A BBTE és a TINS kutatói forradalmi módszert dolgoztak ki az agy aktivitásának tanulmányozására

Kolozsvár, 2024. 09. 29.

A kolozsvári Babeș–Bolyai Tudományegyetem (BBTE) és a Transylvanian Institute of Neuroscience (TINS) kutatócsoportja forradalmi módszert dolgozott ki, amely megkönnyíti és segít feldolgozni a funkcionális mágneses magrezonancia (fNMR) vagy elektroenkefalogram (EEG) általi vizsgálatok során kapott igen nagy mennyiségű, komplex adatot. A módszer új kutatási horizontokat nyit meg, elsősorban az idegtudományok terén, de olyan kóros állapotok tanulmányozására is alkalmas, mint az autizmus, a depresszió, a fejsérülések okozta tudatzavaros (kóma szerű) állapotok vagy az alkoholizmus.

A kutatás eredményei augusztusban jelentek meg a Cell Systems folyóiratban, egy közel tízéves együttműködés eredményeként a TINS és a BBTE kolozsvári kutatócsoportja, az alicantei Miguel Hernandez Egyetem (Spanyolország), a valenciai Műszaki Egyetem (Spanyolország), valamint a Heidelbergi Egyetem (Németország) kutatói között. A kutatócsoport kolozsvári tagjai: Ercsey-Ravasz Maria (BBTE-s kötődéssel, TINS), Raul Mureșan (TINS, STAR-BBTE Intézet), Varga Levente (BBTE, TINS), Vasile Moca (TINS), Molnár Botond (BBTE, TINS) és Péntek Balázs (BBTE).

A 2015-ben megkezdett kutatás kiindulópontja az a probléma volt, hogy a különböző technológiákkal (mint az fNMR) végzett vizsgálatok hatalmas adatmennyiséget eredményeznek, amelyeket nehéz értelmezni, és esetenként ellentmondásos eredményeket hoznak.

„Olyan módszert kerestünk, amely mértékegységeket és biomarkereket kínál, amelyekkel azonosítható egy betegség vagy kóros állapot, amelyek lehetővé teszik egy diagnózis felállítását az agyi aktivitás tekintetében. A kidolgozott módszer rendkívül érzékeny, de egyben rendkívül megbízható is” – nyilatkozta Ercsey-Ravasz Mária, a Cell Systemsben megjelent cikk főszerzője. Például a kutatók által elvégzett, de további validálásra váró előzetes tesztek azt mutatják, hogy a módszert a kóma különböző stádiumaiban lévő embereken alkalmazva előre lehet jelezni, hogy a vizsgált betegek állapota potenciálisan visszafordítható-e vagy nem.

A funkcionális hálózatok azok a kapcsolatok, amelyek az agyterületek aktiválódásai között jönnek létre, azaz jelzik, hogy egy adott időpontban mely agyterületek „beszélgetnek” egymással. Ahhoz, hogy ezek a funkcionális hálózatok reprezentatívak legyenek, az agyi aktivitás két fontos jellemzőjét kell figyelembe venni. Ez egyik pillanatról a másikra rengeteget változik, azaz nem stacionárius. Ugyanakkor az agy egyes területei egymáshoz képest késéssel aktiválódhatnak. A hagyományos módszerek ezt a két aspektust nem kezelik kellő figyelemmel, így olyan funkcionális hálózatokat építenek, amelyek nem tükrözik reprezentatívan az agy komplex aktivitását. Ezért a hagyományos módszereknek hatalmas adatmennyiségre van szükségük ahhoz, hogy meggyőző eredményeket hozzanak (hosszabb felvételek, több embertől összegyűjtött adatok), mutatnak rá a kolozsvári kutatók.

A módszer két szempontból is innovatív. Elsősorban azért, mert a funkcionális hálózatok kiépítésénél a területek közötti legerősebb kapcsolatokat keresik, figyelembe véve az egyes agyi területek tevékenysége között előforduló késéseket is. Másodsorban, mert a módszer a nem stacionárius tulajdonságot bizonyos eloszlások segítségével kezeli, nem pedig számos érték átlagolásával, ahogy azt a hagyományos módszerek teszik. A módszer alapötletét a fizikából ismert komplex rendszerek elmélete szolgáltatta. Példaként: hasonlítsuk egy összetett rendszer (mint az agy) dinamikáját egy virág körül köröző pillangó röppályájához. Ha átlagoljuk azon helyek pozícióját, amelyeken a pillangó áthalad, akkor azt a következtetést vonhatjuk le, hogy a pillangó valahol középen van, talán éppen a virágon is, ami téves. Azonban, ha megvizsgáljuk a pozíciók vízszintes és függőleges eloszlását, észrevesszük, hogy a pillangó a virág körül mozog. Tehát több releváns információt szerzünk a pillangó viselkedéséről. A kolozsvári kutatók által kidolgozott módszer ezen az elven alapul, csak az agy esetében több ezer érték van a funkcionális hálózatokban, sokkal komplexebb adatokról van szó.

A módszer alkalmazása nem csak a jövőbeni tudományos alapkutatások szempontjából fontos, hanem az egyébként nehezen kimutatható betegségek, kóros állapotok azonosítására is lehetőséget kínál az agyi aktivitás feltérképezése alapján. A kutatásban elemzett (fNMR-felvételekből nyert) adatokat több emlősfajtól – egerektől, selyemmajmoktól (egy törpemajomfaj) és embertől – gyűjtötték össze, és az a tény, hogy az eredmények hasonlóak, a módszer megbízhatóságát jelzi, állítják a vizsgálatban részt vevő kutatók.

A BBTE rektora, dr. Daniel David pszichológus, egyetemi tanár kifejtette: „A BBTE országszinten vezető a pszichológiai kutatások és (klinikai) kognitív tudományok terén, akadémiai és klinikai vonatkozásban a mentális egészség és a mentális zavarok területén, az elmúlt években a kör szélesedett a megvalósítások terén is (neurobiológia, klinikai kognitív idegtudományok, viselkedési neurogenetika stb.). A TINS-szel való tudományos együttműködés által egyesítettük akadémiai erőinket a kolozsvári idegtudományok területén, amelyeknek egy világszínvonalú infrastruktúra biztosít megfelelő hátteret (pl. a 7 Teslás klinikai MRI, a preklinikai 11 Teslás MRI; a fejlett EEG-rendszerek stb.), s ezáltal a partnerek jelentősen hozzájárulnak az országos és a nemzetközi fejlődéshez is.”

Az eredményeket egy nemzetközi együttműködés tette lehetővé, amely keretében különböző területek szakértőiből állt össze egy multidiszciplináris csapat.

  • Ercsey-Ravasz Mária, a BBTE kutatója és a TINS ​​laboratóriumának vezetője széleskörű tapasztalattal rendelkezik a komplex hálózatok fizikája terén.
  • Raul Mureșan vezeti a TINS-nél azt a laboratóriumot, amely az idősorok elemzésére szolgáló fejlett eszközök fejlesztésére összpontosít, és a STAR-BBTE Intézettel kötött stratégiai partnerség keretében az BBTE-vel is együttműködik.

A kutatást az Európai Unió Horizon 2020 Kutatási és Innovációs Programja (SyBill-AA, NEUROTWIN), a Spanyol Kutatási Ügynökség (AIE) ERA-Net NEURON Programja, az Európai Regionális Fejlesztési Alap (ERFA), valamint a spanyol Egészségügyi Minisztérium finanszírozta a Szociális Szolgáltatások és Egyenlőség által, emellett a Generalitat Valenciana PROMETEO programja, a Severo Ochoa program a kutatási és fejlesztési kiválósági központok számára, az ERANET-FLAG-ERA-ModelDXConsciousness Partnerség Projekt az Emberi Agyért és az ERANET-NEURON-2- UnscrAMBLY projekt, NO (Norway) grants 2014-2021, 20/2020 (RO-NO-2019-0504) sz. szerződés, az Országos Tudományos Kutatási és Innovációs Hatóság (Autoritatea Națională pentru Cercetare Științifică și Inovare – ANCS) és a Német Kutatói Társaság (DFG). CNCS-UEFISCDI hazai projektek: PN-III-P4-PCE-2021-0408, PN-III-P3-3.6-H2020-2020-0109, PN-III-P1-1.1-TE-2021-0709.

A TINS egy magán non-profit kutatóintézet, amelyet az idegtudomány területén tevékenykedő kutatók alapítottak. A TINS ​​2012 óta szervezi meg a rangos nemzetközi nyári iskolát, a Transylvanian Experimental Neuroscience Summer Schoolt (TENSS), amely a Kolozs megyei Csukás-tónál (Kisszék) kerül sorra, és amelynek tevékenységéről a Nature és a Natural Geographic folyóiratok is tudósítottak.

A STAR-BBTE Intézet a Babeş–Bolyai Tudományegyetem kiválósági intézete. Azért jött létre, hogy a BBTE nemzetközi ismertségét növelje, illetve az egyetemi közösség tagjai számára a nemzetközivé válás gyakorlatát népszerűsítse és támogassa. 2021 márciusa óta a TINS ​​és a BBTE stratégiai partnerek.