Несмотря на насущность проблемы, нейронные механизмы, регулирующие наше настроение, практически не изучены. Однако авторы недавней публикации в Cell решили взять быка за рога и положить конец этой вопиющей несправедливости.
Они применили методы машинного обучения для обработки электроэнцефалограмм, на которых отображена активность лимбической системы, которая, как принято считать, отвечает за многие наши эмоции.
При этом в каждый момент снятия энцефалограммы фиксировалось субъективное настроение испытуемого. Из множества нейронных связей и сетей, предсказанных разными моделями, выбирали те, которые наиболее эффективно предсказывали настроение у других испытуемых на основании их энцефалограмм. В итоге у 13 из 21 испытуемых удалось найти особую нейронную сеть, связывающую гиппокамп и миндалину (компоненты лимбической системы), которая при плохом настроении начинает функционировать неровно, перескакивая с одних частот на другие.
Причём чем нестабильнее работает эта сеть, тем хуже настроение человека. Более того, у 13 участников исследования, у которых была обнаружена указанная нервная сеть, отличались повышенной тревожностью по сравнению с оставшимися 8 участниками, у которых такой связи между гиппокампом и миндалиной нет.
Исследование примечательно тем, что впервые нейронные структуры внутри мозга были выявлены с помощью вычислительных методов для обработки больших наборов данных. Разумеется, делать окончательные выводы из такой небольшой выборки преждевременно, однако, как показала эта работа, машинное обучение может существенно помочь в обнаружении функциональных связей в головном мозге и даже определить их связь с такими сложными ментальными характеристиками, как настроение.
Текст: Елизавета Минина