«За 12 лет на нашем счету почти 1000 операций с пробуждением»
В НИУ ВШЭ прошла XIII Летняя нейролингвистическая школа, организованная Центром языка и мозга при поддержке факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ. В центре внимания слушателей была совместная работа нейролингвистов, нейрохирургов и нейрофизиологов в операционной, стандартизация лингвистических парадигм и практические подходы к сохранению речевой функции пациентов.
Зачем лингвист в операционной?
С самых первых лекций школы был поднят фундаментальный вопрос: зачем лингвист в операционной? На примерах клинической практики было показано, что интраоперационное тестирование речи — не дополнение к стандартной процедуре лечения, а необходимый элемент для проведения безопасной резекции. Скоординированная работа нейрохирурга, нейрофизиолога и лингвиста позволяет надежно установить локализацию функциональных зон, адаптировать границы резекции так, чтобы одновременно сохранить функциональные зоны и сберечь проводящие пути и сосуды, минимизируя риск постоперационной утраты речи.
Директор Центра языка и мозга Ольга Драгой в своем выступлении проследила эволюцию представлений о нейроанатомии речи и подчеркнула большую индивидуальную вариативность речевых зон. Она акцентировала внимание на том, что качественное дооперационное планирование начинается с понимания индивидуальной организации речевой функции у пациента и требует участия нейролингвиста в полном цикле диагностики — от предоперационного картирования до интра‑ и послеоперационного мониторинга.
«Первая операция, в которой приняли участие сотрудники Центра языка и мозга, прошла в 2014 году, и за 12 лет на нашем счету почти 1000 операций с пробуждением. Мы разрабатываем и внедряем в клинику протоколы, которые сохраняют речь и улучшают качество жизни пациентов», — рассказала Ольга Драгой.
По мнению нейрофизиолога, заведующего кафедрой медицинских нейротехнологий ИНН РНИМУ им. Н.И. Пирогова Михаила Синкина, задача лингвиста выходит за пределы единичной операции и включает создание воспроизводимых протоколов и чувствительных заданий, которые клиницисты смогут масштабно применять в разных центрах.
Нейрохирург Андрей Зуев, заведующий Центром нейрохирургии НМХЦ им. Н.И. Пирогова, в лекции рассказал о практических реалиях интраоперационного картирования: методы предоперационной визуализации помогают спланировать маршрут удаления опухоли, но не дают стопроцентной гарантии, поэтому роль интраоперационного тестирования речи, проводимого лингвистом, в операционной остается критичной. Он сравнил процесс удаления опухоли с ходьбой по минному полю и подчеркнул важность бережного обхода функциональных зон, сохранения трактов и сосудов.
Алина Миннигулова, научный сотрудник Центра языка и мозга, рассказала о роли ассоциативных трактов в порождении и понимании речи. Она пояснила, что, помимо корковых зон, важны пучки белого вещества, связывающие участки коры внутри головного мозга, и что при их повреждении могут возникать специфические нарушения.
«Восстановление трактов возможно при необширных поражениях, но их функциональность имеет потенциал реорганизации с помощью компенсации другими трактами или их гомологов в другом полушарии, при этом с оговоркой: при относительно длительном заболевании», — пояснила исследовательница.
Сравнительный анализ постоперационных речевых синдромов и афазий при инсульте представила научный сотрудник Центра языка и мозга Ольга Буйволова. Она отметила, что инсульт часто дает четкие и классифицируемые синдромы, тогда как после удаления опухоли нарушения более вариативны и чаще обратимы. Также Ольга обсудила связь различных типов деменции с речевыми нарушениями и подчеркнула необходимость дифференцированного подхода к диагностике и реабилитации.
Практические разработки
Практические принципы разработки нейролингвистических задач и критерии их чувствительности обсуждались на примерах адаптации тестов для разных языков с учетом различной степени тяжести нарушений. Второй день школы начался с доклада младшего научного сотрудника Центра языка и мозга Марии Прокопьевой. Она представила программу «ЛИС» («Лингвистическое интраоперационное сопровождение») и ее мультиязычную адаптацию, подробно рассказав о структуре интраоперационных тестов и порядке до‑, интра‑ и постоперационного обследования речи.
Практические инструменты картирования — фМРТ, транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) и тест Вада — рассматривались как взаимодополняющие методы предоперационной диагностики.
«Метод фМРТ требует осторожного подхода к протоколам и статистике из‑за фоновой активации мозга», — считает заведующая Научно‑учебной лабораторией когнитивных исследований НИУ ВШЭ Екатерина Печенкова. В своем докладе она рассмотрела требования к дооперационному картированию методом фМРТ, а также необходимость участия нейропсихологов в процессе адаптации заданий под пациента, чтобы получать надежные карты функциональных зон.
Младший научный сотрудник Центра языка и мозга Анна Комиссаренко поделилась опытом дооперационного картирования методом ТМС, рассказала о роботизированной системе Axilum и эмпирических данных по подбору оптимальных параметров стимуляции для задач речевого картирования. Она отметила, что ТМС демонстрирует высокую чувствительность и часто служит альтернативой, когда интраоперационное картирование невозможно.
Стажер‑исследователь Центра языка и мозга Ирина Провлоцкая представила обновленный протокол теста Вада, обратив внимание на его диагностическую ценность для определения латерализации речи и памяти и на практические нюансы проведения процедуры.
«Тест Вада — это нейрохирургическая процедура временного “отключения” одного из полушарий головного мозга. В сонную артерию поочередно вводят анестетик, чтобы усыпить только правую или только левую часть. Это позволяет определить, за какие именно когнитивные функции отвечает каждое полушарие. Благодаря тесту Вада можно определить латерализацию зон, отвечающих за речь и память», — объяснила исследовательница.
Выпускник факультета фундаментальной медицины МНОИ МГУ Евгений Шапошников сравнил фМРТ в состоянии покоя и при выполнении заданий: результаты частично сопоставимы, но пересечение сетей, визуализируемых разными методами, умеренно, что требует осторожной интерпретации при картировании речевой сети.
Младший научный сотрудник Центра языка и мозга Татьяна Больгина рассказала о разработке трех фМРТ‑парадигм разной сложности.
«Наша задача была придумать парадигмы, которые давали бы сопоставимую активацию в мозге, но при этом были бы проще в выполнении. Важно, чтобы их можно было применять у пациентов с разной степенью тяжести речевых нарушений», — отметила докладчица.
Стажер‑исследователь Центра языка и мозга Екатерина Родионова показала нейрональные корреляты речевой функции у пожилых на структурной МРТ: ухудшение лексического доступа связано с атрофией средней и нижней височных извилин, что подтверждает перспективность речевых задач для раннего скрининга нейродегенерации.
Завершающий доклад школы стажер‑исследователь Центра языка и мозга Ксения Радушева посвятила прогнозированию восстановления речи после инсульта по характеристикам трактов белого вещества. Анализ метрик — объема трактов, плотности волокон, фракционной анизотропии и диффузионных показателей — выявил, что сохранность проводящих путей напрямую связана с успешностью восстановления и что значимы не только дугообразный пучок, но и другие тракты.
Школа завершилась живой постерной сессией: участники могли не только ознакомиться с теоретическими основами представленных методов, но и апробировать инструменты речевой диагностики, разработанные центром, в практическом режиме — протестировать их функции и интерфейсы. Подводя итоги, организатор школы Анна Комиссаренко наметила дальнейшие шаги: стандартизация протоколов, подготовка специалистов и мультицентровые исследования, которые позволят распространить лучшие практики и сделать операции с пробуждением безопаснее и доступнее.
Вам также может быть интересно:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта
Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.
В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов
Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.
Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО
Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.
От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику
С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
Роботы нуждаются в людях: на «Технопроме-2026» обсудили кадры для промышленной робототехники
На XIII Международном форуме технологического развития «Технопром-2026» в рамках секции «Кадры для национальных проектов технологического лидерства» состоялась панельная дискуссия «Кадры для промышленной робототехники: почему роботы нуждаются в людях». Представители университетов, исследовательских организаций и технологических компаний обсудили кадровые вызовы российской робототехники, изменение требований к инженерным компетенциям и подходы к подготовке специалистов для отрасли.