Популярна техника за изучаване на мозъчни разстройства, известна като картографиране на мрежата от лезии (LNM), изглежда има фундаментално ограничение. Това е заключението на невролози от Свободния университет Амстердам и Университета на Куинсланд (Австралия) след обширен анализ на повече от 200 изследвания. Констатациите повдигат важни въпроси за това колко надежден е този метод за разграничаване на специфични мозъчни мрежи при неврологични и психиатрични разстройства. Критичното изследване е публикувано в Nature Neuroscience, пише medicalexpress.com.
За какво се използва картографирането на мрежата от лезии
LNM се използва в световен мащаб за свързване на мозъчни лезии и други локални мозъчни промени, видими на ЯМР сканирания, с подлежащите мозъчни мрежи. По този начин изследователите се надяват да разберат по-добре кои мрежи участват в състояния като депресия, пристрастяване, психоза и епилепсия, което ще позволи по-целенасочено лечение. Забележително е обаче, че много от тези изследвания показват почти идентични мозъчни мрежи, независимо от изследваното разстройство.
Екип, ръководен от професора по компютърна неврология към Университетския изследователски съвет (URC) Мартин ван ден Хойвел в Центъра за неврогеномика и когнитивни изследвания си поставя за цел да проучи на какво се дължи липсата на специфики. Екипът е анализирал данни от множество LNM проучвания, като анализът им показва, че по същество LNM се основава многократно на една и съща стандартна карта на връзките в мозъка.
Поради това многократно използване на стандартен модел разнообразните мозъчни промени – независимо дали са получени от пациенти, дали се използват данни от изображения или дори се генерирани на случаен принцип – са последователно свързани с едни и същи общи мрежови модели, без да предоставят специфична за заболяването информация.
„Методът проектира всички видове мозъчни промени върху едни и същи неспецифични свойства на използвания източник на данни“, обяснява Ван ден Хьовел. В резултат на това се появяват много сходни мрежи, въпреки че разликите между разстройствата са точно това, което е важно за научното разбиране и клиничните приложения.
Защо са важни резултатите от анализа
Това ограничение на метода има важни последици. Разбирането на специфичните мозъчни мрежи формира основата за по-точни диагнози и нови лечения, като например мозъчна стимулация или персонализирани терапии, десетки клинични изпитвания на които в момента се провеждат по целия свят. Национални и международни колеги подчертават важността на това проучване в de Volkskrant и твърдят, че трябва да „натиснем спирачките“.
В същото време изследването предлага и перспектива. „Като разкрием недостатъците на LNM, се надяваме да допринесем за разработването на ново поколение методи за мрежово картографиране. Те трябва да са по-добре основани на фундаментални принципи и по този начин да са способни да идентифицират биологичните мрежи, лежащи в основата на различни мозъчни нарушения“, казва Ван ден Хювел.
