Новое исследование, проведенное группой ученых из Университета штата Джорджия, выявило ранее неизвестные паттерны мозговой сети, особенно акцентируя внимание на нелинейных связях. Эти результаты открывают новые перспективы для ранней диагностики шизофрении, предлагая потенциальные биомаркеры, которые ранее ускользали от внимания.
Традиционные методы визуализации мозга часто упускают из виду сложные нелинейные взаимодействия между его областями. Однако исследователи разработали передовые статистические инструменты, которые позволили раскрыть эти скрытые закономерности. Результаты показали, что даже при нормальных показателях традиционных мер связи, у пациентов с шизофренией наблюдаются уникальные функциональные нарушения.
Исследование продемонстрировало, что традиционные методы анализа линейных связей не всегда могут выявить истинные нарушения в мозге. Новый подход, основанный на нелинейных моделях, позволил обнаружить ранее непризнанные пространственные различия и повышенную чувствительность мозга у пациентов с шизофренией.
Эти открытия могут совершить революцию в диагностике и лечении заболеваний головного мозга, предлагая новые методы ранней диагностики и целенаправленного лечения. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Mental Health и подчеркивают важность использования нелинейных паттернов для создания клинических биомаркеров и обоснования теорий функций и дисфункций мозга.
Заслуженный профессор психологии Винс Кэлхун подчеркнул важность использования нелинейных отношений для понимания сложных процессов в мозге. Он отметил, что традиционные исследования часто игнорируют эти структуры, что приводит к упущению важных аспектов организации мозга.
Исследовательский альянс Джорджии, в который входит Кэлхун, активно поддерживает инновационные проекты в области нейровизуализации. Центр трансляционных исследований в области нейровизуализации и науки о данных (TReNDS) является платформой для разработки новых методов анализа данных и создания новых биомаркеров.
Спенсер Кинси, первый автор исследования, отметил, что новый подход позволяет выявлять уникальные функциональные модели взаимодействия мозга у каждого пациента. Это открывает новые возможности для персонализированного подхода к лечению и ранней диагностики заболеваний.
Исследование финансировалось Национальными институтами здравоохранения США и инициативой штата Джорджия в области научных инноваций и научного мастерства (RISE). Эти инвестиции позволили ученым преодолеть традиционные пространственные и временные ограничения и раскрыть скрытые закономерности в мозге.
Открытие новых паттернов мозговой сети при шизофрении может привести к значительным изменениям в диагностике и лечении этого заболевания. Использование нелинейных моделей открывает новые горизонты в понимании сложных процессов в мозге и может стать основой для создания новых биомаркеров и методов лечения.
Литература.
“Networks extracted from nonlinear fMRI connectivity exhibit unique spatial variation and enhanced sensitivity to differences between individuals with schizophrenia and controls” by Vince Calhoun et al. Nature Mental Health
