Recipe.Ru

ИИ научился определять биологические подтипы депрессии по МРТ мозга

ИИ научился определять биологические подтипы депрессии по МРТ мозга
ИИ научился определять биологические подтипы депрессии по МРТ мозга

По данным ВОЗ, психическими расстройствами во всем мире страдают более 1 млрд человек, при этом только депрессия и тревожность ежегодно обходятся мировой экономике примерно в $1 трлн. ВОЗ также отмечает, что необходимое лечение получают лишь около 9% людей с депрессией, и призывает страны расширять доступ к психиатрической помощи и внедрять новые технологии диагностики.

Ученые из Китая использовали в исследовании данные 1,59 тысячи пациентов с БДР и 1,3 тысячи здоровых добровольцев, собранные в нескольких независимых когортах. Для анализа снимков мозга исследователи разработали модель BrainCVAE, которая выделяет связанные с заболеванием особенности функциональной организации мозга, отделяя их от индивидуальных особенностей строения мозга. После обучения алгоритм протестировали на независимых выборках пациентов, где он также смог воспроизвести выявленные закономерности.

В отличие от большинства предыдущих исследований, где алгоритмы использовались главным образом для поиска различий между пациентами с депрессией и здоровыми людьми, новая модель анализировала неоднородность внутри самого БДР. В результате исследователи выделили два устойчивых биологических подтипа заболевания, которые различались по активности функциональных сетей мозга, клиническим проявлениям, длительности болезни и эффективности терапии.

Первый подтип характеризовался повышенной активностью ряда мозговых сетей, более выраженными эмоциональными симптомами, меньшей продолжительностью заболевания и лучшим ответом на лечение антидепрессантами и повторной транскраниальной магнитной стимуляцией (rTMS).

Для второго подтипа были характерны сниженная активность этих сетей, преобладание соматических симптомов, более длительное течение заболевания и значительно меньшая вероятность достижения терапевтического эффекта. Исследователи также установили, что пациенты с более короткой продолжительностью болезни чаще отвечали на терапию, тогда как при длительном течении вероятность улучшения снижалась. По мнению авторов, это подчеркивает важность ранней диагностики и своевременного начала лечения.

Как утверждают ученые, результаты свидетельствуют о том, что большое депрессивное расстройство включает биологически различные варианты течения, которые могут по-разному реагировать на терапию. В перспективе пациенту может быть достаточно пройти фМРТ, после чего алгоритм определит его биологический подтип и поможет врачу выбрать наиболее подходящую стратегию лечения – медикаментозную терапию или нейромодуляцию, а затем корректировать ее по мере прогрессирования заболевания. Пока разработанная модель не предназначена для клинического применения и требует дальнейшей независимой проверки.

В июне 2026 года ученые из Росссии также представили ИИ-систему для диагностики депрессии. Исследователи из Томского и Новосибирского государственных университетов разработали нейросетевую модель, которая одновременно анализирует данные электроэнцефалографии и генетические маркеры. На выборке из 383 человек система смогла различать пациентов с депрессией и здоровых добровольцев с точностью 93%. В отличие от проведенной в Китае работы, направленной на выявление биологических подтипов большого депрессивного расстройства и прогнозирование эффективности лечения, российская разработка предназначена прежде всего для раннего выявления заболевания и рассматривается как инструмент поддержки принятия врачебных решений.

Exit mobile version