Российские и швейцарские ученые разработали метод диагностики шизофрении, основанный на анализе скрытых компонентов электрических сигналов мозга. Исследование проводилось специалистами из Института проблем машиноведения РАН, Института мозга человека РАН и фонда Brain and Trauma Foundation. В основе метода лежит технология «слепого разделения источников», позволяющая математически выделять сигналы от различных нейронных сетей, даже при их значительном перекрытии.
Стажер-исследователь Института проблем машиноведения РАН Надежда Шанарова рассказала, что в эксперименте участвовали 68 пациентов с диагнозом шизофрения и 132 здоровых человека. Участники проходили зрительный тест на когнитивный контроль и внимание. Сигналы с 19 электродов преобразовывались в 11 компонентов, на основе которых была обучена модель машинного обучения. Результаты продемонстрировали высокую точность метода: чувствительность составила 96,7%, а специфичность — 97,7%, что позволяет с минимальной погрешностью отличать больных от здоровых.
Шизофрения затрагивает около 1% населения, из которых примерно половина получает инвалидность. Существующие методы диагностики, основанные на интервью и опросниках, часто дают неточные результаты. Новый подход позволяет выявлять конкретные нарушения в работе нейронных сетей мозга, открывая возможности для создания целенаправленных методов лечения.
