Анализ электрических ритмов головного мозга (электроэнцефалограммы, ЭЭГ) пациентов с депрессией и пост-травматическим стрессовым расстройством (ПТСР) позволяет предсказать, насколько эффективной окажется терапия – об этом говорят результаты работы, осуществленной многочисленной группой исследователей под руководством Амита Эткина (Amit Etkin) из Стэнфордского Университета.

Ученые использовали методы машинного обучения (как с человеком-наставником, так и без), чтобы обработать электроэнцефалограммы, полученные при считывании активности головного мозга пациентов. Записи были получены с помощью ЭЭГ-оборудования высокой плотности (с повышенным числом накладываемых на череп электродов). Всего в распоряжении ученых было четыре массива ЭЭГ-данных, полученных при участии более 700 пациентов и здоровых добровольцев. Ученым удалось выделить два подтипа активности мозга в покое: первый подтип не так сильно отличался от активности здорового мозга, как второй подтип.

Пациенты со вторым подтипом активности хуже реагировали на психотерапию при ПТСР и им не становилось лучше от приема антидепрессантов при большом депрессивном расстройстве (БДР). Вместе с тем пациенты обоих подтипов при наличии депрессии демонстрировали одинаковое улучшение симптомов после сеансов ритмической транскраниальной магнитной стимуляции (рТМС).

«В психиатрии есть насущная потребность в объективных методах тестирования, которые помогли бы в постановке диагноза и подборе терапии при столь гетерогенных состояниях, как ПТСР и депрессия», - говорится в пресс-релизе, выпущенном Амитом Эткином. «Полученные нами результаты интересны тем, что они отражают прогресс, достигнутый к настоящему моменту в поиске научно-доказанных биомаркеров, а также демонстрируют ценность технологий машинного обучения в продвижении персонализированного подхода к терапии – технологий, которые приближают переломный момент в истории психиатрии» - пояснил Амит Эткин.

Отчет об исследовании опубликован 19 октября 2020 года в журнале Nature Biomedical Engineering (импакт-фактор 17) – “Identification of psychiatric disorder subtypes from functional connectivity patterns in resting-state electroencephalography” («Обнаружение подтипов психиатрических заболеваний с помощью анализа паттернов функциональной связности в ЭЭГ-данных, полученных в состоянии покоя»).

#Психиатрия #Депрессия #ПТСР #Стресс #ЭЭГ #МашинноеОбучение #Антидепрессанты #ТМС
https://www.medscape.com/viewarticle/939661