Magyar felfedezés segíthet a krónikus fájdalommal küzdőknek
Kövesse az Indexet Facebookon is!
Követem!További Tech-Tudomány cikkek
A fájdalom alapesetben hasznos jelenség, hiszen szöveti károsodásról, esetleg az életünket veszélyeztető betegségről, sérülésről tudósít minket. Ugyanakkor ez is el tud romlani, és előfordul, hogy valójában semmi oka nincs a fájdalomnak, mégis jelentkezik, és pokollá teszi az ember életét. Az ilyen, úgynevezett krónikus fájdalmat egyre inkább önálló kórképként kezdik kezelni, és rettentően sok embert érint a világban. Gyakran ilyen állapot áll a mindenki által ismert, hosszan tartó hát- és derékfájdalmak hátterében. Többek között az ilyen alaptalan, krónikus fájdalomra való hajlam szűrésében is előretörést jelenthet az a kutatás, amely az Esseni Egyetemi Klinikán dolgozó magyar kutató, Spisák Tamás vezetésével valósult meg.
A tudomány fő vonása, hogy minden jó dolgot elront a világban. Eddig például a kutatók "a tudomány nevében" simán okozhatnak fájdalmat az önkénteseknek, azt állítva, hogy a fájdalomérzékelést, a fájdalomérzékenységet kutatják. Spisák Tamás felfedezése után ez az ürügy már nehezen tartható, hiszen a mesterséges intelligencia alkalmazásával valós fájdalomra már nincs többé szükség a fájdalomküszöb megállapításához.
Mennyire fáj, 1-től 10-ig?
A vizsgálatok kiindulópontja az a felismerés volt, hogy a fájdalomérzékenység nagy eltéréseket mutat nemcsak nemek szerint, de egyének között is. Bár ennek pontos oka nem ismert, de nagyon valószínű, hogy összefüggésben áll a krónikus fájdalom kialakulására való hajlammal.
A fájdalom természeténél fogva szubjektív élmény, mérése pedig jelenleg egyszerűen a páciensek megkérdezésén alapul, akik egy tízfokú skálán jelölik meg, hogy mekkora fájdalmat éreznek. Eddig nem volt jobb eszköz ennél a nyilvánvalóan szubjektív és pontatlan értékelésnél.
Mivel a fájdalom érzete az agyban jön létre, az agyi aktivitás mérése lehetőséget adhat arra, hogy a fájdalomélményt objektív módon jellemezzük. Ezzel kizárhatunk egyes szubjektív tényezőket és lehetővé válhat az, hogy az együttműködésre képtelen pácienseknél is felmérjük a fájdalom mértékét, illetve az arra való érzékenységet
- mondta el az Indexnek Spisák Tamás. "Egy nemzetközi együttműködés keretében (a Szegedi Tudományegyetem részvételével) kifejlesztettünk egy gépi tanulásos módszert, amely képes kiolvasni az MRI-szkennerben fekvő alanyok fájdalomra való érzékenységet, mégpedig az úgynevezett nyugalmi agyi hálózatukból.
Magyarul anélkül, hogy ténylegesen fájdalmat kellene okoznunk nekik.”
Fotó: Spisák Tamás
Hűtés, fűtés, szúrás
De hogyan okoztak eddig kísérleti körülmények között fájdalmat a kutatók? Nos, ennek számos, jobbnál jobb módja van. Leggyakrabban a hő-, illetve a mechanikai stimulációt alkalmazzák. Ha melegítik (vagy hűtik) az ember bőrét, egy bizonyos küszöbérték felett az illető már nem pusztán forróságot (vagy hideget) érez, hanem fájdalmat is - mivel bekapcsolnak a fájdalomérzékelő receptorai, amelyek más típusú ingerületet közvetítenek az agy felé. A harmadik módszer, amikor egyre növekvő erővel nyomott tűkkel szurkálják az ember bőrét, amelyek ugyan nem hatolnak át a bőrön, de kellemesnek sem nevezhetők.
Természetesen a kutatóknak ennél a tanulmánynál is fel kellet mérniük előzetesen a vizsgálati alanyok fájdalomküszöbét a hagyományos módszerekkel is, bizonyítandó, hogy az agyból kiolvasott érték valóban megfeleltethető az egyén fájdalomérzékenységnek. Ehhez az MRI képek rögzítése után három fájdalomtípusból (úgynevezett fájdalommodalitásból) általános, „multimodális" fájdalomküszöböt számoltak. Ez jól jellemzi az egyén fájdalomra való érzékenységét. Ezt az értéket hasonlították az agyuk aktivitásból kiolvasható értékhez.
Dolgozik a fájdalomstimulációs eszköz
Fotó: Spisák Tamás
Viszont a vizsgálat abban különbözött a legtöbb hasonló kutatástól, hogy míg az emberek tíz percen keresztül az MRI-gépben feküdtek, semmiféle külső ingert nem kaptak (tehát nem éreztek fájdalmat sem), és semmilyen feladatot nem kellett végrehajtaniuk. Mindössze nyugodtan feküdtek a készülékben, más dolguk nem volt.
Meglepően hathat, de a nyugalomban lévő agy valójában egyáltalán nincs is nyugalomban. Amikor úgymond nem csinálunk semmit, agyunk akkor is töretlenül dolgozik. Ez a nyugalmi agyműködés-mintázat (vagy nyugalmi aktivitás ) nagyon sok mindent elárul arról az agyműködésről is, amelyet stimuláció vagy valamilyen feladat elvégzése közben figyelhetnénk meg.
Az agy sose pihen
A kutatók célja ennek megfelelően a nyugalmi agyi hálózat fájdalomfeldolgozáshoz köthető részeinek feltérképezése volt. E hálózat csomópontjait az agyi régiók jelentik, a közöttük lévő összeköttetéseket pedig a közöttük fennálló funkcionális kapcsolatok adják. Akkor feltételezhető, hogy két agyi régió között működési kapcsolat van, ha egyszerre aktiválódnak, illetve “hallgatnak el”, tehát közöttük vélhetően valamilyen kommunikáció zajlik.
Mivel ezen agyi hálózatok rengeteg információt tartalmaznak, gépi tanuláson alapuló algoritmust használtak arra, hogy a nyugalmi hálózat működése közben felvett tengernyi adatból kibányásszák azt a mintázatot, amely az ember fájdalomküszöbének jóslásához használható.
A fájdalomérzékelésben szerepet játszó agyterületek színezve
Fotó: Spisák Tamás
Ahogy az efféle, gépi tanulásos kísérletekben megszokott, nem ugyanazon alanyok adatain tanították be az algoritmust, amelyen később tesztelték a tudását. Így kizárható volt az, hogy az algoritmus az alaphálózat valamely más jellegzetessége alapján azonosítsa az embert.
A nyugalmi hálózat ugyanis olyan, mint az ujjlenyomat, mindenki azonosítható általa.
A vizsgálat eredményeképpen tehát a kutatók megalkották azt az algoritmust, amelynek segítségével nagy pontossággal megállapítható a nyugodt, fájdalmat éppen nem érző ember fájdalomérzékenysége. Bár a fájdalomérzékenység ilyen objektív, részletes felmérése a jövőben segítheti a krónikus fájdalom megelőzését és kezelését, ahhoz, hogy a módszer széles körben bevethető legyen, még hosszú évek munkája szükséges.
Borítókép: MRI vizsgálat. Fotó: Anna Schroll/Fotogloria/Universal Images Group via Getty Images
Kövesse az Indexet Facebookon is!
Követem!
