Голландские ученые провели уникальное исследование, в котором приняло участие около 3500 молодых людей со всего мира. Искусственный интеллект (ИИ) с помощью алгоритмов машинного обучения продемонстрировал способность распознавать тревожные расстройства на основе структур мозга. Результаты исследования опубликованы Nature Mental Health.
Упрощенное визуальное представление модели машинного обучения. Credit: Nature Mental Health (2024)
Первые предпосылки тревожных расстройств проявляются в подростковом и раннем взрослом возрасте. Эти расстройства вызывают серьезные эмоциональные, социальные и экономические проблемы у миллионов молодых людей по всему миру. Однако до последнего времени было неясно, как именно изменения в головном мозге могут быть задействованы в механизмах образования тревожных расстройств.
В исследовании голландских ученых из Лейденского университета были проанализированы данные 3343 молодых людей возрастом от 10 до 25 лет со всего мира (32 региона проживания) в рамках Консорциума ENIGMA Anxiety Consortium. Этот консорциум объединяет исследователей со всего мира с целью представления целостных и достоверных нейробиологических характеристик о тревожных расстройствах.В работе также был использованы алгоритмы на основе машинного обучения (ML).
Это позволило ученым не только проанализировать нейроанатомические образования, но и провести корреляцию между особенностями строения мозга и развитием тревожности у молодых людей. За основу для анализа были взяты сведения о толщине коры головного мозга, площади кортикальной поверхности и подкорковые объемы, а также особенности лобно-стриато-лимбической и височно-теменной областей детей, подростков и молодых взрослых из базы ENIGMA.
Кроме того, исследователи отмечают, что полученные результаты можно обобщить по различным особенностям групп молодежи: этнической принадлежности, географическому положению и клиническим характеристикам.
Ученые подчеркивают важность изучения данной области, поскольку все большее внимание уделяется отдельным людям и их уникальным особенностям мозга, благодаря использованию больших и разнообразных наборов данных в сочетании с искусственным интеллектом.
Таким образом, исследования такого рода в конечном итоге могут способствовать более персонализированному подходу к профилактике, диагностике и уходу пациентов с тревожными расстройствами.
Текст: Денис Бурляй
Willem B. Bruin et al, Brain-based classification of youth with anxiety disorders: transdiagnostic examinations within the ENIGMA-Anxiety database using machine learning, Nature Mental Health (2024). DOI: 10.1038/s44220-023-00173-2
Свежие комментарии