Мясникова Александра

 




Мясникова Александра, кандидат философ. наук
Научный сотрудник
MiasnikovaAS@mgppu.ru




Научные интересы
Мои основные научные интересы связаны с исследованием функциональныx объединений нейронов, участвующих в когнитивных процессах, и методов, позволяющими такие объединения выявлять и проверять на достоверность.

Будучи специалистом по нейродинамике, я исследую когнитивные процессы в головном мозгe человека. Сочетая методы исследования нейродинамики и статистики, я выявляю и проверяю на достоверность функциональную связность в ЭЭГ данных. В поле моего исследования в разное время находились такие когнитивные процессы, как активация двигательной реакции при подготовке к движению, абстрактное мышление, психическая деятельность в состоянии покоя, пробуждение сознания в коме. Обнаружив такие функциональные объединения нейронов, я разрабатываю нейрофизиологические биомаркеры функционирования при нормальной работе головного мозга и их изменения при нарушениях.

Работая над магистрской диссертацией в Высшей Школе Экономики, я занималась анализом объединений нейронов в состоянии покоя в записях ЭЭГ. Целью исследования являлось выявление и проверка временной динамики взаимодействующих сигналов в разных соотношениях частот (альфа-бета, бета-гамма), картирование их топографии и оценка индексов силы взаимодействия. Вместе с коллегами из Группы Нейродинамики я занималась разработкой и совершенствованием метода оценки функциональных объединений нейронов. Данный метод был представлен в Frontiers in Neuroinformatics [Volk D, Dubinin I, Myasnikova A, 2018].

Занимаясь исследованием абстрактного мышления в Лаборатории Высшей Нервной Деятельности при Институте Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии РАН, я использовала топографии нейрональных взаимодействий и соответствующие измерения силы данных взаимодействий в качестве признаков в экспертной системе, которая определяла тип обобщения в задачах на категоризацию в данных ЭЭГ. Экспертная система была представлена в докладе в рамках Международной Конференции по Медицине и Биологии в Берлине [Miasnikova et al, EMBC 2019]. Данное исследование представляло собой пилотный проект с дальнейшим развитием на выборке людей из группы риска по развитию шизофрении. Цель проекта состояла в выявлении нейрональных коррелятов релевантности в задачах на обобщение и их изменений при шизофрении [Miasnikova et al, 2020].

Работая в Лаборатории Движения и Двигательного Контроля при Университете Отаго, Новая Зеландия, я занималась исследованием нейрональных взаимодействий у пациентов с врожденными зеркальными движениями и их отличий у здоровых людей в рамках классической парадигмы Go NoGo. Нашу группу интересовала нейродинамика, сопровождающая возникновение доминантной двигательной активности и блокады нерелевантного моторного ответа в ЭЭГ записях непосредственно перед совершением движения. Изучая нейродинамику на частотах тета, альфа и бета в выборке здоровых испытуемых, мне удалось выявить особую роль фазовых взаимодействий при подготовке движения именно на частотах альфа и бета, если сигнал в диапазоне альфа был получен в моторной коре [Miasnikova and Franz, 2020, in revision].

В МЭГ-центре я занимаюсь исследованиями нейрофизиологической активности, сопровождающей поведение в условиях риска.

В общем, применяя статистический подход и методы машинного обучения, я исследую активность в неокортексе, сопровождающую функционирование здорового головного мозга и мозга с нарушениями. Именно, я анализирую функциональные взаимодействия, возникающие в процессе ритмической активности, регистрируемой в ЭЭГ/ МЭГ записях. Используя полученную информацию о нейрональных взимидействиях, я разрабатываю и валидирую нейрофизиологические биомаркеры функционирования головного мозга.

Имею опыт работы в средах MATLAB/Pyton/R.
Охотно осваиваю новые инструменты и подходы.
С удовольствием принимаю участие в интерсных проектах.

Публикации
1. Miasnikova A, Franz EA. Brain dynamics in the alpha and beta frequency ranges in movement readiness and preparation. Journal of Psychophysiology [In review].
2. Miasnikova A, Perevoznyuk G, Martynova O, Baklushev M. Cross-frequency phase coupling of brain oscillations and relevance attribution as saliency detection in abstract reasoning. Neurosci Res. 2020;S0168-0102(19)30577-2. doi:10.1016/j.neures.2020.05.012.
3. Miasnikova A, Troshkov D, Baklushev M, Perevoznyuk G. Predicting States of Abstract Reasoning Using EEG Functional Connectivity Markers. 2019 IEEE EMBC Conference on Engineering in Biomedicine, 2019: 2451-2454.10.1109/EMBC.2019.8857031.
4. Volk, D., Dubinin, I., Myasnikova, A., Gutkin, B., & Nikulin, V. V. Generalized Cross- Frequency Decomposition: A Method for the Extraction of Neuronal Components Coupled at Different Frequencies. Frontiers in Neuroinformatics, 2018, 12, 72 doi:10.3389/fninf.2018.00072.