Исследователи НИУ ВШЭ — Пермь разработали инструмент, позволяющий рассчитывать эффекты ТМС с учетом формы нервных волокон

Результаты проекта, выполненного в рамках гранта РНФ, будут опубликованы в журнале SoftwareX (изд-во Elsevier) и представлены на международных научных конференциях. Руководитель исследования, старший научный сотрудник НУЛ МЭИ, доцент департамента экономики и финансов Софья Куликова рассказала об актуальности, важности и практической применимости инструмента StimVis.

Цель проекта в рамках гранта РНФ № 18-75-00034 — поиск оптимальной точки для транскраниальной магнитной стимуляции мозга на основе индивидуальных данных МРТ. Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) применяется для диагностики и лечения различных неврологических и психиатрических состояний, например, после инсульта.

Как это работает?

Над головой пациента помещают катушку, импульс тока в которой создает магнитное поле и стимулирует нервные ткани внутри головного мозга. Если простимулировать ту часть мозга, которая отвечает за движение некоторой мышцы, то можно вызвать её сокращение.

Но практическое применение ТМС сильно ограничено высокой межсубъектной вариабельностью: на ком-то она дает положительный эффект, а у кого-то отрицательный или нулевой. Почему так происходит? Одна из возможных причин – индивидуальные различия в особенностях геометрической организации волокон белого вещества.

В рамках проекта сначала были сформированы теоретические подходы оптимизации положения стимулирующей катушки с учетом индивидуальных особенностей строения белого вещества головного мозга.

 Для подтверждения данной модели с помощью экспериментов был разработан инструмент StimVis, позволяющий рассчитывать эффекты ТМС с учетом индивидуальных траекторий волокон белого вещества.

Руководитель исследования, старший научный сотрудник НУЛ МЭИ, доцент департамента экономики и финансов Софья Куликова

Существует похожий инструмент SimNIBS. Его отличие в том, что он только рассчитывает индуцированное электрическое поле внутри головы. Мы сделали шаг дальше, наш инструмент учитывает индивидуальную форму нервных волокон белого вещества, что потенциально может дать болеет точные результаты для позиционирования стимулирующей катушки.

Инструмент StimVis может быть полезен для изучения  теоретических механизмов, лежащих в основе экспериментально наблюдаемых эффектов ТМС, а также для проведения виртуальных экспериментов. Для расчета оптимальной точки воздействия в программном обеспечении необходимы только снимки МРТ, что в условиях пандемии COVID-19 облегчает задачу исследователям.

Кроме того, поскольку такая оптимизация полностью цифровая, она поможет сократить продолжительность сеансов TMС за счет сокращения времени, необходимого для локализации «горячей точки» на поверхности мозга и корректировки настроек оборудования.

Хотя работа над программным обеспечением еще продолжается, уже получено свидетельство о регистрации программы ЭВМ. Программное обеспечение StimVis выложено в открытом доступе, ознакомиться с ним можно по ссылке.

Руководитель исследования, старший научный сотрудник НУЛ МЭИ, доцент департамента экономики и финансов Софья Куликова

В первую очередь, StimVis — исследовательский инструмент. Мы предложили метод для поиска оптимальной точки ТМС-воздействия, но мы еще не проверили данные в рамках реальных экспериментов и на большом количестве данных. Для этого необходимо доработать программное обеспечение,  в том числе интегрировать его с системой навигации. Следующий наш шаг — показать, что наш инструмент сопоставим по точности с классическими экспериментальными подходами. Мы приглашаем студентов в рамках курсовой или диплома поработать вместе с нами над проектом в части программного обеспечения.

В дальнейшем планируется разработать подходы к оптимизации для определения параметров стимуляции, максимизирующих эффект для определенной подгруппы волокон белого вещества головного мозга, совместить предложенный подход с нейронавигацией и расширить моделирования эффектов TMС для различных импульсных последовательностей.

Результаты проекта Софья Куликова представит на XXI Международной научно-технической конференции «Нейроинформатика-2020» и XXII международной конференции «Data Analytics and Management in Data Intensive Domains».

Если вас заинтересовало исследование и вы хотите принять в нем участие, можете написать Софье Петровне Куликовой по электронной почте: SPKulikova@hse.ru.