Функциональная коннектомика аффективных и психотических расстройств |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-09-03 16:39 Исследователи из больницы Маклина (США, Бостон) и Йельского университета (США, Нью-Хейвен) опубликовали результаты своего исследования, которое может улучшить понимание симптомов и причин биполярного расстройства, шизофрении, депрессии и других психических заболеваний. В статье “Функциональная коннектомика аффективных и психотических расстройств”, опубликованной в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, подробно описано исследование мозговой связности (“коннективити”) у пациентов с различными психическими заболеваниями. По словам Джастина т. Бейкера (Justin T. Baker), доктора медицины, философии и научного директора Института Технологий Маклина, данное исследование “с высоты птичьего полета” изучает способы взаимодействия крупномасштабных систем в мозге друг с другом. Бейкер и его коллеги использовали данные фМРТ пациентов в состоянии покоя, что позволяло исследователям собирать информацию о спонтанных колебаниях в мозге. Бейкер объяснил, что работа основана на “connectomics” – концепции измерения всех соединений в мозге одновременно (главный термин коннектомики – “коннектом” – полное описание структуры связей в нервной системе организма). Это направление отличается от других исследований биологических основ психических состояний, тем что в большинстве своем болезни изучаются изолированно, но данные убедительно свидетельствуют о том, что различные психиатрические диагнозы не разделены четкими нейробиологическими границами. Бейкер утверждает, что исследование имеет важное значение, поскольку пытается решить, какие изменения в мозге одинаковы для различных заболеваний, а какие аспекты могут быть специфичными. Результаты указывают на наличие выраженных изменений в мозге, которые могут в будущем начать служить объективным биомаркером. Данные показывают, что группы пациентов с номинально различными психиатрическими диагнозами не разделены резкими нейробиологическими границами. В здоровых популяциях индивидуальные различия в поведении отражаются в вариабельности набора функциональных связей мозга (функционального коннектома). Эти данные позволяют предположить, что профили симптомов, наблюдаемые у психиатрических пациентов, могут отражаться на обнаруживаемых паттернах функциональной сети. Чтобы изучить, каким образом нейробиологические изменения лежат в основе клинической картины, были получены данные МРТ от более чем 1000 человек, в том числе 210 с диагнозом первичного психотического расстройства или аффективного психоза (биполярное расстройство с психозом и шизофренией или шизоаффективным расстройством), 192 с первичным аффективным расстройством без психоза (униполярная депрессия, биполярное расстройство без психоза) и 608 демографически подобранных здоровых участников, набранных в результате крупномасштабного исследования мозга. Таким образом, были изучены вариации функциональных коннектомов пациентов с психиатрическими диагнозами и найдены поразительные доказательства для коннектомных “отпечатков” болезни, – тех структур, которые обычно нарушаются при различных формах патологии и соотносятся с тяжестью заболевания. Наличие аффективных и психотических заболеваний сопоставлялось с дифференцированными нарушениями в связности лобно-теменной сети (Fronto-Parietal Network), включая аспекты дорсолатеральной и дорсомедиальной префронтальной коры, латеральной теменной и задней височной коры; а также с нарушениями в коннективити сети пассивного режима работы (Default Mode Network). Считается, что нарушения интеграции и обработки информации в крупномасштабных мозговых сетях являются признаком психотического заболевания. У пациентов с диагнозом шизофрения и биполярное расстройство с психотическими особенностями были выявлены аномалии фронтальной сети, преимущественно проявляющиеся в общем дефиците когнитивного контроля. Нарушение фронтальной сети может лежать в основе специфической уязвимости для расстройства мышления, которое характеризует психоз, есть доказательства функциональных изменений в этой системе в целом ряде групп пациентов, включая униполярную депрессию, биполярное расстройство и шизофрению. Например, считается, что региональные нарушения внутри аспектов лобно-теменной сети (FPN) способствуют как депрессивным, так и маниакальным эпизодам, а также возникновению психотических симптомов. Несмотря на эти доказательства, степень, в которой гипосвязность соответствует наличию конкретных категорий диагнозов (например, психотических заболеваний), тяжести симптомов или других неизмеримых факторов, плохо изучена. Настоящее исследования демонстрирует, что, как аффективные заболевания без психоза, так и психотические заболевания в целом, ассоциируются со снижением связности между несколькими крупномасштабными мозговыми сетями. Во-первых, наблюдается гипосвязность внутри лобно-теменной сети (FPN), которая усиливается у пациентов, страдающих от более экстремальных форм психопатологии; во-вторых, гипосвязность сети пассивного режима работы (DMN), которая отсутствует при аффективных заболеваниях без психоза. Наблюдаемые паттерны функционирования коннектома свидетельствуют как об общих, так и о специфических изменениях в сетевых связях между категориями нарушений (психозов) и клинических диагнозов. Например, шизофрения и психотическое биполярное расстройство ассоциируются с преимущественным снижением связности сети пассивного режима работы (DMN). Взятые вместе, эти результаты показывают, что нарушения в ключевых сетях контроля (DMN и FPN), вероятно, представляют собой общий биологический субстрат, центральный для патофизиологии как аффективного, так и психотического заболевания, в то время как другие аспекты функционирования сети могут быть соотнесены с более конкретными областями симптомов или диагнозами. Данные свидетельствуют о том, что гипосвязность FPN характеризует группы пациентов с маниакальными эпизодами и симптомами психоза, включая бред, галлюцинации и расстройства формального мышления. У пациентов с униполярной или биполярной депрессией без психоза нарушение связности было локализовано в лобно-теменной (FPN) и лимбической сетях (LN). И наоборот, биполярная депрессия с психозом и шизофренией ассоциировалась с более широким профилем снижения внутрисетевого взаимодействия по всей коре, включая DMN, дорсальные (DAN) и вентральные сети внимания (VAN), а также моторные и зрительные системы. В совокупности эти наблюдения позволяют предположить, что сложные психиатрические симптомы связаны со специфическими паттернами аномальной связности, преимущественно соответствующими определенным группам симптомов, которые могут представлять собой расстройства общего характера. Данное исследование дает комплексную характеристику коннектомной дисфункции в ряде психопатологических состояний, что хорошо согласуется с предыдущими исследованиями в этой области. Эти данные имеют важное значение для будущего создания коннектома на основе моделей, предсказывающих поведение с учетом симптомов заболевания, одновременно объясняя биологические процессы, которые приводят к разнообразию клинических проявлений. Автор перевода: Ющук И. В Источник: Justin T. Baker, Daniel G. Dillon, Lauren M. Patrick, Joshua L. Roffman, Roscoe O. Brady Jr., Diego A. Pizzagalli, Dost ?ng?r, and Avram J. Holmes. Functional connectomics of affective and psychotic pathology. PNAS April 30, 2019 116 (18) 9050-9059; first published April 15, 2019 https://doi.org/10.1073/pnas.1820780116 Источник: psyandneuro.ru Комментарии: |
|