Аннотация результатов, полученных в 2020 году
В рамках выполнения проекта проведены экспериментальные исследования по регистрации электрической активности головного мозга (ЭЭГ) в процессе восприятия и обработки сенсорной (визуальной) информации. Согласно плану работ, в экспериментах участвовали двадцать здоровых испытуемых. Все они были ознакомлены с экспериментальной парадигмой и предоставили письменное информированное согласие. Экспериментальные исследования проводились в соответствии с Хельсинкской декларацией. В качестве зрительного стимула был выбран неоднозначный двухмерный рисунок куба Неккера. Испытуемый интерпретирует это двумерное изображение как трехмерный объект, ориентированный влево или вправо. Неоднозначность и ориентация трехмерного куба зависят от баланса между яркостью внутренних граней 2D-изображения, Варьируя яркость внутренних граней, кубы можно разделить на подмножества ориентированных влево (LO) и вправо (RO), а также на изображения с низкой неоднозначностью (LA), которые легко интерпретируются наблюдателем, и изображения с высокой неоднозначностью. (HA) изображения, интерпретация которых требует больше усилий. В первом случае ожидается основное влияние восходящих (сенсорных) потоков (bottom-up), а во втором – нисходящих (top-down) потоков. В рамках выполнения проекта проведены экспериментальные исследования по регистрации магнитной активности головного мозга (МЭГ) в процессе восприятия и обработки сенсорной (визуальной) информации. В соответствии с планом работ, в эксперименте приняли участие 12 условно-здоровых испытуемых-добровольцев. Все участники эксперимента предоставили письменное информированное согласие. Экспериментальные исследования были выполнены в соответствии с Хельсинкской декларацией. По аналогии с ЭЭГ экспериментом, визуальным стимулом было изображение куба Неккера. В данном эксперименте стимул генерировался на мониторе компьютера с частотой обновления 60 Гц и проецировался на полупрозрачный экран, расположенный в камере МЭГ на расстоянии 150 см от испытуемого. Яркость пикселей на левой и правой лицевых гранях куба модулировалась синусоидальными сигналами с частотами 6,67 Гц (60/9) и 8,57 Гц (60/7) соответственно. Глубина модуляции составляла 100% по отношению к среднему уровню яркости пикселей (127 в 8-битном формате), то есть яркость изображения варьировалась от черного (0) до серого (127). В данном эксперименте предполагалось, что модуляция определенных граней сразу привлечет внимание испытуемого под действием восходящего (сенсорного) потока (bottom-up). В случае, когда несколько граней мигают одновременно с разными частотам, внимание будет переключаться между ними под действием внутренних факторов. В последнем случае ожидалось большее влияние нисходящих (top-down) процессов. В рамках проекта проанализировано среднее время ответа испытуемого (response time, RT), на зрительные стимулы. Обнаружено, что испытуемые по-разному реагируют на лево- и право-ориентированные стимулы в зависимости от их неоднозначности. Когда неоднозначность была высокой, время отклика на стимулы, ориентированные влево и вправо было одинаковым. Напротив, при низкой неоднозначности испытуемые быстрее реагировали на стимулы, ориентированные влево, чем на стимулы, ориентированные вправо. Можно предположить, что разница во времени отклика между лево- и право-ориентированными стимулами с низкой неоднозначностью является результатом различия в морфологии стимулов. В результате сравнения вейвлет-мощности ЭЭГ между лево- и право-ориентированными стимулами в пре-стимульный период, значимых различий не было обнаружено. Это позволяет заключить, что состояние испытуемого в этих условиях оставалось одинаковым (такие внутренние факторы, как усталость, внимание и мотивация оказывали равновероятное действие на восприятие стимулов в этих условиях и не могли быть причиной различия времени отклика). В результате сравнения мощности ЭЭГ во время обработки стимула, был обнаружен отрицательный кластер с уровнем значимости p = 0.042 в полосе частот 3-4 Гц. Этот кластер, формировался от 0.23 с до 0.5 с после появления стимула и включал сенсоры ЭЭГ в правосторонних затылочных и теменных областях. Среднее значение мощности в этом кластере было выше, когда испытуемый обрабатывал стимулы, ориентированные вправо, чем стимулы, ориентированные влево. Согласно работе [Okazaki et al, // Neurosci. research (2008)], для неоднозначного стимула морфология не различается между различными интерпретациями. Другими словами, восходящий поток, связанный с сенсорными данными, не несет информации, позволяющей однозначно интерпретировать стимул. В этом случае, решение принимается под действием нисходящего потока, реализующего такие функции, как память, опыт и контекстные шаблоны [Engel and Fries // Curr. opinion neurobiology (2010). Wang, Arteaga, and He // Proc. Natl. Acad. Sci. (2013)]. Таким образом, увеличение неоднозначности куба Неккера увеличивает влияние нисходящих факторов. Когда неоднозначность мала, кубы Неккера, ориентированные влево и вправо, имеют разную морфологию. Когда увеличивается неоднозначность, все внутренние края становятся одинаково заметными и морфология лево- и право-ориентированного куба начинает совпадать. В данном контексте, полученный результат может быть интерпретирован следующим образом. При низкой неоднозначности испытуемые быстрее реагируют на стимулы левой ориентации. Напротив, для высокой неоднозначности время реакции на стимулы, ориентированные влево и вправо, практически не различается. Следовательно, наблюдаемый эффект, скорее всего, вызван особенностями восходящих механизмов и уменьшается, когда доминируют нисходящие процессы. В пост-стимульный период мощность ЭЭГ для лево- и право-ориентированных стимулов с низкой неоднозначностью различалась. Можно предположить, что это отражает различные восходящие механизмы обработки, вызванные морфологическими различиями. Для стимулов с высокой неоднозначностью, имеющих схожую морфологию, изменений мощности ЭЭГ не наблюдалось. Основное изменение мощности ЭЭГ было сосредоточено в правом полушарии, в области височно-теменного перехода (temporo-parietal junction, TPJ), входящего в вентральную сеть внимания (VAN). Анализ научной литературы свидетельствует, что VAN латерализован к правому полушарию и управляет восходящим потоком обработка информации [Farrant and Uddin // Dev. cognitive neuroscience (2015)]. Таким образом, активация правого TPJ после появления стимула может указывать на усиление влияния восходящего потока. Показано, что мощность ЭЭГ в правом TPJ возрастает как для ориентированных влево, так и для ориентированных вправо стимулов, отражая обработку их морфологических признаков. Стимулы, ориентированные вправо индуцируют более высокую мощность в правой TPJ. Эти результаты предполагают, что ориентированный вправо стимул имеет морфологические особенности, которые требуют вовлечение больших ресурсов нисходящего потока для их обработки. В экспериментах МЭГ не регистрировался поведенческий отклик, позволяющий понять, какую интерпретацию стимула выбрал испытуемый. Вместо этого, морфологические особенности куба, соответствующие левой и правой ориентации, были маркированы определенным образом – их яркость была промодулирована гармоническим законом с соответствующими частотами f1 и f2. Данные частоты были детектированы в сигналах активности головного мозга. На первом этапе, был проанализирован коэффициент D, характеризующий разницу мощности вейвлет спектра МЭГ на соответствующих частотах. В том случае, когда модуляция применялась к признакам лево-ориентированного куба, величина D принимала положительные значения у большинства испытуемых в группе. В случае, когда модуляция применялась к признакам право-ориентированного куба, D принимало отрицательные значения. Таким образом, модуляция позволяла статистически достоверно детектировать моменты фокусировки испытуемых на соответствующих морфологических признаках стимула. В рамках проекта разработаны методы анализа функционального нейронного взаимодействия в определенном частотном диапазоне и между высокочастотным и низкочастотным диапазонами. Функциональная связь между нейронными ансамблями оценивалась на основе фазовой когерентности их активности в определенном частотном диапазоне. На первом этапе с использованием сигналов ЭЭГ были восстановлены фазы активности нейронных ансамблей внутренних отделов мозга. С использованием Automated Anatomical Labeling brain atlas (AAL) [Tzourio-Mazoyer et al. // Neuroimage (2002)]. На основе полученных данных были рассчитаны матрицы, содержащие коэффициенты фазовой когерентности между нейронными ансамблями различных анатомических зон мозга. Данные матрицы рассчитаны для группы испытуемых, для стимулов с высокой и низкой неоднозначностью в различных частотных диапазонах: тета (4-7 Гц), альфа (8-12 Гц), бета (13-30 Гц) и гамма (30-46 Гц). В результате статистического сравнения полученных матриц между стимулами с высокой и низкой неоднозначностью, достоверные различия были обнаружены только в диапазонах 8-12 Гц и 13-30 Гц. Обнаружено, что наибольшее число меняющихся функциональных связей сосредоточено в диапазоне 13-30 Гц. Ведущая роль данного частотного диапазона в обработке сенсорной неоднозначности также отмечена в работах других авторов [Okazaki et al. // Neurosci. research (2008). Engel and Fries // Curr. opinion neurobiology (2010)], которые связывают данный частотных диапазон с активацией нисходящих процессов. Полученные результаты свидетельствуют о большом числе функциональных связей, исходящих из центральной области мозга к периферии. Согласно анатомическому атласу, данная центральная точка маркирует область передней поясной коры (anterior cingulate cortex), которая является источником нисходящих процессов [Chen et al. // Nature communications (2018)]. Для оценки нейронного взаимодействия между различными частотными диапазонами использовался (phase locking value, PLV). С использованием данной характеристики были рассчитаны индексы фазовой когерентности между сигналами нейронной активности при обработке стимулов с высокой и низкой неоднозначностью в разных частотных диапазонах: тета-альфа, альфа-бета, бета-тета. Затем, полученные значения были усреднены по всем каналам ЭЭГ. Средние значения индекса когерентности, в свою очередь, были сопоставлены при помощи дисперсионного анализа ANOVA. В результате, был обнаружен значимый эффект неоднозначности стимула и частотных диапазонов. Показано, что увеличение неоднозначности стимула приводит к увеличению индекса фазовой когерентности между различными частотными диапазонами. При этом, индекс когерентности оказывается тем выше, чем ближе друг к другу расположены анализируемые диапазоны и чем выше их частоты. Полученный результат объясняется тем, что высокочастотные ритмы поддерживают коммуникацию нейронов в малых локальных ансамблях. Низкочастотные ритмы, в свою очередь, осуществляют функциональное взаимодействия между нейронными ансамблями расположенными далеко друг от друга. Тот факт, что коэффициент когерентности выше для более высокочастотных диапазонов говорит о том, что активность нейронов (и их функциональное взаимодействие) выше внутри локальных областей. То есть, нейронная сеть демонстрирует свойство функциональной сегрегации. В тоже самое время, при увеличении неоднозначности стимула, индекс фазовой когерентности увеличивается как между высокочастотными, так и между низкочастотными ритмами. Это значит, что помимо функциональной сегрегации наблюдается и повышение функциональной интеграции (усиливается взаимодействие между удаленными областями мозга). Последнее также является признаком нисходящих процессов мозговой активности. Суммируя вышесказанное, в результате выполнения проекта были разработаны экспериментальные парадигмы, основанные на неоднозначных зрительных стимулах (кубах Неккера), которые позволили разделить влияние нисходящих и восходящих процессов обработки информации манипулируя степенью неоднозначности и ориентацией стимула. В рамках данных парадигм были проведены экспериментальные исследования по регистрации сигналов ЭЭГ, МЭГ и поведенческого отклика. Был проведен предварительный анализ полученных данных и выделены различные экспериментальные условия. Были разработаны методы анализа функционального нейронного взаимодействия в определенном частотном диапазоне и между высокочастотным и низкочастотным диапазонами. Данные методы были успешно апробированы на полученных данных. Результаты, полученные в первый год выполнения проекта, являются базой для решения задач, запланированных в календарном плане второго этапа.

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
Проведен анализ пространственно-временной структуры ЭЭГ сигналов в НЧ и ВЧ диапазонах для обнаружения эффектов, связанных с влиянием нисходящих и восходящих информационных потоков на восприятие и обработку визуальной информации. Рассчитана спектральная мощность ЭЭГ в частотном диапазоне 4-40 Гц, который включает основные ритмы активности мозга. Полученные значения сопоставлены между экспериментальными условиями, характеризующими обработку лево-ориентированных и право-ориентированных кубов Неккера на двух интервалах: TOI1 и TOI2. В результате, обнаружены различия спектральной мощности на интервале TOI1 в диапазоне 3-5 Гц на затылочных ЭЭГ сенсорах. Спектральная мощность ЭЭГ оказалась выше в случае право-ориентированного куба в случае высокой неоднозначности. Тот факт, что различия были обнаружены на интервале TOI1 сразу после появления стимула, позволяет предположить, что они связаны с сенсорным восприятием, а не с высокоуровневыми процессами принятия решения (которые должны доминировать на TOI2). Это также подтверждается локализацией выявленных различий в затылочной области. Тот факт, что различия были выявлены для сложных кубиков (но не для простых), позволяет предположить, что они вызваны нисходящими процессами. Одним из таких процессов может являться выборочное внимание (selective attention), которое позволяет осознанно выбирать сенсорные признаки, необходимые для принятия решения. Тот факт, что повышенная мощность ЭЭГ наблюдается для право-ориентированного кубика, показывает, что данный объект более сложен для восприятия, что подтверждается результатами анализа времени отклика, полученными в первый год выполнения проекта. Проведен анализ пространственно-временной структуры МЭГ сигналов в НЧ и ВЧ диапазонах для обнаружения эффектов, связанных с влиянием нисходящих и восходящих информационных потоков на восприятие и обработку визуальной информации. Рассчитана спектральная мощность сигналов МЭГ в частотных диапазонах 4-8 Гц (тета), 8-15 Гц (альфа), 15-30 Гц (бета), 30-40 Гц (гамма), а также для частот мигания граней: 6.7 Гц (мигание левой грани) и 8.9 Гц (мигание правой грани). Полученные значения мощности сопоставлены между условиями L vs I; R vs. I во всех частотных диапазонах. В результате, различия были выявлены только для диапазона 4-8 Гц и для частоты мигания левой грани. В частотном диапазоне 4-8 Гц спектральная мощность различалась на сенсорах МЭГ в центральной части головы, причем, области сенсоров, полученные для сравнений L vs I; R vs. I совпадали. Анализ спектральной мощности на данных сенсорах показал, что спектральная мощность в условии I превосходила мощность в условиях L и R. На частоте мигания левой грани спектральная мощность различалась на сенсорах МЭГ в правой затылочной части головы, причем, области сенсоров, полученные для сравнений L vs I; R vs. I также совпадали. Анализ спектральной мощности на данных сенсорах показал, что спектральная мощность в условии I превосходила мощность в условиях L и R. Полученный результат свидетельствует о том, что в условии I, когда влияние нисходящего потока минимально, наблюдается высокая спектральная мощность МЭГ в затылочной области на частоте мигания левой грани, отражающая доминирование восходящих (сенсорных потоков). В том случае, когда влияние нисходящего потока начинает преобладать (условия L и R), спектральная мощность на частоте мигания падает, свидетельствуя об уменьшении влияния восходящего (сенсорного потока). Интересным является тот факт, что частота мигания правой грани (8.9 Гц) не проявляется на сигналах МЭГ в условии I. Это подтверждает асимметрии восходящего потока, обнаруженную в первый год выполнения проекта. Следует также отметить, что спектральная мощность меняется только на частоте 4-8 Гц. Причем, данный диапазон содержит частоту мигания и область значимых различий в диапазоне 4-8 Гц также перекрывается с областью значимых различий на частоте мигания. Можно предположить, что изменения, обнаруженные в диапазоне 4-8 Гц вызваны эффектами, описанными для частоты мигания. Отсутствие эффектов в других диапазонах можно объяснить тем, что влияние нисходящего потока отражается скорее в интегративных процессах, чем в процессах сегрегации (локальное увеличение мощности). Для их выявления необходимо анализировать функциональные связи между различными областями мозга в данных диапазонах. Проведен анализ функционального нейронного взаимодействия между нисходящим и восходящим потоками обработки сенсорной информации на основе сигналов ЭЭГ. В рамках решения данной задачи были рассчитаны матрицы связей между 116 областями мозга в пространстве источников для экспериментальных условий, соответствующих восприятию лево-ориентированных и право-ориентированных кубов Неккера с высокой и низкой неоднозначностью. Матрицы связей были рассчитаны в частотных диапазонах 4-8 Гц (тета), 8-15 Гц (альфа), 15-30 Гц (бета), 30-40 Гц (гамма) для всех испытуемых. В результате сравнения полученных значений были выявлены связи, сила которых значимо меняется при восприятии лево-ориентированных и право-ориентированных кубиков. Следует отметить, что были обнаружены связи как в случае восприятия стимулов с низкой, так и с высокой неоднозначностью для различных частотных диапазонов. Интересным результатом является то, что все значимо-меняющиеся связи обнаружены для временного интервала TOI1, который согласно гипотезе проекта, содержит в основном процессы сенсорной обработки. Для временного интервала TOI2, соответствующего процессам принятия решения, значимых различий не выявлено. Это подтверждает тот факт, что выявленные различия в структуре функциональных связей отражают особенности восходящего (сенсорного) потока. Так, можно предположить, что разные особенности сенсорной информации (в данном случае это различия в морфологии лево-ориентированного и право-ориентированного кубиков) кодируются функциональными сетями с различными топологиями связей. Проведен анализ функционального нейронного взаимодействия между нисходящим и восходящим потоками обработки визуальной информации на основе сигналов МЭГ. В рамках решения данной задачи были рассчитаны матрицы связей между 116 областями мозга в пространстве источников для экспериментальных условий R, L, I, описанных выше в данном отчете. По аналогии с ЭЭГ, матрицы связей были рассчитаны в частотных диапазонах 4-8 Гц (тета), 8-15 Гц (альфа), 15-30 Гц (бета), 30-40 Гц (гамма), а также для частот мигания граней: 6.7 Гц (мигание левой грани) и 8.9 Гц (мигание правой грани) для всех испытуемых. В результате проверки гипотезы о том, что сила связей в условии I превосходит силу связи в условиях R, L не удалось обнаружить статистически значимых эффектов. Напротив, при проверки альтернативной гипотезы, было обнаружено большое число связей во всех частотных диапазонах, для которых наблюдался статистически значимый эффект изменения силы. Полученные результаты свидетельствуют о том, что процесс осознанного восприятия (условия R, L) приводит к усилению функциональных взаимодействий в кортикальной сети головного мозга. Данных процесс интеграции часто рассматривается как маркер нисходящих процессов, что подтверждает нашу теорию, сформулированную в рамках проекта.