07.07.2026
В
Проект Юлии называется «Моделирование фенотипов рабочей памяти при болезни Паркинсона». Болезнь Паркинсона известна прежде всего двигательными симптомами, но для пациентов не менее тяжёлым испытанием становятся нарушения памяти, внимания и способности планировать действия. По данным мировой статистики, деменция развивается у 10% пациентов в первые три года после диагноза, к 10 годам — уже у 46%, а к 20 годам — у 83%. Эти цифры делают раннее выявление и коррекцию когнитивных нарушений критически важной задачей.
Юлия предлагает комплексный подход, объединяющий сразу несколько передовых технологий. Это даёт возможность не просто констатировать наличие нарушений, а увидеть, как именно устроена «сетевая организация» мозга у каждого конкретного пациента.
На основе полученных данных можно разработать персонализированный протокол нейрореабилитации, например, подобрать оптимальные параметры метода транскраниальной магнитной стимуляции (ТМС) — неинвазивной техники, воздействующей на кору головного мозга с помощью магнитного поля.
Особую ценность исследованию придаёт тот факт, что Юлия оценивает эффекты ТМС не только сразу после процедуры, но и спустя время. Это позволяет судить о долгосрочной эффективности вмешательства, а не только о краткосрочных изменениях.
«Результаты нашего исследования могут стать основой для разработки персонализированных протоколов нейрореабилитации, направленных на сохранение когнитивных функций, повышение качества жизни пациентов и поддержку активного долголетия, — пояснила Юлия Комарова. — Разрабатываемый метод ориентирован не только на пациентов с болезнью Паркинсона, но и в целом на пожилых людей с возрастными изменениями когнитивной сферы. Ранняя диагностика и индивидуально подобранная коррекция позволяют замедлить снижение памяти и мышления, сохранив социальную активность и самостоятельность человека на долгие годы».
Научная новизна проекта заключается в том, что впервые создаётся интегративная модель, объединяющая нейрофизиологические данные, результаты когнитивных тестов и динамику под влиянием ТМС с использованием методов машинного обучения.
Работа соответствует приоритетам
Возможность реализовывать столь амбициозные научные проекты, осуществлять прорывные исследования молодых учёных СамГМУ, а также развивать студенческие стартапы существует в том числе благодаря участию университета в программе стратегического академического лидерства
