Big data pomoże w leczeniu depresji
Naukowcy opracowali model spersonalizowanej magnetycznej stymulacji mózgu na podstawie wielkoskalowego badania MRI osób chorych i zdrowych. Metoda ma szansę poprawić wyniki leczenia depresji.
Jak przypominają naukowcy z Chińskiej Akademii Nauk, ciężka depresja (major depressive disorder - MDD) pozostaje jedną z najbardziej wyniszczających chorób psychicznych na świecie.
Jak uszkodzenia mózgu wpływają na depresję?
Jedną z metod terapeutycznych jest przezczaszkowa stymulacja magnetyczna mózgu (TMS). Jednak jej skuteczność znacznie różni się w zależności od osoby.
Badacze przeanalizowali skany MRI mózgów ponad 1600 pacjentów z depresją i ponad 1300 osób zdrowych.
W ten sposób dokładnie opisali spowodowane chorobą zmiany w obszarze zwanym podkolankową przednią korą obręczy (sgACC), którego uszkodzenia często towarzyszą depresji.
Jednym z najważniejszych odkryć było to, że nieprawidłowa łączność między tym regionem a lewą grzbietowo-boczną korą przedczołową (DLPFC) wpływa zarówno na anatomiczne położenie optymalnych punktów stymulacji TMS, jak i na wyniki leczenia pacjentów.
Naukowcy przygotowali nowy algorytm
Naukowcy zaproponowali nowy algorytm, który łączy statystyczne mapy mózgu ze spersonalizowanymi danymi.
Algorytm został zweryfikowany na trzech niezależnych zestawach danych klinicznych, obejmujących pacjentów z depresją lekooporną i myślami samobójczymi.
W porównaniu z tradycyjnymi metodami opartymi np. na uśrednianiu, spersonalizowane podejście ma pozwalać na wyznaczanie celów znacznie silniej powiązanych z poprawą objawów.
Według autorów metody to „istotny krok naprzód w kierunku precyzyjnej psychiatrii”.
Autor: Marek Matacz (PAP)
mat/ bar/ kgr/
