Новий аналіз даних фМРТ може покращити лікування шизофренії

У новому дослідженні дослідники з Університету штату Меріленд, округ Балтімор (UMBC), розробили інструменти для вдосконалення аналізу даних функціональної магнітно-резонансної томографії (fMRI), і в результаті тепер вони можуть ідентифікувати підгрупи хворих на шизофренію.

Нові висновки можуть допомогти у діагностиці та лікуванні пацієнтів з психічними захворюваннями, які буває важко визначити та показати медичним працівникам, чи працюють чи не застосовуються поточні методи лікування на основі групувань зображень.

Дослідження опубліковано в журналі NeuroImage.

Метод аналізу зображень називається незалежним векторним аналізом (IVA) для вилучення загального підпростору (CS). За допомогою цього методу дослідникам вдалося класифікувати підгрупи даних фМРТ на основі виключно мозкової діяльності, довівши, що існує зв'язок між мозковою активністю та певними психічними захворюваннями. Зокрема, їм вдалося визначити підгрупи хворих на шизофренію, проаналізувавши дані фМРТ.

Раніше чіткого способу групувати шизофренію у пацієнтів на основі лише візуалізації мозку не було, але новий метод демонструє значний зв’язок між мозковою діяльністю пацієнта та діагнозами.

"Найбільш захоплюючим є те, що ми виявили, що визначені підгрупи мають клінічне значення, розглядаючи їх діагностичні симптоми", - сказав Кунфан Лонг, доктор філософії. кандидат в електротехніці UMBC. "Ця знахідка спонукала нас докласти більше зусиль для вивчення підтипів пацієнтів із шизофренією за допомогою даних нейровізуалізації".

Важливо, що метод IVA-CS, який використовується для ідентифікації цих підгруп, також зберігає нюанси в даних, але все одно робить статистично значущі групи.

"Зараз, коли методи, керовані даними, набули популярності, великою проблемою було визначити мінливість для кожного суб'єкта, одночасно виконуючи аналіз наборів даних fMRI з великої кількості суб'єктів", - сказав д-р Тюлай Адалі, професор комп'ютерних наук та електротехніки. і директор машинного навчання UMBC для лабораторії обробки сигналів.

"Тепер ми можемо ефективно провести цей аналіз і визначити значущі групи предметів".

Діагностика та лікування психічних захворювань неймовірно складні. Одна і та ж хвороба по-різному буде проявлятися у різних пацієнтів, і часто не існує єдиного лікування, яке було б ефективним для всіх пацієнтів. Після того, як лікування призначене, визначення його успішності також може залежати від пацієнта.

Це дослідження реагує на мінливість, надаючи медичним працівникам об’єктивний спосіб аналізу результатів fMRI для пацієнтів у відносно подібних діагностичних підгрупах, а потім порівняння результатів fMRI з часом для того самого пацієнта.

Розглянемо пацієнта з шизофренією, який отримує лікування і повертається через півроку, щоб пройти повторне обстеження. Якщо їх дані фМРТ більше нагадують дані контрольної групи психічно здорових пацієнтів, ніж інші пацієнти з шизофренією, це є об'єктивним доказом того, що лікування працює. У більшому масштабі ці дані забезпечують кращий погляд на медичні результати пацієнтів в результаті лікування.

Далі команда Адалі працюватиме з поздовжніми даними, щоб визначити, які методи лікування найкраще підходять для підгруп пацієнтів з конкретними психічними захворюваннями. Цей метод також буде використаний у лонгітюдному дослідженні підлітків, щоб з’ясувати, чи існують зв’язки між зображеннями фМРТ та звичками та особливостями вживання цих речовин з часом.

Поточні дослідження Адалі та Лонга проводяться з давнім співробітником доктором Вінсом Калхуном з Триінституційного центру трансляційних досліджень з нейровізуалізації та науки про дані в Атланті.

Джерело: Університет штату Меріленд, округ Балтімор