Российские ученые разработали новый способ выявления шизофрении по скрытым компонентам электрической активности мозга. В испытаниях алгоритм правильно распознавал заболевание почти в 97% случаев и редко ошибался при обследовании здоровых людей.
Шизофренией страдает около 1% населения мира, при этом врачи до сих пор ставят такой диагноз главным образом на основании бесед с пациентом и специальных опросников. Поэтому исследователи уже много лет ищут объективные биомаркеры заболевания в работе мозга.
Анализ провели специалисты Института проблем машиноведения РАН, Института мозга человека РАН и швейцарского фонда Brain and Trauma Foundation. Вместо изучения обычных сигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ) ученые выделили скрытые источники мозговой активности, которые отражают работу отдельных нейронных сетей.
В эксперименте участвовали 68 пациентов с шизофренией и 132 здоровых добровольца. Во время зрительного теста на внимание и самоконтроль исследователи записывали активность мозга, а затем с помощью математического алгоритма разделяли сложный сигнал на отдельные компоненты и искали различия между группами.
После обучения модель выявляла шизофрению с чувствительностью 96,7% и специфичностью 97,7%. Обнаруженные скрытые сигналы точнее диагностируют заболевание и указывают на нейронные сети, работа которых нарушается при шизофрении. В будущем это поможет в разработке новых методов лечения.
