По данным Национального альянса по психическим заболеваниям и Всемирной организации здравоохранения, от депрессии страдают 16 миллионов американцев и 322 миллиона человек во всем мире. Новые данные свидетельствуют о том, что пандемия COVID-19 еще больше усугубляет распространенность депрессии среди населения в целом. При такой траектории становится очевидным, что необходимы более эффективные стратегии для терапевтических средств, направленных на решение этой важной проблемы общественного здравоохранения.
В недавнем исследовании, опубликованном в онлайн-издании Nature Translational Psychiatry от 9 июня 2021 года , исследователи из Медицинской школы Сан-Диего Калифорнийского университета использовали комбинацию методов, таких как измерение функций мозга, когнитивных функций и факторов образа жизни , для создания индивидуальных прогнозов. от депрессии .
Машинное обучение и персонализированный подход учитывали несколько факторов, связанных с субъективными симптомами человека, такими как сон, упражнения, диета, стресс, когнитивные способности и активность мозга .
«Существуют разные основные причины и причины депрессии», — сказал Джоти Мишра, доктор философии, старший автор исследования, директор NEATLabs и доцент кафедры психиатрии Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего. «Проще говоря, современные стандарты здравоохранения в основном просто спрашивают людей, как они себя чувствуют, а затем выписывают рецепт на лекарства. В крупных испытаниях было показано, что эти методы лечения первой линии оказываются лишь от легкой до умеренной.
«Депрессия — это многогранное заболевание, и мы должны подойти к ней с помощью индивидуального лечения, будь то терапия с психиатром, дополнительные упражнения или комбинация подходов».
В одномесячном исследовании были собраны данные 14 участников с депрессией, использующих приложения для смартфонов и носимые устройства (например, умные часы), для измерения настроения и параметров образа жизни, таких как сон, упражнения, диета и стресс, и были сопоставлены их с когнитивными оценками и электроэнцефалографией с использованием электродов на скальп для записи мозговой активности.
Целью было не проводить какие-либо сравнения между людьми, а моделировать предикторы ежедневных колебаний депрессивного настроения каждого человека.
Исследователи разработали новый конвейер машинного обучения для систематического выявления различных предикторов плохого настроения у каждого человека.
Например, упражнения и ежедневное потребление кофеина оказались сильными предикторами настроения для одного участника, но для другого более предсказуемыми были сон и стресс, в то время как у третьего субъекта главными предикторами были функции мозга и когнитивные реакции на вознаграждение. .
Источник: