Во время глубокого сна по пространствам вокруг мозга и через его ткани движется жидкость, которая помогает удалять продукты обмена веществ. Среди них есть бета-амилоиды, связанные с болезнью Альцгеймера . Учёные давно наблюдают работу глимфатической системы, но до сих пор с трудом измеряют один из главных параметров: насколько быстро жидкость проходит по разным участкам мозга.
Глимфатическая система участвует в удалении растворённых веществ из мозговой ткани. Название появилось после описания системы в 2012 году и объединяет два понятия: глиальные клетки и лимфатическую систему. От обычной лимфатической системы механизм отличается устройством. В мозге жидкость движется по пространствам вокруг сосудов и через ткань, помогая выводить накопившиеся метаболиты.
Главная трудность связана со скоростью потока. Жидкость перемещается настолько медленно, что привычные методы наблюдения дают лишь часть необходимой информации. Под микроскопом можно подробно рассмотреть небольшой участок мозга и проследить, как по ткани распространяется введённый краситель. Высокая детализация при этом ограничена очень маленькой областью, поэтому восстановить движение жидкости во всём мозге по отдельному фрагменту нельзя.
Магнитно-резонансная томография решает проблему масштаба. МРТ даёт трёхмерные данные и позволяет наблюдать гораздо большую область мозга, но крайне медленное течение жидкости остаётся ниже возможностей обычных методов измерения скорости. Исследователям требовался способ получить скорость потока из данных, которые показывают распространение вещества во времени, но не измеряют движение жидкости напрямую.
Для решения задачи учёные применили нейросеть, обучение которой учитывает физические законы. В англоязычной научной литературе методы называют physics-informed neural networks, или PINN. Устоявшегося единственного русского перевода пока нет: встречаются варианты «физически информированные нейронные сети » и «нейронные сети с учётом физических законов». Во втором варианте смысл понятнее для неспециалиста. Принцип заключается в том, что алгоритм ищет решение не только по обучающим данным, но и с учётом математических ограничений, описывающих физический процесс.
Исходными данными послужили последовательности МРТ-изображений, показывающие, как краситель со временем распространяется через мозговую ткань. Нейросеть отслеживала изменение распределения красителя и по полученной динамике вычисляла характеристики движения жидкости. Вместо прямого измерения чрезвычайно медленного потока алгоритм восстанавливал параметры по тому, как переносимое жидкостью вещество меняет положение и концентрацию.
Метод позволил вычислить два параметра: скорость потока и проницаемость мозговой ткани. Проницаемость показывает, насколько легко жидкость проходит через окружающую среду. Плотная ткань сопротивляется движению сильнее, чем относительно свободные пространства вокруг мозга, поэтому одинаковой скорости на всём маршруте ожидать нельзя.
Расчёты выявили большую разницу между двумя основными путями движения жидкости. В более свободных пространствах вокруг мозга, в том числе возле его поверхности между мозгом и черепом, скорость достигает нескольких микрометров в секунду. Один микрометр равен одной тысячной миллиметра, поэтому даже более быстрый из обнаруженных потоков остаётся чрезвычайно медленным в привычном масштабе.
Внутри самой мозговой ткани жидкость движется примерно в 50 раз медленнее. Разница показывает, насколько сильно окружающая среда влияет на циркуляцию. Возле поверхности жидкость проходит по более открытым пространствам, а глубже вынуждена перемещаться через плотную ткань.
Глимфатическая система выводит из мозга разные растворённые вещества и частицы, включая бета-амилоиды. Бета-амилоидами называют группу пептидов, то есть коротких цепочек аминокислот. Некоторые формы бета-амилоида могут накапливаться в мозге и образовывать амилоидные бляшки , характерные для болезни Альцгеймера.
Пока исследователи проверяют метод на животных, в том числе на мышах. Сначала нужно определить, как жидкость циркулирует в нормальном мозге, получить базовые значения скорости для разных областей и одновременно улучшить работу нейросети. Без надёжной нормы невозможно понять, какие изменения связаны с заболеванием, возрастом или травмой, а какие относятся к естественным различиям между организмами.
Следующий этап предполагает сравнение здорового и больного мозга, а также молодых и старых животных. Учёных интересует, меняются ли скорость потока и маршруты циркуляции с возрастом и при заболеваниях. При наличии устойчивых различий карты движения жидкости можно будет использовать для изучения нарушений работы глимфатической системы.
В перспективе исследователи хотят перенести метод на человека. Измерение скорости жидкости в живом человеческом мозге позволило бы изучать нарушения циркуляции при неврологических заболеваниях и после травм головы. Пока метод не предназначен для клинической диагностики и не позволяет по одному МРТ-исследованию определить болезнь Альцгеймера.
Одно из будущих направлений связано с поиском нарушений тока жидкости при болезни Альцгеймера. Учёные хотят проверить, отличается ли движение жидкости у пациентов и можно ли обнаружить изменения до выраженных симптомов заболевания. Для ответа потребуется сначала подтвердить связь между нарушенной циркуляцией и болезнью, а затем определить, насколько надёжно измерения различают норму и патологию.
Ещё одно возможное применение касается сотрясений мозга. После травмы исследователи смогут проверять, нарушается ли движение жидкости и насколько быстро восстанавливается нормальная циркуляция. Сейчас работа дала прежде всего метод измерения: нейросеть позволяет извлекать скорость очень медленного потока из МРТ-данных и сравнивать её между участками мозга.