Нейроисследователи из Высшей школы экономики и университетской клиники Шарите в Берлине предложили метод, способный предсказать, в какие именно моменты обработка мозгом информации происходит быстрее. Этот метод позволяет прогнозировать поведенческую реакцию на стимул на основе фазы колебаний, регистрируемых при помощи электроэнцефалографии (ЭЭГ). Такой подход, связанный с возможным предъявлением стимула в наиболее чувствительные для его обработки мозгом временные интервалы, может в перспективе найти применение в различных областях, включая терапию, обучение и спорт. Результаты исследования опубликованы в престижном журнале Neuroimage.
Даже в состоянии покоя в мозге человека происходит генерация сложных колебаний, которые можно зарегистрировать с помощью ЭЭГ.
Эти колебания имеют различные частоты (к примеру, альфа-осцилляции ~ 10 Гц, бета ~ 20 Гц, тета ~ 7 Гц) и регистрируются приборами как изменения электрического поля, генерируемого нейронами. Одна из популярных гипотез связана с тем, что способность человека реагировать на различные стимулы и в целом перерабатывать информацию зависит от того, на какую амплитуду или фазу колебаний приходит сигнал.
Поясняет один из авторов статьи, ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Вадим Никулин: «Представьте, что человеку в качестве стимулов предъявляются слова, которые нужно запомнить. Интересным представляется тот факт, что то, насколько хорошо он запомнит слово, может зависеть от параметров сигнала, предшествующего предъявлению слова. Или другой пример: время старта на стометровке у олимпийцев — реакция на стартовый выстрел может колебаться в диапазоне десятков миллисекунд. Это довольно большой разброс во времени, учитывая то, насколько важны эти самые миллисекунды на финише. Даже у одного атлета время реакции на стартовый стимул может варьировать очень существенно. То, насколько быстро спортсмен реагирует, может зависеть от того, в каком состоянии находился его мозг. В оптимальном для переработки информации состоянии мы реагируем на стимул быстрее, в неблагоприятном нейрональном состоянии — медленнее. В свою очередь, оптимальное состояние, приводящее к формированию быстрых реакций, связано со специфическими параметрами колебаний».
Факт, что реакция человека в ответ на стимул зависит от различных факторов, включая то, на какую фазу низкочастотных медленных колебаний пришелся стимул, был известен ученым ранее. Но сейчас исследователям удалось разработать новый многомерный метод, основанный на максимизации зависимости между фазой колебаний и последующей поведенческой реакцией. Ученые анализировали активность мозга людей, записанную с помощью 90 ЭЭГ-электродов, учитывая при этом, в отличие от предыдущих работ, многомерное распределение параметров колебаний для более точного предсказания времени реакции.
К указательному пальцу доминантной руки испытуемых крепили датчик, фиксирующий мышечную активность в ответ на подачу электрического стимула на указательный палец другой руки. С помощью электроэнцефалограммы в тот же момент регистрировались колебания, присутствующие в мозге постоянно, но при этом демонстрирующие большую вариативность. Авторы показали, что скорость реакции зависит от фазы престимульных низкочастотных (< 1 Гц) колебаний.
По мнению ученых, новый метод важен в плане выявления нейрональных процессов, приводящих к оптимальному реагированию на стимулы. В прикладном аспекте это может быть актуально для профессиональных спортсменов, а также врачей: к примеру, для понимания патологических нейрональных процессов, связанных с болезнью Паркинсона, при которой больные испытывают сложности с запуском движения.
«Используя более чувствительные методы экстракции нейрональных сигналов, мы можем найти те фазы нейрональных осцилляций, на фоне которых люди максимально используют ресурсы своего мозга, — считает Вадим Никулин. — А если пофантазировать и заглянуть в будущее, то можно представить и школу иностранного языка, где ученики сидят в удобных электродных шапочках и осваивают новые слова, которые предъявляются в периоды максимальной восприимчивости мозга к новой информации».
