Учёные из Йельского университета (Yale) создали новый подход к изучению активности мозга, который позволяет наблюдать за тем, как меняется тяга к еде в режиме реального времени. Этот метод отличается от традиционной нейровизуализации тем, что он фиксирует не только моментальный снимок активности мозга, но и изменения, происходящие в нём с течением времени.
Исследование показало, что у людей, испытывающих сильную тягу к еде, активность мозга усиливается в областях, ответственных за возникновение этого чувства. Однако при этом они не могут задействовать другие мозговые сети, которые обычно уменьшают тягу. Это может помочь лучше понять неврологические расстройства, такие как зависимость, и подчеркнуть важность взаимодействия различных областей мозга.
Предыдущие исследования уже показали, что активность между областями мозга может предсказывать интенсивность тяги человека к определённым вещам, например, к еде или алкоголю. Однако новое исследование показало, что важно не только определить, какие области мозга участвуют в тяге, но и как люди используют эти области с течением времени.
В ходе исследования участники проходили функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) во время просмотра нейтральных изображений или описаний расслабляющих ситуаций. В это время они также оценивали уровень своей тяги к алкоголю, кокаину или еде.
Затем исследователи использовали два метода для оценки активности мозга, связанной именно с тягой. Они объединили часть изображений фМРТ с оценками тяги участников, чтобы обучить модель машинного обучения, которая выявляла сети активности мозга, связанные с тягой. После этого они применили технику для обнаружения быстрых изменений активности между парами областей мозга.
Исследование показало, что люди, испытывающие более сильную тягу к еде, проводят больше времени в состоянии активности мозга, которое усиливает эту тягу. Однако они не задействуют другие мозговые сети, которые обычно уменьшают тягу. Это может быть связано с нарушением когнитивного контроля, который тесно связан с употреблением психоактивных веществ.
Ещё один вывод исследования заключается в том, что то, как человек использует различные сети мозга с течением времени, играет ключевую роль в его опыте и поведении. Например, люди, подверженные риску депрессии или у которых уже диагностирована депрессия, могут больше задействовать руминирующие сети мозга и оставаться в них дольше, чем те, у кого нет депрессии.
Таким образом, новый метод отслеживания быстрых изменений активности мозга может помочь лучше понять различные неврологические расстройства и их связь с активностью мозга.
Литература.
“Network state dynamics underpin basal craving in a transdiagnostic population” by Jean Ye et al. Molecular Psychiatry
