Определение диагноза шизофрении обычно возлагается на психиатров: для выявления заболевания необходимо длительное наблюдение за поведением и эмоциональным состоянием пациентов, а также изучение их симптомов. Недавно ученые из Университета Джорджии (США) разработали новый способ анализа мозговой активности, способный обнаружить признаки этого расстройства.
Шизофрения – это серьезное психическое расстройство, причины возникновения которого остаются не до конца понятными. У людей, страдающих шизофренией, наблюдаются когнитивные и эмоциональные нарушения, включая неспособность испытывать удовольствие, отсутствие мотивации (это негативные симптомы), а также расстройства мышления, бредовые идеи и галлюцинации (к позитивным симптомам).
Выявление отклонений в работе мозга на разных уровнях представляет собой сложную задачу. Это связано с тем, что распространенные методы диагностики, такие как магнитно-резонансная томография (МРТ) – технология визуализации, основанная на применении магнитных полей и радиоволн, – не позволяют оценить всю интересующую область. Несмотря на то, что результаты МРТ не всегда демонстрируют конкретные признаки заболевания, они помогают обнаружить типичные структурные и функциональные изменения, свойственные психическим расстройствам.
Результаты научной работы, представленной в журнале Nature Mental Health, инновационный подход, использующий данные функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) для анализа, позволил выявить особенности трансформации крупномасштабных (или внутренних) сетей мозга, характерных для шизофрении.
Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) – это метод визуализации, основанный на измерении колебаний концентрации кислорода в крови с помощью мощных магнитных полей. Это позволяет оценить активность нейронов, анализируя их реакцию на различные задачи или в состоянии покоя. Однако, учитывая исключительную сложность мозга и наличие множества взаимосвязей, которые пока не поддаются изучению, многие его функции остаются не до конца понятными.
Для выявления ранее не установленных взаимосвязей между различными областями мозга, исследователи под руководством Спенсера Кинси использовали анализ независимых компонент (ICA) — методику, позволяющую разделить данные на независимые составляющие. Благодаря этому стало возможным обнаружить уникальные внутренние нелинейные нейронные сети, имеющие отношение к шизофрении.
Полученные данные свидетельствуют о том, что нейронные сети, выявленные с применением разработанной методики, позволяют выявлять различия между людьми, страдающими шизофренией, и здоровыми добровольцами (контрольной группой), которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов нейровизуализации.
В ходе исследования ученые выявили четкие пространственные закономерности, способные пролить свет на принципы работы нейронных сетей мозга.
Новое открытие позволяет исследователям приблизиться к идентификации возможного биомаркера шизофрении и способно изменить существующие представления о психических заболеваниях, а также улучшить способы их диагностики и терапии.