ТОМСК, 13 февраля. /ТАСС/. «Биомаркеры», находящиеся в слюне и крови человека, могут рассказать о наличии или отсутствии депрессии, выяснили ученые Томского государственного университета (ТГУ) вместе с сотрудниками НИИ психического здоровья Томского национального исследовательского медцентра (ТНИМЦ). На основе этих данных с помощью машинного обучения будет создана компьютерная модель, которая позволит автоматизировать диагностику, сообщили ТАСС в понедельник в пресс-службе вуза.
Отмечается, что в мире страдают депрессией около 300 млн человек. При этом диагностика этого заболевания построена в основном на оценке поведенческих особенностей, а также на анализе работы мозга аппаратным методом. Еще сложнее отличить униполярную депрессию от биполярной, поскольку на начальной стадии — когда лечение эффективнее всего — их проявления схожи. Как объяснила ТАСС ученый ТНИМЦ Людмила Левчук, при первом типе человек находится все время в депрессивном состоянии, а при втором — депрессивная и маниакальная фазы периодически сменяют друг друга.
– Исследователям потребовалось в первую очередь найти биологические маркеры, типичные для каждого из типов депрессии, присутствующие уже на ранней стадии заболевания. В частности, биофизики обнаружили специфическое изменение уровня холестерина, гуанина, который очень зависим от деятельности головного мозга, серотонина, фенилананина, участвующего в синтезе тироксина — гормона щитовидной железы и оказывающего стимулирующее действие на центральную нервную систему, а также ряда других химических соединений, – сказано в сообщении.
В качестве инструмента для поиска «биометок» ученые используют один из методов спектроскопии — метод комбинационного рассеяния света, позволяющий анализировать химические вещества в пробах слюны или крови.
Данный подход поможет не только своевременно выявлять униполярную и биполярную депрессию, но и контролировать эффективность лечения, оценивать ее в динамике. В настоящее время мы работаем над составлением классификатора, подробным описанием информативных показателей. Для того, чтобы избежать погрешности в диагностике, необходимо выявить не только сами биомаркеры, но и характерные сочетания, свойственные для интересующих нас видов аффективных расстройств, — приводятся слова ученого лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Алисы Самариновой.
Ученые ТГУ планируют провести корреляцию своих данных с результатами, полученными специалистами НИИ психического здоровья ТНИМЦ с использованием традиционных методов. На завершающем этапе проекта классификатор будет использован для машинного обучения компьютерной модели, что позволит автоматизировать процесс диагностики. Новый подход будет служить вспомогательным инструментом. Ученые продемонстрируют его возможности в конце 2023 года. Исследование было поддержано Российским научным фондом.
Источник публикации ТАСС.
Добавим, что данные об исследованиях также опубликованы на сайте РАН и РНФ.