Компьютер научился предсказывать эффективность антидепрессанта по ЭЭГ |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей 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 Нейронные сети начинающим 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 |
2020-02-14 10:30 Американские ученые разработали алгоритм, который может предсказать эффективность курса антидепрессанта сертралина по активности головного мозга в состоянии покоя. Для этого они обучили регрессионную модель на ЭЭГ 309 пациентов, половине из которых прописали курс препарата, а половине — плацебо. Оказалось, что лучше всего предсказать эффективность лечения позволяет активность в состоянии покоя с открытыми глазами в альфа-диапазоне — и ее же можно использовать для проверки других методов терапии, например, магнитной стимуляции. Статья опубликована в Nature Biotechnology. На молекулярном уровне депрессия — это недостаток нейромедиаторов из группы моноаминов, которые в первую очередь отвечают за передачу электрического сигнала в системе вознаграждения головного мозга: серотонина, дофамина и норадреналина. В большинстве случаев для лечения депрессии используют препараты из группы селективных ингибиторов обратного захвата серотонина: свою эффективность они показали еще в середине прошлого века. Тем не менее, препаратов в этой группе очень много, и отличаются они разными дополнительными эффектами, например, противотревожным. Из-за того, что оценить все дополнительные симптомы и подобрать нужное лекарство довольно сложно, эффективность антидепрессантов зачастую, даже в клинических исследованиях, не очень высокая (а именно — не выше плацебо): просто потому, что препарат не подходит. Именно поэтому для того, чтобы лечение имело хоть какой-то эффект, то, будет ли препарат действовать, лучше знать заранее. Один из способов — изучить влияние препарата на головной мозг: так, например, в конце прошлого года ученым удалось предсказать эффективность нескольких разных антидепрессантов по связям головного мозга. При этом оценивать влияние лечения на активность головного мозга кажется более осмысленным, по крайней мере — в краткосрочной перспективе: паттерны активности мозга должны поддаваться лечению быстрее, чем его связи. Ученые под руководством Амита Эткина (Amit Etkin) из Стэнфордского университета решили оценивать эффективность антидепрессантов по ЭЭГ в состоянии покоя. В их исследовании приняли участие 309 человек с диагностированной депрессией. Участников разделили на две группы: первая в течение восьми недель принимала курс антидепрессанта сертралина (он также известен под маркой «Золофт»), а вторая — плацебо. До начала курса ученые сняли показатели активность мозга в состоянии покоя — с закрытыми и открытыми глазами. По окончании курса эффективность лечения оценили по шкале Гамильтона, сравнив с показателями до начала лечения. Ученые сосредоточились на активности префронтальной и теменных зон мозга и обучили на полученных данных алгоритм на основе линейной регрессии — он позволил выделить взаимосвязи между эффективностью лечения и активностью мозга в состоянии покоя. Для предсказания использовали активность в четырех основных диапазонах: тета (от 4 до 7 герц), альфа (от 8 до 12 герц), бета (от 13 до 30 герц) и гамма (от 30 до 51 герца). Для группы, которая получала сертралин, эффективность лечение лучше всего предсказывала активность в альфа-диапазоне в состоянии покоя с открытыми глазами (p < 0,0001), а вот эффективность плацебо по нему определить не удалось. При этом алгоритм не нашел никакой взаимосвязи с активностью и тяжестью симптомов депрессии при изначальной диагностике. Алгоритм затем проверили на двух дополнительных независимых выборках пациентов (24 и 72 человека), и эффективность лечения с помощью сертралина также удалось предсказать до начала лечения по ЭЭГ. После этого ученые использовали данные, полученные от 152 пациентов, депрессию у которых лечили с помощью транскраниальной магнитной стимуляции: оказалось, что алгоритм также может предсказать и эффективность курса стимуляции дорсолатеральной части префронтальной коры. Ученым, таким образом, удалось не только разработать достаточно простой метод анализа эффективности антидепрессантов, но и указать на отдельный нейронный механизм — активность в альфа-диапазоне в состоянии покоя — по которому можно оценить и другие методы лечения депрессии. Эффективность другого распространенного метода лечения депрессии — психотерапии — также можно оценить по ЭЭГ: более того, по тому, как мозг реагирует на получение вознаграждения, можно даже предсказать, что — психотерапия или антидепрессанты — сработает лучше. Это два года назад научились делать американские психологи. Елизавета Ивтушок Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|