визуализации химических соединений с высоким пространственным разрешением. ВИМС использует ионный луч, чтобы поразить поверхность образца, чтобы произвести вторичные положительные и отрицательные ионизированные соединения. Одним из преимуществ визуализации SIMS является то, что образец можно анализировать без какой-либо специальной предварительной обработки, такой как модификация матрицы, что сокращает процесс подготовки образца.SIMS в сочетании с TOF позволяет получать масс-спектры с высокой чувствительностью и разрешением по массе соединений с m / z ниже 1500 в биологических образцах. 61
ВИМС использовали для изучения распределения липидов и метаболитов в тканях. Например, TOF-SIMS была успешно использована для визуализации распределения природных липидов и метаболитов в спинном мозге человека группой Юинга. 62 Здесь многомерный статистический анализ, такой как анализ главных компонентов и максимальный коэффициент автокорреляции, был выполнен на данных визуализации SIMS, чтобы различать серое вещество в различных нейроанатомических областях.Кроме того, высокие концентрации внутриклеточного холина были идентифицированы в α-мотонейронах с субмикронным пространственным разрешением. В другом исследовании TOF-SIMS использовался для визуализации изменений в распределении липидов и метаболитов, связанных с боковым амиотрофическим склерозом. 63 Лизофосфатидилхолин и его фрагменты были увеличены в вентральном роге ткани бокового амиотрофического склероза из-за гибели нейронов в результате воспаления (). Однако холестерин, триглицериды и витамин E значительно снизились по сравнению со здоровой тканью, и эти соединения связаны с демиелинизацией и нейродегенерацией.В другом исследовании TOF-SIMS изучалось распределение холестерина в коре головного мозга в контрольных образцах и в образцах, взятых при болезни Альцгеймера. 61 Уровень холестерина увеличился в нижней половине коры в образцах, взятых при болезни Альцгеймера, что позволяет предположить, что накопление холестерина может быть терапевтической целью. Новая информация, полученная с помощью методов визуализации рассеянного склероза, таких как SIMS, демонстрирует, что изменения липидов могут иметь важное значение как для отслеживания, так и для лечения многих заболеваний.
Одно ионные изображения химических веществ, повышенных в спинном мозге при боковом амиотрофическом склерозе.Многомерная статистика областей представляющих интерес спектральных данных с использованием двух различных многомерных подходов, статистического анализа данных микрочипов и частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов, привела к обнаружению лизофосфатидилхолина, а также его фрагментов, головной группы фосфатидилхолина и триметилэтилимина, демонстрирующих увеличение латерального склероза, связанное с амиотрофией. серое вещество. Масштабная линейка = 4 мм. Перепечатано с разрешения Macmillan Publisher Ltd: Пространственное выяснение регуляции липидов и метаболитов спинного мозга при боковом амиотрофическом склерозе (ссылка 63).Copyright 2014.
Недавно было проведено сравнение возможностей трех методов МС: масс-спектрометрии с лазерной десорбцией и ионизацией с использованием наночастиц (NP-LDI), MALDI и SIMS с кластерными ионными пучками газов (GCIB SIMS). 64 С помощью GCIB SIMS были обнаружены интактные липиды с m / z от 700 до 900 как в областях белого, так и серого вещества срезов головного мозга. Однако NP-LDI только выборочно обнаруживал липиды в областях белого вещества. Кроме того, MALDI имел высокую чувствительность к липидам фосфатидилхолина с m / z менее 800, в то время как для получения лучшего изображения ионов требовалась нормализация данных.Таким образом, GCIB SIMS предоставляет больше информации о липидных изображениях с высоким пространственным разрешением и более эффективен в исследованиях биовизуализации и липидомики. Однако этот инструмент дорогостоящий, и многомерный анализ иногда трудно интерпретировать.
Десорбционная масс-спектрометрия с ионизацией электрораспылением (DESI-MS)
Десорбционная масс-спектрометрия с ионизацией электрораспылением (DESI) — это метод окружающей среды, изобретенный группой Кука в 2004 году. 65 В отличие от MALDI, который требует совместной кристаллизации образца с матрицей при атмосферном давлении DESI не требует матричного химического вещества или дополнительной подготовки образцов и не повреждает образцы.В DESI ионы генерируются путем распыления на поверхность образца заряженных капель растворителя из электроспрея, вызывая ионизацию образца. Затем ионы пробы переносятся через вход для переноса ионов атмосферного давления в масс-спектрометр.
DESI использовался для одновременного исследования нейротрансмиттеров и нейроактивных препаратов в срезах ткани головного мозга. 66 Нейротрансмиттеры трудно ионизировать, поэтому был разработан метод химической дериватизации путем добавления заряда к первичной аминогруппе на молекулах-мишенях.В результате нейротрансмиттеры и их метаболиты (включая дофамин, 3-метокситирамин, серотонин, глутамат, глутамин, аспартат, ГАМК и аденозин) и нейроактивные препараты (включая амфетамин, сибутрамин и флувоксамин) были одновременно идентифицированы с помощью DESI. Таким образом, DESI может предоставить информацию о сложных смесях в ткани.
DESI-MS изображения нейротрансмиттеров в коронарных срезах ткани головного мозга крыс. Карты интенсивности ионов DESI MSI (A) аденозина m / z 302,0667, (B) аспартата m / z 132.0304, (C) глутамат m / z 146.0461, (D) глутамин m / z 145.0621, (E) DA m / z 152.0719, (F) D3-DA m / z 155.0908 и (G) DOPAC m / z 167.0352 приобретено в режиме отрицательной ионизации. (H) Изображение молекулярного иона ГАМК m / z 104.0709 и (I) Изображение продукта иона GABA MS / MS (m / z 87.0445) были получены в режиме положительной ионизации. Шкала шкалы: 2 мм; пространственное разрешение: (A – G, I) 150 мкм и (H) 110 мкм. Печатается с разрешения Neuroimage, 136, Shariatgorji, M .; Strittmatter, N .; Nilsson, A .; Källback, P .; Альварссон, А.; Чжан, X .; Vallianatou, T .; Svenningsson, P .; Goodwin, R. J. A .; Андрен, П. Э., Одновременная визуализация нескольких нейротрансмиттеров и нейроактивных веществ в головном мозге с помощью масс-спектрометрии с десорбционной ионизацией электрораспылением, 129–138 (ссылка 66). Авторские права 2016, с разрешения Elsevier.
DESI также был применен для диагностики рака. Например, DESI использовался для определения границ опухоли головного мозга на основе липидного профиля опухолевых клеток. 67 Виды липидов в срезе ткани мозга были ионизированы, и их четкое распределение и численность визуализировались с помощью DESI, предоставляя информацию об опухоли, такую как класс и концентрация клеток.Таким образом, можно различить границы между здоровыми и опухолевыми клетками. Различение типов опухолей головного мозга человека также достигается путем оценки сигналов липидов и метаболитов по мазкам тканей с помощью DESI-MS. 68 Опухоли, такие как глиома, менингиома и опухоли гипофиза, имеют собственные производные фосфолипидов сигналы при РС и могут быть легко распознаны с помощью многомерной статистики с высокой чувствительностью и селективностью. Таким образом, эти методы закладывают основу для интраоперационного применения DESI-MS.DESI приобрел популярность, потому что он может обнаруживать широкий спектр соединений, включая липиды, нейротрансмиттеры, метаболиты и лекарства с высокой чувствительностью и селективностью. DESI не так полезен для нейропротеомики. Он не содержит матрицы, но имеет более низкое пространственное разрешение по сравнению с MALDI и SIMS.
Масс-спектрометрия с ионизацией электрораспылением и десорбцией наноспреем (nano-DESI MS)
Ионизация электрораспылением с нанораспылением (nano-DESI) — это дополнительная форма DESI, разработанная группой Ласкин в 2010 году. 69 Одним из недостатков DESI является то, что десорбированные ионы аналита могут разбрызгиваться на окружающую среду подложки, что приводит к переносу аналитов на поверхность. Nano-DESI преодолевает этот недостаток за счет использования двух капилляров для транспортировки аналитов в масс-спектрометр. Аналиты десорбируются в растворяющий мостик, который образуется между двумя капиллярами и поверхностью образца. Между первичным капилляром и входом МС создается высокое напряжение для перекачки растворителя из первичного капилляра в мостик для растворителя.Растворитель растворяет аналиты и затем течет из второго капилляра на вход МС. Этот метод позволяет независимо контролировать десорбцию, ионизацию и транспортировку аналитов и недавно был использован для визуализации тканей. 70
Состав спинного мозга мыши был охарактеризован путем интеграции нано-DESI с инвертированной световой микроскопией, где биомолекулы, включая липиды, сахара и пептиды, были обнаружены в диапазоне масс от 300 Да до 16 кДа. 71 В частности, был идентифицирован переход экспрессии гемоглобина от стадии плода к стадии взрослого человека.Кроме того, два β-тимозина были визуализированы в развивающемся эмбриональном спинном мозге. В другом примере группа Zare включила nano-DESI с масс-спектрометром LTQ Orbitrap для изучения белков в мозге мыши и срезов тканей лимфомы, индуцированных MYC. 72 Белки, такие как убиквитин, β-тимозин, основной белок миелина и гемоглобин, были картированы и идентифицированы. Важно отметить, что убиквитин и тимозин, утратившие аминокислотные остатки на С-конце, были обнаружены при лимфоме, и это изменение структуры белка не всегда можно было обнаружить с помощью обычных иммунных подходов.
Матричные эффекты в nano-DESI MS оценивали в тканях мозга мышей с окклюзией средней мозговой артерии. 73 На эффективность ионизации каждого аналита влияет присутствие катионов, что приводит к невозможности точного картирования молекулярного распределения. В этом исследовании были исследованы сигналы разновидностей фосфатидилхолина, катионизированных натрием и калием. Концентрации натрия и калия в ишемизированных областях мозга отличались от контрольных областей в той же ткани.Матричные эффекты эффективно компенсировались нормализацией сигналов эндогенного фосфатидилхолина к сигналам внутренних стандартов. 74 Двадцать два вида фосфатидилхолина в семи различных областях мозга были определены количественно, и нано-DESI позволил применить липидомный подход к количественному определению эндогенных фосфолипидов путем включения стандартов в растворитель нано-DESI.
Nano-DESI также использовался для изображения лекарств и малых молекул в срезах мозга, эффективно учитывая эффекты матрицы.Например, визуализация нано-DESI использовалась для картирования пространственного распределения никотина в ткани мозга крысы путем добавления дейтерированного никотина в качестве стандарта. 75 Никотин был определен количественно с субфемтомольной чувствительностью в каждой области мозга, даже несмотря на то, что его содержание было низким. Низкомолекулярные нейротрансмиттеры также недавно были обнаружены в тканях мозга крыс. 76 Глутамат, ГАМК и ацетилхолин были точно картированы и количественно определены путем допирования растворителя нано-DESI выбранными дейтерированными внутренними стандартами.Таким образом, nano-DESI MS имеет потенциал для исследования молекул в биологических образцах с высоким пространственным разрешением и чувствительностью, предоставляя расширенные возможности для исследования изменений и распределения аналитов, связанных со здоровьем и болезнями.
MS выводы
Imaging MS — мощный инструмент для обнаружения и визуализации молекулярных частиц в тканях и клетках, включая белки, липиды и нейротрансмиттеры. MALDI в основном используется для высокомолекулярных соединений, таких как пептиды и белки, хотя он был адаптирован для липидов и низкомолекулярных нейромедиаторов.DESI — это метод рассеянного рассеяния света, полезный для визуализации лекарственных средств, липидов и низкомолекулярных нейротрансмиттеров. SIMS лучше всего подходит для небольших молекул, таких как липиды и метаболиты, но обеспечивает более высокое пространственное разрешение. Эти методы МС предоставляют пространственную информацию об интересующих молекулах с высокой специфичностью, и основным преимуществом МС всегда является химическая идентификация, которая может быть произведена, особенно с помощью тандемных детекторов МС. Проблемы, связанные с матричными эффектами, подготовкой образцов и сбором данных, все еще требуют полного решения.Например, дейтерированные стандарты помогают улучшить количественное определение, но эти стандарты дороги, с ними сложно работать и они могут быть непрактичными для определенных приложений. В настоящее время МС-визуализация лучше всего подходит для исследований in vitro образцов тканей. Однако новые приложения, такие как определение границ опухоли с помощью DESI, могут подтолкнуть МС-визуализацию к более приложениям in vivo .
Выводы и перспективы в области визуализации
Достижения в области визуализации предоставили множество инструментов для оценки химических изменений в головном мозге.Эти методы включают флуоресцентные индикаторы, фМРТ, ПЭТ и МС. Флуоресценция была очень популярной техникой, поскольку она имеет высокое временное и пространственное разрешение по сравнению с другими методами визуализации и не повреждает ткани. GECI и GEVI позволяют отслеживать изменения кальция и мембран в течение нескольких секунд, но захватывающие разработки в области нейросенсоров и FFN впервые позволяют отслеживать функцию нейротрансмиттера в реальном времени. ФМРТ — это неинвазивный метод, что делает его предпочтительным для функциональной визуализации активности мозга человека.Последние достижения продвигают фМРТ за пределы традиционных измерений жирным шрифтом в молекулярный диапазон и позволяют лучше определять молекулярные изменения, связанные с активностью мозга. ПЭТ также можно использовать для визуализации всего мозга, а недавняя комбинация с новыми генетическими методами, такими как DREADD, позволяет визуализировать эффект отключения определенных рецепторов в головном мозге. Действительно, многие из недавних достижений в области генетики полезны в сочетании с методами визуализации, поскольку они облегчают либо специфическое введение зондов в определенные нейроны, либо управление различными клетками с помощью света (оптогенетика) или химической активации (DREADD).Визуализация с помощью МС предоставляет обширную химическую информацию из образца ткани для обнаружения белков, липидов, пептидов, метаболитов, малых молекул и лекарств с высоким пространственным разрешением. Текущие проблемы для МС включают расширение набора обнаруживаемых соединений, увеличение скорости измерений для более быстрого получения больших изображений и разработку точных методов калибровки. Каждый метод визуализации имеет преимущества и недостатки, и все подходы, рассмотренные здесь, выиграют от мультиплексирования, которое может обеспечить лучшее понимание активности мозга и связанных с этим химических изменений.
Фокус на методы неврологии | Природа неврологии
В этом специальном выпуске мы представляем серию обзоров, точек зрения и комментариев, в которых освещаются достижения в методах и аналитических подходах, а также предлагаются рекомендации и передовой опыт в различных областях нейробиологии.
Неврология постоянно развивается, поскольку технологии и аналитические подходы — от молекулярного и клеточного уровней до системного и поведенческого уровней — открывают ранее недоступные исследовательские вопросы и стратегии.Понимание трансформирующих аспектов новых подходов, а также их ограничений является центральным элементом прогресса, достигаемого этими методами. Nature Neuroscience представляет собой специальный выпуск, в котором освещаются достижения в методах, анализах и практических приемах в различных масштабах исследований и областях нейробиологии.
Одноклеточная транскриптомика позволила детально профилировать клеточную неоднородность в головном мозге, но не менее важно прийти к принципиальным подходам к организации и интерпретации этих данных.Рафаэль Юсте, Майкл Гаврилич, Хонгкуи Зенг, Эд Лейн и его коллеги обсуждают систематическую классификацию типов корковых клеток на основе транскриптомики и ортогональных модальностей морфологии, физиологии и связности, а также предлагают реализацию платформы сообщества для агрегирования и обновления таксономий. стандартным образом.
Анализ типов клеток показывает сложность организации мозга. Трехмерная культура тканей способствовала моделированию развития человеческого мозга в здоровом и болезненном состояниях.Илария Кьярадия и Мэдлин Ланкастер делают обзор органоидов мозга в качестве инструмента исследования и обсуждают их использование в изучении развития мозга и болезней. Авторы также подчеркивают технические инновации и достижения в протоколах, используемых для создания органоидов мозга, а также будущие возможности моделирования с использованием органоидов.
Человеческие индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (ИПСК) привели к разработке улучшенных моделей заболеваний головного мозга, но функциональная характеристика геномных локусов, связанных с заболеванием, остается проблемой.Кайла Таунсли, Лаура Хакинс и Кристен Бреннанд обсуждают подходы к оценке функциональных эффектов возможных вариантов риска психиатрических и неврологических заболеваний, включая то, как они могут быть локализованы в определенных типах клеток и как они могут влиять на экспрессию генов.
Анализ функции мозга также требует способов исследования нейронной активности in vivo. Расширение шкалы измерений и типов вопросов, которые могут быть решены в отношении поведения животных, потребовало разработки новых технологий.Джон Роджерс и его коллеги рассматривают достижения в области электрических, оптических и микрофлюидных устройств и датчиков для регистрации и обработки нейронных сигналов. Авторы выделяют передовые инженерные разработки и новые системы, которые можно без проводов внедрить в свободно движущихся животных.
Бесценным окном, через которое можно увидеть мозг, является анализ поведения. Последние разработки изменили способы измерения поведения. Талмо Перейра, Джошуа Шаевиц и Мала Мурти предоставляют обзор методов автоматической количественной оценки поведения животных, включая методы оценки позы на основе глубокого обучения и подходы для извлечения и классификации динамики поведения.Авторы обсуждают способы связать количественный поведенческий анализ с записью нейронной активности, стратегию, которая может дать представление о нейронном кодировании.
Неинвазивная визуализация спонтанной нейронной активности позволила понять функциональную организацию сети мозга. Джанин Бийстербош, Юджин Дафф и его коллеги обсуждают аналитические подходы к представлению данных о функциональных связях и, что важно, рассматривают, как выбор представления может формировать интерпретацию функциональной организации мозга.Авторы предоставляют рекомендации, направленные на улучшение обобщаемости и воспроизводимости в полевых условиях.
Сбор данных, анализ и отчетность могут влиять на воспроизводимость и воспроизводимость исследований. Со своей точки зрения, Сирил Пернет, Айна Пьюс и их коллеги из комитета COBIDAS MEEG обсуждают вопросы, связанные с исследованиями электроэнцефалографии (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ), и предоставляют рекомендации по передовой практике для обеспечения интерпретируемости, совместного использования и повторного использования этих данных.
Мы собрали этот специальный выпуск, чтобы осветить методы и аналитические подходы, которые облегчают исследования в различных областях нейробиологии, вместе с рекомендациями и руководящими принципами передовой практики. Этот выпуск также содержит несколько технических отчетов, в которых описываются новые методы и подходы, включая генетические инструменты для выборочной маркировки и манипуляции клетками, визуализацию для реконструкции нейронных цепей, а также анализ электрофизиологических записей и функциональной связи сети.Этим мы стремимся продемонстрировать наш постоянный интерес к публикации трансформирующих технологий и методов в нейробиологии, а также нашу приверженность улучшению данных, аналитической отчетности и воспроизводимости. Эта коллекция представляет собой лишь небольшую часть широкого спектра подходов, которые делают возможными новые открытия в нейробиологии. Захватывающие достижения в области генетических стратегий для нацеливания на популяции клеток, оптических методов регистрации и манипулирования нейронными ансамблями у ведущих поведение животных, а также вычислительных и аналитических подходов для интерпретации крупномасштабной мозговой активности являются одними из многих типов разработок, которые, как мы ожидаем, будут способствовать новому пониманию проблемы ближайшее будущее.Мы с нетерпением ждем возможности услышать об этих и других новаторских достижениях, поскольку они продолжают толкать нейробиологию в новых интересных направлениях.
Об этой статье
Цитируйте эту статью
Сосредоточьтесь на методах неврологии.
Nat Neurosci 23, 1455 (2020). https://doi.org/10.1038/s41593-020-00750-z
Скачать цитату
Следующие 50 лет нейробиологии
Введение
В 1969 году Комитет национальных академий США по наукам о мозге согласился, что центральная организация необходима для «1) углубления понимания нервных систем и их роли в поведении; 2) продвигать образование в области неврологии; и 3) информировать общественность о результатах и значении текущих исследований.Таким образом, Общество нейробиологии (SfN) было основано с целью служить этой центральной организацией, объединяя нейробиологов из разных дисциплин. В течение последних 50 лет члены Общества сыграли важную роль в невероятном росте и быстром техническом прогрессе, которые ускорили наше понимание как здоровой, так и патологической функции нервной системы.
Как члены Консультативного комитета стажеров SfN, многие из нас присоединились к этой области в течение последнего десятилетия и признают, что видение и стремление нашей когорты будут продвигать эту область в следующие 50 лет.Наш комитет представляет обширные исследования в области нейробиологии, члены которого представляют широкий круг научных интересов, начиная от развития нервной системы и кончая нейронными коррелятами поведения, и приезжают из разных стран мира. Как разнообразная группа лидеров внутри Общества, мы глубоко задумываемся о следующем поколении нейробиологов и о том, как будет выглядеть их научный мир, потому что так будет выглядеть и наш мир. Эта статья и график времени отражают не только наше видение того, где будет развиваться эта область, но также отражают достижения исследований, которыми мы руководствовались с научной точки зрения, и то, что мы очень рады видеть в будущем (расширенные данные, рис. 1- 1).Мы надеемся, что это видение вызовет энтузиазм среди профессионалов в этой области и повысит понимание общественностью того замечательного потенциала, который имеют исследования в области нейробиологии для улучшения здоровья человека и общества.
Рисунок 1-1
Отдельные важные достижения в области нейробиологии за последние 50 лет и предсказанные ключевые открытия, направленные на поддержку миссии Общества нейробиологии, впервые сформулированной в 1969 году: «продвигать [] понимание нервных систем и их роли. в поведении, чтобы продвигать образование в области нейробиологии и информировать широкую публику о результатах и значении текущих исследований.Загрузите рис. 1-1, файл JPG
Клеточная и молекулярная нейробиология
За последние 50 лет произошли колоссальные успехи в нашем понимании клеточных и молекулярных процессов, которые определяют каждую нашу мысль, желание и действие. Частично этот прогресс был обусловлен техническими инновациями, такими как электрофизиология с фиксацией патч-клэмпом, ПЦР и геномное секвенирование, которые предоставили нейробиологам экспериментальные возможности, которые были немыслимы в 1960-х годах. К тому времени, когда SfN отметит свое 100-летие, мы ожидаем еще больших сдвигов в методологии и концептуальном консенсусе, которые подтолкнут эту область к ответам на следующие вопросы: как миллиарды отдельных компонентов мозга работают вместе, чтобы генерировать поведение? Как изменения в мозге приводят к болезни? Что делает человеческий мозг уникальным?
Двумя заметными достижениями на пути к ответу на эти вопросы станут создание коннектома и исчерпывающий клеточный атлас мозга млекопитающих.Выполнение этих сложных задач частично обеспечивается финансированием инициативы BRAIN от Национальных институтов здравоохранения, 10-летней программы, инициированной в 2016 году в США и направленной на поддержку разработки и внедрения инновационных нейротехнологий для лучшего понимания работы мозга (Bargmann, 2014). , а также проект Human Brain Project, финансируемый Европейским союзом для содействия исследованиям на стыке нейробиологии и вычислений, и проект Brain / MINDS в Японии, направленный на отображение высших функций мозга у мартышек.Среди этих новых технологий — постоянные достижения в транскриптомике / протеомике отдельных клеток, которые будут играть ключевую роль в выявлении огромного разнообразия типов клеток в мозге у широкого круга видов (Saunders et al., 2018; Wang et al., 2018). В сочетании с разработкой автоматизированных высокопроизводительных и инновационных оптических электрофизиологических подходов (Priest et al., 2004; Zhang et al., 2016) нейробиологи начнут понимать, как отдельные популяции клеток физиологически и филогенетически различны.При этом мы определим не только роли определенных типов клеток в здоровом и больном мозге, но и клеточные механизмы, которые отделяют человека от других видов млекопитающих. Полученные данные будут использоваться в сочетании с недавно разработанными подходами, такими как оптогенетика (Boyden, 2011) и хемогенетика (Sternson, Roth, 2014), а также новыми методами визуализации генетически кодируемых индикаторов кальция (Resendez and Stuber, 2015). революционизировать способы, которыми мы исследуем, возмущаем и определяем отдельные популяции клеток.
Молекулярный состав клетки обширен и разнообразен, но способность нейробиологов устранять вызванные болезнью изменения в молекулярном составе в настоящее время трудоемка и неточна. В следующие 50 лет достижения в области микроскопии (Gao et al., 2019) станут широко доступными и предоставят исследователям возможность визуализировать субклеточные механизмы с беспрецедентным разрешением, катапультируя наше понимание взаимодействия между изменениями в транскрипционных, молекулярных и структурных изменениях. уровни.Разработка новых инструментов, облегчающих измерение in vivo и манипулирование эпигенетическими и молекулярными конечными точками, революционизирует нашу способность согласовывать влияние изменений эпигенома, генома, транскриптома и протеома с поведением (Hayashi-Takagi et al., 2015) . In vivo Результаты будут дополнены исследованиями, проведенными на церебральных органоидах, полученных из стволовых клеток, которые служат моделью развивающегося человеческого мозга, и в сочетании с новыми молекулярными инструментами и инструментами визуализации начнут расшифровывать роли конкретных типов клеток. и процессы на самых ранних стадиях развития нервной системы человека.Исследования в течение следующих 50 лет будут способствовать нашему пониманию созревания синапсов и способов, которыми эта критически важная структура регулируется сложными сигнальными путями, механизмами пластичности и ненейрональными элементами, такими как астроциты, микроглия и внеклеточные матрица (Дитятьев и др., 2010; Prinz, Priller, 2014; Fields, 2015; Ben Haim, Rowitch, 2017).
Хотя изначально эти достижения будут иметь редуктивный подход, они послужат фундаментом, на котором нейробиологи могут строить схемы и системы, чтобы получить более полное представление о мозге через развитие, окружающую среду и генетический фон.Применение многих из этих инструментов у людей будет зависеть от новых стратегий нацеливания на клетки, которые упростят направление модифицированной РНК, вирусных векторов или небольших соединений к выбранным типам клеток, что приведет к более точным манипуляциям с цепями и доставке генная терапия и фармацевтика. Эти достижения в сочетании с уточненными биомаркерами здоровья мозга могут значительно улучшить наше понимание болезней мозга и открыть новые возможности терапевтического вмешательства.
Развитие
Основываясь на достижениях клеточной и молекулярной нейробиологии, область нейробиологии развития получит возможность описывать, как внутренние и внешние факторы изменяют траекторию отдельных нейронов, цепей и мозга, чтобы изменить риск заболевания и поведение. Нейроразвитие охватывает внутриклеточные исследования посредством общесистемного анализа, чтобы понять, как отдельные нейроны приобретают определенные функции в нервной системе, а также как мозг развивается на протяжении десятилетий.Хотя многие направления исследований будут эффективными, мы рассматриваем характеристику отдельных клеток, изучение нейрогенеза и использование органоидов в качестве ключевых областей внимания в следующие полвека.
В частности, транскрипционная характеристика нейронов будет играть важную роль в обеспечении основы, с помощью которой исследователи могут изучить, как судьба клеток, пути миграции и связи определяются в уникальных типах клеток. Кроме того, использование полногеномного секвенирования для картирования клонов клеток посредством идентификации соматических мутаций (Evrony et al., 2015; Lodato et al., 2015) предоставит важную информацию о сходствах и различиях в распределении клеток у людей по сравнению с другими видами. Вместе с широким внедрением новых методов, которые основаны на развитии мышей Brainbow путем выборочной маркировки нейронов, подвергающихся дифференцировке или делению (Gomez-Nicola et al., 2014; Loulier et al., 2014), эти подходы окажутся необходимыми, чтобы позволить нейробиологам следить за судьбой отдельных нейронных предшественников и их траекториями, поскольку они образуют сложные цепи, определяющие нервную систему.
Последние 50 лет исследований в области нейробиологии привели к многолетним спорам о существовании нейрогенеза у взрослых. Эта противоречивая концепция была впервые представлена до образования SfN в 1969 году (Altman, 1962), но не получила значительного распространения до 1980-х и 1990-х годов, когда все большее количество сообщений продемонстрировало присутствие вновь рожденных клеток, происходящих из субвентрикулярной и субгранулярной зон ряда видов, включая человека (Eriksson et al., 1998; Knoth et al., 2010; Spalding et al., 2013). Тем не менее, несмотря на убедительные доказательства, дебаты продолжаются, и недавняя работа предполагает, что нейрогенез гиппокампа у взрослых минимален, если не отсутствует, по крайней мере, у приматов (Sorrells et al., 2018). Тем не менее, даже более недавнее исследование вызвало дополнительные противоречия, продемонстрировав устойчивость нейрогенеза гиппокампа у взрослых людей у здоровых пожилых людей (Boldrini et al., 2018; Moreno-Jiménez et al., 2019). Причины продолжающегося спора, вероятно, связаны с техническими ограничениями, возникающими из-за использования посмертных тканей с различными протоколами фиксации, возможно, с измерением неправильного маркера (ов) для нервных стволовых клеток, а также с попытками обобщить результаты, полученные на моделях грызунов.В течение следующих пяти десятилетий мы ожидаем, что новые технологии для окончательной маркировки новых нейронов in vivo с помощью неинвазивных методов визуализации или в образцах ex vivo у разных видов млекопитающих продвинут эту область вперед. Эти постоянные попытки решить эту проблему приведут к еще более глубокому пониманию сложных механизмов коркового развития приматов. Кроме того, применяя результаты атомных исследований развивающихся нейронов, мы ожидаем, что могут быть разработаны инструменты для точного контроля нейрогенеза с целью изменения процессов заболевания и понимания его роли в физиологии и болезни.
С момента своего появления в 2013 году органоиды мозга представили нейробиологам модельную систему, которую можно использовать для изучения множества процессов, включая развитие мозга и старение (Lancaster et al., 2013; Gonzalez et al., 2018; Karzbrun and Reiner, 2019; Pollen et al., 2019). Хотя были разработаны протоколы выращивания органоидов головного мозга из эмбриональных или индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (Lancaster et al., 2013; Sloan et al., 2017; Karzbrun and Reiner, 2019), несколько методологических недостатков не позволили им полностью реализовать свой исследовательский потенциал. (Karzbrun, Reiner, 2019; Yakoub, 2019; Yoon et al., 2019). Технологический прогресс в ближайшие годы решит проблемы сосудистой и структурной поддержки, с которыми в настоящее время сталкиваются исследователи, чтобы позволить рост более крупных, хорошо воспроизводимых органоидов, которые более близко напоминают сложность развивающегося человеческого мозга. Эти достижения откроют новую эру исследований in vitro, и позволят исследователям изучить многочисленные аспекты нейробиологии развития. В сочетании с визуализацией живых клеток органоиды мозга значительно ускорят прогресс в понимании сложных сигнальных паттернов, которые определяют судьбу клеток, миграцию нейронов и расширение нейритов.Вычислительные подходы, такие как разработанные для моделирования систем, пока находят лишь ограниченное применение в нейробиологии развития; однако эти методы позволят исследователям изучить сложное взаимодействие между кажущимся бесконечным количеством пространственно и временно различных сигналов, управляющих судьбой клеток, миграцией нейронов и формированием контуров, которые на сегодняшний день в основном изучаются изолированно. Эксперименты с органоидами головного мозга с использованием вирусных стратегий для измерения и управления нейрональной активностью также будут иметь решающее значение для выяснения роли, которую зависимая от опыта пластичность играет в формировании и поддержании нервных цепей.Вместе с разработкой более широко доступных методов манипулирования клеточной структурой in vivo (Hayashi-Takagi et al., 2015) эти достижения позволят нейробиологам лучше понять механизмы, лежащие в основе образования синапсов, и связать структурную пластичность с синаптической пластичностью и поведением. .
В дополнение к улучшению нашего понимания механизмов, лежащих в основе нервного развития, органоиды предоставят исследователям систему для изучения характеристик нервной системы, которые являются уникальными для человека и вносят вклад в наши знания о заболеваниях нервной системы, включая аутизм и шизофрению, которые оказались трудными. для изучения на животных моделях (Di Lullo and Kriegstein, 2017).Обладая способностью формировать функциональные цепи, которые могут сохраняться в течение месяцев или потенциально лет, нейробиологи смогут проверить влияние генетики, возраста и окружающей среды на функцию мозга, сравнивая здоровые клеточные линии с линиями с генетическими ошибками во времени и в ответ. к экологическим стрессорам. В конечном итоге органоиды мозга станут стандартной моделью для проверки фармацевтических препаратов и проверки эффективности методов редактирования генов в качестве лечения неврологических заболеваний. Более того, эта технология может однажды предоставить средства для исправления повреждений, вызванных травмой или заболеванием, с использованием искусственной замещающей ткани мозга.
От систем к поведению
Исторически нейробиологи придерживались редукционистского подхода к пониманию функций мозга. Наше современное понимание мозга эволюционировало за последнее столетие — от ограниченных 47 областей мозга, известных в 1909 году, до нашей нынешней карты человеческого мозга с 98 областями коры головного мозга (Glasser et al., 2016). Первоначально нейробиологи полагались на поражения или фармакологические манипуляции на животных, чтобы определить роль той или иной области мозга. Однако за последние два десятилетия новые генетические инструменты увеличили нашу способность точно манипулировать цепями в моделях животных с повышенной точностью.Такие исследования расширили наше понимание цепей, лежащих в основе обработки сенсорной информации, моторного контроля и памяти. Вопросы все еще остаются, поскольку большая часть работы на сегодняшний день сосредоточена на изучении этих цепей изолированно, поэтому достигнут ограниченный прогресс в понимании того, как несколько регионов или цепей взаимодействуют для получения поведенческого результата. Например, как взаимодействуют схемы управления моторикой, сенсорной обработки и принятия решений? Как манипуляции с сенсорной обработкой влияют на вычисления запланированного двигательного движения?
Учитывая, что несколько систем мозга хорошо изучены по отдельности, и в этой области были разработаны методы с более высоким временным и пространственным разрешением для мониторинга и управления нейронной активностью, мы теперь лучше располагаемся, чтобы начать расшифровывать, как группы нейронов и отдаленные области работают вместе, чтобы управлять поведение.Для этого использование мультисайтовых электродов с высокой плотностью записи в полном мозге изменит поле зрения. Кроме того, среды виртуальной реальности, анализ на основе моделей и подходы искусственного интеллекта могут быть объединены с этими новыми методами записи и манипуляции, чтобы позволить исследователям изучить, как несколько сенсорных входов интегрируются и преобразуются в поведенческий выход (например, действие, мысль, решение). ). Рыбка данио и Caenorhabditis elegans также окажутся полезными в изучении того, как несколько функциональных цепей работают в тандеме, потому что эти животные дают исследователям возможность одновременно визуализировать активность всей нервной системы в сочетании с поведенческим мониторингом (Cong et al., 2017). Поскольку нейробиологи отбирают больше нейронов с помощью электродов высокой плотности или методов визуализации, будет важно попытаться понять, что кодируют все нейроны, а не только нейроны, которые реагируют на задачи или которые поддерживают конкретные гипотезы в исследовании. Для этого станут необходимы статистические и вычислительные методы, такие как машинное обучение, и они откроют совершенно новые области нейроинженерии.
Недавняя разработка вирусно-опосредованных стратегий редактирования генов для оптического измерения и манипулирования выбранными группами нейронов in vivo стала благом для системных нейробиологов.Эти новые технологии выдвинули эксперименты на основе схем в центр внимания и быстро выявляют связи и особую роль уникальных нейронных популяций. В течение следующих 50 лет эти методы обеспечат основу для грандиозных прорывов в нашем понимании того, как нейронные ансамбли определяют поведение (Jennings et al., 2019) и, возможно, даже сознание. Сознание, в частности, является важной целью глубокого исследования, так как сам опыт осознания в себе и в мире вокруг нас, вероятно, управляет когнитивным функционированием (например,g., планирование действий или принятие решений) и могут изменяться заболеваниями и состояниями, которые влияют на мозг. Вместе с подходами к функциональной нейровизуализации человека с клеточным разрешением, которые только начинают реализовываться (Koopmans and Yacoub, 2019), когнитивные нейробиологи начнут открывать все еще плохо изученную сложность отдельных областей мозга, таких как мозжечок, ПФК или гиппокамп, а также то, как активность в нескольких регионах работает согласованно друг с другом. Например, визуализация человеческого мозга с более высоким разрешением позволит расшифровать новое понимание функциональных возможностей цепей, открывая путь для нейромодулирующих вмешательств, таких как транскраниальная магнитная стимуляция и ультразвуковая нейромодуляция.Эти стратегии вмешательства, основанные на схемах, можно использовать для лечения нервно-психических заболеваний путем манипулирования функционально отличным нервным узлом (Diana et al., 2017).
В свете невероятных успехов системная нейробиология была ограничена тем, как поведение измеряется и соотносится с нейронной активностью. Способность нейробиологов определять различные функциональные схемы ограничена точностью, с которой поведение определяется и измеряется, часто вручную или полуавтоматически, человеком-наблюдателем, что приводит к чрезмерно упрощенным конечным точкам и часто упускаемым из виду деталям (Anderson and Perona, 2014).Кроме того, поведенческие измерения особенно важны для определения социального поведения животных. В течение следующих 50 лет подходы, используемые в поведенческой нейробиологии, будут больше напоминать изощренные методы, используемые для функционального анализа нейронных цепей. Технология компьютерного зрения сделает возможным полностью автоматизированный, высокопроизводительный и непредвзятый поведенческий анализ, экспоненциально продвигая эту область вперед (Wiltschko et al., 2015; Mathis et al., 2018). Более того, наша способность непрерывно и надежно отслеживать поведение в социальных условиях откроет дверь для разработки новых моделей психоневрологических заболеваний на животных, таких как тревога и депрессия, для которых существующие модели слишком упрощены.Точно так же подходы на людях (например, использование домашних лабораторий, онлайн-эксперименты, нейробиоуправление) (Awolusi et al., 2018; Marins et al., 2019) могут раскрыть ранее нереализованную симптоматику и / или поведенческие индексы риска болезни (Anderson, Perona, 2014; Wiltschko et al., 2015; Cong et al., 2017; Mathis et al., 2018; Jennings et al., 2019).
Наконец, за счет объединения технологий для записи и взаимодействия с нейронными цепями в реальном времени, а также с применением объективных методологий для характеристики поведения и нейронной активности, мы увидим трансформацию технологий нейроинтерфейса, которые напрямую задействуют нервную систему.Эта технология в настоящее время претерпевает быстрое развитие с появлением интерфейсов мозг-компьютер, успешно позволяющих контролировать протезы конечностей и восприятие рудиментарных визуальных образов у слепых. По мере развития этих технологий есть надежда, что эти нейронные интерфейсы будут развиваться, чтобы обеспечить более широкое применение для протезирования конечностей, включение сенсорной обратной связи и, возможно, улучшение памяти у людей, которые испытывают снижение когнитивных функций.
Болезнь
За последние 50 лет научные открытия улучшили наше понимание того, как определенные заболевания нарушают работу нервной системы.К счастью, мы переживаем то время, когда люди, страдающие такими заболеваниями, как аутизм, депрессия, шизофрения и деменция, помещаются в учреждения, подвергаются стигматизации и маргинализации. Сегодня политики и общество в значительной степени полагаются на нейробиологов, чтобы они информировали их о роли мозга в этих условиях и достижениях в обнаружении, прогнозировании и лечении пациентов, страдающих неврологическими и психоневрологическими расстройствами. Мы ожидаем, что в течение следующих 50 лет исследования болезней будут направлены на решение следующих вопросов: Какие молекулярные / клеточные изменения происходят в головном мозге до появления расстройств нервной системы? Как мы можем использовать биологическое понимание болезни, чтобы разработать целевую терапию, чтобы справиться со всей сложностью и многофакторной природой неврологического заболевания? Как мы можем вмешаться на ранней стадии, чтобы предотвратить проявление и / или прогрессирование болезни?
Имея это в виду, мы прогнозируем, что через 50 лет мы будем праздновать эру «нейротерапии.Начало этой эры уже наступило, поскольку впечатляющее количество нейро-терапий недавно было одобрено FDA: примерами являются эскетамин для лечения большого депрессивного расстройства, брексанолон для лечения послеродовой депрессии и сипонимод для лечения рассеянного склероза (Urquhart, 2019). Однако сегодня лекарства, предназначенные для лечения расстройств нервной системы, требуют больше времени и с меньшей вероятностью получат одобрение FDA по сравнению с другими лекарствами (Gaffney, 2014). Подобно значительному прогрессу, достигнутому в лечении рака за последние 30 лет, увеличение числа успешных методов лечения расстройств нервной системы будет в значительной степени обусловлено общественной и политической поддержкой финансирования, направленного на такие усилия.Инициатива BRAIN уже сыграла фундаментальную роль в разработке технологий, которые, вероятно, сильно повлияют на диагностику и лечение заболеваний. Это финансирование, в дополнение к финансированию конкретных заболеваний, например, Национальному плану Министерства здравоохранения и социальных служб США по борьбе с БА и соответствующему федеральному финансированию, предназначенному для исследований БА, а также инициативам по исследованию деменции, проводимым Соединенным Королевством (Fox and Human Services). Petersen, 2013), потенциально может привести к более быстрому переводу и комплексному открытию приоритетных классов нейронных заболеваний.
Помимо терапевтических разработок, мы также будем применять биологическое и механическое понимание для диагностики неврологических и психиатрических состояний. В частности, мы перейдем от подхода, основанного на симптомах, к подходу, который также учитывает этиологические факторы и молекулярные сложности. Эта перестройка иллюстрируется использованием генотипа для определения мышечной атрофии позвоночника, а также новыми критериями исследования, в которых молекулярные изменения в головном мозге используются для классификации деменции, включая БА, даже при отсутствии клинической или посмертной невропатологии (Джек и Вемури, 2018; Хачатурян и др., 2018). Повышенная чувствительность и мультиплексирование анализов крови и других минимально инвазивных тестов для обнаружения изменений в функции мозга поможет расширить этот подход на заболевания, отличные от спинальной мышечной атрофии и БА. Технологические достижения, такие как трекеры активности и искусственный интеллект, окажут глубокое влияние на то, как мы понимаем нормальные и ненормальные функции и лечим неврологические расстройства. Искусственный интеллект уже выявил определенные комбинации биомаркеров плазмы для улучшения диагностики БА (Ashton et al., 2019) и будут аналогичным образом использоваться в будущем для более эффективного анализа эффективности фармакотерапии в более крупных биобанках, что ускорит открытие новых методов лечения. Кроме того, разработка новых индикаторов, совместимых с визуализацией позитронно-эмиссионной томографии, обещает стать ценным диагностическим и прогностическим ресурсом (Leuzy et al., 2018).
Наряду с затратами времени, ресурсов и усилий на поиск лекарств от болезней мозга, необходимо будет стимулировать исследования превентивных механизмов.Высокая распространенность неврологических заболеваний во всем мире требует больших социальных затрат и затрат с экономической точки зрения. Следовательно, определение основных механизмов, с помощью которых послушное вмешательство в образ жизни (физические упражнения, диета, когнитивные тренировки и участие в социальной, культурной и образовательной деятельности) могут потенциально изменить риск заболевания, должно быть постоянным приоритетом исследований на протяжении ближайших 50 лет. Аналогичным образом, исследование факторов генетической и экологической восприимчивости (например, полиморфизма, воздействия токсинов) может выявить важные ключи к пониманию политики здравоохранения и медицинской практики в будущем.
В целом, мы видим достижения клеточной нейробиологии, нейробиологии развития и системной нейробиологии, ведущие к значительным улучшениям в лечении заболеваний нервной системы благодаря более глубокому пониманию основных механизмов заболевания, выявлению новых диагностических конечных точек для выявления заболевания до появления симптомов и, в конечном итоге, новых методы лечения и профилактики.
Инклюзивное будущее
Очевидно, что следующие 50 лет будут отмечены не только более всесторонним пониманием системы, которая позволяет нам взаимодействовать с окружающим миром, но и фундаментальными изменениями в том, как проводятся исследования в области нейробиологии. и те самые темы, которые изучаются.Среди этих изменений нейробиологи должны признать важность разнообразия. На сегодняшний день преобладают исследования мужчин (разных видов) (Shansky, 2019) и правшей. Кроме того, клинические испытания и генетические исследования продолжают в подавляющем большинстве оценивать лиц европейского происхождения. Эти системные барьеры на пути к всестороннему пониманию нейробиологии и содержащиеся в ней индивидуальные различия отчасти вызваны отсутствием разнообразия внутри самих нейробиологов.В результате эта область страдает от недостатка понимания в отношении половых различий и женского мозга, а лекарства, одобренные FDA или EMA, часто демонстрируют снижение терапевтической эффективности у небелого населения. Заглядывая вперед, мы должны уделять первоочередное внимание большему разнообразию как наших исследователей, так и субъектов наших исследований.
Нейробиология в обществе
Воздействие исследований в области нейробиологии распространяется далеко за пределы клиники, включая классную комнату, зал суда и даже продуктовый магазин.Действительно, нейротехнологии уже проникают в наши дома, обещая повысить когнитивные способности, несмотря на недостаточные строгие доказательства эффективности (Nelson et al., 2016; Schuijer et al., 2017).
Нейрообразование — область, сочетающая результаты исследований в области нейробиологии развития и когнитивной нейробиологии с образовательными стратегиями (Sigman et al., 2014), внесла большой вклад в наше понимание того, как обучаются студенты с дислексией, синдромом дефицита внимания и гиперактивности и другими расстройствами.Эти знания были использованы для внесения изменений в учебные программы по математике, искусству и естествознанию для учащихся с этими расстройствами. Последние данные также показывают, что переплетение искусства и естественнонаучного образования позволяет учащимся находить более творческие и новаторские подходы к решению проблем. Несмотря на этот прогресс, когнитивная психология и нейробиология не нашли широкого применения в стандартной образовательной практике учителей как в начальных, так и в высших учебных заведениях (Sigman et al., 2014). Дальнейшее применение нейробиологии и развитие исследований в этой области начинают меняться, когда преподаются понятия математики, и коренным образом меняется то, как мы планируем школьные дни, чтобы соответствовать циркадным ритмам.В течение следующих 50 лет мы ожидаем увидеть более широкое применение нейрообразовательных стратегий в зависимости от возраста и образовательной среды.
Неврология становится все более распространенной в зале суда, поскольку ее используют для объяснения преступного поведения (Ward et al., 2018). Его использование будет расти в течение следующих 50 лет по мере того, как исследователи узнают больше о нейробиологических механизмах, лежащих в основе принятия решений. Более того, по мере того, как диагностические инструменты, в частности методы нейровизуализации человека, становятся все более совершенными и позволяют исследователям лучше понять функции мозга, эти стратегии будут использоваться для определения виновности человека и даже вероятности рецидива.
Хотя это может не проявляться в нашей повседневной жизни, компании по всему миру используют результаты исследований в области нейробиологии для информирования своей деловой практики, от структуры офиса до размещения продукта и маркетинговых стратегий. Это, вероятно, будет расти в течение следующих пяти десятилетий по мере развития нашего понимания нейробиологии познания и внимания (Gottlieb and Oudeyer, 2018). В частности, носимые нейротехнологии могут сыграть заметную роль в обеспечении мгновенной обратной связи с потребителями, позволяя персонализировать маркетинговые стратегии, которые обновляются в режиме реального времени (Awolusi et al., 2018). Однако компании должны проявлять осторожность и следовать этическим принципам при разработке новых стратегий получения прибыли на основе нейробиологических знаний и методов.
В заключение, нейробиология — обширная область. Учитывая около 86 миллиардов нейронов в мозге взрослого человека и примерно такое же количество ненейрональных клеток, неудивительно, что изучение этого органа является сложным. Кроме того, нервная система простирается далеко за пределы черепа с нейронами, проецирующимися в самые дальние уголки тела, собирая информацию и реагируя на окружающую среду.Прогресс в этой области продолжает укреплять свой огромный потенциал.
Помимо изучения сложности самой нервной системы, мы должны спросить себя, как мы изучаем эту систему систем. При рассмотрении подхода, принятого в других областях науки с кажущейся бесконечной сложностью, на ум приходит изучение космоса. В то время как отдельные страны приступили к освоению космоса в течение последнего столетия, сотрудничество между дисциплинами и странами, вероятно, способствовало большим успехам, достигнутым к настоящему времени.Заимствуя этот пример, междисциплинарные подходы с группами математиков, инженеров, компьютерщиков, биологов и химиков являются ключом к постоянному развитию нейробиологии. В настоящее время нейробиология финансируется во многих странах через многочисленные агентства; однако появляются недавние национальные и международные инициативы, способствующие широкомасштабной междисциплинарной нейробиологии. Инициатива BRAIN и проект Human Brain, например, не были сосредоточены на одной конкретной области нейробиологии, а вместо этого охватили участие исследователей, занимающихся наукой, инженерией, математикой и технологиями.
Жизнеспособность SfN, ежегодное собрание которой выросло с 1395 до> 30 000 участников в год, подчеркивает его огромную ценность как центрального пространства для научного диалога и сотрудничества (Fields, 2018). Расширение этих централизованно скоординированных усилий по ускорению исследований мозга, а также сильное сообщество ученых будут способствовать повышению качества и возможностей исследований в области нейробиологии, поскольку они продолжают исследовать неизведанное.
О неврологии | Кафедра неврологии
Дом
& rtrif;
О неврологии
Что такое неврология?
neu · ro · sci · ence
ˌn (y) o͝orōˈsīəns /
существительное
любая или все науки, такие как нейрохимия и экспериментальная психология, которые имеют дело со структурой или функцией нервной системы и мозга.
Нейробиология , также известная как нейроника, изучает, как развивается нервная система, ее структура и что она делает.
Нейробиологи изучают мозг и его влияние на поведение и когнитивные функции. Не только нейробиология занимается нормальным функционированием нервной системы, но также и тем, что происходит с нервной системой, когда люди страдают неврологическими, психическими расстройствами и нарушениями развития нервной системы.
Неврология часто упоминается во множественном числе как нейронауки.
Нейронауки традиционно относят к разделу биологии. В наши дни это междисциплинарная наука, которая тесно связана с другими дисциплинами, такими как математика, лингвистика, инженерия, информатика, химия, философия, психология и медицина.
Многие исследователи говорят, что нейробиология означает то же самое, что и нейробиология. Однако нейробиология изучает биологию нервной системы, в то время как нейробиология относится ко всему, что связано с нервной системой.
Нейробиологи сегодня работают в гораздо более широком диапазоне областей, чем раньше. Они изучают клеточные, функциональные, эволюционные, вычислительные, молекулярные, клеточные и медицинские аспекты нервной системы.
Основные направления современной неврологии
Следующие отрасли нейробиологии, основанные на областях исследований и предметах исследования, можно в общих чертах разделить на следующие дисциплины (нейробиологи обычно охватывают несколько отраслей одновременно):
Аффективная нейробиология — в большинстве случаев исследования проводятся на лабораторных животных и изучают, как нейроны ведут себя по отношению к эмоциям.
Поведенческая нейробиология — исследование биологических основ поведения. Смотрим, как мозг влияет на поведение.
Клеточная нейробиология — исследование нейронов, включая их форму и физиологические свойства на клеточном уровне.
Клиническая нейробиология — изучает расстройства нервной системы, в то время как психиатрия, например, изучает психические расстройства.
Когнитивная нейробиология — исследование высших когнитивных функций, существующих у людей, и лежащих в их основе нейронных основ.Когнитивная нейробиология опирается на лингвистику, нейробиологию, психологию и когнитивную науку. Когнитивные нейробиологи могут придерживаться двух основных направлений; поведенческое / экспериментальное или вычислительное / моделирование, цель которого — понять природу познания с нейронной точки зрения.
Вычислительная нейробиология — попытка понять, как мозг выполняет вычисления, использование компьютеров для моделирования и моделирования функций мозга и применение методов из математики, физики и других вычислительных областей для изучения функций мозга.
Культурная нейробиология — изучает, как убеждения, обычаи и культурные ценности формируются и формируют мозг, разум и гены в разные периоды.
Нейробиология развития — изучает, как нервная система развивается на клеточной основе; какие основные механизмы существуют в нервном развитии.
Молекулярная нейробиология — исследование роли отдельных молекул в нервной системе.
Neuroengineering — использование инженерных методов для лучшего понимания, замены, ремонта или улучшения нейронных систем.
Нейровизуализация — отрасль медицинской визуализации, которая концентрируется на головном мозге. Нейровизуализация используется для диагностики заболеваний и оценки состояния мозга. Это также может быть полезно при изучении мозга, его работы и того, как различные виды деятельности влияют на мозг.
Нейроинформатика — объединяет данные из всех областей нейробиологии, чтобы помочь понять мозг и лечить болезни. Нейроинформатика включает в себя сбор данных, обмен, публикацию и хранение информации, анализ, моделирование и симуляцию.
Нейролингвистика — изучает, какие нейронные механизмы в мозге контролируют усвоение, понимание и произнесение языка.
Нейрофизиология — изучает взаимосвязь мозга и его функций, а также сумму частей тела и их взаимосвязь. Изучение того, как функционирует нервная система, обычно с использованием физиологических методов, таких как стимуляция с помощью электродов, светочувствительных каналов или чувствительных к ионам или напряжению красителей.
Палеоневрология — исследование мозга по окаменелостям.
Социальная нейробиология — это междисциплинарная область, посвященная пониманию того, как биологические системы реализуют социальные процессы и поведение. Социальная нейробиология собирает биологические концепции и методы для информирования и уточнения теорий социального поведения. Он использует социальные и поведенческие концепции и данные для уточнения теории нейронной организации и функций.
Системная нейробиология — отслеживает пути потока данных в ЦНС (центральной нервной системе) и пытается определить виды обработки, которая там происходит.Он использует эту информацию для объяснения поведенческих функций.
Автор: Кристиан Нордквист
Эту статью можно полностью просмотреть на сайте Medical News Today
Ресурсы для получения дополнительных сведений о неврологии:
Описания курсов неврологии | Психология и нейробиология
1101 Семинар для новых студентов по психологии и неврологии (Перекрестный список PSY 1101).
См. PSY 1101 для получения информации о курсе.
1106 Введение в лабораторию неврологии
Предварительные условия: NSC 1306 или одновременное обучение.
Лабораторные эксперименты, иллюстрирующие процедуры в нейроанатомии, поведенческой нейробиологии, обучении и поведении животных, а также человеческих ощущениях и восприятии. Комиссия: $ 100
1306 Введение в неврологию
Введение в биологические основы поведения человека и животных.Акцент делается на нейроанатомические, нейрофизиологические и поведенческие методологии, которые способствуют пониманию взаимосвязей между мозгом и поведением.
2306 Методы исследования в неврологии
Предпосылки: NSC 1306 с оценкой B или выше.
Введение в фундаментальные принципы, методы и процедуры, лежащие в основе
нейробиологические исследования.
3111 Лаборатория познания (Перечислено как PSY 3111)
Предпосылки: NSC 3311 или одновременное обучение.
Лабораторные эксперименты, иллюстрирующие методы и процедуры когнитивной психологии. Комиссия: $ 100
3120 Лаборатория обучения и поведения (Перечислено в PSY 3120)
Предварительные условия: NSC 3320 или PSY 3320 или одновременная запись.
Лабораторные эксперименты, иллюстрирующие методы и процедуры обучения и поведения. Комиссия: $ 150
3123 Лаборатория ощущений и восприятия (Перечислено как PSY 3123)
Предварительные условия: NSC 3323 или PSY 3323 или одновременная регистрация.
Лабораторные эксперименты, иллюстрирующие методы и процедуры ощущения и восприятия. Комиссия: $ 100
3311 Cognition (Перечислено в PSY 3311)
Предварительные условия: NSC 1106-1306 и либо PSY 2402, либо MTH 1321; или согласие инструктора.
Введение в структуры и процессы человеческого познания, включая мышление, решение проблем, язык, внимание и память.
3320 Обучение и поведение (Перечислено в PSY 3320)
Предварительные условия: NSC 1106-1306 и либо PSY 2402, либо MTH 1321, либо согласие инструктора.
Изучение обучения и поведения людей и животных в рамках естественного воспитания.
3323 Ощущение и восприятие (Перечислено в PSY 3323)
Предварительные условия: NSC 1106-1306 и либо PSY 2402, либо MTH 1321, либо согласие инструктора.
Введение в анатомические, физиологические, мотивационные и когнитивные факторы, которые определяют сознательный сенсорный и перцептивный опыт.
3370 Affective Neuroscience (Перечислено как PSY 3370)
Предварительные требования: NSC 1306 и 1106.
Исследует основные нейронные цепи, важные для нормального и ненормального эмоционального поведения и переживаний. Сосредоточьтесь на нейровизуализационных исследованиях человеческих расстройств, для которых имеется критическая масса данных о нейронных основах психопатологии.
3375 Сон (в перекрестном списке PSY 3375)
См. Описание курса в PSY 3375.
4119 Лаборатория клинической неврологии (Перекрестный список PSY 4119)
Предварительные условия: Кредит или одновременное зачисление в NSC 4319 или PSY 4319.
Лабораторные эксперименты, иллюстрирующие методы и процедуры в клинической нейробиологии. Комиссия: $ 100
4130 Продвинутая лаборатория неврологии (Перекрестный список PSY 4130)
Предварительные условия: NSC / PSY 4330 или одновременная запись.
Лабораторные эксперименты, иллюстрирующие методы и процедуры поведенческой нейробиологии. Комиссия: $ 100
4312 Поведенческая медицина (Перекрестный PSY 4312)
Предпосылки: NSC 1106 и 1306 или согласие инструктора.
Темы включают роль разума, мозга и поведения в здоровье, болезнях и благополучии; история, философия и текущее состояние систем здравоохранения; физиологический и поведенческий анализ стресса; психонейроиммунология; поведенческие факторы при сердечно-сосудистых заболеваниях, раке, злоупотреблении наркотиками и контроле веса.
4317 Литература по поведенческой нейробиологии (Перечень PSY 4317)
Предварительные условия: NSC 1106-1306 и PSY 2402 или согласие инструктора.
Интенсивное введение в научную литературу по поведенческой нейробиологии. Студенты познакомятся с современной литературой через изучение фундаментальных вкладов в нескольких областях. Требуется подготовка серьезной статьи в конкретной области актуальных научных интересов.
4319 Клиническая неврология (Перечислено как PSY 4319)
Предварительные условия: NSC 1106 и 1306, а также PSY 2405 или MTH 1321 или согласие инструктора.
Обзор текущих вкладов нейробиологии в понимание этиологии различных психических расстройств. Курс охватывает основные принципы нейронауки, после чего исследуется мотивация и эмоции в рамках нейробиологии.
4324 Исследование органов чувств и восприятия (Перечислено как PSY 4324)
Предварительные условия: NSC 1106-1306 и PSY 2402 или согласие инструктора.
Изучение индивидуальных проблем восприятия посредством направленного чтения, независимых исследований и / или лабораторных работ.
4330 Advanced Principles of Neural Science (Перечислены как PSY 4330)
Предварительные условия: NSC 1106-1306 и PSY 1305 или согласие инструктора.
Изучение структуры и функции нервной системы человека в отношении поведения.
4356 Нейрофармакология
Предпосылки: NSC 1306 или согласие инструктора.
Фармакология основных лекарств, воздействующих в первую очередь на нервную систему, с акцентом на фармакодинамику (подтипы, расположение и функции рецепторов).
4371 Расширенные исследования в области неврологии
Предварительные условия: Согласие инструктора.
Опыт углубленных лабораторных исследований в области нейробиологии под руководством наставника факультета. Комиссия: $ 50
4V96 Специальные темы в области нейробиологии (от 1 до 4 сем. Часов)
Предварительные условия: Согласие инструктора.
Можно повторить один раз со сменой темы.
Международные исследования в области неврологии | Хиндави
Исследовательская статья
15 июля 2021 г.
Сопоставимая эффективность и безопасность терифлуномида и диметилфумарата для лечения рецидивирующего рассеянного склероза
Насим Нехзат | Омид Мирмосайеб | … | Вахид Шайганнеджад
Справочная информация . Целью этого обсервационного исследования является изучение эффективности и безопасности двух одобренных пероральных модифицирующих терапию препаратов (DMT) у пациентов с ремиттирующим рецидивирующим рассеянным склерозом (RRMS): диметилфумарат (DMF) по сравнению с терифлуномидом (TRF). Методы . Всего было включено 159 пациентов с RRMS (82 на TRF и 77 на DMF). Расширенная шкала статуса инвалидности (EDSS), подтвержденное улучшение инвалидности (CDI), подтвержденное прогрессирование инвалидности (CDP) и годовая частота рецидивов (ARR) были оценены за двухлетний период до включения в наше исследование.Были зарегистрированы побочные эффекты (НЯ), связанные с приемом лекарств. Мы провели оценку соответствия предрасположенности, чтобы сравнить эффективность TRF и DMF. Результаты . После сопоставления влияющих факторов группы, получавшие TRF и DMF, не различались с точки зрения EDSS (значение = 0,54), CDI (значение = 0,80), CDP (значение = 0,39) и ARR (значение> 0,05). Прекращение приема TRF произошло у 2 пациентов (2,43%) из-за медиастинита и дисфункции печени, в то время как пациент (1,29%) прекратил прием ДМФ из-за депрессии.Частота возникновения НЯ в группе, получавшей TRF, составила 81,4%: истончение волос (выпадение волос) (62,9%), потеря ногтей (20,9%) и повышение аминотрансферазы (14,8%) были наиболее частыми НЯ; у пациентов, получавших ДМФ, НЯ составляли 88,2% с преобладанием гиперемии (73,2%), зуда (16,9%) и боли в животе (16,9%). Заключение . Основываясь на наших выводах, ДМФ так же эффективен и безопасен, как и TRF, для лечения RRMS в популяции нашего исследования в Иране. Многоцентровые исследования должны подтвердить эти результаты на других популяциях.
Обзорная статья
13 июля 2021 г.
Понимание текущего понимания эпилептического статуса: от концепции к управлению
Khouloud Abdulrhman Al-Sofyani
Эпилептический статус (SE), разновидность эпилепсии, представляет собой изнурительное неврологическое расстройство, часто связанное с тревожными показателями смертности и заболеваемости. Несмотря на то, что SE является одной из широко исследуемых тем с заметными данными, доступными в литературе, существует научный пробел в понимании гетерогенных аспектов расстройства, таких как возникновение, определение, классификация, причины, молекулярные механизмы и т. Д., тем самым обеспечивая определенную программу управления. Осознание этой неоднородности и научных ограничений с их последующей корреляцией с последними достижениями в медицинской и научной областях послужило бы не только для преодоления разрыва, но и для разработки целостных и быстрых программ управления. Исходя из этого, в ходе исследования был проведен обширный обзор литературы, и основные результаты были опубликованы. Настоящее исследование представляет собой семантический и перспективный синопсис для признания разнообразной природы SE и ее вариантов в отношении их определения, классификации, этиологии, диагностики и лечения.
Обзор статьи
29 июня 2021 г.
Фокусированное ультразвуковое исследование (FUS) для лечения хронической боли: утвержденные и потенциальные применения
Lazzaro di Biase | Эмма Фалато | … | Винченцо Ди Лаццаро
Хроническая боль является одной из основных причин инвалидности и бремени болезней во всем мире, ее распространенность составляет от 6,9% до 10% среди населения в целом. Сама по себе фармакотерапия оказывается неэффективной примерно у 70-60% пациентов с точки зрения удовлетворительного обезболивания.Сфокусированный ультразвук — многообещающий инструмент для лечения хронической боли, одобренный для таламотомии при хронической невропатической боли и для лечения боли, связанной с метастазами в кости. FUS — это неинвазивный метод нейромодуляции и абляции тканей, который можно применять к нескольким тканям. Транскраниальный ФУЗ (tFUS) может приводить к противоположным биологическим эффектам в зависимости от параметров стимуляции: от обратимого облегчения или подавления нервной активности (низкоинтенсивный низкочастотный ультразвук, LILFUS) до необратимой абляции ткани (сфокусированный ультразвук высокой интенсивности, HIFU).HIFU одобрен для таламотомии при невропатической боли на уровне центральной нервной системы и для лечения остеоартрита фасеточных суставов на периферическом уровне. Возможные применения включают HIFU на уровне спинного мозга для отдельных случаев рефрактерной хронической невропатической боли, остеоартрита коленного сустава, болезни крестцово-подвздошных суставов, нуклеолиза межпозвонковых дисков, фантомной конечности и абляции периферических нервов. FUS в неаблативной дозировке, LILFUS, может иметь обратимые и ткане-селективные эффекты.Применение FUS в неаблативных дозах в настоящее время находится на стадии исследований. Основные потенциальные применения включают адресную доставку лекарств и генов через гематоэнцефалический барьер, оценку пороговых значений боли и изучение боли, а также обратимую блокаду проводимости периферических нервов. Цель настоящего обзора — описать одобренные и потенциальные применения технологии сфокусированного ультразвука в области лечения хронической боли.
Статья исследования
28 июня 2021 г.
Сравнение ишемического и геморрагического инсульта в медицинском отделении специализированной больницы Десси, Северо-Восточная Эфиопия: ретроспективное исследование
Hussen Abdu | Фентав Тадесе | Гирма Сейюм
Справочная информация .Выделение категории инсульта играет жизненно важную роль при планировании ухода за пациентом. Простые клинические данные помогают отличить тип инсульта. Однако существует необходимость в диагностической визуализации. В Эфиопии инсульт является наиболее частым неврологическим заболеванием у пациентов, поступающих в больницы. Тем не менее, данные по сравнению подтипов инсульта ограничены. Таким образом, это исследование было разработано для определения распространенности инсульта и сравнения ишемических и геморрагических инсультов. Методы . Был использован ретроспективный дизайн поперечного исследования.Были включены медицинские записи, содержащие полную информацию и подтвержденный диагноз с использованием методов визуализации. Данные были введены в SPSS версии 24.0 для анализа. Статистически значимыми считались результаты со значением P <0,05. Результаты . Из 312 пациентов с инсультом 204 (65,4%) пациента были госпитализированы по поводу ишемического инсульта. Женщины, 59 (18,9%), были госпитализированы по поводу геморрагического инсульта чаще, чем мужчины. Как при ишемии — 175 (56,1%), так и при геморрагической — 91 (29.2%) случаев инсульта, большинство пациентов были 45 лет и старше. Территория средней мозговой артерии была наиболее частой локализацией инфарктов артерии при ишемическом инсульте — 158 (50,7%). Территория средней мозговой артерии также была наиболее частой локализацией гематом при геморрагическом инсульте — 91 (29,2%). Инфаркт в более чем одной доле головного мозга (16,4%) и внутримозговое кровоизлияние в несколько областей головного мозга (7,4%) наблюдались как в случаях ишемического, так и геморрагического инсульта. Большая часть ишемических, 124 (39.8%) и геморрагических, 39 (12,5%) больных инсультом показали потерю чувствительности и слабость частей тела. Артериальная гипертензия наблюдалась у 124 (39,8%) пациентов с ишемическим и 73 (23,4%) геморрагическим инсультом. Смертность от ишемического инсульта составила 47 человек (15,3%), что в два раза выше, чем от геморрагического инсульта, 20 человек (6,5%). Гипертония была наиболее частым предиктором смерти как при ишемическом, так и при геморрагическом инсульте. Выводы . Ишемический инсульт — распространенный вид инсульта в медицинском отделении больницы, изучающей исследование.Женщины пострадали от геморрагического инсульта чаще, чем мужчины. Территория средней мозговой артерии была наиболее пораженной областью мозга как при ишемическом, так и при геморрагическом инсультах. Большинство пациентов с ишемическим и геморрагическим инсультом были госпитализированы из-за потери чувствительности и слабости частей тела. Гипертония была наиболее частым фактором риска инсульта, а также предиктором смертей, связанных с инсультом. Идентификация подтипов инсульта может иметь важное значение при лечении инсульта. Таким образом, медицинские работники, правительственные чиновники, лидеры сообществ и население в целом могут быть вовлечены в повышение осведомленности о предшествующих факторах риска и клинических проявлениях подтипов инсульта.
Статья исследования
17 июня 2021 г.
Оценка изменений структуры сетчатки и функции зрительного нерва при рассеянном склерозе: продольное исследование с последующим наблюдением в течение 1 года
Riwanti Estiasari | Adisresti Diwyacitta | … | Манфалути Хаким
Фон . Рассеянный склероз (РС) — это аутоиммунное заболевание, характеризующееся воспалением и демиелинизацией центральной нервной системы, которая часто затрагивает зрительный нерв, хотя только 20% пациентов страдают невритом зрительного нерва (ON). Цель . Это исследование направлено на сравнение структуры сетчатки и функции зрительного нерва между пациентами с РС и здоровыми людьми из контрольной группы, оценку изменений зрительного нерва при РС в течение 1 года наблюдения и анализ их корреляции с длительностью заболевания, количеством рецидивов, степенью инвалидности и различных подтипов. Методы . Это проспективное когортное исследование с участием 58 глаз пациентов с рассеянным склерозом. Функцию зрительного нерва оценивали с помощью наиболее скорректированной остроты зрения (BCVA), контрастной чувствительности и латентности P100, в то время как структура сетчатки оценивалась по GCIPL и толщине RNFL, измеренной с помощью оптической когерентной томографии (ОКТ) и фотографии глазного дна. Результаты . Группа MS имела более низкую BCVA (), контрастную чувствительность (), среднюю толщину GCIPL () и среднюю толщину RNFL (), чем HC. Через 6 и 12 месяцев наблюдения GCIPL и RNFL (носовой квадрант) у пациентов с РС значительно снизились (и, соответственно). Длительность заболевания и количество рецидивов коррелировали с задержкой задержки P100 ( r = -0,61 и r = -0,46,). GCIPL и RNFL в подтипе SPMS были тоньше, чем в RRMS. Выводы . Структура сетчатки и функция зрительного нерва у пациентов с рассеянным склерозом хуже, чем у нормальных людей.Истончение GCIPL и RNFL происходит через 6 и 12 месяцев, но не коррелирует с длительностью заболевания, количеством рецидивов и степенью инвалидности.
Статья исследования
16 июня 2021 г.
Рецидивирующий ишемический и геморрагический инсульт в Камеруне: исследование случай-контроль
Жорес Камганг | Франклин Тетину | … | Ульрик Сидни Канмуни
Введение . На рецидив инсульта приходится большой процент катастрофических осложнений, однако ни одно комплексное исследование не проанализировало факторы, связанные с рецидивом инсульта в Камеруне.Мы провели это исследование случай-контроль, чтобы лучше понять факторы, связанные с рецидивом инсульта в Камеруне. Методы . Мы собрали социально-демографические, клинические, нейровизуализационные, лабораторные и терапевтические данные подходящих пациентов, которые консультировались в неврологическом и кардиологическом отделении центральной больницы Яунде в Камеруне. Мы включили всех пациентов, прошедших не менее пяти лет после первого инсульта, которые консультировались с учреждением авторов по состоянию на 15 января 2019 г. Были использованы критерии ранга со знаком Вилкоксона и точные тесты Фишера.Кроме того, для выявления искажающих факторов использовалась модель регрессии Кокса. Результаты . Мы набрали 100 пациентов; семь из десяти пациентов страдали гипертонией, а шесть из десяти вели малоподвижный образ жизни. Половина пациентов употребляли алкоголь регулярно, в то время как каждый пятый пациент страдал диабетом. У большинства пациентов был первый инсульт, а у четверти был рецидив инсульта. Рецидив инсульта был связан с праворукостью (OR = 0,23, 95% CI = 0,16–0,33), застойной сердечной недостаточностью (OR = 3.45, 95% ДИ = 1,16–10,28), подагра (ОШ = 4,34, 95% ДИ = 1,09–18,09), дизартрия (ОШ = 4,34, 95% ДИ = 1,30–14,54) и паралич лицевого нерва (ОШ = 3,96, 95 % CII = 1,49 — 10,51), а также изменяемые факторы, такие как увеличенная окружность живота ( P <0,01), систолическое артериальное давление ( P <0,01), уровень глюкозы в крови ( P I P <0,01) и уровни триглицеридов ( P <0,01). Модель многомерной регрессии выявила только латеральность ( B = –1.48, P = 0,04) в качестве статистически значимой переменной, объясняющей рецидив инсульта. Заключение . Мы нанесли на карту повторяющиеся штрихи в Камеруне. Необходимо оценить причины неоптимальной приверженности к лечению, а также роль и приверженность нефармакологическим вмешательствам.