Zhrnutie: Tím výskumníkov vyvinul prediktívny model využívajúci strojové učenie na rozpoznanie pretrvávajúceho negatívneho myslenia alebo vzorcov myslenia.
Výskumníci predpokladali, že rozdiely v dynamickej konektivite medzi určitými oblasťami mozgu, ako je dorzolaterálny mediálny prefrontálny kortex (DMPFC), môžu byť spojené s kontempláciou. Aktivita mozgu u účastníkov bola meraná pomocou funkčnej magnetickej rezonancie (fMRI).
Tento inovatívny model môže poskytnúť cenný biomarker depresie, ktorý pomáha pri včasnej detekcii a monitorovaní postupu liečby.
Dôležité fakty:
- Výskumný tím úspešne vycvičil model strojového učenia na predpovedanie skóre myslenia na základe údajov fMRI účastníkov.
- Zo všetkých oblastí siete predvolených režimov bol pri predpovedaní skóre myslenia úspešný iba model založený na dorzálnom mediálnom prefrontálnom kortexe (DMPFC).
- Model bol tiež úspešný pri predpovedaní skóre depresie u skutočných pacientov s veľkou depresívnou poruchou (MDD), čím sa zdôraznil jeho potenciál ako cenného biomarkera depresie.
Zdroj: Ústav základných vied
Naša myseľ často uviazne v opakujúcich sa myšlienkach, akými sú minulé chyby, výčitky, neistota alebo nevyriešené konflikty. Tento vzorec pretrvávajúceho negatívneho myslenia, nazývaný ruminácia, môže mať škodlivý vplyv na duševné zdravie, čo vedie k stavom, ako je depresia a úzkosť.
Vedci, ktorí uznávajú rumináciu ako hlavný rizikový faktor depresie, pracujú na identifikácii jej nervových podpisov a na vývoji metód na včasnú detekciu.
Tím vedcov vedený Kimom Jungwoom z Centra pre výskum neurovedeckého zobrazovania (CNIR) Inštitútu základných vied (IBS) v spolupráci s výskumníkmi z University of Arizona a Dartmouth College uskutočnil štúdiu zameranú na vývoj prediktívneho modelu. Brainstorming využívajúci silu strojového učenia.
Predchádzajúci výskum prepojil sieť oblastí mozgu nazývanú „sieť predvoleného režimu“ (DMN). Špecifická oblasť zodpovedná za individuálne rozdiely v myslení však zostala nejasná.
Tím predpokladal, že rozptyl dynamickej konektivity, ktorý meria stabilitu interakcií medzi oblasťami mozgu v priebehu času, môže byť spojený s kontempláciou kvôli jej dočasnému pretrvávaniu.
Aby to otestovali, použili funkčnú magnetickú rezonanciu (fMRI) na meranie mozgovej aktivity u zdravých účastníkov v pokoji. Pomocou sebahodnotiacich meraní skóre kontemplácie ako vstupov a rozptylu dynamickej konektivity medzi oblasťami mozgu každej oblasti DMN a celým mozgom ako vstupmi sa výskumníci pokúsili odhadnúť skóre kontemplácie na základe údajov fMRI účastníkov. Trénovaný model strojového učenia pre .
Zo všetkých oblastí DMN bol pri predpovedaní skóre kontemplácie u zdravých účastníkov úspešný iba model založený na dorzálnom mediálnom prefrontálnom kortexe (DMPFC).
Okrem toho sa zistilo, že dynamická konektivita medzi DMPFC a dolným frontálnym gyrusom, ako aj cerebellum, je obzvlášť dôležitá pri predpovedaní kontemplácie.
Tieto zistenia zdôrazňujú dôležitosť DMPFC pri kontemplácii a depresii, čo je v súlade s predchádzajúcim výskumom spájajúcim túto oblasť s reflexnými procesmi na vyššej úrovni u jednotlivcov.
Je pozoruhodné, že model bol tiež úspešný pri predpovedaní skóre depresie u skutočných pacientov s veľkou depresívnou poruchou (MDD). Model sa preto javí ako cenný biomarker depresie, ktorý pomáha pri identifikácii rizikových jedincov a monitorovaní postupu liečby.
Tým, že táto štúdia objasňuje nervový základ ruminácie a jej význam pre depresiu, prispieva k pokroku vo výskume duševného zdravia a môže viesť k efektívnejším zásahom a lepším výsledkom u jedincov s depresiou.
Vedúci autor, profesor Woo Chung-wan, povedal: „Dynamické vzorce prirodzených myšlienkových prúdov výrazne ovplyvňujú našu náladu a emocionálny stav.
„Myslenie je jedným z najdôležitejších myšlienkových vzorcov a táto štúdia ukazuje, že tendenciu myslieť možno dekódovať z mozgovej konektivity meranej pomocou fMRI.
„Dúfame, že tento výskum bude naďalej napredovať a v budúcnosti sa neuroimaging môže použiť na monitorovanie a riadenie duševného zdravia.“
V budúcnosti výskumníci plánujú overiť a vylepšiť prediktívne modely pomocou väčších a rôznorodejších populácií. Ich cieľom je tiež preskúmať potenciálne aplikácie tohto modelu v klinickom prostredí a integrovať ho s existujúcimi diagnostickými a liečebnými prístupmi.
Pokračujúci výskum v tejto oblasti má potenciál viesť k personalizovaným intervenciám, ktoré sa účinnejšie zameriavajú na prežúvanie a depresiu, čo v konečnom dôsledku zlepšuje životy jedincov postihnutých týmito stavmi.
O týchto novinkách vo výskume strojového učenia a myslenia
autor: William Suh
Zdroj: Ústav základných vied
kontakt: William Suh – Ústav základných vied
obrázok: Obrázok pripísaný Neuroscience News
Základný výskum: otvorený prístup.
,Dorzomediálny model myslenia založený na dynamickej funkčnej konektivite na prefrontálnom kortexeod Kim Jungwoo a kol. komunikácia prírody
abstraktné
Dorzomediálny model myslenia založený na dynamickej funkčnej konektivite na prefrontálnom kortexe
Ruminácia je kognitívny štýl charakterizovaný opakovanými myšlienkami o vlastných negatívnych vnútorných stavoch a je bežným príznakom depresie. Predchádzajúce štúdie spájali kontempláciu vlastností so zmenami v sieti predvoleného režimu, ale chýbajú prediktívne mozgové markery kontemplácie.
Tu používame prístup prediktívneho modelovania, aby sme vyvinuli neurozobrazovací marker myslenia založený na rozptyle dynamickej funkčnej konektivity v pokojovom stave a zmerali sme ho v 5 rôznych subklinických a klinických vzorkách (spolu). Poďme otestovať. Ann= 288).
Marker celého mozgu založený na dynamickej konektivite s dorzomediálnym prefrontálnym kortexom (DMPFC) sa objavuje ako zovšeobecňovanie subklinických súborov údajov. Spresnený marker pozostávajúci z najvýznamnejších znakov z analýzy virtuálnych lézií predpovedá skóre depresie dospelých s veľkou depresívnou poruchou (Ann= 35).
Táto štúdia vrhá svetlo na úlohu DMPFC v myslení vlastností a poskytuje dynamický funkčný marker konektivity pre myslenie.
