Nová analýza dat fMRI může léčit schizofrenii
V nové studii vyvinuli vědci z University of Maryland v okrese Baltimore (UMBC) nástroje pro zlepšení analýzy dat o funkční magnetické rezonanci (fMRI) a díky tomu jsou nyní schopni identifikovat podskupiny pacientů se schizofrenií.
Nové poznatky mohou pomoci při diagnostice a léčbě pacientů s duševními chorobami, které lze obtížně identifikovat, a ukázat lékařům, zda současná léčba funguje nebo nefunguje na základě seskupení snímků.
Studie je publikována v časopise NeuroImage.
Metoda obrazové analýzy se nazývá nezávislá vektorová analýza (IVA) pro běžnou extrakci podprostoru (CS). Prostřednictvím této metody byli vědci schopni kategorizovat podskupiny dat fMRI pouze na základě mozkové aktivity, což dokazuje, že existuje souvislost mezi mozkovou aktivitou a určitými duševními chorobami. Zejména byli schopni identifikovat podskupiny pacientů se schizofrenií analýzou dat fMRI.
Dříve neexistoval jasný způsob, jak seskupit schizofrenii u pacientů pouze na základě zobrazování mozku, ale nová metoda ukazuje významnou souvislost mezi mozkovou aktivitou pacienta a jeho diagnózami.
"Nejzajímavější částí je to, že jsme zjistili, že identifikované podskupiny mají klinický význam při pohledu na jejich diagnostické příznaky," řekl Qunfang Long, Ph.D. kandidát na UMBC v elektrotechnice. "Toto zjištění nás povzbudilo k tomu, abychom věnovali více úsilí studiu subtypů pacientů se schizofrenií pomocí neuroimagingových dat."
Důležité je, že metoda IVA-CS použitá k identifikaci těchto podskupin také zachovává nuance v datech, ale přesto poskytuje statisticky významná seskupení.
„Nyní, když si metody založené na datech získaly popularitu, bylo velkou výzvou zachytit variabilitu každého subjektu a současně provádět analýzu datových souborů fMRI od velkého počtu subjektů,“ řekl Dr. Tülay Adali, profesor výpočetní techniky a elektrotechniky a ředitel UMBC Machine Learning for Signal Processing Lab.
"Nyní můžeme tuto analýzu provádět efektivně a můžeme identifikovat smysluplná seskupení subjektů."
Diagnostika a léčba duševních chorob je neuvěřitelně složitá. Stejné onemocnění se bude u různých pacientů projevovat odlišně a často neexistuje jednotná léčba, která by byla účinná pro všechny pacienty. Jakmile je léčba zavedena, určení, zda je úspěšná, se může také lišit podle pacienta.
Tento výzkum reaguje na variabilitu tím, že poskytuje lékařům objektivní způsob, jak analyzovat výsledky fMRI u pacientů v relativně podobných diagnostických podskupinách a poté porovnávat výsledky fMRI v průběhu času u stejného pacienta.
Zvažte schizofrenického pacienta, který je léčen a vrací se za šest měsíců, aby byl znovu vyhodnocen. Pokud se jejich údaje fMRI podobají údajům z kontrolní skupiny duševně zdravých pacientů více než údaje ostatních pacientů se schizofrenií, je to objektivní důkaz, že léčba funguje. Ve větším měřítku tato data poskytují lepší pohled na lékařské výsledky pacientů v důsledku léčby.
Dále bude Adaliho tým pracovat s podélnými údaji, aby určil, která léčba nejlépe funguje u podskupin pacientů se specifickými duševními chorobami. Tato metoda bude také použita v longitudinálním studiu adolescentů, aby se zjistilo, zda existují vazby mezi obrazy fMRI a modely závislosti a užívání návykových látek u těchto adolescentů v průběhu času.
Současný výzkum Adaliho a Longa je s dlouholetým spolupracovníkem Dr. Vince Calhounem z Triinštitucionálního centra pro translační výzkum v Neuroimagingu a Data Science v Atlantě.
Zdroj: University of Maryland Baltimore County
