Ученые Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта совместно с коллегами из России и Болгарии разработали инновационный математический подход— Q-анализ — для диагностики клинической депрессии. Они выяснили, что у пациентов с большим депрессивным расстройством (БДР) функциональные сети мозга работают иначе, чем у здоровых людей.

Функциональные сети — это совокупность областей мозга, которые работают вместе, выполняя определенные задачи. Они отвечают за различные когнитивные и эмоциональные процессы, такие как память, внимание, принятие решений и регуляция настроения. Функциональные сети помогают координировать активность, обеспечивая слаженную работу мозга.

Впервые для изучения БДР исследователи использовали инновационный математический метод Q-анализа. В отличие от традиционных методов, которые рассматривают только парные связи между двумя областями мозга, Q-анализ позволяет изучать групповые взаимодействия, где одновременно задействованы три и более области. Сам метод включает в себя: идентификацию групп областей мозга, которые тесно связаны между собой, изучение связей между ними и оценку топологических характеристик (например, насколько разнообразны и сложны эти связи).

«Мозг можно представить как сеть, где каждая область — это узел, а связи между ними — это ребра. Q-анализ ищет в этой сети клики — группы узлов, которые полностью связаны между собой. Например, если три области мозга активно взаимодействуют друг с другом, они образуют клику третьего порядка. Чем больше таких клик, тем сложнее и разнообразнее структура сети», — рассказал один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта Семен Куркин.

С помощью нового метода ученые выяснили, что у пациентов с БДР функциональные сети мозга работают иначе, чем у здоровых людей. У них снижается сложность и разнообразие связей, мозг становится менее гибким, им труднее обрабатывать информацию и регулировать эмоции. Также у таких пациентов меняется роль ключевых областей, например черная субстанция (область, связанная с дофаминовой системой) становится более интегрированной в сеть, возникает дисфункция дофаминовых путей. Кроме этого, уменьшается число высокоуровневых связей, происходит меньше сложных взаимодействий между областями мозга, нарушается интеграция информации.

«Традиционные методы анализа мозга часто фокусируются на отдельных связях, но не учитывают, как эти связи влияют на более сложные структуры. Q-анализ позволяет увидеть целостную картину работы мозга, что особенно важно для понимания таких сложных заболеваний, как депрессия», — отметил ученый.

По мнению авторов, разработка открывает новые возможности для диагностики и лечения большой клинической депрессии. Понимание того, как нарушаются высокоуровневые взаимодействия в мозге, поможет ученым разработать более точные методы диагностики и персонализированные подходы к терапии.