Российские ученые научились диагностировать клиническую депрессию математическим методом

Ученые из Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта совместно с коллегами из России и Болгарии разработали математический подход для диагностики клинической депрессии.

Как сообщает Минобрнауки, ученые установили, что у пациентов с большим депрессивным расстройством (БДР) функциональные сети мозга функционируют иначе, чем у здоровых людей.

Функциональные сети мозга отвечают за различные когнитивные и эмоциональные процессы, такие как память, внимание, принятие решений и регуляция настроения. Они помогают координировать активность, обеспечивая слаженную работу мозга. Впервые для изучения БДР был использован метод Q-анализа, который, в отличие от традиционных, изучает групповые взаимодействия, включая три и более области мозга одновременно.

Один из авторов исследования, Семен Куркин, пояснил: «Мозг можно представить как сеть, где каждая область – это узел, а связи – это ребра. Q-анализ ищет клики – группы узлов, которые полностью связаны между собой». Ученым удалось выявить, что при БДР снижается сложность и разнообразие связей, мозг становится менее гибким, что затрудняет обработку информации.

По мнению исследователей, изменения в функциональных сетях мозга пациентов с депрессией, обнаруженные с помощью нового метода, открывают путь к созданию более точных диагностических и терапевтических инструментов. Понимание нарушений в высокоуровневых взаимодействиях мозга поможет в разработке персонализированных подходов к лечению.