Ученые предложили метод анализа мозговой активности, позволяющий судить о нарушениях функционирования мозга на нескольких уровнях. Основой этого подхода стала функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя. Исследователи впервые всесторонне описали, каким образом сбои в нейронных связях на разных иерархических ступенях отражаются на развитии расстройства. По их мнению, новая методика в сочетании с инструментами искусственного интеллекта может привести к более точной диагностике и к персонализированным схемам терапии шизофрении. Подробности исследования — в материале «Известий».

Новый метод диагностики шизофрении

Группа исследователей из Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова и Самарского государственного медицинского университета совместно с коллегами из Пловдивского медицинского университета (Болгария) разработала многоуровневый подход к анализу активности мозга, который оценивает нарушения на различных уровнях организации. В ядре метода находится функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) в состоянии покоя — способ измерения мозговой активности в периоды отсутствия внешней задачи.

Справка «Известий»

Шизофрения — одно из самых сложных психических заболеваний, от которого страдают примерно 23 млн человек во всем мире. Она имеет биологическую основу, как астма или диабет, и при правильном и постоянном лечении люди с шизофренией могут жить полноценной жизнью.

По словам ученых, переданных «Известиям», существующие данные указывают, что расстройство связано с нарушением связей между нейронами. Сбои в координации работы крупномасштабных сетей мозга приводят к типичным проявлениям: галлюцинациям, бредовым идеям, проблемам мышления и падению мотивации. До настоящего исследования было не вполне ясно, как именно нарушения на разных ступенях организации мозга — от взаимодействия отделов до связей внутри них — влияют на появление шизофрении.

Ученые обработали данные фМРТ у 43 пациентов с диагнозом «шизофрения» и у 63 здоровых участников контрольной группы. Анализ проводился на двух масштабах: оценивалась общая топология нейронных сетей всего мозга (глобальный уровень) и исследовались функции 15 крупномасштабных сетей, включая сети пассивного режима работы мозга, зрительную и аудиальную сети и другие (макроуровень).

Далее исследователи с помощью сетевой статистики — математического инструмента для поиска значимых характеристик сетей мозга — выделили прицельные нарушенные связи между конкретными областями. Для визуализации результатов они использовали оригинальный мультиграфовый подход, учитывающий разные типы связей и демонстрирующий, как меняются взаимодействия нейронных сетей у пациентов с шизофренией по сравнению со здоровыми участниками.

— 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 перспективе авторы планируют распространить применение разработанного метода на другие нейропсихиатрические и неврологические заболевания, а также интегрировать его с алгоритмами искусственного интеллекта для создания новых диагностических систем.

Причины развития шизофрении

По результатам исследования, на глобальном уровне нейронные сети у пациентов с шизофренией характеризуются повышенной плотностью связей по сравнению с нормой и склонностью к образованию локальных кластеров. В итоге число межотделовых связей увеличивается, но это сопровождается падением эффективности работы отделов, поскольку они начинают мешать друг другу, создавая «информационный шум». Из-за этого мозгу приходится расходовать больше ресурсов на малоэффективную деятельность.

Также авторы обнаружили ослабленные связи между височными областями (ответственными за считывание сигналов от тела), орбитофронтальными областями (связанными с социальным поведением) и поясными отделами (направляющими внимание на важные задачи). То есть отделы, призванные совместно фильтровать информацию и управлять вниманием, хуже коммуницируют друг с другом, пояснили исследователи. Таким образом, они получили прямое подтверждение того, что в развитии симптомов шизофрении центральную роль играет нарушение работы височно-лобной доли.

По мнению директора НИИ нейронаук СамГМУ, эксперта Центра НТИ на базе СамГМУ и рынка НТИ «Хелснет» Александра Захарова, исследование представляет важный методологический прорыв благодаря внедрению комплексного многоуровневого анализа функциональной коннективности и первому системному описанию иерархии сетевых нарушений при шизофрении.

— 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 могут стать основой для создания более точных диагностических инструментов. В будущем они потенциально лягут в основу нейровизуализационных тестов для объективной дифференциальной диагностики и оценки эффективности лечения, подвел итог Александр Захаров.

НТИ-эксперт и нейрохирург Артур Биктимиров отметил, что исследования в этой области ведутся уже долгое время.

— 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.