НИИ нейронаук / Структура
Научно-исследовательская лаборатория нейродинамики и когнитивных технологий
Основные научные направления:
Лаборатория нейродинамики и когнитивных технологий проводит междисциплинарные научные исследования и экспериментальные работы для разработки нейроинтерфейсов, применяемых в обучении, медицинской реабилитации и спортивных тренировках.
Компетенции коллектива лаборатории также включают: исследование динамики нейронных сетей мозга с использованием моделей различного уровня детализации биофизических процессов, математические методы обработки и анализа многоканальных нейрофизиологических данных различной природы включая технологии искусственного интеллекта, человек-машинные интерфейсы.
Цели научных исследований:
- изучение динамических принципов представления, преобразования и обработки информации в мозге, исследование основных закономерностей наблюдаемых колебательно-волновых процессов и их роли в осуществлении когнитивных функций;
- поиск способов воздействия на процессы межклеточной сигнализации при выполнении когнитивных функций, в том числе с помощью транскраниальной магнитной стимуляции;
- разработка и апробация высокотехнологичных нейроинтерфейсов для применения в персонализированной реабилитационной медицине.
Задачи:
– выявление функциональных сетей в головном мозге человека, формирующихся в процессе сенсомоторной интеграции при выполнении задач на моторное воображение и обработку сенсорной информации;
– развитие методов воздействия на процессы формирования и реконфигурации функциональных нейронных сетей в соответствии с поставленной целью;
– разработка нейроинтерфейсов для коррекции нарушений сна на основе мультимодальной биологической обратной связи;
– исследование динамических механизмов формирования патологических состояний локальный нейронных популяций головного мозга методами биофизического моделирования
В Лаборатории в 2022-2023 годах получены следующие основные научные результаты:
– в результате исследований активности головного мозга человека в процессах обработки зрительных стимулов и воображения движений удалось выявить зоны коры головного мозга и структуру функциональных нейронных сетей, задействованных при выполнении данных когнитивных задач. Показано, что трансчерепная магнитная стимуляция выявленных зон может ускорять реакцию человека на зрительные команды и улучшать координацию движений [1]. Это открытие позволит создать нейроинтерфейс, включающий магнитную стимуляцию, который позволит ускорять реакцию человека. Потенциальными областями применения системы является компенсация замедления реакции в пожилом возрасте, создание новых методов реабилитации двигательных нарушений и разработка эффективных методик тренировки спортсменов. Разработка такого нейроинтерфейса будет осуществляться в 2024 году на базе Университета Лобачевского. К настоящему моменту проведен ряд предварительных исследований для формулирования гипотезы и методики реализации проекта.
– разработана уникальная экспериментальная парадигма для оценки реакции человека в зависимости от влияния различных факторов, включающих усталость, сложность стимула (нисходящее, top-down, влияние) и морфологию стимула (восходящее, bottom-up, влияние). В рамках данной парадигмы на базе Университета Лобачевского проведены эксперименты по регистрации поведенческих и нейрофизиологических данных в группе из 63х добровольцев. Обнаружены особенности обработки стимулов, с учетом которых на следующем этапе будет подбираться тип стимуляции [2].
– разработана методика для классификации состояний мозга, связанных с нарушением процесса обработки зрительного стимула, в реальном времени. Для этих целей предложены новые подходы на основе глубокого обучения с использованием сверточной нейронной сети. Данная методика будет использоваться в разрабатываемой системе для выбора оптимальных таймингов для стимуляции. Разработанная методика опубликована в математическом журнале [3].
– создана база данных сигналов ЭЭГ, ЭМГ и поведенческих характеристик испытуемых (более 100 человек) во время выполнения когнитивных задач воображения движений и обработки сенсорной информации до и после стимуляции ТМС.
– методом ЭЭГ-ТМС нейровизуализации проведено исследование структуры функциональной нейронной сети при выполнении когнитивной задачи на моторное воображение. Обнаружена область префронтальной коры, участвующая в функциональной нейронной сети при воображении двигательной активности. Выявлен способ активации функциональной нейронной сети, позволяющий повысить эффективность выполнения когнитивной задачи на воображение двигательной активности.
– исследована экстремальная синхронизация в сложных динамических сетях, моделирующих патологические состояния локальных нейронных популяций головного мозга.
Информация о сотрудничестве с иными образовательными и научными организациями и организациями реального сектора экономики:
- ФГБУ «Национальный медико-хирургический Центр имени Н.И. Пирогова» Минздрава РФ
- ФГАОУ ВО Первый МГМУ имени И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
- Поволжский исследовательский медицинский университет
- Самарский государственный медицинский университет
- Балтийский федеральный университет им. И. Канта
- Научно-производственная фирма МАДИН
- ФГБУН Институт Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии РАН
- Центр биомедицинский технологий Мадридского университета, Мадрид, Испания
- Института имени Вейцмана, Израиль
- Университетского колледжа Лондона, Великобритания
- Университет Лейстера, Великобритания
Гранты, находящиеся под непосредственным руководством сотрудников:
- Грант Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых – кандидатов наук. МК-1940.2019.4 Исследование роли астроглии и нейрон-глиального взаимодействия в нейродегенеративных заболеваниях и процессе старения методами математического моделирования. 2019-2020 гг.
- Грант РНФ «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» СОГЛАШЕНИЕ № 19-79-00254 Изучение динамики нейрофизиологических показателей при работе в контуре интерфейс мозгкомпьютер моторно-воображаемого типа с тактильной обратной связью для целей реабилитационной медицины2019-2021 гг.
- Грант РФФИ фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными – докторами или кандидатами наук, в научных организациях РФ. Колебательно-волновые процессы, передача и обработка сигналов в нейрон-астроцитарных сетях № 16-32-60145. 2016-2018 гг.
- Грант Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых – кандидатов наук. МК-2909.2017.4 Исследование механизмов межклеточной сигнализации в нейрон-глиальных системах мозга для создания программных средств и моделей тестирования фармакологических воздействий. 2017-2018 гг.
- Грант Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере “Роботизированный комплекс реабилитации пациентов с нарушением опорно-двигательного аппарата с системой управления на основе технологии Интерфейса мозг-компьютер замкнутого типа” № ГРНТИС5/25973 2017-2018 гг.
Гранты, исполняемые сотрудниками лаборатории:
- «Влияние нейро-глиального взаимодействия на информационную динамику и генерацию интегрированной информации в нейронных системах», РНФ № 16-12-00077, 2016-2018 рук. Заикин А.А.
- “Разработка теоретических и практических основ контуров интерфейсов мозг-компьютер замкнутого типа на основе обратной сенсорной и транскраниальной магнитной стимуляции для целей реабилитационной медицины” РНФ №15-19-20053, 2015-2017 рук. Каплан А.Я.
- “Цифровая персонализированная медицина здорового старения (ЦПМ-старения): сетевой анализ Больших мультиомных данных для поиска новых диагностических, предсказательных и терапевтических целей” Мегагрант Договор от 21 мая 2018 г. № 074-02-2018-330(1) Ведущий ученый: Франчески Клаудио 2018-2020
- “Система регистрации и декодирования биоэлектрической активности мозга и мышц человека (СРД-1) “, ФЦП 2014-2016г., №14.581.21.0011 рук. Казанцев В.Б.
- “Теория информационных процессов в мозге: нейросетевые математические модели сигнализации, обработки информации, интеллектуальных и когнитивных функций”, РНФ 2014-2016г., № 14-11-00693 рук. М. Цодыкс
- “Разработка комплекса научно-технических решений для нейроинтеграции экзоскелетонных роботизированных устройств “, ФЦП 2014-2016г., №14.578.21.0094 рук. Казанцев В.Б.
Основные значимые публикации:
- Kurkin, S.; Gordleeva, S.; Savosenkov, A.; Grigorev, N.; Smirnov, N.; Grubov, V.V.; Udoratina, A.; Maksimenko, V.; Kazantsev, V.; Hramov, A.E. Transcranial Magnetic Stimulation of the Dorsolateral Prefrontal Cortex Increases Posterior Theta Rhythm and Reduces Latency of Motor Imagery. Sensors 2023, 23, 4661. https://doi.org/10.3390/s23104661
- Kuc A., Maksimenko V., Savosenkov A., Grigorev N., Gordleeva S., Kazantsev V., Hramov A.E. Switching from Insight to Analytical Strategy May Explain Perceptual Bias in Favor of Certain Necker Cube Projections, Frontiers in Behavioral Neuroscience (2023) accepted. 3.
- A. Batmanova, A. Kuc, V. Maksimenko, A. Savosenkov, N. Grigorev, S. Gordleeva, V. Kazantsev, S. Korchagin, A. E Hramov. Predicting Perceptual Decision-Making Errors Using EEG and Machine Learning. 2022. Mathematics 10 (17), 3153. doi.org/10.3390/math10173153
- Tsybina, Y.A., Gordleeva, S.Y., Zharinov, A.I., Hramov, A.E., Kazantsev, V.B. Toward biomorphic robotics: A review on swimming central pattern generators. Chaos, Solitons and Fractals, 2022, 165, 112864. doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112864
- A Zhao, A Ermolaeva, E Ullner, J Kurths, S Gordleeva, A Zaikin. Noise-induced artificial intelligence. 2022. Physical Review Research 4 (4), 043069. doi.org/10.1103/PhysRevResearch.4.043069
- Z Li, Y Tsybina, S Gordleeva, A Zaikin Impact of Astrocytic Coverage of Synapses on the Short-Term Memory of a Computational Neuron-Astrocyte Network. 2022. Mathematics 10 (18), 3275. doi.org/10.3390/math10183275
- A. Batmanova, A. Kuc, V. Maksimenko, A. Savosenkov, N. Grigorev, S. Gordleeva, V. Kazantsev, S. Korchagin, A. E Hramov. Predicting Perceptual Decision-Making Errors Using EEG and Machine Learning. 2022. Mathematics 10 (17), 3153. doi.org/10.3390/math10173153
- E.V. Pankratova, M.S. Sinitsina, S. Gordleeva, V.B. Kazantsev. Bistability and chaos emergence in spontaneous dynamics of astrocytic calcium concentration // Mathematics. 2022. 10(8), 1337. doi.org/10.3390/math10081337
- S. Makovkin, E. Kozinov, M. Ivanchenko, S. Gordleeva. Controlling synchronization of gamma oscillations by astrocytic modulation in a model hippocampal neural network // Scientific Reports. 2022. 12, 6970. doi.org/10.1038/s41598-022-10649-3
- Y. Efremov, A. Ermolaeva, G. Vladimirov, S. Gordleeva, A. Svistunov, A. Zaikin, P. Timashev. A Mathematical Model of in vitro Hepatocellular Cholesterol and Lipoprotein Metabolism for Hyperlipidemia Therapy // PLOS ONE. 2022. 17 (6), e0264903. doi.org/10.1371/journal.pone.0264903
- Y. Tsybina, I. Kastalskiy, M. Krivonosov, A. Zaikin, V. Kazantsev, A. N Gorban, S. Gordleeva. Astrocytes mediate analogous memory in a multi-layer neuron–astrocyte network // Neural Computing and Applications. 2022. 34(11), pp. 9147–9160. doi.org/10.1007/s00521-022-06936-9
- N. Grigorev, A. Savosenkov, M. Lukoyanov, A. Udoratina, N. Shusharina, A. Hramov, V. Kazantsev, S. Gordleeva. A BCI-Based Vibrotactile Neurofeedback Training Improves Motor Cortical Excitability During Motor Imagery // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2021. 29, 1583-1592, doi.org/10.1109/TNSRE.2021.3102304.
- SY Gordleeva, SA Lobov, NA Grigorev, AO Savosenkov, MO Shamshin Real-time EEG–EMG human–machine interface-based control system for a lower-limb exoskeleton // IEEE Access. 2020. 8, 84070-84081. doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2991812
Патенты:
- Цыбина Ю.А., Гордлеева С.Ю., Казанцев В.Б., Кастальский И.А. Симулятор эпилептической активности на основе эффекта взрывной синхронизации в многомасштабной спайковой нейронной сети Номер регистрации (свидетельства): 2022682719 Дата регистрации: 25.11.2022
- Цыбина Ю.А., Гордлеева С.Ю., Казанцев В.Б. Программный комплекс моделирования астроцит-опосредованного развития патологий и старения в мозге для тестирования фармакологических воздействий Номер регистрации (свидетельства): 2022682343 Дата регистрации: 22.11.2022
- Цыбина Ю.А., Гордлеева С.Ю., Казанцев В.Б. Симулятор рабочей памяти на основе многослойной нейрон-астроцитарной сети Номер регистрации (свидетельства): 2022617606 Дата регистрации: 25.04.2022
- Цыбина Ю.А., Гордлеева С.Ю., Казанцев В.Б. Новая архитектура аналоговой памяти на основе нейрон-астроцитарной сети мозга Номер регистрации (свидетельства): 2022610891 Дата регистрации: 17.01.2022
Информация о сотрудничестве с иными образовательными и научными организациями и организациями реального сектора экономики::
- ФГБУ «Национальный медико-хирургический Центр имени Н.И. Пирогова» Минздрава РФ
- ФГАОУ ВО Первый МГМУ имени И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
- Поволжский исследовательский медицинский университет
- Самарский государственный медицинский университет
- Балтийский федеральный университет им. И. Канта
- Научно-производственная фирма МАДИН
- ФГБУН Институт Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии РАН
- Центр биомедицинский технологий Мадридского университета, Мадрид, Испания
- Института имени Вейцмана, Израиль
- Университетского колледжа Лондона, Великобритания
- Университет Лейстера, Великобритания