研究人员从人类大脑信号解码的情绪
通过开发一种新颖的解码技术,一个工程师团队和医生在南加州大学(USC)和加州大学旧金山发现如何情绪变化可以从人类大脑的神经信号的解码过程,迄今为止还没有被证实。
他们的研究发表在自然生物技术创建新的闭环,是一个重要的一步使用大脑刺激疗法治疗数以百万计的使人衰弱的心境和焦虑障碍的病人不适应目前的治疗。
助理教授和维特比职业生涯早期椅子Maryam Shanechi明谢长廷工程系和南加州大学神经科学研究生项目领导解码技术的发展,和神经外科教授Edward Chang UCSF带领人类植入和数据收集工作。研究人员支持国防高级研究计划局的子网计划开发新的生物医学技术治疗棘手的神经系统疾病。
研究小组招募了7个志愿者在一组癫痫患者已经颅内电极插入标准的临床监测他们的大脑来定位他们的癫痫发作。大规模的大脑信号记录从这些电极在加州大学旧金山分校志愿者跨多个日子里,而他们也不时使用问卷调查报告了他们的情绪。Shanechi和她的学生,Omid萨尼Yuxiao杨,用这些数据来开发一种新型的解码技术可以预测情绪变化随着时间的推移,从每一个人类的大脑信号,一个目标无法实现。
“情绪是大脑中跨多个网站而不是局部地区,因此解码情绪提供了一个独特的计算挑战,“Shanechi说。“这是更加困难的挑战这一事实,我们没有一个完整的理解如何协调他们的活动,这些区域编码情绪,情绪本身是很难评估的。为了解决这一挑战,我们需要开发新的解码方法结合神经信号从分布式大脑网站在处理罕见的机会来衡量情绪。”
构建解码器,Shanechi的研究团队分析了大脑信号从颅内电极记录的七个人类志愿者。原始的大脑信号是连续记录分布式大脑区域而患者自我报告的情绪通过一个基于tablet的问卷。
在每一个24的问题,病人被要求“你现在觉得如何”利用7按钮之一一双之间的连续体的正面和负面的情绪状态描述符(例如,“抑郁”和“快乐”)。更高的分数对应于一个更积极的情绪状态。
使用他们的方法,研究人员发现大脑信号的模式相匹配的自我情绪。然后使用这些知识来构建一个解码器能够独立识别信号的模式对应于一个特定的情绪。一旦解码器,它测量了大脑信号单独预测在每个病人的情绪变化多天。
一个潜在的解决方案无法治愈的神经精神疾病?
南加州大学和加州大学旧金山分校的研究小组相信他们的发现可以支持开发新的闭环心境和焦虑障碍的脑刺激疗法。
数据从2016年全国药物使用和健康调查显示,在美国的1620万名成年人(大约6.7%的美国成年人)遭受了至少一个主要抑郁发作。治疗如选择性5 -羟色胺再摄取抑制剂(SSRIs)可以在一些但不是所有患者是有效的。
根据美国国立Health-funded STAR * D试验——药效时间最长的研究来评估抑郁症treatments-almost 33%的抑郁症患者对治疗没有反应(仅在美国就有超过5.3人)。此外,2018年6月,疾病控制和预防中心报道,自杀是在美国兴起
对于数以百万计的难治性患者,替代疗法可能是有效的。例如,人类成像研究使用正电子发射断层扫描(PET)和功能性磁共振成像(fMRI)已经表明,一些大脑区域调解抑郁症,因此大脑刺激疗法mood-relevant区域的电刺激可以应用于缓解抑郁症状。虽然开环脑刺激治疗持有一些承诺,更准确、有效的治疗可能需要一个闭环的方法一个客观的情绪随着时间的跟踪指导刺激是如何实现的。
根据Shanechi,临床医生,一个强大的解码工具将提供清晰地描述的方法,实时,网络支持的情感行为的大脑区域。
“我们的目标是创建一个技术,帮助临床医生获得一个更精确的地图是什么发生在低迷的大脑在一个特定的时刻和理解大脑信号告诉我们什么心情。这将使我们能够获得一个更客观的评估情绪随着时间指导疗程对于给定的病人,”Shanechi说。“举个例子,如果我们知道情绪在给定的时间,我们可以使用它来决定是否应该如何交付给电刺激大脑调节健康的那一刻,衰弱的极端情绪。这种技术打开新的个性化治疗神经精神疾病的可能性,如抑郁症和焦虑对于数百万人不回应传统治疗方法。”
Shanechi解释说,新的解码技术也可以扩展到开发闭环系统对其他神经精神疾病如慢性疼痛、成瘾,或创伤后应激障碍的神经关联又不解剖本地化,而是跨越的分布式网络大脑地区,其行为评估中不常用的,因此是困难的。
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