Mokslininkai, ištyrę miego verpstes, identifikavo trumpus smegenų veiklos protrūkius, kurie ateityje padės prognozuoti komos ištiktų pacientų galimą atsigavimą.
Sužibo viltis
Kolumbijos universiteto ir Niujorko Presbiterijono ligoninės mokslininkai, ištyrę 226 komos ištiktų pacientų duomenis, nustatė smegenų bangos modelį, kuris gali padėti prognozuoti paciento atsigavimo galimybes.
Miego veleno aktyvumas komos ištiktų pacientų smegenyse leidžia nustatyti, kokia tikimybė jiems yra atgauti sąmonę.
Miego verpstės – smegenų veiklos indikatorius
Po dešimčių elektroencefalogramų (EEG) įrašų tyrimų buvo pastebėtos miego verpstės – ritmingi smegenų signalai, kuriuos galima stebėti miego metu.
Miego verpsčių aktyvumas ne-REM miego fazėje rodo, tam tikrų smegenų tinklų, ypač jungiančių talamus ir žieves gyvybingumą. Šis aktyvumas buvo stebimas komos ištiktiems pacientams prieš jiems pasireiškiant sąmoningumo požymiams.
Mokslininkai tikisi, kad šis atradimas leis tiksliau identifikuoti pacientus, kurie, atrodydami nesąmoningi, iš tiesų gali turėti tam tikrą paslėptą sąmoningumą ir koreguoti gydymo planą.
Pasak vieno iš tyrimo autorių, Dr. Jan Claassen, miego verpstės gali būti netikėtos: „elektrinis aktyvumas miego metu atrodo gana chaotiškas, o kartais kai kuriems pacientams atsiranda šie labai organizuoti, greiti dažniai“.
Tyrimas su reikšmingais rezultatais
Atlikto tyrimo metu identifikavus miego verpsčių aktyvumą ir jas susiejant su tam tikrais smegenų veiklos požymiais, nustatyta, kad ta pacientų grupė dažniausiai po komos atsigavo.
76 % šių pacientų jau ligoninėje parodė sąmoningumo požymius, o po vienų metų 41 % galėjo savarankiškai atlikti kasdienes užduotis.
Tuo tarpu tai pacientų grupei, kuriems miego verpsčių aktyvumas nebuvo stebimas, sveikimo lygis siekė iki 7 %. Nors šis rodiklis rodo menkesnes atsigavimo galimybes, mokslininkai pabrėžia, kad sveikimo perspektyva išlieka net ir nesant šiems smegenų veiklos požymiams.
Mokslininkai nenustoja ieškoti naujų ligų valdymo būdų
Pažangios technologijos vis labiau padeda kovoti su sunkiomis ligomis. Naujausi tyrimai rodo, kad dirbtinis intelektas gali padėti kurti veiksmingus vaistus, pavyzdžiui, nuo uždegiminių žarnyno ligų – ir tai tik vienas iš galimų pavyzdžių.
