Ученые БФУ им. И. Канта научились вычислять депрессию

Ученые Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта Балтийского федерального университета им. И. Канта разработали инновационный математический подход — Q-анализ для диагностики клинической депрессии. По их мнению, новый метод поможет разработать более точные методы диагностики и персонализированные подходы к терапии, сообщает РИА Новости со ссылкой на Минобрнауки РФ.

«Мозг можно представить как сеть, где каждая область — это узел, а связи между ними — это ребра. Q-анализ ищет в этой сети клики — группы узлов, которые полностью связаны между собой. Например, если три области мозга активно взаимодействуют друг с другом, они образуют клику третьего порядка. Чем больше таких клик, тем сложнее и разнообразнее структура сети», — рассказал ведущий научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта Семен Куркин.

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.

Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале IEEE Access, отмечает агентство.