Разработав первую статистическую модель для точной характеристики воздействия кетаминовой анестезии на мозг, группа исследователей из Института обучения и памяти Пикауэра Массачусетского технологического института и Массачусетской больницы общего профиля заложила новую основу для трех достижений: понимание того, как кетамин вызывает анестезию; наблюдение за бессознательным состоянием пациентов в хирургии; и применение нового метода анализа мозговой активности.
Основываясь на измерениях ритмов мозга девяти человек и двух животных, новая модель, опубликованная в PLOS Computational Biology, определяет отдельные, характерные состояния активности мозга, которые возникают во время анестезии, вызванной кетамином , включая продолжительность каждого из них. Он также отслеживает закономерности переключения состояний с одного на другое. Таким образом, «бета-скрытая марковская модель» предоставляет анестезиологам, нейробиологам и специалистам по анализу данных принципиальное руководство о том, как кетаминовая анестезия влияет на мозг и что будут испытывать пациенты.
Параллельно с этим лаборатория старшего автора Эмери Н. Брауна, анестезиолога из MGH и Эдварда Худ Таплина, профессора вычислительной нейробиологии Массачусетского технологического института, разработала статистический анализ для характеристики активности мозга под анестезией пропофолом, но, как ясно из нового исследования, кетамин производит совершенно разные эффекты. Поэтому попытки лучше понять препарат и улучшить результаты лечения пациентов зависят от наличия модели, специфичной для кетамина.
«Теперь у нас есть чрезвычайно прочная статистическая заинтересованность в кетамине и его динамике», - сказал Браун, профессор кафедры мозга и когнитивных наук Массачусетского технологического института, Института медицинской инженерии и науки, а также Гарвардской медицинской школы.
Изготовление модели
После того, как коллеги из MGH продемонстрировали чередующиеся паттерны высокочастотных гамма-ритмов и очень низкочастотных дельта-ритмов у пациентов под кетаминовой анестезией, команда Брауна во главе с аспирантом Инди Гарвуд и постдоком Суриш Чакраварти приступила к проведению тщательного анализа. Чакраварти предположил Гарвуду, что скрытая марковская модель может хорошо соответствовать данным, потому что она подходит для описания систем, которые переключаются между дискретными состояниями.
Для проведения анализа Гарвуд и его команда собрали данные из двух основных источников. Один набор измерений был получен с помощью установленных на лбу ЭЭГ девяти хирургических пациентов, которые добровольно согласились пройти анестезию, вызванную кетамином, в течение определенного периода времени, прежде чем подвергнуться операции с дополнительными анестезирующими препаратами. Другой поступил от электродов, имплантированных в лобную кору двух животных в лаборатории Эрла Миллера, профессора нейробиологии Пикауэра в Массачусетском технологическом институте.
Анализ показаний со скрытой марковской моделью с использованием бета-распределения в качестве модели наблюдения не только захватил и охарактеризовал ранее наблюдаемые изменения между гамма- и дельта-ритмами, но и несколько других более тонких состояний, которые смешивали два ритма.
Важно отметить, что модель показала, что различные состояния перемещаются в характерном порядке, и определила, как долго длится каждое состояние. Гарвуд сказал, что понимание этих закономерностей позволяет делать прогнозы так же, как новый водитель может научиться предсказывать светофор. Например, знание того, что световые индикаторы меняют цвет с зеленого на желтый на красный и что желтый свет длится всего несколько секунд, может помочь новому водителю предсказать, что ему делать при выезде на перекресток. Точно так же анестезиологи, контролирующие ритмы у пациента, могут использовать полученные данные, чтобы убедиться, что состояния мозга меняются должным образом, или внести коррективы, если это не так.
По словам Брауна, характеристика паттернов состояний мозга и их переходов также поможет нейробиологам лучше понять, как кетамин действует в головном мозге. По его словам, по мере того как исследователи создают вычислительные модели основных мозговых цепей и их реакции на лекарство, новые открытия будут давать им важные ограничения. Например, для того, чтобы модель была достоверной, она должна создавать не только чередующиеся гамма-состояния и состояния медленного ритма, но и более тонкие. Он должен создавать каждое состояние в течение надлежащей продолжительности и обеспечивать переходы между состояниями в правильном порядке.
«Отсутствие этой модели препятствовало серьезному продвижению некоторых других наших работ», - сказал Гарвуд. «Разработка этого метода позволила нам получить то количественное описание, которое нам необходимо, чтобы понять, что происходит, и какой тип нейронной активности генерирует эти состояния».
Новые идеи
По словам Брауна, по мере того как нейробиологи узнают больше о том, как кетамин вызывает бессознательное состояние в результате таких усилий, одно важное значение уже очевидно. В то время как пропофол вызывает преобладание в мозговой активности очень низкочастотных ритмов, кетамин включает периоды высокой мощности в высокочастотных ритмах. По словам Брауна, эти два совершенно разных средства достижения бессознательного состояния, кажется, предполагают, что сознание - это состояние, которое можно потерять разными способами.
«Я могу заставить вас потерять сознание, сделав ваш мозг в некотором смысле гиперактивным, или я могу заставить вас потерять сознание, замедляя его работу», - сказал он. "Более общая концепция заключается в том, что есть динамика - мы не можем ее точно определить, - которая связана с вашим сознанием, и как только вы уходите от этой динамики, будучи слишком быстрым или слишком медленным, или слишком рассогласованным или гиперкоординированным, вы может быть без сознания ".
Помимо рассмотрения этой гипотезы, команда изучает несколько новых проектов, включая измерение эффектов кетамина на более широкие области мозга и измерение эффектов по мере того, как субъекты пробуждаются от анестезии.
Авторы добавили, что разработка систем, которые могут контролировать бессознательное состояние под кетаминовой анестезией в клинических условиях, потребует разработки версий модели, которые могут работать в режиме реального времени. В настоящий момент система может применяться только к данным post-hoc.
Помимо Гарвуда, Чакраварти, Брауна и Миллера, другими авторами статьи являются Джейкоб Донохью, Мередит Манке, Пегах Кахали, Шубхам Чамадиа и Олувасын Акеджу.
Финансирование исследования предоставили Национальные институты здравоохранения, Национальный научный фонд, MGH и Фонд JPB.
