Noua analiză a datelor fMRI poate perfecționa tratamentul schizofreniei
Într-un nou studiu, cercetătorii de la Universitatea din Maryland, județul Baltimore (UMBC) au dezvoltat instrumente pentru a îmbunătăți analiza datelor de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI) și, ca rezultat, sunt acum capabili să identifice subgrupuri de pacienți cu schizofrenie.
Noile descoperiri pot ajuta la diagnosticul și tratamentul pacienților cu boli mintale care pot fi dificil de identificat și pot arăta medicilor dacă tratamentele actuale au funcționat sau nu pe baza grupărilor de imagini.
Studiul este publicat în jurnal NeuroImage.
Metoda de analiză a imaginii se numește analiză vectorială independentă (IVA) pentru extragerea comună a subspaiului (CS). Prin această metodă, cercetătorii au reușit să clasifice subgrupuri de date fMRI bazate exclusiv pe activitatea creierului, demonstrând că există o legătură între activitatea creierului și anumite boli mintale. În special, aceștia au reușit să identifice subgrupuri de pacienți cu schizofrenie prin analiza datelor fMRI.
Anterior, nu a existat o modalitate clară de grupare a schizofreniei la pacienți numai pe baza imagisticii cerebrale, dar noua metodă demonstrează o legătură semnificativă între activitatea cerebrală a pacientului și diagnosticele acestora.
„Cea mai interesantă parte este că am aflat că subgrupurile identificate posedă semnificație clinică uitându-se la simptomele lor diagnostice”, a spus Qunfang Long, un doctorat. candidat la UMBC în inginerie electrică. Aceasta constatare ne-a incurajat sa depunem mai mult efort in studiul subtipurilor de pacienti cu schizofrenie folosind date de neuroimagistica.
Important, metoda IVA-CS utilizată pentru identificarea acestor subgrupuri păstrează, de asemenea, nuanțe în date, dar redă totuși grupări semnificative statistic.
„Acum că metodele bazate pe date au câștigat popularitate, o mare provocare a fost capturarea variabilității pentru fiecare subiect, efectuând simultan analize pe seturi de date fMRI de la un număr mare de subiecți”, a spus dr. Tülay Adali, profesor de informatică și inginerie electrică și director al laboratorului de învățare automată UMBC pentru procesarea semnalului.
„Acum putem efectua această analiză în mod eficient și putem identifica grupuri semnificative de subiecți.”
Diagnosticarea și tratarea bolilor mintale este incredibil de complexă. Aceeași boală se va prezenta diferit la diferiți pacienți și adesea nu există un tratament singular care să fie eficient pentru toți pacienții. Odată ce un tratament este pus în funcțiune, determinarea dacă are succes poate varia, de asemenea, în funcție de pacient.
Această cercetare răspunde variabilității oferind medicilor un mod obiectiv de a analiza rezultatele fMRI pentru pacienții din cadrul subgrupurilor de diagnostic relativ similare și apoi de a compara rezultatele fMRI în timp pentru același pacient.
Luați în considerare un pacient schizofrenic care primește tratament și revine în șase luni pentru a fi evaluat din nou. Dacă datele lor fMRI seamănă mai mult cu cele ale grupului de control al pacienților sănătoși mintal decât cu ale altor pacienți cu schizofrenie, aceasta este o dovadă obiectivă că tratamentul funcționează. La o scară mai mare, aceste date oferă o privire mai bună asupra rezultatelor medicale ale pacienților ca urmare a tratamentului.
Apoi, echipa Adali va lucra cu date longitudinale pentru a determina ce tratamente funcționează cel mai bine pentru subgrupuri de pacienți cu boli mintale specifice. Această metodă va fi, de asemenea, utilizată într-un studiu longitudinal al adolescenților pentru a vedea dacă există legături între imaginile RMN și modelele de dependență și consum de substanțe ale acestor adolescenți de-a lungul timpului.
Cercetările actuale ale lui Adali și Long sunt alături de colaboratorul îndelungat Dr. Vince Calhoun la Centrul Tri-instituțional pentru Cercetarea Translațională în Neuroimagistică și Știința Datelor din Atlanta.
Sursa: Universitatea din Maryland Baltimore County
