Цифровой двойник мозга ребенка раскрывает тайны аутизма: биологи придумали, как поймать скрытые аномалии в 3D-модели

МРТ показывает, как устроен мозг, а ЭЭГ фиксирует его электрическую активность. Обычно врачи и учёные изучают снимки и мозговые волны по отдельности. Авторы новой работы объединили оба вида данных и построили цифровых двойников мозга двухлетнего ребёнка с расстройством аутистического спектра. Компьютерная модель повторила строение головы, сеть нервных волокон и ритмы, которые записала ЭЭГ.

Расстройство аутистического спектра связано с особенностями развития нервной системы, которые могут влиять на общение, обучение и восприятие окружающего мира. Найти общие биологические механизмы РАС непросто. Мозг состоит из огромного числа клеток и связей, а работа нейронных сетей зависит и от формы нервных путей, и от того, как по ним движутся электрические импульсы.

Систему назвали FEDE - модель цифрового мозга высокой точности. В отличие от усреднённых компьютерных моделей, FEDE строит виртуальную копию конкретного человека. Для работы потребовались снимки МРТ и запись ЭЭГ ребёнка. Томография дала сведения о строении мозга, проводящих путях между его отделами и распределении миелина. ЭЭГ показала, как менялась электрическая активность во время реальной работы мозга.

Миелин представляет собой оболочку вокруг нервных волокон. Благодаря ей электрический импульс движется быстрее, поэтому распределение миелина напрямую влияет на задержку сигнала между разными отделами мозга. Обычные виртуальные модели часто упрощают или вовсе пропускают этот параметр. FEDE, напротив, рассчитала скорость проведения сигнала для каждого вокселя, минимального объёмного элемента на МРТ-снимке.

Одного мозга для точного расчёта недостаточно. Сигналы, которые улавливают электроды ЭЭГ, проходят через кору мозга, спинномозговую жидкость, кости черепа, кожу и другие ткани. Каждая среда по-своему проводит электричество и меняет форму сигнала. Поэтому ученые и решили собрать трёхмерную модель всей головы ребёнка, учитывающую 12 типов тканей, их форму и электропроводность.

Следующим шагом программа соединила карту нервных путей, скорость проведения импульсов и математические описания работы нейронов. Виртуальный мозг начал генерировать электрические волны, которые можно было сравнить с настоящей ЭЭГ активностью. FEDE воспроизвела время появления сигналов и участки коры, откуда активность, предположительно, исходила. Система также учла синаптическую пластичность, то есть изменения силы контактов между нейронами.

Когда разработчики настроили расчёты под реальную ЭЭГ, цифровая копия указала на несколько особенностей. Для совпадения смоделированных и записанных волн пришлось задать уровень случайных фоновых колебаний примерно в 100 раз выше стандартного значения. Соотношение возбуждения и торможения оказалось почти втрое выше величины, ожидаемой для типичной работы здорового мозга. Возбуждающие сигналы заставляют нейроны передавать импульс дальше, а тормозные удерживают сеть от чрезмерной активности. Расчёт показал возможное преобладание возбуждения.

Подобные результаты не означают, что у всех людей с РАС присутствуют одинаковые особенности мозга. FEDE работала с данными одного ребёнка, а повышенный уровень фоновой активности и сдвиг соотношения возбуждения с торможением остались параметрами компьютерной модели, а не прямым измерением в мозге. Авторы считают выводы рабочими гипотезами, которые нужно проверить на больших и более разнообразных группах детей и взрослых.

Главное преимущество FEDE связано с попыткой увидеть мозг целиком: не только как набор анатомических структур на снимке и не только как линию волн на ЭЭГ. Подход может помочь изучать связь между строением нейронных сетей, миелинизацией и активностью в конкретном человеке. До диагностики или подбора лечения по цифровому двойнику ещё далеко, но модель уже позволяет точнее формулировать вопросы для будущих исследований РАС и других состояний, связанных с работой мозга.