Нейро в сеть: найден способ точнее диагностировать шизофрению по МРТ

Ученые разработали способ анализа активности головного мозга, который позволяет оценить нарушения в его работе на разных уровнях. В основе подхода лежит функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя. Исследователи также впервые комплексно описали, как нарушения нейронных связей в мозге на разных уровнях влияют на развитие расстройства. Разработанная методика в комбинации с подходами искусственного интеллекта открывает путь к более точной диагностике и персонализированной терапии шизофрении, считают специалисты. Подробнее об исследовании — в материале «Известий».

Новый метод диагностики шизофрении

Ученые из Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова, Самарского государственного медицинского университета совместно с коллегами из Пловдивского медицинского университета (Болгария) разработали многоуровневый способ анализа активности головного мозга, который позволяет оценить нарушения в его работе на разных уровнях. В основе подхода лежит функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) в состоянии покоя — метод измерения активности мозга в моменты, когда человек ничего не делает.

Как рассказали «Известиям» ученые, исследования показывают, что болезнь развивается в результате нарушения связей между нервными клетками (нейронами) в мозге. Так, сбои в совместной работе крупномасштабных сетей (отделов мозга) приводят к характерным симптомам: галлюцинациям, бреду, нарушениям мышления и снижению мотивации. Однако оставалось не до конца понятно, как на развитие шизофрении влияют нарушения на разных уровнях мозговой организации — от взаимодействия отделов мозга до связи между отдельными регионами внутри этих отделов.

Исследователи получили данные фМРТ для 43 пациентов с диагнозом «шизофрения» и 63 здоровых добровольцев из контрольной группы. Авторы анализировали результаты на двух разных масштабах: они оценили общую организацию нейронных сетей всего мозга (глобальный уровень) и изучили функции 15 крупномасштабных сетей, таких как сети пассивного режима работы мозга, зрительная и аудиальная сеть и другие (макроуровень).

Затем ученые выявили конкретные нарушенные связи между отдельными областями мозга с помощью сетевой статистики — математического метода, который используют для выявления значимых характеристик сетей в мозге. Для наглядного представления результатов авторы применили оригинальный мультиграфовый подход, позволяющий учитывать разные типы связей и показывающий, как меняются взаимодействия между нейронными сетями у пациента с шизофренией по сравнению со здоровым мозгом.

— Предложенный метод служит мощным и универсальным инструментом для анализа данных МРТ и может быть применен к другим нейропсихиатрическим заболеваниям, таким как биполярное расстройство и депрессия. Выявление связей между изменениями в нейронных сетях и основными симптомами открывает возможности для разработки более целенаправленных методов лечения и диагностики, — рассказал доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова Семен Куркин.

В дальнейшем ученые планируют расширить области применения нового метода на примере других нейропсихиатрических и неврологических заболеваний, а также заняться его объединением с алгоритмами искусственного интеллекта для развития перспективных диагностических систем.

Причины развития шизофрении

Исследование показало, что на глобальном уровне нейронные сети пациентов с шизофренией имеют повышенную плотность связей по сравнению с нормой, кроме того, эти сети склонны формировать локальные группы. В результате связей между отделами мозга становится больше, но эффективность работы этих отделов снижается, так как они начинают мешать друг другу, создавая «информационный шум». Из-за этого мозг тратит больше ресурсов на бесполезную работу.

Также ученые обнаружили ослабление связи между височными (которые считывают сигналы всего тела), орбитофронтальными (отвечающими за социальное поведение) и поясными (направляющими фокус внимания на важные задачи) областями мозга. Это значит, что отделы, которые должны слаженно работать, чтобы фильтровать информацию и управлять вниманием, плохо связываются друг с другом, пояснили исследователи. Таким образом, авторы нашли прямое подтверждение того, что в развитии симптомов шизофрении центральную роль играет нарушение работы височно-лобной доли.

Исследование представляет существенный методологический прорыв за счет внедрения комплексного многоуровневого анализа функциональной коннективности (способности к взаимодействию), впервые системно описавшего иерархию сетевых нарушений при шизофрении, сказал «Известиям» директор НИИ нейронаук СамГМУ, эксперт Центра НТИ на базе СамГМУ и рынка НТИ «Хелснет» Александр Захаров.

— Новаторский подход, интегрирующий оценку глобальной топологии, взаимодействия крупномасштабных сетей и локальных цепей, позволил разрешить кажущийся парадокс одновременного существования признаков гипо- и гиперконнективности, — отметил он.

С практической точки зрения, специфические сетевые биомаркеры открывают путь к разработке более точных инструментов диагностики. В перспективе они могут лечь в основу нейровизуализационных тестов для объективной дифференциальной диагностики и оценки эффективности терапии, резюмировал Александр Захаров.

Исследования в этой области ведутся достаточно давно, отметил эксперт НТИ, нейрохирург Артур Биктимиров.

— Можно скорее говорить о приращении новых научных данных для дальнейших прорывов в науке, а в последующем в технологиях, — полагает он.

Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Psychiatry Research: Neuroimaging.