Jeśli terapia ma usunąć ból, pytamy pacjenta, czy mniej boli. A jeśli chcemy pomóc w przywróceniu świadomości — co zmierzyć, skoro tych zaburzeń „nie widać”? Jak spytać pacjenta, z którym nie ma kontaktu? Przed takimi problemami stają naukowcy współpracujący z kliniką Budzik

Klinika Budzik większości z nas kojarzy się z dziećmi w śpiączce. Wyobrażamy sobie białe sale z łóżeczkami, na których w ciszy i spokoju leżą śpiące dzieci…

– Nic bardziej mylnego – mówi Anna Duszyk, psycholog, która uczestniczy w pracach interdyscyplinarnego zespołu badającego dzieci w stanach zaburzonej świadomości.

– Powszechnie uważa się, że dzieci w Budziku są w śpiączce; otóż nie, nie są. Ta nieścisłość jest wynikiem braku odpowiedniej terminologii w języku polskim, dotyczącej chorych z zaburzeniami świadomości. W istocie pacjenci trafiają na rehabilitację do Budzika po wyjściu ze śpiączki. Większość z nich ma porażenie czterokończynowe i jest spastyczna. Dodatkowo u wielu obserwowane są ruchy mimowolne. Często są tak ruchliwe, że aż trudno nam robić badania!

Do spektrum zaburzeń świadomości zalicza się śpiączkę, stan wegetatywny – inaczej zwany nieresponsywnym – oraz stan minimalnej świadomości.

Śpiączka to stan głębokiego zaburzenia świadomości spowodowany ciężkim powypadkowym urazem mózgu lub chorobą i zatruciem powodującym jego uszkodzenia, w którym pacjent nie reaguje nawet na bardzo silne bodźce. Metabolizm jego mózgu spada do 30 procent. Śpi: nie otwiera oczu, nic nie jest w stanie go obudzić, mimo że mówimy do niego, dotykamy, stymulujemy bólowo. Szacuje się, że w Polsce w śpiączkę zapada do 5 tysięcy dzieci rocznie, ale większość z nich budzi się po kilku lub kilkunastu dniach.

Jednak kilkaset dzieci rocznie nie wybudza się w pełni, tylko przechodzi w stan wegetatywny lub w stan minimalnej świadomości i trwa w nim czasem przez całe lata. To z myślą o nich powstała klinika Budzik, gdzie przez 12 do 15 miesięcy dziecko ma zapewnioną intensywną rehabilitację.

Od początku działania kliniki udało się wybudzić 52 osoby.

Czy to dziecko mnie słyszy i rozumie?

Jednak stan dzieci w Budziku różni się od siebie znacząco ¬– wszystkie otwierają oczy i część z nich wykonuje różne ruchy, ale u których jest to świadoma reakcja, a u których tylko ruchy mimowolne ¬– tego nie wiadomo. Wszyscy zadają sobie pytania: Czy to dziecko mnie słyszy i rozumie? Jeśli tak, to w jakim stopniu? Jakie są szanse na poprawę? Ale lekarze nie zawsze są w stanie odpowiedzieć.

– Na podstawie wyniku badania testem behawioralnym dzielimy je na dwie grupy – mówi Anna Duszyk.

– Pierwsza to te, które są w stanie wegetatywnym. To znaczy, że obserwujemy u nich tylko odruchy. Jak klaśniemy im nad głową, to się wzdrygną, jak będziemy je stymulować bólowo – to się odsuną. Działają automatycznie, ale nie są świadome.

Inne są w tzw. minimalnym stanie świadomości. Kiedy poprosimy: „spójrz na piłkę” – to spojrzą, wodzą też za nią wzrokiem. Kiedy je uszczypniemy w rękę, to drugą ręką będą próbowały lokalizować ból.

Ale nie możemy się z nimi skomunikować. Kiedy poprosimy, żeby ruszyły ręką, to poruszą nią, ale gdy powiemy: „rusz ręką, jeśli chcesz powiedzieć ‘tak’”, to już tego nie zrobią. Wydaje się, że dociera do nich to, co się dzieje wokół nich, ale nie są w stanie wykonać bardziej skomplikowanych zadań, na przykład odpowiedzieć na pytania.

Wciąż nie potrafimy obiektywnie ocenić małych zmian w działaniu mózgu, które prowadzą do przywrócenia normalnego funkcjonowania. Potrzebne jest opracowanie nowej metody diagnostycznej

– Największym wyzwaniem dla nas jest odróżnienie tych pierwszych od tych drugich: przytomnych, ale nieświadomych, od przytomnych i trochę świadomych.

Dodatkowo testujemy inne możliwości komunikacji, aby stwierdzić, czy wśród pacjentów zdiagnozowanych jako wegetatywni nie ma osób w pełni świadomych, z którymi taką komunikację można nawiązać – tłumaczy Duszyk.

Szacuje się, że aż 40 procent diagnoz jest błędnych.

– Jeśli mamy pacjenta z bardzo głębokim uszkodzeniem kory motorycznej, to wszelkie zadania polegające na wykonaniu ruchu są dla niego nie do zrobienia – wyjaśnia Duszyk. – Jeśli ktoś nie widzi, to z kolei nie wykona zadań, które na tym zmyśle bazują. Mamy dzieci z oczopląsem, mamy takie, które nie słyszą, i dzieci afatyczne, które nie rozumieją mowy. Wszystkie to bardzo utrudnia postawienie prawidłowej diagnozy.

Elektryczny ślad myśli

– Żeby leczyć, trzeba na bieżąco oceniać postępy, bo inaczej nie wiemy, czy leczenie pomaga – mówi prof. Piotr Durka z Wydziału Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego. Kieruje on zespołem, który od 2016 roku prowadzi badania nad możliwością oceny stanu świadomości dzieci w klinice Budzik.

– Jeśli terapia ma usunąć ból, pytamy pacjenta, czy mniej boli. Jeśli walczymy ze stanem zapalnym, mierzymy temperaturę. A jeśli chcemy pomóc w przywróceniu świadomości — co zmierzyć, skoro tych zaburzeń „nie widać”? Jak spytać pacjenta, z którym nie ma kontaktu?

Niestety, wciąż nie potrafimy obiektywnie ocenić małych zmian w działaniu mózgu, które prowadzą do przywrócenia normalnego funkcjonowania. Potrzebne jest opracowanie nowej metody diagnostycznej, która pozwoli na monitorowanie zmian stanu pacjenta podczas rehabilitacji i dobór odpowiedniego programu leczenia.

Prof. Durka równolegle zajmuje się interfejsami mózg-komputer (ang. brain-computer interface, BCI), czyli systemami zapewniającymi komunikację opartą o odczyt aktywności mózgu, bez pośrednictwa mięśni. W Polsce jest prekursorem badań w tej dziedzinie. W 2008 roku przeprowadził pierwszy publiczny pokaz działania interfejsu mózg-komputer. W badaniach tych wykorzystuje m.in. algorytmy uczenia maszynowego.

Okazuje się, że niektóre opracowane do tych celów metody matematyczne można wykorzystać również do oceny zapisów EEG pacjentów w stanach zaburzeń świadomości.

Adres filmu na Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=IldyXnyxtVw

Wydział Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego i BrainTech demonstrują działanie współczesnych interfejsów mózg-komputer (BCI) opartych na odczycie EEG.
Źródło: OpenBCI / YouTube

Dlaczego właśnie EEG? Jest wiele metod badania aktywności mózgu, ale większość z nich jest droga i trudna w stosowaniu u dzieci z zaburzeniami świadomości. Na przykład funkcjonalny jądrowy rezonans magnetyczny wymaga przewiezienia pacjenta do ośrodka, a w przypadku pacjentów w stanach zaburzeń świadomości – uśpienia na czas badania. Aparat EEG jest znacznie tańszy i przenośny – można go postawić przy łóżku chorego dziecka.

– EEG jest elektrycznym śladem myśli, rejestrowanym z powierzchni głowy – tłumaczy Durka. – Daje się z niego odczytać świadome intencje użytkownika, które interfejs mózg-komputer przetwarza na komendy sterujące komputerem – wyjaśnia.

Przykładowo: jeśli na ekranie komputera będziemy mieć do wyboru odpowiedź TAK i odpowiedź NIE – możemy wybrać tę, którą chcemy, koncentrując na niej swoją uwagę. System BCI, korzystając z sygnału EEG, odczyta naszą intencję.

– Podczas badań w Budziku szukamy wskaźników, które są charakterystyczne dla stanu świadomości i odróżnią go od nieświadomości – tłumaczy Durka. – Najważniejszym wskaźnikiem jest świadoma reakcja na bodźce. Próbujemy zarejestrować charakterystyczne wzorce aktywności mózgu odpowiedzialne za świadomą percepcję. Nawet jeśli jej nie widać w zachowaniu, może ona zachodzić w mózgu. Trzeba „tylko” znaleźć sposób na jej odczytanie.

Nowe ścieżki SI

Niestety, interpretacja zarejestrowanych sygnałów EEG jest bardzo trudna. I tu z pomocą przychodzą metody matematyczne, podobne do tych, które odczytują z EEG nasze intencje po to, by sterować interfejsami mózg-komputer.

Czy w tej diagnozie pomaga też sztuczna inteligencja?

– To trudne pytanie i delikatny temat – mówi Durka. – SI jest w ostatnich latach terminem tyleż popularnym, co nadużywanym. Oczywiście, podobnie jak w innych gałęziach nauki, również w analizie EEG stosujemy algorytmy uczenia maszynowego, żeby wyszukiwać w danych zależności niewidoczne dla statystyki klasycznej. Ale na wyniki tych nowych metod trzeba patrzeć z dużą ostrożnością — szczególnie gdy wynik ma być przekładany na diagnozę pacjentów w tak tragicznym stanie. Dlatego badania nakierowane na wspomaganie diagnostyki klinicznej staramy się opierać na sprawdzonych i stabilnych metodach statystycznych, zaś uczenie maszynowe stosujemy przede wszystkim w nowatorskich, czysto uniwersyteckich badaniach nad BCI – zastrzega profesor.

Dotykamy największej z nierozwiązanych zagadek, jaką jest istota świadomości. Ale kieruje nami coś więcej niż tylko ciekawość naukowa. Postęp w tych badaniach może umożliwić ogromną poprawę diagnostyki, opieki i planowania rehabilitacji pacjentów z zaburzeniami świadomości

Zastosowanie SI ma swoje ograniczenia.

– Aby efektywnie stosować uczenie maszynowe, potrzeba ogromnych zbiorów jednolitych, spójnych i poprawnie oznaczonych danych – tłumaczy Durka. – Rozpoznawanie kotów na zdjęciach jest doskonale rozwinięte, bo w internecie jest mnóstwo takich zdjęć, i kot jako taki jest dość dobrze zdefiniowanym pojęciem.

To, co jest względnie proste przy technologii rozpoznawania twarzy czy zwierząt, w wypadku użycia w medycynie się komplikuje.
– EEG różnych osób jest dużo mniej jednorodne niż obrazy kotów. Ponadto EEG tego samego człowieka na każdym „zdjęciu” (czyli w kolejnych rejestracjach) może wyglądać inaczej, co dramatycznie utrudnia szukanie subtelnych różnic wynikających ze stanów chorobowych – podkreśla Durka.

– W naszym ostatnim artykule opisywaliśmy przykład zastosowania uczenia maszynowego. Szukaliśmy zupełnie nowych wskaźników, które można by wyliczyć z EEG z nadzieją, że będą pomocne w ocenie stanu świadomości – mówi profesor.

– Zamiast znanych z BCI śladów świadomych reakcji na bodźce badaliśmy sieć połączeń niezależnych od wykonywanego zadania, zwaną z angielskiego Default Mode Network (DMN). To stosunkowo nowe i słabo zbadane pojęcie, dlatego nie wiadomo dokładnie, jak prawidłowe działanie tej sieci powinno się manifestować w EEG.

Wyliczaliśmy siły połączeń pomiędzy odprowadzeniami EEG z nadzieją, że zauważymy różnice między strukturą tych połączeń u osób zdrowych i pacjentów z różnymi poziomami zaburzeń świadomości. Te połączenia można wyliczać między różnymi grupami elektrod i z góry nie wiadomo, które z nich mogą charakteryzować grupy pacjentów. Ponieważ „na pierwszy i drugi rzut oka” nie było widać wyraźnych prawidłowości, do ich znalezienia zastosowaliśmy algorytmy uczenia maszynowego, które wykazały dość interesujące efekty.

Jednym ze sposobów sprawdzania, jak taka metoda zaklasyfikowałaby „nowego” pacjenta, jest sprawdzian krzyżowy (ang. cross-validation). Z dostępnych danych wybieramy dwa podzbiory: uczący i testowy. Zbiór uczący służy do stworzenia („nauczenia”) klasyfikatora. Prawidłowość działania takiego klasyfikatora testujemy na zbiorze testowym czyli na danych, które nie były używane do uczenia – tłumaczy profesor.

– Jednak jasno trzeba zaznaczyć, że te akurat badania są na razie dalekie od zastosowań klinicznych. W tym przypadku badamy nieznane zjawisko (DMN w zaburzeniach świadomości) za pomocą skomplikowanych metod uczenia maszynowego, których działanie rozumiemy dużo mniej niż działanie stosowanych od dziesięcioleci klasycznych metod statystycznych. Do potencjalnej wartości diagnostycznej takich metod należy podchodzić ostrożnie.

Zagadka świadomości

Badania w klinice Budzik trwają od 2016 roku. Do tej pory przebadanych zostało po kilka razy około 30 dzieci powyżej siódmego roku życia. Jak w praktyce wygląda badanie?

– Zakładamy dziecku czepek z elektrodami EEG i mówimy, na czym polega zadanie, które będzie miało do wykonania – opowiada Anna Duszyk. – Zadania są tak przygotowane, aby jego wykonanie można było wyczytać z sygnału EEG, nie wymagają one żadnej reakcji behawioralnej, wystarczy, że pacjent skupi się na wskazanym bodźcu bądź pomyśli o wykonaniu ruchu, o który został przez nas poproszony.

Sygnał niestety zazwyczaj jest słabej jakości, bo dzieci często się ruszają. Dodatkowo robimy im także co dwa miesiące badania podczas snu. Zdrowy mózg pracuje inaczej w czasie snu niż w trakcie czuwania. Można to zaobserwować w zapisie EEG. W zapisach nocnych więc szukamy śladów rytmów dobowych oraz struktur charakterystycznych dla snu, ponieważ ich występowanie uznawane jest za oznakę powracania prawidłowych funkcji mózgu.

Pomimo wielu trudności wynik badań czasem pozytywnie zaskakuje naukowców.

– Pamiętam chłopca, który okazał się świadomy, mimo że nie dawał żadnych oznak behawioralnych. To było niesamowite – mówi Duszyk. – Chłopczyk miał siedem lat, był po podtopieniu. Prosiliśmy go o zliczanie obrazków, poruszanie ręką, nogą. Nie było widać jego reakcji w trakcie badania, ale z sygnału EEG można było wywnioskować, że rozumiał polecenie i starał się je wykonać. Taka sytuacja zdarzyła się dwa lub trzy razy. To najlepszy dowód na to, jak ważne są te badania i jak często mylimy się co do stanu świadomości pacjenta, bazując na testach behawioralnych.

– Opisane powyżej badania dotykają największej z nierozwiązanych zagadek, jaką jest istota świadomości. Ale kieruje nami coś więcej niż tylko ciekawość naukowa – dodaje Durka. – Postęp w tych badaniach może umożliwić ogromną poprawę diagnostyki, opieki i planowania rehabilitacji pacjentów z zaburzeniami świadomości. Z pacjentami, u których algorytmy wykryją ślady świadomych odpowiedzi w EEG, będzie się można komunikować za pomocą BCI.


Prof. Piotr Durkafizyk i neuroinformatyk, autor kilkudziesięciu artykułów i pięciu książek, od początku studiów związany z Wydziałem Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego. Zajmuje się analizą EEG, interfejsami mózg-komputer (brain-computer interface, BCI) i oceną stanu pacjentów z zaburzeniami świadomości (ostatnio we współpracy z warszawską kliniką Budzik). W roku 2008 przeprowadził pierwszy w Polsce publiczny pokaz działania BCI. Cztery lata później zaprojektowany przez niego system okazał się najszybszym BCI na międzynarodowych targach CeBIT. W roku 2009 stworzył na Wydziale Fizyki UW pierwsze w świecie pełne studia neuroinformatyki. W roku 2012 założył firmę BrainTech, która po trzech latach wdrożyła otwarty i darmowy system oprogramowania dla niepełnosprawnych o skrajnie ograniczonych możliwościach komunikacji (Polski Interaktywny System Alternatywnej Komunikacji PISAK). Aktualnie BrainTech wprowadza na rynek nowatorskie na skalę światową sprzęt i oprogramowanie interfejsów mózg-komputer. Bliższe informacje na stronach http://durka.infohttps://braintech.pl.

Anna Duszyk jest absolwentką neurokognitywistyki na Uniwersytecie Humanistyczno-Społecznym SWPS i muzykologii na Uniwersytecie Jagiellońskim. Ukończyła też Interdyscyplinarne Studia Doktoranckie na Uniwersytecie Humanistyczno-Społecznym SWPS. Specjalizuje się w dynamice procesów kontroli poznawczej oraz w zagadnieniach psychofizjologicznych w konstruowaniu interfejsów mózg-komputer. Od 2009 współpracuje z Zakładem Fizyki Biomedycznej Uniwersytetu Warszawskiego. Odbyła staż m.in w Leibniz Institute for Neurobiology w Magdeburgu oraz w Le Centre hospitalier universitaire de Liège, gdzie współpracowała z Coma Science Group pod kierunkiem prof. Stevena Laureysa. Od 2016 uczestniczy w projekcie prowadzonym przez prof. Durkę, wykorzystując zdobyte w Belgii doświadczenie z zakresu badań behawioralnych oraz elektrofizjologicznych pacjentów z zaburzeniami świadomości oraz zastosowań BCI do komunikacji z pacjentami z uszkodzeniami mózgu.