Nova analiza podatkov fMRI lahko izboljša zdravljenje shizofrenije
V novi študiji so raziskovalci z Univerze Maryland v okrožju Baltimore (UMBC) razvili orodja za izboljšanje analize podatkov o funkcionalni magnetni resonanci (fMRI) in tako lahko zdaj prepoznajo podskupine bolnikov s shizofrenijo.
Nove ugotovitve lahko pomagajo pri diagnozi in zdravljenju bolnikov z duševnimi boleznimi, ki jih je težko prepoznati in zdravnikom pokazati, ali sedanje zdravljenje deluje ali ne deluje na podlagi skupin slik.
Študija je objavljena v reviji NeuroImage.
Metoda analize slike se imenuje neodvisna vektorska analiza (IVA) za skupno ekstrakcijo podprostora (CS). S to metodo so raziskovalci lahko razvrstili podskupine podatkov fMRI izključno na podlagi možganske aktivnosti in dokazali, da obstaja povezava med možgansko aktivnostjo in nekaterimi duševnimi boleznimi. Z analizo podatkov fMRI so lahko zlasti prepoznali podskupine bolnikov s shizofrenijo.
Prej pri bolnikih ni bilo jasnega načina za skupinsko shizofrenijo samo na podlagi slikanja možganov, vendar nova metoda dokazuje pomembno povezavo med bolnikovo možgansko aktivnostjo in njihovimi diagnozami.
"Najbolj vznemirljivo je, da smo ugotovili, da imajo identificirane podskupine klinični pomen s preučevanjem njihovih diagnostičnih simptomov," je povedal dr. Qunfang Long, dr. kandidat za elektrotehniko na UMBC. "Ta ugotovitev nas je spodbudila, da smo se bolj potrudili pri preučevanju podtipov bolnikov s shizofrenijo z uporabo podatkov o nevrosliko."
Pomembno je, da metoda IVA-CS, ki se uporablja za identifikacijo teh podskupin, prav tako ohranja nianse v podatkih, vendar še vedno upodablja statistično pomembne skupine.
"Zdaj, ko so metode, ki temeljijo na podatkih, postale priljubljene, je velik izziv zajeti variabilnost za vsakega subjekta, hkrati pa izvajati analizo nabora podatkov fMRI velikega števila oseb," je dejal dr. Tülay Adali, profesor računalništva in elektrotehnike in direktor UMBC-jevega strojnega učenja za laboratorij za obdelavo signalov.
"Zdaj lahko to analizo izvedemo učinkovito in prepoznamo pomembne skupine preiskovancev."
Diagnosticiranje in zdravljenje duševnih bolezni je neverjetno zapleteno. Ista bolezen se bo pri različnih bolnikih pokazala različno in pogosto ni edinstvenega zdravljenja, ki bi bilo učinkovito za vse bolnike. Ko je zdravljenje vzpostavljeno, se lahko tudi ugotavlja, ali je zdravljenje uspešno, odvisno od bolnika.
Ta raziskava se odziva na variabilnost tako, da zdravnikom daje objektiven način za analizo rezultatov fMRI za bolnike v sorazmerno podobnih diagnostičnih podskupinah in nato primerja rezultate fMRI skozi čas za istega bolnika.
Bolnika s shizofrenijo, ki se zdravi in se čez šest mesecev vrne, ponovno pregledajte. Če so njihovi podatki o fMRI bolj podobni podatkom kontrolne skupine duševno zdravih bolnikov kot drugim bolnikom s shizofrenijo, je to objektivni dokaz, da zdravljenje deluje. V večjem obsegu ti podatki omogočajo boljši pregled zdravstvenih izidov pacientov zaradi zdravljenja.
Nato bo Adalijeva ekipa skupaj z longitudinalnimi podatki ugotovila, katera zdravila najbolj ustrezajo podskupinam bolnikov s specifičnimi duševnimi boleznimi. Ta metoda bo uporabljena tudi v longitudinalni študiji mladostnikov, da bi ugotovili, ali obstajajo povezave med slikami fMRI ter odvisnostmi in vzorci uživanja snovi pri teh mladostnikih skozi čas.
Trenutna raziskava Adali in Long-a sodeluje z dolgoletnim sodelavcem dr. Vinceom Calhounom iz Triinstitucionalnega centra za translacijske raziskave na področju neimaging in Data Science v Atlanti.
Vir: Univerza Maryland, okrožje Baltimore
