Вчені запропонували новий спосіб визначення рівня свідомості пацієнтів з порушеннями свідомості - за потенціалами на електроенцефалограмі (ЕЕГ) при сприйнятті мови. У здорових людей сплески активності спостерігали при сприйнятті як слів, так і цілих фраз і речень, а у пацієнтів з порушеннями свідомості на ЕЕГ були тільки сліди сприйняття окремих слів. Дослідники навчили лінійний класифікатор на основі різних характеристик ЕЕГ при сприйнятті мови розподіляти пацієнтів по діагнозах і передбачати поліпшення їх стану. Алгоритм впорався із завданням з високим рівнем точності, а його прогнози збувалися частіше, ніж при аналізі стандартних поведінкових тестів. Стаття опублікована в журналі.
У пацієнтів з травмами мозку існують різні ступені порушення свідомості, від коми до синдрому безвідповідального пильнування (вегетативного стану) і апалічного синдрому (пильнуючої коми). Межа між цими станами тонка, і лікарі часто ставлять неправильний діагноз. Один з підходів до оцінки рівня свідомості - за динамічними характеристиками нейронної активності на електроенцефалограмі (ЕЕГ), і функціональної магнітно-резонансної томографії (фМРТ).
Вчені з Китаю і Франції під керівництвом Ліпін Вана (Liping Wang) з Китайської академії наук шукали кореляцію між активністю на ЕЕГ, яка виникає при сприйнятті мови на рівні окремих слів, фраз або цілих речень, і рівнем свідомості. ЕЕГ реєстрували у 47 здорових добровольців, 42 пацієнтів з апалічним синдромом і 36 - з синдромом безвідповідального пильнування. Учасники слухали записи, що складаються з односкладових слів, які звучали раз на 250 мілісекунд. На базовому лексичному рівні це були окремі слова, в ускладненій версії - фрази з двох слів, і, нарешті, пропозиції з чотирьох слів. На ЕЕГ шукали фазову когерентність між спробами - сплески електричної активності мозку, які збігалися з частотою чотири Герца (коли учасники слухали слова), два Герца (для фраз) або один Герц (для пропозицій).
Амплітуда відповіді на ЕЕГ при сприйнятті мови дійсно корелювала з рівнем свідомості пацієнтів: при прослуховуванні окремих слів у всіх учасників спостерігали значний сплеск з частотою в чотири Герца; на фрази у всіх пацієнтів була відповідь на тій же частоті, але на двох Герцах значний сплеск середньому по групі був тільки у здорових добровольців (p < 0,05) і слабкий сплеск у пацієнтів з апалічним синдромом (p < 0,1). Пік на частоті в один Герц при сприйнятті цілих пропозицій був тільки у здорових людей. Вчені припустили, що люди з порушеннями свідомості сприймають у фоновому режимі окремі слова, але практично не розпізнають фрази і ніколи - цілі пропозиції.
Крім того, аналіз зміг передбачити поліпшення стану кількох пацієнтів: у 11 учасників з порушенням свідомості на одному і двох Герцах були сплески активності, і стан шести з них значно покращився через сто днів після експерименту.
Потім вчені перевірили гіпотезу, що не тільки фазові, а й просторові характеристики сигналу ЕЕГ відображають рівень свідомості. Для цього виділили чотири стани, або карти активації областей мозку, які описували розподіл потенціалів на ЕЕГ у 80 відсотках випадків. Для отриманих в експерименті даних вирахували, як часто зустрічається та чи інша карта і як довго вона активна.
У здорових пацієнтів частіше зустрічалися перші дві карти (активація в лобних відділах), а у пацієнтів з порушеннями свідомості - другі дві (скроневі частки). Відмінність у ймовірності появи цих двох груп карт при прослуховуванні фраз або пропозицій була різною між пацієнтами з апалічним синдромом і з синдромом безвідповідального пильнування. У пацієнтів, за станом яких спостерігали протягом тривалого часу і регулярно записували ЕЕГ, просторовий розподіл сигналів змістився на користь перших двох карт, якщо хворі пішли на поправку. Такі зміни не відбулися у пацієнтів, стан яких не змінився за час спостереження.
Щоб перейти від групового аналізу до діагнозів і передбачень для окремих пацієнтів, використовували лінійний класифікатор на основі дискримінантного аналізу. Цей алгоритм вибирав кращу комбінацію ознак і за ними обчислював ймовірність класифікації в ту чи іншу групу кожного з пацієнтів. Як вхідні дані використовували всі результати попередніх експериментів: фазову когерентність ЕЕГ сигналів між спробами на частоті один, два і чотири Герца, різні просторові характеристики ЕЕГ. Модель навчали класифікувати пацієнтів за діагнозами і передбачати поліпшення стану. Потім виконували перехресну перевірку на тій же групі даних за вирахуванням одного пацієнта.
Алгоритм розподілив пацієнтів на здорових, з апалічним синдромом і з синдромом безвідповідального пильнування з точністю в 89, 58 і 70 відсотків відповідно. Третина пацієнтів у вегетативному стані, яких класифікатор помилково визначив як тих, хто перебуває в стані пильної коми, прийшли до тями або поліпшили свій стан. Можливо, на момент аналізу у них був присутній деякий рівень свідомості, який лікарі не змогли визначити за допомогою стандартних поведінкових тестів.
Класифікатор передбачив поліпшення стану пацієнтів з більшою точністю, ніж поведінковий тест (77 проти 70 відсотків збігу). Модель потім перевірили на даних 25 додаткових пацієнтів без перенавчання. Алгоритм розділив пацієнтів на тих, хто поліпшить свій стан і ні, з точністю 80 відсотків, а аналогічний класифікатор на основі поведінкових даних правильно передбачив лише 28 відсотків результатів. Автори уклали, що діагностування рівня свідомості та передбачення зміни стану на основі ЕЕГ-аналізу може стати більш точним, ніж прийняті зараз тести.
Зовсім недавно вчені запропонували інший, досить незвичайний, спосіб визначати рівень свідомості пацієнтів - по їх реакції на запахи. Ставити діагноз за допомогою такого тесту не виявилося можливим, зате у цього підходу є прогностичний потенціал - пацієнти, які у вегетативному стані реагують на яскраві запахи сильніше за інших, з великою ймовірністю незабаром підуть на поправку.