Ученые из Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта (Калининград) и Пловдивского медицинского университета (Болгария) предложили интерпретируемый подход, позволяющий эффективно выявлять депрессивное расстройство с точностью до 83%. Результаты исследования опубликованы в научном журнале Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science.
В рамках исследования ученые использовали снимки, полученные с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии — метода, основанного на измерении интенсивности кровотока. Когда какая-либо область мозга возбуждалась, приток крови к ней увеличивался. Затем по полученным снимкам исследователи строили графы — сложные сети, у которых узлы (точки) имитировали области мозга, а связи между узлами — ребра графа — соответствовали взаимодействиям между областями. На основе полученных графов ученые сравнивали работу мозга у 35 пациентов с депрессивным расстройством и у 50 здоровых людей, а затем, используя методы машинного обучения, пытались разделить пространство признаков обоих групп.
Предложенный подход позволил с точностью до 82,6% отличать больных и здоровых людей. При этом группы различались лучше, если авторы при анализе учитывали определенный набор сетевых метрик: силу узла, соответствующую активности области мозга, количество ребер, то есть число взаимодействий между областями, а также коэффициент кластеризации, показывающий, в какой степени узлы имели тенденцию группироваться вместе. Если же исследователи применяли признаки по отдельности или добавляли другие незначимые сетевые характеристики, алгоритм работал некорректно.
Таким образом, метод позволил выявить те характеристики функциональной сети мозга, которые отличаются у больных и здоровых испытуемых. При этом алгоритм распознавал отличия не в отдельных локальных связях между областями мозга (как это делается в большинстве методов), а в глобальных характеристиках всей сети нейронов. Новая методика позволит отследить глобальные изменения в структуре мозга у людей с депрессивным расстройством, а также обеспечить клиническую практику надежным способом диагностики этого заболевания.
«В дальнейшем на основе полученных данных мы планируем выделить характерные особенности функциональных сетей головного мозга здоровых людей и пациентов с большим депрессивным расстройством на разных уровнях головного мозга. Это позволит выбрать наиболее важные биомаркеры, которые необходимо анализировать для определения болезни на основе магнитно-резонансной томографии», — рассказал участник проекта Андрей Андреев, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта.
Большое депрессивное расстройство — психическое заболевание, от которого в мире страдает около 280 млн человек. Больные теряют интерес к деятельности, сталкиваются с бессонницей, сонливостью, слабостью, чувством вины и самоуничижения.
Ранее биологи нашли ген, отвечающий за нарушение способности испытывать удовольствие при депрессии.