Авторы предлагают использовать этот признак для диагностики депрессивных расстройств.

От депрессии в мире страдает около 300 миллионов человек, и, по прогнозам ВОЗ, к 2030 году она может стать самым распространенным психическим расстройством на планете. Изменения в головном мозге при развитии депрессии до сих пор недостаточно изучены, что затрудняет диагностику и лечение заболевания. Сейчас врачи ставят диагноз «депрессивное расстройство» только на основе бесед с пациентом и результатов тестов. Поэтому ученые ищут характерные для депрессии изменения в работе мозга, которые можно было бы использовать при диагностике.

Исследователи из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (Калининград) и Пловдивского медицинского университета (Болгария) изучали данные функциональной МРТ (фМРТ) головного мозга 164 человек. Из них 94 были здоровы, а 70 страдали большим депрессивным расстройством (БДР).

Авторы построили карты функциональных сетей мозга — связей между различными его областями. Они рассмотрели связи на макромасштабном уровне, когда анализировались глобальные сетевые метрики, и на мезомасштабном, когда рассматривались отдельные связи, формирующие кластеры.

При большом депрессивном расстройстве в мозге нарушаются процессы разделения функциональных сетей на группы (кластеры). Это значит, что при БДР мозгу нужно больше нейронных связей для обработки информации.

Чтобы выявить различия между здоровыми людьми и пациентами с БДР, ученые «удалили» из кластеров функциональных связей общие нейронные взаимодействия и оставили только отличающиеся.

У людей с депрессией примерно в 1,3 раза сильнее активированы подсети, связанные с самореферентными размышлениями (мыслями о соотнесении себя с окружающим миром). У здоровых людей более активны сеть определения значимости внешних стимулов и центральная исполнительная сеть, отвечающая за решение сложных когнитивных задач (в 3 и 1,6 раза соответственно).

Предложенный нами подход позволяет использовать различия как маркеры при диагностике депрессивных расстройств. Он основан на выделении характерной для пациентов сети — консенсус-сети. Это позволяет преодолеть проблему изменчивости в нейронных связях, которая связана с возрастом, полом и другими особенностями.

В дальнейшем мы планируем использовать для анализа данные фМРТ, снятые не только в состоянии покоя, но и во время прохождения человеком специальных тестов и опросников. Также мы будем исследовать с помощью предложенных подходов другие психиатрические расстройства, например шизофрению и биполярное расстройство, — рассказал участник проекта, доктор физико-математических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Центра нейротехнологий и искусственного интеллекта Семен Куркин.

Результаты исследования опубликованы в журнале Chaos, Solitons & Fractals.