Российские ученые разработали графическую модель, позволяющую выполнять совместный анализ нейрофизиологических и генетических данных для классификации депрессии. Об этом сообщает официальное издание СО РАН "Наука в Сибири".

"Новый метод обработки данных с помощью системы графов - одной из разновидностей нейронных сетей. Он работает следующим образом: на вход мы задаем так называемую обучающую выборку, показываем, где здоровый человек, а где человек с депрессией, загружаем их генотипы и данные ЭЭГ. Машина учится отличать одного от другого. Затем мы создаем тестовую выборку только с генотипами и ЭЭГ, и нейросеть уже должна сама угадать, кто болен, а кто здоров", - цитирует пресс-служба одного из разработчиков Александра Савостьянова.

Ученым удалось собрать большую коллекцию данных, охватывающую территорию почти всей Сибири, от Алтайского края до Бурятии. Ученые обследовали более 3 тыс. человек. У части испытуемых были взяты пробы крови и буккального эпителия (соскоб со слизистой щеки), записывалась ЭЭГ и проводили психологические опросы для установления психологических особенностей, включая выраженность симптоматики депрессии. Для ДНК, выделенной из крови и буккального эпителия, выполнили секвенирование по 164 локусам, на основе которого для каждого человека определяли генетические отклонения от так называемого референсного генома.

Точность основанного на графах подхода оказалась существенно выше, чем те архитектуры нейронных сетей, которыми ученые пробовали пользоваться до этого. Если раньше точность распознавания депрессии составляла где-то 86%, то здесь она оказалась выше 96%. Более того, нейросеть давала меньше ложноотрицательных результатов, чем ранее апробированные модели. Это особенно ценно в контексте скрининга психологических заболеваний, где стоимость таких ошибок может быть высока: гораздо опаснее не выявить у человека депрессию, когда она есть, чем ошибочно поставить диагноз.

"Генетическая предрасположенность человека к депрессии может быть установлена еще в момент рождения, но проблема в том, что если использовать только генотип, точность предсказаний окажется очень низкой. На развитие депрессии огромное влияние оказывают обстоятельства жизни. ЭЭГ, наоборот, хорошо оценивает состояние испытуемого сейчас, в момент обследования, но этот показатель очень быстро меняется и не отражает долговременных особенностей человека. На него может влиять голод, физическое самочувствие. В нашей практике был случай, когда анализ ЭЭГ выявил аномальное состояние мозга обследуемого. Это состояние оказалось вызвано тем, что человека пришел на запись ЭЭГ сразу после того, как ему удалили зуб. При совместном анализе генетических, нейрофизиологических и поведенческих данных надежность диагностики резко увеличивается", - отмечает Савостьянов.