Ученые нашли способ "вычислять" депрессию
© Unsplash / Jordan Bauer
Подписаться
Разработка открывает новые возможности для диагностики и лечения большой клинической депрессии.
ЕРЕВАН, 5 мар - Sputnik. Инновационный математический подход— Q-анализ для диагностики клинической депрессии создали ученые Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта Балтийского федерального университета (БФУ) имени И. Канта, сообщант сообщили РИА Новости.
По их мнению, новый метод поможет разработать более точные методы диагностики и персонализированные подходы к терапии.
Ученые БФУ им. И. Канта выяснили, что у пациентов с большим депрессивным расстройством функциональные сети мозга работают иначе, чем у здоровых людей.
Функциональные сети — это совокупность областей мозга, которые работают вместе, выполняя определенные задачи. Они отвечают за различные когнитивные и эмоциональные процессы, такие как память, внимание, принятие решений и регуляция настроения. Функциональные сети помогают координировать активность, обеспечивая слаженную работу мозга.
Впервые для изучения большого депрессивного расстройства исследователи использовали инновационный математический подход— Q-анализ. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают только парные связи между двумя областями мозга, Q-анализ позволяет изучать групповые взаимодействия, где одновременно задействованы три и более области.
Сам метод включает в себя идентификацию групп областей мозга, тесно связанных между собой, изучение связей между ними и оценку топологических характеристик этих связей – насколько они разнообразны и сложны.
С помощью нового метода ученые БФУ выяснили, что у пациентов с большим депрессивным расстройством функциональные сети мозга работают иначе, чем у здоровых людей. У них снижается сложность и разнообразие связей, мозг становится менее гибким, им труднее обрабатывать информацию и регулировать эмоции.
Также у пациентов меняется роль ключевых областей, например, черная субстанция (область, связанная с дофаминовой системой) становится более интегрированной в сеть, возникает дисфункция дофаминовых путей. Кроме этого, снижается число высокоуровневых связей, происходит меньше сложных взаимодействий между областями мозга, нарушается интеграция информации.
По мнению авторов, разработка открывает новые возможности для диагностики и лечения большой клинической депрессии. Понимание того, как нарушаются высокоуровневые взаимодействия в мозге, поможет ученым разработать более точные методы диагностики и персонализированные подходы к терапии.
