Episoadele psihotice ar puta fi anticipate cu ajutorul unui algoritm de învățare automată

Episoadele psihotice, care pot implica deliruri, halucinații sau gândire dezorganizată, pot fi declanșate de diverse cauze, inclusiv boli sau leziuni, traume, consumul de droguri sau alcool, medicamente sau predispoziție genetică. Deși pot fi înfricoșătoare, psihozele sunt tratabile și majoritatea persoanelor se recuperează. Identificarea tinerilor care au nevoie de ajutor poate fi dificilă, deoarece vârsta cea mai comună pentru un prim episod este adolescența sau începutul vieții adulte.
Cercetătorii dintr-un consorțiu internațional, inclusiv de la Universitatea din Tokyo, au dezvoltat un instrument de învățare automată capabil să clasifice scanările RMN ale creierului pentru a identifica persoanele sănătoase și pe cele cu risc ridicat de a experimenta un episod psihotic. Instrumentul a fost testat pe scanări de la peste 2.000 de persoane din 21 de locații globale, aproximativ jumătate dintre participanți fiind identificați ca având un risc clinic ridicat de a dezvolta psihoză. În faza de antrenament, clasificatorul a avut o acuratețe de 85% în diferențierea persoanelor fără risc de cele care ulterior au manifestat simptome psihotice evidente, iar pe date noi acuratețea a fost de 73%. Acest instrument ar putea fi util în setările clinice viitoare, având în vedere că intervenția timpurie în cazul psihozei duce de obicei la rezultate mai bune, cu un impact negativ mai redus asupra vieții persoanelor.

Studiile anterioare au sugerat că diferențele structurale apar în creier după debutul psihozei, dar aceasta este prima dată când au fost identificate diferențe în creierele celor cu risc foarte ridicat care nu au experimentat încă psihoza. Echipa a adunat un grup mare și divers de participanți adolescenți și tineri adulți din 21 de instituții diferite din 15 țări. Cercetările RMN privind tulburările psihotice pot fi provocatoare din cauza variațiilor în dezvoltarea creierului și în mașinile RMN, dar cercetătorii au reușit să corecteze aceste diferențe și să creeze un clasificator bine ajustat pentru prezicerea debutului psihozei.

Participanții au fost împărțiți în trei grupuri de risc clinic ridicat și un grup de control sănătos pentru comparație. Folosind scanările, cercetătorii au antrenat un algoritm de învățare automată pentru a identifica modele în anatomia creierului participanților. Instrumentul a fost eficient în clasificarea rezultatelor și prezicerea riscului de debut al psihozei.

Echipa consideră că furnizarea de scanări RMN ale creierului pentru persoanele identificate ca având un risc clinic ridicat ar putea fi utilă pentru prezicerea debutului viitor al psihozei. Provocarea actuală este de a construi un clasificator care să poată clasifica robust RMN-urile de la noi locații și mașini, o provocare pe care un proiect național de știință a creierului din Japonia, numit Brain/MINDS Beyond, încearcă acum să o abordeze. Dacă acest lucru se realizează cu succes, se pot crea clasificatori mai robuști pentru noi seturi de date, care pot fi aplicați în setări clinice reale și de rutină.

sursa: Science Daily
foto: Această imagine ilustrează regiunile creierului în care s-au observat diferențe la persoanele cu risc clinic ridicat care au dezvoltat mai târziu psihoză. Zonele albastre mai închise indică regiunile creierului mai importante pentru diferențierea între cele două grupuri principale (sănătoși și cei cu risc clinic ridicat care au dezvoltat ulterior psihoză). © 2024 Zhu et al./Molecular Psychiatry