Ученые создали алгоритм, определяющий депрессию по снимкам МРТ
. Исследователи проанализировали данные 140 человекВ России создали систему, определяющую депрессию по снимкам МРТ с точностью 86%
Ученые из Российского экономического университета (РЭУ) имени Г.В. Плеханова вместе с коллегами создали вычислительную систему, которая позволяет с 86-процентной точностью отличать пациентов с депрессией. Алгоритм использует снимки МРТ, сообщили в пресс-службе Российского научного фонда.
При создании системы использовались две технологии машинного обучения для анализа снимков. В начале алгоритм определяет особенности сетевой организации мозга, которые лучше всего отражают изменения в поведении, например изменения в связях лобной коры. Исследователи также использовали контрастивный подход. Он позволяет найти различия в этих особенностях между пациентами с депрессией и здоровыми людьми.
Эксперты утверждают, что подобное решение позволило обнаружить небольшие, но клинически значимые изменения в строении мозга, которые отличают пациентов с депрессией.
Исследователи сравнили снимки МРТ 70 пациентов с диагнозом «большое депрессивное расстройство» и 70 здоровых участников. У специалистов получилось добиться точности 86% при различии здоровых людей и пациентов с депрессией, в то время как традиционные методы исследования показывают точность около 50%.
Новый подход указал 20 основных связей, играющих роль в развитии депрессии. Традиционные методы смогли выявить лишь пять из них.
«Наш метод позволяет выявлять скрытые нарушения во взаимодействии крупных сетей мозга, не различимые традиционными способами. Таким образом, предложенный алгоритм увеличит точность диагностики и откроет путь к более персонализированному подходу к лечению, способствуя повышению качества жизни пациентов и снижению социально-экономического бремени заболевания», — заявил главный научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений РЭУ имени Г. В. Плеханова Семен Куркин.
Он добавил, что ученые планируют использовать разработанный подход и с другими психиатрическими и неврологическими заболеваниями, например с шизофренией и биполярным расстройством.
Предсказывающий генетические заболевания ИИ
Компания Google DeepMind запустила ИИ-инструмент, способный выявлять генетические факторы, вызывающие заболевания. Модель получила название AlphaGenome, она может анализировать до 1 млн букв ДНК-кода за один раз.
Модель предсказывает, как мутации влияют на способы контроля генов. Она изменяет момент их активаций, клетки тела, в которых это происходит, а также то, установлены ли их биологические регуляторы на высокий или низкий уровень.
Нейросеть обучали на общедоступных базах данных генетики человека и мыши. Это позволило программе выявить связи между мутациями в конкретных тканях и их влияние на регуляцию генов. ИИ может предсказывать, как мутации повлияют на различные биологические процессы. AlphaGenome также может позволить исследователям создавать совершенно новые последовательности ДНК.
