Компьютерный анализ ночной электрической активности мозга позволил отличить людей с болезнью Альцгеймера от когнитивно здоровых участников и разделить пациентов на три биологические подгруппы. Однако исследование пока не доказывает, что такой метод способен выявлять заболевание до появления симптомов или использоваться как самостоятельный диагностический тест.
Почему учёные изучают сон
Болезнь Альцгеймера развивается постепенно. Изменения, связанные с накоплением патологических белков и повреждением нервных клеток, могут начинаться задолго до заметных нарушений памяти и мышления.
Сон тесно связан с работой головного мозга. При болезни Альцгеймера может меняться его структура — продолжительность и последовательность отдельных стадий. В свою очередь, нарушения сна связывают с процессами, способными влиять на накопление бета-амилоида и тау-белка.
Поэтому электрическая активность мозга во время ночного отдыха может служить своеобразным окном в изменения, происходящие в нервных сетях. Исследователи решили проверить, можно ли извлечь из этих сигналов информацию, связанную с признанными биологическими показателями болезни Альцгеймера.
Работа опубликована в журнале GeroScience.
Как проводилось исследование
В анализ вошли 42 пациента с болезнью Альцгеймера лёгкой или умеренной степени и 58 человек без выявленных когнитивных нарушений.
Участники прошли ночную полисомнографию — комплексное исследование сна. Электроды на коже головы регистрировали электроэнцефалограмму (ЭЭГ), то есть электрические сигналы, возникающие при работе нервных клеток.
У пациентов с болезнью Альцгеймера также исследовали спинномозговую жидкость, окружающую головной и спинной мозг. В ней измеряли показатели, связанные с заболеванием и повреждением нервной ткани.
Какие биологические показатели учитывали
Исследователи сопоставили характеристики электроэнцефалограммы сна с концентрациями четырёх веществ:
бета-амилоида 42 (Aβ42) — формы белка, уровень которой в спинномозговой жидкости меняется при накоплении амилоидных отложений в мозге;
фосфорилированного тау-белка 181 (p-tau181) — показателя патологических изменений тау-белка;
общего тау-белка (t-tau), связанного с повреждением нервных клеток;
лёгкой цепи нейрофиламента (NfL) — белка, повышение которого может отражать повреждение нервных волокон.
Для анализа использовали машинное обучение — методы, позволяющие вычислительной системе находить сложные сочетания признаков в больших массивах данных.
«Регистрация электрической активности во время сна даёт нам возможность наблюдать биологические процессы, которые спустя годы могут привести к забывчивости и другим проявлениям болезни Альцгеймера», — объяснила руководитель исследования Аррате Муньос-Баррутия (Arrate Muñoz-Barrutia).
Алгоритм выделил три подгруппы пациентов
После обработки данных алгоритм различил участников с болезнью Альцгеймера и людей без когнитивных нарушений. Кроме того, среди пациентов он выделил три подгруппы с постепенными различиями в уровнях белковых показателей.
Особенно заметно группы различались по соотношению фосфорилированного тау-белка 181 и бета-амилоида 42, а также по уровню лёгкой цепи нейрофиламента.
Это указывает на биологическую неоднородность болезни Альцгеймера. Даже у пациентов с одним клиническим диагнозом выраженность амилоидных, тау-связанных и нейродегенеративных изменений может различаться.
Такая классификация в будущем потенциально могла бы помочь врачам точнее характеризовать заболевание и подбирать пациентов для исследований. Но пока неизвестно, связаны ли обнаруженные подгруппы с разной скоростью ухудшения памяти, прогнозом или ответом на лечение.
Искусственный интеллект не заменяет обследование
По словам автора работы Лорены Гальего Виньярас (Lorena Gallego Viñarás), искусственный интеллект (ИИ) предназначен не для замены медицинских исследований, а для более подробного анализа полученной информации.
Сегодня для подтверждения биологических признаков болезни Альцгеймера могут использовать анализ спинномозговой жидкости и позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ). При позитронно-эмиссионной томографии в организм вводят специальное меченое вещество, позволяющее обнаруживать определённые изменения в головном мозге.
Развиваются и анализы крови, в частности исследование фосфорилированного тау-белка 217 (p-tau217). Однако доступность таких методов и порядок их применения могут различаться между медицинскими учреждениями.
Авторы предполагают, что анализ сна когда-нибудь сможет дополнять лабораторные исследования. Теоретически он мог бы стать менее инвазивным и более доступным этапом предварительного обследования.
Исследование не подтверждает раннюю диагностику
Несмотря на обнадёживающие результаты, участников с доклинической болезнью Альцгеймера — биологическими изменениями без нарушений памяти — в исследовании не было. Пациенты уже имели заболевание лёгкой или умеренной степени.
Поэтому работа не показывает, способен ли алгоритм предсказать болезнь за годы до появления симптомов. Она также не оценивала точность домашней регистрации сна, влияние результатов на решения врача или пользу метода для пациентов.
Исследование было относительно небольшим, а алгоритм анализировал уже собранный набор данных. Для проверки его диагностических возможностей потребуются независимые испытания с участием людей на разных стадиях заболевания и с другими причинами нарушений памяти.
«Мы ищем неинвазивный и доступный инструмент, который мог бы поддержать более раннее выявление заболевания», — отметила специалист по заболеваниям органов дыхания Анна Микела Гаэта (Anna Michela Gaeta). Пока это остаётся целью дальнейших исследований, а не готовой возможностью для клинической практики.
Другой подход к выявлению риска заболевания с помощью вычислительных методов описан в материале о модели FINGERS-7B для оценки риска болезни Альцгеймера до появления симптомов.
Литература
Gaeta A. M., et al. Quantitative sleep EEG identifies CSF core biomarker-related subgroups in Alzheimer’s disease // GeroScience. — 2026. — Digital Object Identifier (DOI): 10.1007/s11357-026-02266-z.