Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Исследователи обнаружили неинвазивные биомаркеры клинической депрессии с помощью машинного обучения
Группа ученых из Сколтеха, Университета Шарджи и Казахского национального университета имени аль-Фараби выявила биологические маркеры клинической депрессии, с помощью которых можно добиться более объективной диагностики заболевания.
Результаты исследования опубликованы в журнале Neurobiology of Stress. Клиническая депрессия, или большое депрессивное расстройство, является сегодня второй наиболее частой причиной потери трудоспособности после онкологических заболеваний. Ученые ожидают, что к 2030 году она выйдет на первое место. По данным Всемирной организации здравоохранения, этой хронической болезни подвержены 280 миллионов человек по всему миру. Несмотря на это, диагностировать клиническую депрессию все еще сложно.
«Сейчас диагностика психических расстройств в основном осуществляется с помощью беседы пациента с врачом, заполнения опросных листов и оценивания результатов с помощью шкал. Иногда разные врачи могут по-разному интерпретировать результаты, возникает фактор субъективности. До сих пор в мире нет надежных биомаркеров — объективных показателей предрасположенности к психическому заболеванию или его развития. Мы хотели найти такие биомаркеры, которые будут надежными и при этом доступными. МРТ-исследование, например, можно провести не везде, а анализ крови многие стараются избегать», — рассказывает соавтор работы, старший преподаватель и руководитель исследовательской группы Центра прикладного искусственного интеллекта в Сколтехе Максим Шараев.
В рамках совместного с Университетом Шарджи проекта учёные использовали комплексные мультимодальные данные, которые характеризуют пациента с разных сторон — МРТ-исследования, электроэнцефалографию, анализ крови, генотипирование и транскриптомный анализ.
«Вероятно, эра простых биомаркеров заканчивается. Теперь нет какого-то одного критерия, который покажет, есть у человека заболевание или нет. Нужны комбинации этих маркеров, и их помогают находить методы машинного обучения. Мы получили комплексные данные и сделали такие модели машинного обучения, которые на основе этих данных смогут создать интегративные биомаркеры. Но перед тем, как объединить разные типы данных, мы исследовали каждый тип в отдельности, чтобы найти какие-то предпосылки для анализа, на что обращать внимание», — объясняет Шараев.
Опубликованная работа посвящена одному типу данных — транскриптомному, то есть анализу экспрессии генов в клетках, которые могут предсказать клиническую депрессию. Часть биомаркеров обнаружили с помощью машинного обучения и открытых баз данных, сравнивая показатели для пациентов разных национальностей. Данные транскриптомного анализа 170 пациентов с клинической депрессией и 121 здорового пациента параллельно изучали двумя разными методами — биоинформатики и машинного обучения.
«Стандартные методы биоинформатики помогают работать с многомерными данными при маленьких выборках, накладывать на них ограничения, фильтровать их и приходить к числу генов, которые затем можно проверять в лаборатории. Это стандартные подходы, которые основаны на классической статистике, но у них есть ряд недостатков.
Например, может быть слишком много ложных срабатываний, у них достаточно долгое время сходимости, а часть важных признаков может быть пропущена. Мы в Сколтехе дополнили эти методы решениями машинного обучения. Взяв те же данные, мы настроили модели, добились высокого качества классификаций, а затем получили значимые признаки — гены, экспрессия которых влияла на результат», — комментирует Шараев.
Ученые получили наиболее значимые гены, сравнив результаты двух исследований. Такой подход позволил повысить их объективность, так как методы, используемые параллельно, основаны на разных моделях. После валидации результатов на независимой выборке их подтвердили и с помощью лабораторных исследований — анализа слюны 12 пациентов с клинической депрессией и восьми здоровых пациентов. С помощью атласа мозга Аллена также показали, что эти гены экспрессируются в различных участках мозга человека.
«В дальнейшем можно расширять и уточнять набор этих генов для скрининга и быстрой диагностики. Все это можно проводить по слюне. Не надо брать кровь или проводить сложные исследования. Для предварительного анализа этого достаточно, чтобы сделать какие-то выводы», — объясняет Шараев.
«Наше исследование показывает, как важно использовать искусственный интеллект в сочетании с методами биоинформатики для лучшего понимания молекулярных механизмов таких сложных болезней, как большое депрессивное расстройство. Открытие неинвазивных биомаркеров очень ценно как для пациентов, так и для клинических психиатров», — подытоживает первый автор исследования, профессор, директор Научно-инновационного центра точной медицины в Университете Шарджи Рифат Хамуди.
Исследование проведено в рамках совместного с Университетом Шарджи проекта Interpretable Artificial Intelligence and Deep Learning models based on integrative Neuroimaging and Genetics data for predicting abnormal emotional development.
Telegram 
Дзен 
VK Специалисты центра изучения недр «Геосфера» извлекают из образцов грунта все необходимые данные о действующих и перспективных месторождениях нефти. Рутинные операции с керном делегированы роботам. Умные помощники трудятся 24/7 и позволяют исследователям сосредоточиться на научных и технологических задачах.
Пожилые женщины, чувствующие себя одинокими, оказались более склонны к просмотру телевизора, чем мужчины. К такому выводу пришла международная команда ученых.
Единственная генетическая замена в иммунном белке сделала человека более уязвимым к раку по сравнению с приматами. Эта мутация позволила опухолям отключать важный механизм защиты иммунной системы, что объяснило неэффективность некоторых видов иммунотерапии. Зная это, получится сделать лечение солидных опухолей эффективнее.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Исследование НовГУ показало, что атлетическая гимнастика — один из самых эффективных способов борьбы с ожирением, в отличие, например, от бега. Тренировки с отягощениями не только помогают сжечь жир, но и укреплять мышцы, при этом щадя суставы и сердечно-сосудистую систему. Назван и оптимальный комплекс упражнений для таких людей: три силовые тренировки в неделю по 40–90 минут.
Международная группа физиков из России (включая ученых ТГУ), Казахстана и Японии экспериментально зафиксировала необычное явление: стрела, движущаяся прямолинейно, оставляет за собой след в форме винтовой спирали. Это противоречит классическим представлениям, но было подтверждено в эксперименте с переходным излучением. Открытие меняет существующие взгляды на природу закрученного света и имеет значительные перспективы как для фундаментальных исследований, так и для прикладных технологий.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно