Трудности с речью и коммуникацией — одна из ключевых особенностей аутистического спектра. Но почему у одних детей с аутизмом проблемы с общением выражены сильнее, чем у других, даже если они слышат одни и те же слова? Большинство клинических оценок основаны на поведенческих наблюдениях, а не на биологических показателях. Нейробиологи из Университета Вирджинии (UVA) в сотрудничестве с коллегами из других институтов попытались найти ответ на уровне электрической активности мозга.
Исследователи записали мозговую активность 306 участников в возрасте от семи до 18 лет, включая 162 ребенка и подростка с аутизмом и 144 нейротипичных сверстника. Участники надевали высокоплотные ЭЭГ-шапки со 128 датчиками и слушали потоки бессмысленных «псевдослов», разработанных для измерения того, как мозг обрабатывает речь.
Вместо того чтобы фокусироваться только на традиционных паттернах мозговых волн, исследователи изучили новый показатель общей нейронной активности — так называемый апериодический сигнал мозга. Этот сигнал отражает баланс между двумя фундаментальными процессами: возбуждением и торможением нейронов. Он помогает мозгу отличать значимую информацию от фоновой активности.
Результаты, опубликованные в научном журнале Scientific Reports, показали, что у участников с аутизмом апериодический сигнал был изменен: он характеризовался повышенным «шумом», что указывает на менее эффективную обработку речи. И, что еще важнее, у детей и подростков, чей мозговой сигнал был более «шумным», были ниже показатели повседневного вербального общения по специальным шкалам. При этом эти же сигналы не были связаны с традиционными языковыми навыками, такими как словарный запас или грамматика.
Это важный шаг к пониманию нейронных механизмов, лежащих в основе коммуникации при аутизме. Если мы сможем идентифицировать надежные биологические маркеры, они в конечном счете помогут исследователям более объективно оценивать эффективность терапевтических вмешательств и понимать, почему коммуникативные способности так сильно различаются в спектре аутизма.
Исследователи предостерегают, что эти результаты не являются диагностическим тестом на аутизм. Они указывают на перспективный биологический маркер. В будущем он может помочь отслеживать изменения коммуникативных способностей со временем или оценивать, влияют ли терапии на работу мозга. Работа также подчеркивает растущую роль методов анализа больших данных в нейробиологии.
Мозг человека генерирует невероятное количество данных каждую секунду. Проблема больше не в сборе, а в осмыслении. Современные методы вычислительного анализа позволяют отделять значимые сигналы от фоновой активности способами, которые были недоступны всего несколько лет назад.
В исследовании участвовали преимущественно дети с нормальными или выше среднего вербальными способностями, и необходимы дальнейшие замеры, чтобы понять, распространяются ли результаты на невербальных или слабоговорящих людей с аутизмом. ЭЭГ также дает лишь косвенное измерение мозговой активности, поэтому в перспективе его нужно комбинировать с другими методами визуализации. Тем не менее, исследование приближает ученых к давней цели — разработке объективных биологических инструментов, дополняющих поведенческие оценки.
Ранее Наука Mail рассказывала о новом способе прогнозирования развития речевых навыков у детей.