По мозгу и поведению персонала
Исследователи продолжают добиваться прогресса в поисках биологических маркеров психических заболеваний. Ожидается, что такие маркеры, если они могут быть научно обоснованы, сделают диагностику и оценку риска более объективными.
Теперь большая международная команда во главе с Независимым исследователем BBRF 2015 года и молодым исследователем 2007 года Томасом Хайеком, доктором философии, из Университета Далхаузи, Галифакс, Новая Шотландия, сообщила обнадеживающие результаты попытки использовать методы машинного обучения для выявления диагностические маркеры биполярного расстройства. Результаты основаны на информации, полученной с помощью МРТ головного мозга. Отчет появился 31 августа 2018 года в «Молекулярной психиатрии».
На данный момент диагностика всех психических заболеваний по-прежнему основывается на наблюдаемых и зарегистрированных пациентах симптомах. Биполярное расстройство представляет собой особую диагностическую проблему, поскольку во многих случаях оно сначала проявляется в виде депрессии. Небольшой процент людей, страдающих депрессией, в какой-то более поздний момент испытает то, что называется маниакальным эпизодом, отмеченным симптомами, которые кажутся диаметрально противоположными симптомам депрессии: повышенное состояние возбуждения, сильная энергия, пониженная потребность во сне и склонность принимать необдуманные и импульсивные решения. Считается, что это подмножество пациентов имеет биполярное расстройство.
Еще более усложняет диагностическую задачу тот факт, что биполярное расстройство – это то, что ученые называют «гетерогенным», что означает, что существует несколько подтипов с различными типами симптомов и лежащей в основе нейробиологии. Таким образом, основание диагноза на объективных биологических мерах, таких как визуализация мозга, было бы очень полезно как для врачей, так и для пациентов.
Доктор Хайек и его коллеги хотели определить, могут ли данные МРТ выявить набор биологических свойств в головном мозге, которые свидетельствуют о наличии биполярного расстройства у большинства пациентов. Чтобы проверить эту концепцию, команда собрала результаты МРТ от 853 пациентов с биполярным расстройством и 2167 пациентов из контрольной группы. Эти предметы были частью набора данных в проекте под названием ENIGMA, который собирал информацию о пациентах из разных мест для формирования больших выборок. Большие образцы необходимы для эффективного использования методов машинного обучения, при которых компьютеры обучаются идентифицировать – в данном случае – аспекты анатомии мозга, которые соответствуют биполярному расстройству. До настоящего времени не было собрано ни одного образца сопоставимого размера.
Принимая во внимание изменчивость заболевания и тот факт, что пациенты для этого исследования были набраны без какой-либо координации в 13 различных местах, исследователи изначально сомневались, что они могут дифференцировать пациентов от контроля на основе структуры мозга. Тем не менее, они выявили биологические параметры, полученные с помощью МРТ, что позволило им идентифицировать пациентов с биполярным расстройством с точностью до 65%. «Эти результаты служат подтверждением концепции обобщенной сигнатуры биполярного расстройства, которая может быть обнаружена у отдельных субъектов даже в большой многосайтовой выборке», – отметили ученые. «Попытка дифференцировать пациентов от контроля является первым шагом до перехода к более клинически значимым проблемам, таким как дифференциальная диагностика», – добавили они, чтобы различать различные психические расстройства с похожими проявлениями.
Чтобы служить инструментом клинической диагностики, машинное обучение должно обеспечивать точность диагностики не менее 80%. По словам доктора Хайека, наличие доступа к фактическим снимкам МРТ, а не только к информации о некоторых областях мозга, может значительно улучшить производительность. Однако в настоящее время совместное использование полных сканирований влечет за собой юридические и личные проблемы с конфиденциальностью, отметил он.
Среди других грантополучателей BBRF, участвовавших в исследовании, были: Джеральдо Бусато, доктор философии, независимый исследователь 2010 года; Дара Кэннон, доктор философии, 2006, 2004 годы молодой исследователь; Дженис Фуллертон, доктор философии, 2007 г. Молодой исследователь; Дэвид Глан, кандидат наук, 2014 г. Независимый следователь, 2003 г., 2005 г. Молодой следователь; Roshel Lenroot, MD, 2003 молодой исследователь; Колм Макдональд, доктор философии, независимый следователь 2009 года, молодой следователь 2002 года; Теодор Саттервейт, доктор медицины, призер Klerman 2014 года, молодой исследователь 2010 года; Jair Soares, MD, Ph.D., 1999, 1997 Young Investigator; и Эдуард Виета, доктор медицинских наук, 2012 г. Колвин Призиннер.
