Sanjukta Mondal tərəfindən , Medical Xpress

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

İştirakçı beyninin və onun rəqəmsal əkizinin traktoqrafiyası. Müəllif: Lorenzo Gaetano Amato və Michelangelo Fabbrizzi, CC-BY 4.0 (creativecommons.org/licenses/by/4.0/)

Onilliklərdir ki, tədqiqatçılar insanların dünya ilə necə ünsiyyət qurduğunu, öyrəndiyini və qarşılıqlı əlaqədə olduğunu formalaşdıran ümumi bir neyroinkişaf vəziyyəti olan autizm spektr pozğunluğunun (ASB) bioloji köklərini anlamağa çalışırlar. Əsas maneələrdən biri beynin neyron şəbəkələrinin fövqəladə dərəcədə mürəkkəb olmasıdır. Mövcud modellərdə hələ də həm beynin strukturunu, həm də dinamik fəaliyyətini vahid şəkildə əks etdirmək üçün lazım olan detallar yoxdur.

PLOS Digital Health jurnalında dərc olunmuş bu yaxınlarda aparılan bir araşdırmada , tədqiqatçılar rəqəmsal əkiz, ətraflı kompüter replikası və ya real dünya obyektinin virtual surəti quran FEDE (yüksək FidElity Digital beyin modEl) adlı yeni bir sistem yaratdılar. Bu tədqiqatda, ASD-li 2 yaşlı uşağın beyninin virtual surəti idi.

FEDE qurmaq üçün tədqiqatçılar MRT istifadə edərək əldə edilən uşağın beyin quruluşunun xəritələrini riyazi modelləşdirmə ilə birləşdirərək həm beynin necə qurulduğunu, həm də necə işlədiyini simulyasiya edə bilən rəqəmsal bir beyin yaratdılar.

Rəqəmsal əkiz uşağın qeydə alınmış beyin dalğası fəaliyyətini (EEG) və beyin bölgələri arasındakı əlaqələrdən tutmuş sinaptik plastikliyin müddətinə – neyronların əlaqə qurduğu qovşaqlarda baş verən dəyişikliklərə qədər ətraflı beyin quruluşunu təkrarladı. O, həmçinin ASD ilə əlaqəli bioloji proseslərə uyğun olaraq sinaptik ötürülmədə mümkün xəstəyə xas anomaliyaları qiymətləndirdi.

Bir anda rəqəmsal əkiz bir skanlama qurmaq

Beynin kompüter modelləri beynin fiziki quruluşunun onun fəaliyyətinə necə təsir etdiyini göstərmək üçün məşhur vasitələrə çevrilib. Bu modellər həmçinin həkimlərə xəstəlikləri diaqnoz etməyə və fərdi xəstələr üçün ən yaxşı müalicəni seçməyə kömək etmək potensialına malikdir.

Beyin görüntüləməsindəki irəliləyişlər indi alimlərə beynin son dərəcə incə detallarını, məsələn, sinir lifləri boyunca siqnal ötürülməsini sürətləndirən yağ təbəqəsi olan miyelinləşməni, eləcə də elektrik siqnallarının beyində necə hərəkət etdiyini formalaşdıran kəllə və baş dərisi kimi beyin toxumalarının fiziki xüsusiyyətlərini ələ keçirməyə imkan verir.FEDE, sinir fəaliyyətinin ötürülməsindəki gecikmələri dəqiq şəkildə yenidən qurmaq üçün fərdiləşdirilmiş voksel keçiricilik sürət xəritəsini hesablayır. Kredit: PLOS Digital Health (2026). DOI: 10.1371/journal.pdig.0001445

Lakin hazırda beynin modelləşdirilməsi üçün alətlər səpələnmişdir. Görüntüləmə boru kəmərləri, başın elektrik modelləri və beyin fəaliyyəti simulyatorları hər biri müstəqil şəkildə işləyir və onları birləşdirən tək bir iş axını yoxdur. ASD-nin fizioloji yollarını açmaq anatomik xüsusiyyətlər və sinir fəaliyyətindəki nüanslar da daxil olmaqla daha geniş mənzərəyə nəzər salmağı tələb edir.

Tədqiqatçılar FEDE ilə vahid bir sistem yaratmağa başladılar, buna görə də beynin fiziki formasını xəritələşdirmək üçün qabaqcıl MRT müayinələri və uşağın real həyatdakı beyin fəaliyyətini ölçmək üçün EEG qeydləri götürməklə başladılar.

Beyin bölgələri ilə mielinləşmə nümunələri arasındakı əlaqənin xəritələşdirilməsi onlara başın ətraflı elektrik modelini verdi. Onlar həmçinin uşağın bütün başının 12 müxtəlif toxuma növünü nəzərə alan 3D kompüter modelini əldə etdilər və bu da onlara səthdən dərinliklərə qədər elektrik siqnal yolu haqqında unikal bir fikir verdi.

Tədqiqatçılar, körpənin MRT müayinələrini beyin dalğalarını və siqnal fəaliyyətini simulyasiya edə bilən işləyən virtual beyinə çevirmək üçün bir neçə təbəqə riyazi modeldən istifadə etdilər.

Nəticə, uşağın faktiki qeydə alınmış beyin dalğalarını (EEG) yüksək dəqiqliklə təkrarlayan rəqəmsal əkiz üçün başın ətraflı, toxumalara həssas modeli oldu. Bu model həm beyin fəaliyyətinin vaxtını, həm də bu siqnalların yarandığı konkret yerləri dəqiq şəkildə qeyd etdi. Komanda modeli uşağın beyin fəaliyyətinə uyğunlaşdırmaq üçün təkmilləşdirdi və bu da başqa cür görünməyən spesifik pozuntuları aşkar etdi.Fərdiləşdirilmiş biofiziki 3D baş modeli FEDE-yə hər bir EEG elektrodunun kortikal mənbələrini dəqiq şəkildə tapmağa imkan verir. Kredit: PLOS Digital Health (2026). DOI: 10.1371/journal.pdig.0001445

Virtual beynin elektrik aktivliyində standart beyindən 100 dəfə yüksək təsadüfi fon səs-küyü müşahidə edildi. Həmçinin, beynin həyəcanlanma-inhibə nisbəti (EI) kimi də tanınan “get-and-dayan” siqnalları normaldan üç dəfə yüksək idi, bu da beynin həddindən artıq stimullaşdırıldığını göstərir. Bu yanlış nəticələrə tez-tez ASD olan insanlarda, bu xəstəliyi olmayanlarla müqayisədə rast gəlinir.

FEDE, ənənəvi virtual beyin modellərinə nisbətən real dünyadakı beyin fəaliyyətini uyğunlaşdırmaqda daha yaxşı idi. Komanda həmçinin qeyd etdi ki, bunun səbəbi əksər modellərin beyin siqnal sürətini düzgün təyin edə bilməməsidir, çünki onlar bu parametri özündə birləşdirən FEDE-dən fərqli olaraq siqnal sürətini müəyyən etməyə kömək edən miyelinləşməni nəzərə almırlar.

Nəticələr göstərir ki, beyin quruluşunu və fəaliyyətini birləşdirmək qabiliyyəti tək bir model daxilində əldə edilə bilər. Tədqiqatçıların fikrincə, bu, beyin xəstəlikləri üçün daha fərdiləşdirilmiş tədqiqatlar və müalicələr üçün yol aça bilər. Lakin model əvvəlcə daha böyük və daha müxtəlif populyasiyalarda təsdiqlənməlidir.

Müəllifimiz Sanjukta Mondal tərəfindən sizin üçün yazılmış, Sadie Harley tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Egan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmişdir — bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Nəşr detalları

Mikelancelo Fabbrizzi və digərləri, Neyron məlumatlarından beyin anatomiyası və dinamikasının eyni vaxtda yenidən qurulması üçün rəqəmsal əkiz yanaşması, PLOS Digital Health (2026). DOI: 10.1371/journal.pdig.0001445

Jurnal məlumatı: PLOS Digital Health 

Əsas tibbi anlayışlar

Autizm Spektr PozuntusuElektroensefaloqrafiyaMaqnit Rezonans Görüntüləmə

Klinik kateqoriyalar

NevrologiyaPediatriyaUşaqların sağlamlığı