Российские специалисты разработали графическую модель, которая позволяет одновременно анализировать генетические и нейрофизиологические данные для классификации депрессии. Об этом сообщает официальное издание СО РАН «Наука в Сибири». Новый подход основан на использовании системы графов — одного из вариантов нейронных сетей. Передает ТАСС.
Читайте: Россиянам готовят новые запреты: что изменится уже в ближайшее время
Разработанная система обучается на данных людей с установленной депрессией и здоровых участников. Для этого в нее загружают информацию о генотипах, результаты электроэнцефалографии (ЭЭГ), а также другие параметры обследований. После обучения нейросеть получает тестовую выборку и должна самостоятельно определить, к какой группе относится человек.
Один из разработчиков исследования Александр Савостьянов пояснил, что ученые собрали масштабный массив данных, который охватывает значительную часть Сибири — от Алтайского края до Бурятии. В исследовании приняли участие более 3 тыс. человек. У части добровольцев были взяты образцы крови и буккального эпителия — материала со слизистой оболочки щеки, проведена запись ЭЭГ и организованы психологические тестирования для оценки особенностей состояния участников и выраженности симптомов депрессии.
Для изучения генетических факторов специалисты провели секвенирование ДНК, выделенной из полученных образцов. Анализ выполнялся по 164 локусам, после чего для каждого участника определялись генетические отклонения относительно референсного генома. Эти данные объединили с результатами нейрофизиологических исследований и психологических оценок.
По данным ученых, графический подход показал более высокую точность по сравнению с архитектурами нейронных сетей, которые ранее применялись в подобных исследованиях. Если прежние модели позволяли распознавать депрессию примерно в 86% случаев, то новая система повысила этот показатель более чем до 96%. Кроме того, количество ложноотрицательных результатов оказалось ниже, что имеет особое значение при использовании технологии для предварительного выявления психологических заболеваний.
Савостьянов отметил, что использование только одного типа данных ограничивает возможности диагностики. По его словам, генетическая предрасположенность к депрессии может существовать с рождения, однако сама по себе не позволяет делать точные прогнозы, поскольку большое влияние оказывают жизненные обстоятельства. При этом показатели ЭЭГ отражают текущее состояние мозга, но могут быстро меняться под воздействием различных факторов.
В качестве примера разработчик привел ситуацию, когда результаты ЭЭГ у одного из участников показали отклонения, однако причиной оказалось то, что обследуемый пришел на процедуру сразу после удаления зуба. По мнению ученых, совместное использование генетической информации, данных о работе мозга и поведенческих характеристик позволяет повысить надежность диагностики депрессии.
Читайте также: