蓝脑图

脑力:新的成像技术燃起精神保健革命的希望

图片来源:Dreamstime

虽然读心术还停留在科幻小说的领域,但神经成像技术的进步使我们能够实时观察详细的大脑活动。这一新发现能否重塑精神疾病的诊断和治疗方式?

诺丁汉大学的Peter Liddle教授说,精神病学与其他医学领域“处于不同的发展阶段”。这位精神病学家说:“实践中的差异很大程度上是因为人类思想和大脑的巨大复杂性。”“与大脑相比,心脏、肝脏和肾脏是非常简单的器官。”

当病人抱怨他们的“简单器官”有问题时,医生会询问他们的症状,并进行血液测试或x光等生理测试,以确认他们的诊断并决定治疗方案。然而,对精神疾病的生理调查很少;结构神经成像可以揭示诸如肿瘤之类的粗糙问题,但大脑有无数种更微妙的方式引起经常令人痛苦的问题。

直接观察这一点的最佳方法是功能性神经成像:专门研究大脑功能的成像领域。病人完成一项任务(有时只是简单地摆动他或她的脚趾),同时监测大脑区域的激活和连接,从而深入了解大脑的无形功能和故障。这可能包括移除一块头骨,在大脑中放置电极,直接测量神经元之间的任何电信号,或者将电极贴在头皮上,通过头骨感知这些信号。功能性磁共振成像(fMRI)允许间接观察神经活动,因为大脑的活跃区域是由血液流动指示的;这些反应发生在几秒内,而“思维速度”则以毫秒为单位。

然而,脑磁图(MEG)提供了一种非侵入性的方法来测量大脑电活动产生的极微弱的磁场,精度达到毫秒和毫米。

MEG是一种昂贵、复杂、压力大的手术,有多种失败的可能。重达半吨的MEG机器必须被埋在有厚厚的钢壁的房间里,以抵消地球磁场,并用液氦冷却,以便它们的数百个Squid(超导量子干涉装置)探测器工作。这些严格的条件意味着患者必须一动不动地坐着,头部必须放在机器的空穴里,过冷的探测器距离他们的头皮只有几厘米。

虽然这些条件通常不令人羡慕,但对于患有自闭症谱系障碍(ASD)或注意力多动症(attention hyperactivity disorder)的儿童来说,它们尤其不够;即使它们可以在机器里静坐半小时,乌贼和大脑之间的间隙也会导致信号的严重损失。

诺丁汉大学(University of Nottingham)的博士生埃琳娜·博托(Elena Boto)说:“这是一个固定的系统,一个尺寸适合所有人,所以成年人和儿童使用同一台机器,对于较小的头部,传感器将离得更远。”“因为我们测量的是大脑产生的磁场,这些磁场的振幅随着距离的平方而减小;我们走得越远,得到的信号就越少。”

MEG机器的建造和运行成本非常高,医院几乎没有机会安装一系列适合不同头部尺寸的MEG机器,世界上只有少数专用的婴儿MEG机器。

由英国科学家领导的一个项目旨在消除这些笨重的过冷机器,取而代之的是装有传感器的可调节头盔,使其能够自由移动和更高的精度。这个项目的关键是用一个可以在室温下工作的探测器取代squid:光泵磁强计(OPM)。尽管opm在半个世纪前就出现了,但直到最近,它们才被改进到可以探测大脑发出的微弱磁信号。

“光磁力计使用激光和原子的基本性质来探测磁场,”Boto解释道。“传感器有一个很小的原子细胞。当光使所有原子极化时,激光就能完全通过细胞传输,传输量达到最大值,但当原子周围有磁场时,它们的原子自旋就会改变,你会看到激光光的下降。因此,通过测量激光强度的变化,就可以测量与原子相互作用的磁场。”

诺丁汉大学的研究小组在威康基金会的支持下,与伦敦大学学院的合作者合作,已经制造了一个MEG头盔的原型,其中有几个OPM传感器监测大脑某个区域的活动。他们正在研究一种可调节的头盔,里面装有数百个opm,可以为基于squid的MEG机器提供类似的覆盖范围。

这些头盔将允许患者四处走动,为使用虚拟现实创造一个压力较小的环境以及用于研究提供了可能。例如,一名患有创伤后应激障碍(PTSD)的志愿者可能会在戴着MEG头盔的情况下暴露在紧张的虚拟场景中,这有助于识别与PTSD相关的异常神经活动,这种活动使患者更容易受到恐慌发作的影响。诺丁汉大学的研究人员还建议,最终这种灵活的MEG方法可以用于监测与压力、焦虑、快乐和运动有关的日常大脑活动:基本上是大脑的健身追踪器。

比OPM-MEG头盔允许的自由运动更重要的是,这种室温系统使探测器更接近大脑。

领导该项目的诺丁汉物理学家马特•布鲁克斯(Matt Brookes)教授表示:“我们正在讨论的是一个更加敏感的系统,它如何变得更敏感并不是火箭科学,它只是更接近头部。”“我认为它确实为我们提供了一种接触那些严重感染患者的方法,显然我们也可以接触到儿童。我认为它确实有利于神经科学和临床社区。”

Brookes和他的同事们所获得的MEG灵敏度大约是以前的四倍,他们相信他们很快就能达到成人灵敏度的十倍,对婴儿和儿童的结果甚至更强。

虽然这些OPM-MEG头盔还没有商业化,但它们已经接近应用于帮助治疗儿童癫痫,这是由异常放电破坏正常的神经活动并引起癫痫引起的。在严重的情况下,神经外科医生会切除孩子大脑的受损部分。MEG已经被用于帮助计划这项手术,尽管OPM-MEG将提供更详细的信息,否则只能通过侵入性手术获得。

参与该项目的物理学家Mark Fromhold教授说:“如果你试图监测癫痫病儿童的大脑在几天内是如何变化的,你必须取出头骨的顶部,并在大脑表面放置电极,这是残酷的。”“在这类领域,最初的应用程序获得的道德许可要少得多,因为选择是:你是想做侵入性很强的手术,还是使用(非侵入性的)仪器来了解情况?”

在未来几年,这项技术可能会被证明在观察轻度创伤性脑损伤(mTBI)等情况时有用,这种情况经常影响士兵和运动员,破坏他们的大脑功能,影响他们的注意力广度和记忆力。患者通常在头部没有结构性损伤的情况下未被诊断出来,而且可能会从更实用的MEG平台的推出中受益。

然而,OPM-MEG最具挑战性和最有趣的潜在应用是在精神病学领域。结构和功能神经成像已经被用于识别数百种疾病的标志物,包括精神分裂症、阿尔茨海默病、慢性酒精中毒和情绪障碍,尽管这些标志物在个人层面上没有帮助。

“如果你问我精神分裂症患者有哪些大脑异常,那么我可能会列出100个大脑特征,但这些都是微妙的,只有在我对30个或更多的患者和30个或更多的对照组进行测量时,它们才能被可靠地检测到,”利德尔说,他已经用神经成像研究精神分裂症数十年了。“由于思想和大脑的复杂性,单一主题的数据太过嘈杂;大脑中存在着巨大的可变性,这与心理健康没有多大关系。

“前进的一步是提高测量的灵敏度和稳健性,这样我们就可以从一个人身上得到有用的东西。来到诊所的不是30个有相同问题的人与另外30个人进行比较。你只有一个人。”

Liddle认为,用MEG直接而精确地测量神经活动对于产生对个体有用的预测至关重要,特别是当与更复杂的计算方法相结合以发现神经成像数据中的模式时。这将有利于研究人员观察功能异常(包括随着时间的推移),但也可以整合到精神病学护理中,为诊断和干预提供信息。

多伦多病童医院功能神经成像主任玛戈特·泰勒教授致力于自闭症儿童和早产儿童的研究,但加拿大武装部队联系她,要求调查退伍军人的创伤后应激障碍。通过MEG,泰勒和她的同事们发现了PTSD的强功能标记物,这些标记物与他们健康的战斗暴露的同龄人和mTBI的同龄人相一致。

泰勒希望,如果MEG对创伤后应激障碍的研究继续下去,就能开发出一种针对创伤后应激障碍的神经成像测试;这可能能够区分病症的亚型,以指导精神病医生在治疗过程中进行选择。她说MEG将补充——而不是取代——精神科医生的临床技能,但它在该领域将变得越来越重要。从这个意义上说,MEG可以成为精神健康的x光片:帮助指导诊断和监测病人的康复。从事MEG工作的精神病学家认为,在10-15年内,MEG可能会被整合到标准护理中,OPM-MEG有助于这一进展。

“人事经理将彻底改变我们的MEG应用,”泰勒说。他说:“大约四年前,我还以为他们只是天上掉下来的馅饼。现在我们想买一些。”

机器学习

人工智能能帮助治疗抑郁症吗?

威尔康奈尔医学院精神病学家康纳·利斯顿教授说:“我们的诊断系统已经为病人做了很多好事,但它从来没有真正被设计成与他们的潜在生物学有很强的对应关系的诊断类别,就像他们在其他形式的医学中所做的那样。”“抑郁症是一个特别好的例子,说明许多不同的人有不同的症状,却被归在同一个盒子里,并以同样的方式治疗。”

寻找诊断亚组的研究人员通常寻找相似的临床症状组,导致亚组和可测量的生理标记之间缺乏一对一的对应关系。

“我们的方法是颠倒过来,问我们是否可以识别出具有相似生物学特征的患者群,如果是的话:这些特征是否预测了临床症状和治疗反应的差异?”他解释道。利斯顿和他的合作者收集了1200名抑郁症患者的功能磁共振成像数据,然后使用两种计算方法处理数据。

首先,他们应用了层次聚类:一种算法将患者与最相似的神经连接改变模式配对,对一些配对进行配对,并继续对患者进行分组,直到形成四个大的集群,每个集群都有相似的异常。接下来,他们训练了一种机器学习算法,根据fMRI数据的特征将单个患者分为这些亚组。

研究人员发现,每个患者亚组都有不同的临床症状,对标准脑刺激疗法的反应也不同。Liston希望这些计算方法能应用于其他精神疾病,并最终帮助改善临床实践。

“没有理由说这只对抑郁症有效,”利斯顿说。“我认为在不久的将来,我们会采取不同的做法。”

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