Ученые «увидели» депрессию на МРТ
Биологический маркер депрессивных расстройств, особый индикатор «здоровья» мозга, обнаружили ученые БФУ в составе международного исследовательского коллектива. Это открытие позволит добиться более объективной диагностики клинической депрессии, рассказали авторы. Результаты исследования, поддержанного РНФ, опубликованы в Chaos, Solitons & Fractals.
От депрессии, по данным ВОЗ, страдают более 300 миллионов человек. К 2030 году это заболевание может стать самым распространенным психическим расстройством на планете.
Недостаток информации об изменениях, происходящих в головном мозге при развитии депрессивных расстройств, не позволяет точно диагностировать и эффективно лечить депрессию. Более того, сегодня диагноз «депрессивное расстройство» врачи ставят, опираясь лишь на беседы с пациентом и результаты прохождения им специальных тестов, рассказали в Балтийском федеральном университете имени Иммануила Канта (БФУ).
Оказалось, что при клинической депрессии разбиение функциональных сетей головного мозга (сетей, которые объединяют различные области мозга) на крупные группы — кластеры — становится менее выраженным. Если в норме информация обрабатывается в рамках отдельных локальных функциональных групп, то при клинической депрессии мозгу для этого необходимо подключать большее количество нейронных связей между разными областями.
Кроме того, у пациентов с депрессией примерно в 1,3 раза активнее «работают» подсети, вовлеченные в самореферентные размышления, то есть мысли о себе и своем месте в мире, которые как раз характерны для пациентов с клинической депрессией.«»Выявленные нами различия можно использовать в качестве маркеров при диагностике депрессивных расстройств. При этом предложенный подход, основанный на выделении характерной для рассматриваемой группы пациентов сети — так называемой консенсус-сети — позволяет преодолеть проблему изменчивости в нейронных связях, связанной с возрастом, полом и другими особенностями человека», — рассказал участник проекта, ведущий научный сотрудник Центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ Семен Куркин.