Tiede taustalla
Jos haluat kurkistaa hieman pintaa syvemmälle palvelumme taustalla olevaan tieteeseen, tässä on tiivis katsaus sen neurotieteellisiin perusteisiin. Samalla saatat kasvattaa myös omaa neuroälyäsi!
Epäilemättä aivot tekevät meistä sen, mitä olemme. Tämän takia ulkoisen käytöksen, omakohtaisten kokemusten ja tuntemusten sekä mahdollisten oireiden tarkastelun rinnalla tulee selvittää näiden asioiden juurisyyt eli aivojen toiminta.
Ihmisen aivotoiminta perustuu sähkökemialliseen toimintaan, jota voidaan mitata päänahan pinnalta EEG:n (electroencephalography) eli aivosähkökäyrän avulla. Laajojen hermosolujoukkojen toiminta tuottaa jatkuvasti hyvin pieniä sähkövirtoja, joiden jännite on kymmeniä mikrovoltteja eli noin 30.000 kertaa pienempi kuin tavallisen pariston jännite ja miljoonasosan luokkaa tavallisen verkkosähkön jännitteestä.
Aivojen sähköinen toiminta ja EEG-mittaus antavat tietoa siitä, miten aivojen hermoverkostot ovat järjestäytyneet, kuinka tehokkaasti ne viestivät keskenään ja miten niiden toiminta poikkeaa terveelle aivotoiminnalle tyypillisestä toiminnasta.
Aivotoiminan sähköisellä rytmisellä värähtelyllä eli oskilloinnilla on yhteys ihmisen toimintaan, tunteisiin ja kognitioihin (mm. tiedonkäsittely, ajattelu, tarkkaavaisuus, keskittyminen ja päätöksenteko). Aivojen eri alueet käsittelevät havaintokohteen eri piirteitä (esim. väri, muoto, liike, tunteet) –> kun tiettyjen aivoalueiden hermosolut värähtelevät samassa rytmissä, informaation osat yhdistyvät yhdeksi yhtenäiseksi havainnoksi ja kokemukseksi.
Värähtelytoiminta on myös olennainen osa eri aivoalueiden välisen yhteistoiminnan säätelyssä. Esimerkiksi suoritustaso tarkkaavaisuutta vaativassa tehtävässä voi olla parempi silloin, kun tietynlainen sähköinen värähtely ja sen voimakkuus tietyllä aivoalueella on suurinta, ja kun värähtely tapahtuu synkroniassa tai oikeassa ”järjestyksessä” tiettyjen muiden alueiden kanssa.
Ihmisymmärryksen sekä yksilöllisen hoidon ja lääketieteen tulevaisuus perustuvat kuitenkin pelkän värähtelytoiminnan sijaan toiminnallisiin hermoverkkoihin ja verkostoneurotieteeseen.
Itse EEG onkin jo yli 100 vuotta käytetty menetelmä, mutta kvantitatiivinen EEG (quantitative EEG, qEEG) eli EEG-datan tilastollinen analyysi on kehittynyt viime vuosikymmeninä huomattavasti kasvaneen laskentatehon sekä nopeasti kehittyneen laskennallisen neurotieteen ja koneoppimisen ansiosta. Tässä yhteydessä kvantitatiivisella EEG:llä eli qEEG:llä tarkoitetaan EEG-signaalin matemaattista analysointia: ”raakadatan” muodossa oleva EEG muunnetaan spektrisen tehon kartoiksi ja lähdepaikannusmenetelmien, kuten swLORETA:n, avulla signaali projisoidaan aivojen anatomiseen tilaan, jolloin voidaan arvioida virrantiheyttä (current source density, CSD) tietyillä aivokuoren alueilla. Tämän jälkeen eri alueiden toiminnan koherenssista voidaan johtaa konnektiivisuusmittareita, ja näiden yhteyksien koko aivojen laajuista rakennetta voidaan tarkastella graafiteorian avulla.
Yksinkertaistettuna qEEG kertoo, kuinka aktiivisia aivojen eri alueet ovat, mistä tämä aktiivisuus on peräisin, kuinka hyvin eri alueet kommunikoivat keskenään ja onko aivojen kokonaisvaltainen viestintäverkosto organisoitunut terveelle aivotoiminnalle tyypillisellä tavalla.
Kvantitatiivinen EEG (qEEG) on vakiinnuttanut asemansa toiminnallisen aivotoiminnan arvioinnin menetelmänä, koska aivojen oskillaatiomallien, verkostoarkkitehtuurin ja käyttäytymisen tilojen väliset yhteydet perustuvat sekä biologisiin mekanismeihin että empiirisesti toistettaviin havaintoihin. Vuosikymmenten tutkimus on osoittanut, että lepotilassa mitattu EEG heijastaa samoja laaja-alaisia aivoverkostojen organisoitumisen piirteitä, joita havaitaan myös vakiintuneella funktionaalisella magneettikuvauksella eli fMRI:llä. Lisäksi on havaittu, että EEG:n spektriset ominaisuudet ovat yhteydessä positroniemissiotomografia- eli PET-kuvantamisella kartoitettuihin välittäjäainejärjestelmien reseptorijakaumiin, ja että EEG-pohjaisten konnektiivisuusverkostojen graafiteoreettiset ominaisuudet ovat yhteydessä muun muassa kliinisten oireiden vaikeusasteeseen, hoitovasteeseen ja neurodegeneraatioon.
Käytämme silmät kiinni-/silmät auki -mittausmenetelmää, koska vaikka molemmat menetelmät antavat yksinään tietyn olennaisen tiedon, niiden yhdistelmä antaa ainutlaatuista tietoa aivotoiminnasta.
Yhteenveto: Neurotieteellisesti ja neuroanalyyttisesti palvelumme perustuu EEG-pohjaiseen aivotoiminnan analyysiin. Siinä yhdistyvät aivoaaltojen oskillaatioiden eli värähtelyjen ja niiden tehospektrien tarkastelu, neuroelektrinen lähdekuvantaminen eli kolmiulotteinen EEG-lähdepaikannus sekä aivojen toiminnallisten yhteysverkostojen eli konnektomiikan analyysi. Lisäksi koko aivojen laajuisten yhteysverkostojen rakennetta tarkastellaan graafiteoreettisin menetelmin.
Näitä toisiaan täydentäviä näkökulmia yhdistämällä muodostetaan yksilöllinen aivotoiminnan profiili eli tehdään aivojen fenotyypitystä ja ominaisuusprofilointia. Menetelmää ei käytetä kliiniseen diagnosointiin, vaan aivotoiminnan ominaisuuksien kuvaamiseen ja tarkasteluun.
Aivoverkosto on kuin laaja tieverkosto
Aivoverkoston toimintaa voidaan havainnollistaa suurkaupungin tieverkoston avulla:
- Kaupungit = aivoverkoston yksittäiset ”solmut”
- Metropolikeskukset = keskeisimmät solmukohdat eli ”hubit”
- Kaupunkiseudut = eri tehtäviin erikoistuneet ja tiiviisti verkottuneet toiminnalliset ”moduulit”
- Valtatiet = vahvat ja tehokkaat ”yhteydet” eri alueiden välillä
Palvelumme tekee näkyväksi, miten aivojen toiminnalliset verkostot ovat organisoituneet, kuinka tehokkaasti ja joustavasti tieto kulkee niiden välillä sekä millaisia yksilöllisiä vahvuuksia, haavoittuvuuksia ja kompensoivia toimintamalleja niiden rakenteessa ja toiminnassa ilmenee.
Aivotoiminnan mittauksesta oivalluksiin ja muutokseen
Yhdistämme aivotoiminnan mittaustulokset asiakkaan itsearviointitietoihin.
Tässä hyödynnämme Yhdysvaltojen National Institute of Mental Healthin (NIMH) Research Domain Criteria -viitekehystä (RDoC), joka on kansainvälisesti tunnustettu ja ensisijaisesti tutkimuskäyttöön tarkoitettu mielenterveyden ja siihen liittyvien neurobiologisten ja käyttäytymiseen liittyvien toimintojen tutkimusviitekehys. RDoC:n käyttö ei kuitenkaan rajoitu vain mielenterveyden häiriöiden tutkimiseen, koska tässä viitekehyksessä ihmisen neurobehavioraalisia toimintoja tarkastellaan kategorisen ”joko–tai”-ajattelun sijaan jatkumoina normaalista toiminnasta eriasteisiin poikkeamiin ja toimintahäiriöihin.
Yleensä mittaamisella ja löydösten tunnistamisella tavoitellaan jonkinlaista muutosta. Muutoksen puolestaan mahdollistaa se, että aivot muuttuvat jatkuvasti – jopa tämän lauseen lukeminen muuttaa aivojesi toimintaa!
Neuroplastisuus tarkoittaa tätä aivojen kykyä muuttaa rakennettaan ja toimintaansa koko elämän ajan – niin hyvässä kuin pahassakin.
Muutoksessa on aina jossain määrin kyse oppimisesta. Ja oppimisessa on aina kyse muistista. Muistin kannalta on olennaista, että hermoverkot muodostuvat toisiinsa kytkeytyneistä neuroneista, jotka kommunikoivat synapsien kautta. Muutoksen, oppimisen ja muistamisen osalta olennaisimmat neurotieteelliset asiat ovat yksinkertaistetusti:
Muistijäljen muodostuminen: Oppimisen myötä hermoverkkojen toiminta ja niiden väliset yhteydet muuttuvat, jolloin muodostuu uusia muistijälkiä.
Muistijäljen vahvistuminen: Toistuva käyttö voi vahvistaa ja tehostaa muistijälkeen osallistuvien hermoverkkojen toimintaa – niin hyvässä kuin pahassakin!
Muistista palauttaminen: Muiston aktiivinen mieleen palauttaminen vahvistaa ja muokkaa siihen liittyviä hermoverkkoja edelleen.
Synaptinen plastisuus mahdollistaa nämä muutokset hermosolujen välisissä yhteyksissä.
Neurogeneesi tarkoittaa puolestaan uusien hermosolujen syntymistä aivoissa. Sitä voi tapahtua myös aikuisuudessa, ja sen on esitetty liittyvän muun muassa oppimiseen ja muistiin.
Harjoittelun lisäksi myös ympäristö, kokemukset ja tunteet vaikuttavat suoraan aivojen rakenteeseen ja toimintaan.
Aivot muuttuvat tehokkaimmin, kun oppiminen on merkityksellistä ja palkitsevaa.
Aivot muuttuvat – siksi niiden toimintaa kannattaa mitata ja kehittää!
Toivottavasti neuroälysi kasvoi tämän sivun myötä taas hieman!